Страница 14

сти оценки.
Указание погрешности или доверительного интервала свидетельствует о достаточ-
но серьезном отношении оценщика к проблеме точности, особенно если эти сведения
подкреплены точностным анализом.
Округление рассчитанной величины стоимости - наиболее распространенный при-
ем, применяемый опытными оценщиками для выражения степени точности полученного
результата. Округление - это оставление в числе определенного количества верных зна-
чащих цифр. Согласно правилу округления, погрешность округления не превосходит по-
ловины единицы десятичного разряда, определяемого последней оставленной значащей

цифрой. Например, если оцененная стоимость объекта указана числом $12000., то данное
округление до двух значащих цифр свидетельствует о погрешности оценки $500. Если
стоимость той же машины указана числом $12600, то это означает, что погрешность
оценки равна $50.
Словесная характеристика точности - наименее удачное выражение суждения о
точности, но ее наличие лучше, чем, если в отчете вообще ничего не сказано о точности
результата. Словесная характеристика дает лишь качественное представление о точности
(оценка грубая, средней точности, высокой точности).
Основная задача точностного анализа заключается в том, чтобы на основе данных о
погрешностях в исходной информации путем исследования математических и логиче-
ских моделей, входящих в расчетную методику, определить погрешность оцениваемой
стоимости.
Точностной анализ включает два основных этапа:
 оценка погрешностей у исходных данных;
 оценка погрешности оцениваемой стоимости.
4.3.1. Оценка погрешностей исходных данных
Ошибки в оценке стоимости во многом предопределены неточностью исходной
информации. Поэтому возникает задача выявить значения погрешностей у показателей,
на основе которых проводится оценка стоимости.
Собираемая информация содержит обычно лишь усредненные значения показате-
лей, параметров, норм и нормативов без указания их доверительных интервалов. Тем не
менее, даже по довольно скудным сведениям, в ряде случаев можно выявить вероятные
ошибки в оценке исходных данных с помощью описанных ниже методов: анализа интер-
валов варьирования; анализа округленных чисел; анализа таблиц; анализа малой выборки
данных [23].
Анализ интервалов варьирования
Если в информационном источнике указан интервал варьирования показателя, то
погрешность определяется довольно просто. Делают предположение о нормальном рас-
пределении показателя в границах интервала и примерном равенстве этого интервала
“четырем сигмам”. В качестве среднего значения берут середину интервала варьирова-
ния, а абсолютная погрешность принимается равной половине этого интервала.

Такой же подход правомерен и в том случае, когда границы интервала значений
показателя получены экспертным путем.
Пример:
В информационном источнике указано, что 1 м3 бетона стоит от 320 до 350 рублей.
Это означает, что ошибка по правилу < =""> равна (350-320)/4.2=15 руб на м3 бе-
тона. В расчетах при оценке стоимости следует в качестве цены 1 м3 бетона брать значе-
ние, равное 335 руб. за м3. При этом для оценки погрешности итогового результата - ис-
пользовать значение ошибки, равное 15 рублям.
Анализ округленных чисел
Данный метод дает неплохие результаты, если округление показателя увязано с по-
грешностью его оценки.
Абсолютная погрешность на уровне двух сигм принимается равной погрешности
округления, т.е. как половине единицы разряда последней значащей цифры:
r
r 10 5 , 0 z a - . - ,
где ar - приближенное значение z, полученное при округлении с недостатком или
избытком с r десятичными разрядами после запятой.
Так, например, числа 253; 70,2; 0,00375 имеют по три значащих цифры. При этом
ошибка первого числа равна 5 , 0 10 5 , 0 0 = . , ошибка второго - 05 , 0 10 5 , 0 1 = - и ошибка
третьего - 5 10 5 , 0 - . . Величина же стандартного отклонения равна половине указанных
ошибок.
Необходимо иметь ввиду, что не всегда фактически взятые значащие знаки являют-
ся верными. Обычно указываемое количество значащих знаков больше, чем верных, по-
этому данный метод, как правило, занижает ошибки. Тем не менее, в сочетании с други-
ми методами анализ округления позволяет получить определенную ориентацию в оценке
точности исходных данных.
Анализ таблиц
Этот метод применяется тогда, когда исходные данные берутся из таблицы. В таб-
лице значения параметров-аргументов функции разбиты на несколько интервалов, а
среднему значению параметра в каждом интервале соответствует величина зависимого
показателя. Таким образом, при анализе таблицы выявляется погрешность от дискретно-
го представления непрерывной функции, а тем самым косвенно определяется точность
отраженного в таблице показателя.

Если функциональная зависимость показателя от параметра-аргумента линейная, то
числовые ряды в таблице представляют собой арифметические прогрессии. Разность ме-
жду любыми двумя соседними значениями в числовом ряду постоянна и равна разности
прогрессии.
Абсолютная погрешность показателя . определяется как половина разности про-
грессии r числового ряда данного показателя, т. е. .=0,5 r .
Если функциональная зависимость, отображаемая таблицей, является степенной, то