Лейфер машины и оборудование

Справочник оценщика машин и оборудования, Лейфер Л.Л., Фролов Н.Н., Маслов С.А., 2015

К сожалению, на данный момент у нас невозможно бесплатно скачать полный вариант книги.

Но вы можете попробовать скачать полный вариант, купив у наших партнеров электронную книгу здесь, если она у них есть наличии в данный момент.

Также можно купить бумажную версию книги здесь.

Справочник оценщика машин и оборудования, Лейфер Л.Л., Фролов Н.Н., Маслов С.А., 2015.

Справочник содержит методологические материалы, скидки, коэффициенты и параметры, необходимые оценщикам при выполнении работ но оценке машин и оборудования. Справочник предназначается для использования в процессе оценки различных машин и оборудования. Он также может быть полезен специалистам, занимающимся исследованиями рынка. банковским сотрудникам кредитных отделов, экспертам, студентам экономических специальностей и специалистам, проходящим профессиональную переподготовку по оценке имущества. Представленная в I издании справочника информация основана на материалах опроса более 150 ведущих оценщиков из 48 городов России. Опрос проводился в конце 2014 г. Поэтому все статистические данные, представленные в справочнике, отражают состояние рынка машин, предшествующее 2015 году. С учетом того, что рынок не претерпевает существенных изменений в течение года, мы считаем возможным использовать приведенные в справочнике значения коэффициентов и параметров рынка для оценки машин и оборудования в 2015-2016 г.

Источники информации.
При подготовке справочника использовались три источника информации:
Результаты экспертного опроса профессиональных оценщиков, аккумулирующие огромный опыт специалистов, в течение многих лет занимающихся в процессе оценки анализом рынков машин и оборудования. Результаты статистического анализа и обработки рыночных данных но ценам продаваемых машин и оборудования. Они отражают реальные процессы на рынках, позволяют увидеть, как меняется отношение покупателей к машинам и оборудованию по мере того, как они эксплуатируются, и, как это находит отражение в ценах при их покупке/продаже.

Наконец, третьим источником информации являются стандарты и публикации признанных оценочным сообществом специалистов в области методологии оценки. Задачей авторов справочника было, опираясь на эти, различные источники, построить в каком-то смысле единую систему методик опенки и исходных для их реализации данных, обеспечивающую более удовлетворительную точность и воспроизводимость результатов оценки различных объектов.

По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.

По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.

On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.

Источник

Осторожно Справочник Лейфера!

В настоящее время, в оценочной практике получило широкое распространение использование справочников с экспертными корректировками. Наибольшую известность получили справочники под редакцией Л. А. Лейфера, издаваемые Приволжским центром методического и информационного обеспечения оценки.

Оценщиков, использующих указанные справочники, можно понять. Это позволяет существенно сэкономить время и трудозатраты на проведение оценки, да и у проверяющих инстанций (банков, экспертных советов СРО, гос. учреждений) использование этих корректировок не вызывает вопросов, в отличие от корректировок, полученных из других источников.

Однако, зачастую, используя корректировки из справочников, оценщики забывают, что экспертные данные должны проверяться на соответствие рынку и здравому смыслу, так как применение экспертных корректировок без должной проверки может привести к искажению результатов оценки.

Для примера рассмотрим значения доходности от сдачи в аренду машин и оборудования, приведённые в Справочнике оценщика машин и оборудования 2019 года (далее Справочник).

В Справочнике приведены следующие значения и интервалы значений доходности от сдачи объекта в аренду, в процентах:

Под текущей доходностью в Справочнике понимается отношение чистого годового ожидаемого дохода от сдачи объекта в аренду к его стоимости.

А теперь подумайте, согласились бы вы сдать в аренду автомобиль стоимостью 1 000 000 рублей за 1 800 рублей в год. (0,18 %), ведь именно такую среднюю доходность от сдачи в аренду транспорта общего применения предполагают данные Справочника.

Даже если допустить, что в Справочнике имеется техническая ошибка и значения приведены не в процентах, а в виде коэффициентов, то 18 % годовой доходности от сдачи в аренду транспорта общего применения также кажутся далёкими от реальной жизни. Согласились ли бы вы взять в аренду автомобиль стоимостью 1 000 000 рублей за 180 000 рублей в год? Я, да. А согласились ли бы вы сдать автомобиль стоимостью 1 000 000 рублей за 180 000 рублей в год? Я, нет.

Для проверки данных справочника проанализировано текущее отношение арендной платы за месяц к стоимости оборудования по предложениям аренды и продажи машин и оборудования в различных сегментах рынка. В большинстве предложений стоимость аренды указывается за сутки. Для получения среднемесячной арендной платы данная стоимость умножалась на среднегодовое количество дней в месяце 30,42. Анализировались данные, актуальные на 2018-2019 г.

*с учётом износа и скидки при переходе на вторичный рынок

Анализ показывает, что для сегмента «Серийное оборудование широкого профиля» значение месячной арендной платы находится в диапазоне 8-14 % от стоимости, среднее значение 10 %. Необходимо отметить, что несмотря на то, что стоимость аренды во многих источниках указана за сутки, данная стоимость устанавливается арендодателем при условии аренды на гораздо более длительный срок, от 15-30 суток и до нескольких месяцев.

Для автотранспорта значение месячной арендной платы находится в подобном диапазоне 8-15 % от стоимости, среднее значение 11 %.

Для узкоспециализированного оборудования значения месячной арендной платы начинаются от 9 % от стоимости и достигают значений, превышающих стоимость оборудования. Это объясняется тем, что подобное оборудование берётся в аренду на очень короткий срок (до нескольких суток) для выполнения разовых работ.

Исходя из анализа, можно сделать вывод, что значения доходности от сдачи в аренду машин и оборудования, приведённые в Справочнике оценщика машин и оборудования 2019 года, совершенно не соответствуют рыночным показателям и их использование в практике оценки приведёт к значительному искажению результатов.

Хочу отметить, я не призываю повсеместно отказываться от использования справочников с экспертными корректировками, они значительно облегчают труд оценщиков. Но не стоит все корректировки, приведённые в них, считать истинными по умолчанию, без анализа рыночной ситуации.

В заключение, хотел бы пожелать создателю Справочников Лейфера более осмысленно и критично подходить к обработке результатов экспертного опроса и не включать в справочники корректировки, противоречащие рыночной ситуации и здравому смыслу.

Автор статьи: ведущий оценщик компании «ФИНЭКА»

Источник

Лейфер машины и оборудование

Лейфер Л.А., Крайникова Т.В.
Имущественные отношения в Российской Федерации. №5(212) 2019 г., С. 34-44.

Модифицированный метод выделения и его развитие для целей определения кадастровой стоимости ОКС и земельных участков

Лейфер Л.А., Крайникова Т.В.
Имущественные отношения в Российской Федерации. №1(220) 2020 г., С. 35-49.

The determination of residual service life of machines and equipment based on probabilistic models

LA Leifer, ZA Kashnikova
М.: magazine “Property relations in the Russian Federation” N76, 2008. – p. 15.

Анализ и прогнозирование цен недвижимости

Лейфер Л. А. Гришина М.
Приволжский центр финансового консалтинга и оценки, г. Н.Новгород, 2009 г.

Reconstruction of functions with the aid of simpler models

Preparation and utilization of silica gel for extended storage of measuring apparatus

L.A. Leifer, A. I. Farfel’

Measurement Techniques, N2, 1975. – p. 298—300.

Reliability of measuring instruments described by a system of interdependent parameters

Identifying the Influence of Control Functions on the Value of a Share Package

L.A. Leifer, A.V. Dubovkin
Valuation Issues, N2, 2005. – p. 15—24.

Оптимальное количество аналогов в условиях неоднородности рыночных данных

Лейфер Л.А., Крайникова Т.В.
Имущественные отношения в Российской Федерации. №6(201) 2018 г., С. 25-39.

Об использовании методики определения границ интервала, в котором может находиться стоимость объекта оценки (на примере оценки земельного участка)

Информационно-аналитический бюллетень рынка недвижимости RWAY №279, июнь, 2018 г., С.96-104.

О повышении точности оценки объектов недвижимости в условиях недостатка прямой рыночной информации

Лейфер Л.А., Крайникова Т.В.
Стоимость собственности: оценка и управление: материалы Девятой Международной научно-методической конференции. – 2017. – С. 42-56

Обоснование границ интервала неопределенности результата оценки с использованием апостериорных методов информации

Крайникова Т.В.
Вопросы оценки. 2018. № 2 (92). С. 34-48.

Справочник оценщика недвижимости для оценки земельных участков сельскохозяйственного назначения

Крайникова Т.В.
Информационно-аналитический бюллетень рынка недвижимости RWAY №277 апрель, 2018 г., с.32-36

Проблема унификации и стандартизации обеспечения работ по оценке и пути их решения

Крайникова Т.В
Сборник трудов молодых оценщиков к 25-летнему юбилею Российского общества оценщиков –Москва : Общероссийская общественная организация «Российское общество оценщиков», 2018. – С.130-142

Почему популярные методики оценки недвижимости приводят к результатам, несовместимым со здравым смыслом? (К вопросу о безопасности добросовестного оценщика)

Лейфер Л.А.
Имущественные отношения в Российской Федерации – 2017. № 2 (185). С. 50-60

Источник

Определение остаточного срока службы машин и оборудования на основе вероятностных моделей

© Лейфер Л.А., Кашникова П.М., 2007
ЗАО «Приволжский центр
финансового консалтинга и оценки»

Определение остаточного срока службы и остаточного ресурса является важным элементом в процедуре оценки рыночной стоимости машин и оборудования.

В рамках затратного подхода остаточный срок службы (остаточный ресурс) необходим для определения остаточной стоимости и соответственно стоимости замещения объекта. При реализации доходного подхода остаточный срок определяет период, в течение которого следует ожидать денежные потоки, и поэтому его величина существенно влияет на расчетную величину рыночной стоимости. При сравнительном подходе остаточный срок службы служит основанием для корректировки цен аналогов, отличающихся от оцениваемого объекта величиной отработавшего времени эксплуатации. Поэтому точность оценки рыночной стоимости машин и оборудования в большой степени зависит от того, насколько правильно определен остаточный срок службы (остаточный ресурс) оцениваемого объекта. В зависимости от того, какой информацией обладает оценщик, возможны различные методы определения остаточного срока службы и остаточного ресурса. Наиболее надежный прогноз остаточного ресурса может быть осуществлен, если выполнить полномасштабное техническое диагностирование машины с использованием соответствующих средств диагностики и интроскопии [1]. Такой подход требует больших затрат, и поэтому за исключением случаев, когда оцениваются единичные и дорогостоящие машины или технологические линии, в широкой практике оценочной деятельности обычно не применяется. Методы индивидуального прогнозирования остаточного ресурса машин и конструкций, основанные на моделях физических процессов износа машин и конструкций (накопление усталостных повреждений, изнашивание механизмов и т. п.), изложенные в различных публикациях (см., например, [2], [3]), также не нашли практического применения при оценке стоимости машин в связи с их трудоемкостью и необходимостью применения сложного математического аппарата теории случайных процессов.

Проблема оценки стоимости больших массивов оборудования и машин привела к необходимости создания упрощенных технологий, обеспечивающих оценку «потоком», используя минимум входной информации об объекте оценки 7. Этим требованиям отвечают также технологии определения остаточного срока службы, опирающиеся на модели линейного или экспоненциального износа [13, 18, 19].

Не будем рассматривать достоинства и недостатки этих методов. Заметим только, что в основе своей они опираются на детерминированные модели износа. При этом остаточный срок службы (ресурс) в рамках данных моделей обычно определяется как разность между некоторым нормативным сроком службы и его эффективным возрастом.

В последние годы в практике оценки машин и оборудования начинает находить применение иной подход, основанный на методологии, развитой в рамках теории надежности машин и сложных конструкций [1]. В отличие от детерминированных моделей износа данная методология основана на представлении о том, что остаточный срок службы (ресурс) машины является случайной величиной, которую можно описать только вероятностными моделями [1-5,17]. Такая методология расширяет возможности методов оценки и делает их наиболее соответствующими физическим процессам изнашивания и здравому смыслу. В рамках такой методологии можно понять и учесть при расчетах стоимости объекта тот факт, что фактический срок службы может существенно превышать нормативный. При этом установленный в документации срок службы (ресурс) имеет смысл минимального срока эксплуатации (ресурса), в течение которого изготовитель гарантирует нормальную работу с большой вероятностью.

В данной статье статистический подход к задаче прогнозирования остаточного срока службы (ресурса) развивается на основе моделей, которые, по мнению авторов, могут оказаться наиболее приемлемыми во многих реальных ситуациях, связанных с оценкой машин в условиях, когда потеря стоимости в основном обусловлена физической деградацией объекта оценки. Основные понятия, термины и определения

Предельное состояние – состояние объекта, при котором его дальнейшая эксплуатация недопустима или нецелесообразна, либо восстановление его работоспособного состояния невозможно или нецелесообразно.

1. Объект может перейти в предельное состояние, оставаясь работоспособным, если, например, его дальнейшее применение по назначению станет недопустимым по требованиям безопасности, экономичности и эффективности.

2. Достижение предельного состояния не сводится только к физическому износу. Как видно из определения, переход в предельное состояние может быть обусловлен также влиянием факторов функционального устаревания.

3. Обычно при достижении предельного состояния объект снимается с эксплуатации. Это, однако, не означает, что стоимость объекта, достигшего предельного состояния, равна нулю. Как показал анализ литературы (и это подтвердилось нашими исследованиями), стоимость объекта, достигшего предельного состояния, обычно составляет 10 – 20% от начальной стоимости. Эта стоимость может включать стоимость оставшихся деталей, материалов и т. п.

Срок службы объекта – календарное время, равное периоду эксплуатации, отсчитываемое от ввода в эксплуатацию объекта до достижения предельного состояния (снятия с эксплуатации).

1. При стандартной эксплуатации обычно наработка, измеренная в часах или километрах (для транспортных средств), связана пропорциональной зависимостью со сроком эксплуатации. Поэтому в дальнейшем мы не делаем различия между этими понятиями и будем использовать один из этих терминов, понимая, что все формулы, рассуждения и выводы, относящиеся к одному из них, в той же степени относятся и к другому.

2. Фактические моменты достижения объектами предельного состояния могут существенно различаться в зависимости от индивидуальных свойств и условий эксплуатации объектов. Поэтому срок службы, также как и ресурс объекта, следует считать случайными величинами. Они могут описываться только вероятностными моделями. В качестве такой модели обычно используется плотность распределения или закон распределения. В экономической методологии используется близкое понятие: «кривая выживаемости». Более подробно о вероятностных моделях в следующей главе.

1. Установленный (Нормативный) срок службы характеризует долговечность объекта, его способность в течение установленного срока сохранять эксплуатационные характеристики. Изъятие объекта из эксплуатации по причине достижения предельного состояния до завершения установленного срока эксплуатации считается маловероятным. При этом достижение объектом нормативного срока не означает, что объект достиг предельного состояния и должен быть снят с эксплуатации. Чтобы обеспечить уверенную эксплуатацию объекта в течение установленного срока, объект должен иметь некоторый запас прочности, который дает возможность уверенно эксплуатировать объект в течение нормативного срока и еще некоторое время после окончания этого срока. Проводимые на заводе – изготовителе отработка и испытания объекта направлены на обеспечение надежной эксплуатации в течение установленного срока (установленного ресурса) и на обеспечение этого запаса. С вероятностной точки зрения установленный в документации срок представляет собой квантиль распределения ожидаемого срока службы.

2. Следует различать средний срок службы и нормативный срок службы. Нормативный срок службы не является средним сроком службы, но он может использоваться в качестве исходной информации для определения среднего срока службы и других статистических параметров, характеризующих долговечность объекта.

3. Если в конструкторской или эксплуатационной документации не указан срок эксплуатации, то в качестве нормативного срока может выступать величина, рассчитанная на основе нормы амортизации объекта данного класса. По смыслу такая величина также характеризует долговечность объекта.

Возраст объекта – период времени от даты начала эксплуатации до текущего момента.

Остаточный срок службы – Календарная продолжительность эксплуатации от текущего момента до достижения им предельного состояния. Отличается от срока службы тем, что в качестве начала отсчета принимается текущий момент, до которого он уже некоторое время эксплуатировался, а не начало эксплуатации.

1. Индивидуальные характеристики объекта (остаточный срок службы и остаточный ресурс) являются случайными величинами и точно могут быть определены лишь после того, как наступило его предельное состояние. Пока эти события не наступили, можно лишь говорить о прогнозировании этих величин с большей или меньшей вероятностью. Поэтому остаточный срок службы является прогнозируемым значением ожидаемого времени, по окончании которого объект достигнет предельного состояния и будет снят с эксплуатации. Следует особо подчеркнуть, что остаточный срок в общем случае не равен оставшемуся времени до достижения нормативного срока. Это же относится и к остаточному ресурсу.

1. Следует четко понимать, что средний остаточный срок службы не показывает точный период времени, который будет эксплуатироваться оцениваемый объект. Он характеризует некоторый центр рассеивания моментов времени, вокруг которого (часть раньше, часть позже) будут сниматься с эксплуатации объекты данного класса, которые достигли предельного состояния. Поскольку на момент оценки нельзя определить точное время, которое объект еще способен эксплуатироваться, средний остаточный ресурс представляет собой наилучший ориентир для ожидаемого срока службы оцениваемого объекта.

2. Средний остаточный срок службы зависит от начальных характеристик долговечности объекта и его возраста. Чем больше возраст объекта, тем меньше его средний остаточный срок. Таким образом, средний остаточный срок убывает по мере увеличения возраста объекта оценки. Однако достижение нормативного срока не означает, что средний остаточный срок службы равен нулю.

Вероятностные модели для описания срока службы (ресурса)

Поскольку срок службы является случайной величиной, для его описания следует использовать вероятностные модели. Вероятность того, что за время объект не достигнет предельного состояния определяют как P( J ) = P

Для описания кривой выживаемости используют различные законы распределения. К числу наиболее часто используемых в этих целях инструментов относят так называемые кривые выживаемости типа Айова [8,16]. Они были разработаны в результате исследования эмпирических данных, относящихся к характеристикам сохранивших работоспособность всяких типов машин и оборудования. В дальнейшем они применялись для оценки остаточного срока полезного использования имущества торговых и коммунальных предприятий, электро- водо- и газоснабжения, железных дорог и др. Применительно к оценке машин в российской оценочной практике подобные модели рассматривались в работах Тришина В. Н. [8,9, 10]). Следует особо отметить, что в этих работах предложенные методы доведены до конкретных решений и, что особенно важно, программная система, реализующая эти методы, основана на входных данных, доступных практикующему Оценщику. Кроме того, вероятностные модели для описания срока полезного использования применяются в задачах оценки стоимости объектов интеллектуальной собственности [12, 14]. В цитируемой работе для описания срока полезного действия используются известные вероятностные распределения, в частности, модель Вейбулла и модели выживаемости типа Айова [16]. Наряду с моделями, предложенными в штате Айова, для вероятностного описания срока службы машин, механизмов, сложных технических систем может использоваться также логнормальное распределение, которое наряду с распределением Вейбулла получило широкое применение и развитие в теории надежности технических систем, машин и сложных конструкций [1].

Выбор того или иного распределения определяется характером преобладающих физических процессов, наличием исходной информации и возможностями вычислительных процедур.

Для практического использования вероятностных моделей для целей оценки рыночной стоимости главными являются два вопроса:

1. Каким образом, опираясь на доступную информацию, определить параметры кривой выживаемости (параметры распределения срока службы – случайного времени до достижения предельного состояния)? 2. Как определить характеристики остаточного срока службы, если известен возраст объекта и параметры распределения времени до достижения предельного состояния (кривой выживаемости)?

В данной статье предложена модель, позволяющая при принятых допущениях ответить на эти вопросы и тем самым создать реальные предпосылки для практического использования вероятностных моделей в задачах определения остаточного срока службы машин и оборудования. В качестве такой модели используется логнормальное распределение, которое, по мнению авторов, в наибольшей степени адекватно процессам физического изнашивания, усталостного накопления повреждений и другим механизмам потери работоспособности машин и механизмов.

Логарифмически нормальное распределение можно вывести как статистическую модель для случайной величины, значения которой получаются в результате умножения большого числа случайных факторов. Логарифмически нормальное распределение применяется в самых различных областях – от экономики до биологии для описания процессов, в которых наблюдаемое значение составляет случайную долю предыдущего значения. Обоснование применимости логарифмически нормального распределения для описания срока службы также основано на свойстве умножения эффектов, присущем данному распределению. Поэтому данное распределение получило широкое применение и развитие в работах по анализу процессов деградации механических систем [10].

Далее будут использоваться безразмерные характеристики календарного времени, равные отношению соответствующей временной характеристики к нормативному сроку службы ( t _x),

Обозначим безразмерное время, равное отношению срока службы ( t ) к нормативному сроку службы ( t _x), буквой t: t= t / t _x

Тогда в соответствии с принятой моделью срока службы плотность распределения случайной величины (t) имеет вид:

Плотность распределения содержит всю информацию относительно срока службы. Однако непосредственно для проведения оценки необходимо знание основных характеристик данного распределения ( m и s ).
Рис. 1. Плотность распределения случайной величины (t)

Математическое ожидание (T), дисперсия (D) и коэффициент вариации ( r ) случайной величины t (срока службы, заданного в безразмерном виде) определяются через параметры распределения ( m и s ) следующим образом [1]: (1)
(2)
(3)

От нормативного срока службы к параметрам распределения фактического срока службы

Выполнить в процессе оценки испытания на долговечность объектов, подобных оцениваемому объекту, обычно не представляется возможным. Поэтому для определения параметров распределения следует воспользоваться информацией, доступной оценщику. В качестве такой информации могут использоваться общие сведения относительно объекта оценки и нормативный срок службы, заданный в эксплуатационной документации. Как отмечалось выше, если отсутствуют данные о сроке службе, можно воспользоваться нормами амортизации, которые также несут информацию об оцениваемом объекте.

Проанализируем релевантную информацию, которая позволяет определить основные характеристики логнормального распределения.

Источник