dnes je 20.6.2024

Input:

Modely definování odhadu tržní hodnoty nájemného

31.5.2024, , Zdroj: Verlag Dashöfer

1.2.2 Modely definování odhadu tržní hodnoty nájemného

MMR ČR

Model A

Model A, tj. aplikace hedonického modelu pro tržní hodnotu nájemného, vychází při definování odhadu tržní hodnoty nájemného bytu z předpokladu, že nájemné je determinováno nabídkovou cenou nájemného. 

Tato metoda je postavena na regresní analýze tržních dat nabídkových cen nájemného bytů inzerovaných veřejně na realitních webových portálech, kdy hlavním rysem navrženého hedonického modelu je, že každá prostorová jednotka má odhadnut vlastní hedonický model na základě nejbližších pozorování v prostoru. Základním prostorovým měřítkem analýzy je územní jednotka, kterou je obec a v případě ORP a obce Praha katastrální území. Datová sada údajů vztahujících se k nabídkovým cenám nájemného bytů začíná vždy maximálně čtyři roky před datem publikování cenové mapy. Tento časový rozsah umožňuje podchytit cenovou hladinu i v lokalitách, kde je datových zdrojů méně, a současně umožňuje přezkoumávat data z pohledu vývojových trendů. Uvnitř modelu je odhadnut lokální cenovou hladinu, který určuje pravděpodobnou cenovou hladinu pro stanovené období, a to obdobně jak doporučuje i odborná literatura, např. Ahlfeldt, G. M., Heblich, S., & Seidel, T. (2023) – Micro-geographic property price and rent indices, Regional Science and Urban Economics, 98, 103836. 

Byty jsou extrémně heterogenní vzorek dat, tedy zpracovatel nepovažuje za dostatečné si vystačit s prostým průměrem cen nájemného pro byt příslušné velikostní kategorie. Z tohoto důvodu a v souladu s vyhláškou přistoupil k provedení regresní analýzy, která umožňuje vysvětlit jednotlivé složky cenové hladiny nájemného. 

Pro potřeby výpočtu odhadu tržní hodnoty nájemného bylo pro každou územní jednotku hledáno takové množství datových údajů o výši nabídkového nájemného dohledatelného v datových zdrojích v rámci řešeného období, aby byla zajištěna patřičná vypovídací schopnost modelu. V této souvislosti a s ohledem na rozsah zdrojového území bylo množství datových údajů empiricky stanoveno na minimální počet 150. 

Do výpočtu vstupují vždy všechna dostupná data z dané územní jednotky (tedy i z předchozích časových období). Není-li naplněn minimální počet, doplní se vstup datovými zdroji z okolních územních jednotek (umožňuje-li to charakter územní jednotky, doplní se přednostně daty z obce, ke které hodnocená územní jednotka náleží). Vybrána jsou vždy nejbližší možná pozorování, maximální přípustná vzdálenost je 30 km. Tato doplněná data jsou vážena vzdáleností od středu hodnocené územní jednotky.

Všechna data vstupující do výpočtu jsou vážena časovou vzdáleností od data, ke kterému je platná cenová mapa. Váha klesá exponenciálně, a to v případě času i (prostorové) vzdálenosti1. Pro odhad výše tržní hodnoty nájemného bytu je použit model hedonické regrese, přičemž program je napsán v jazyce R2. Podstatou modelování je nalezení odhadované tržní hodnoty jednotkového nájemného referenčního bytu v příslušné velikostní kategorii, a to pomocí očišťování hodnoty pozorovaného nabídkového nájemného od specifických cenotvorných faktorů. 

Rozbor faktorů s vlivem na výši nájmů byl proveden regresní analýzou pro každou územní jednotku samostatně, a to metodou nejmenších čtverců, kdy byla zjišťována a vysvětlována výše nájmů za jeden metr čtvereční k datu vydání aktuální verze cenové mapy. Model je zpracován nad průřezovými daty.  

Obecná specifikace modelu je následující:

log⁡ nabídkové nájemné =⁡ α+βi Xi+ε,

kde
α  – odhadnutá konstanta, 
Xi – matice proměnných i pro n pozorování, pro které je odhadnut vektor koeficientů,
βa ε  – stochastické residuum modelu.

Vybrané významné proměnné vstupující do modelu k 1. 1. 2024 jsou následující:

  • nabídková cena nájemného bytu,

  • výměra bytu,

  • počet pokojů, 

  • odpovídající velikost obytných místností,

  • stavebně technický stav bytu,

  • konstrukce objektu,

  • existence parkovací plochy,

  • existence garáže/garážového stání,

  • skutečnost, že v bytě je např. balkon, terasa,

  • vybavenost bytu.

Cílem aplikace výše uvedených proměnných je zohlednění stavu, vybavení a dalších charakteristik konkrétního bytu, jehož nabídková cena nájemného vstupuje do CMNB, vůči referenčnímu bytu.

V tabulkách výstupních hodnot nájemného na území ČR jsou zobrazeny výsledky regresní analýzy,

Nahrávám...
Nahrávám...