Procena vrednosti nepokretnosti i njena uloga u odrzivom razvoju trzista nepokretnosti u Republici Srbiji

7/23/2019 Procena vrednosti nepokretnosti i njena uloga u odrzivom razvoju trzista nepokretnosti u Republici Srbiji

1/15


2/15


3/15

SADRAJ - TEHNIKA 5/2012

NOVI MATERIJALI

Originalni nauni rad

Smilja Markovi, Ana Stankovi, Ljiljana Veselinovi, Zoran Stojanov, Dragan Uskokovi,Kreiranje morfologije i veliine estica ZnO prahova ............................................................685

Skupovi i knjige

YUCOMAT 2012 Svetska elita ponovo na okupu Naunici iz tridesetak zemalja,razmotrili su na YUCOMAT-u 2012. najnovija dostignua iz oblasti novihmaterijala i nanotehnologija......................................................................................................692

NAE GRAEVINARSTVO

Pregledni rad

Branko Boi, Dragana Milievi, Procena vrednosti nepokretnosti i njena uloga u odrivomrazvoju trita nepokretnosti u Republici Srbiji .....................................................................699

Struni radovi

Dragoljub Grbi, Prilog priblinoj metodi deformacije ........................................................................710Milan Petrovi, Duan Prodanov, Milo Stani, Nemanja Branisavljevi, Mogunosti za

proraun protoka na kinoj kanalizacionoj crpnoj stanici primer KCS Nova 1,Novi Beograd...............................................................................................................................715

Skupovi i knjige

Struni skup Projektovanje linijskih infrastrukturnih sistema u seizmiki aktivnimpodrujima................................................................................................................................723Nauno-struno savetovanje Zemljotresno inenjerstvo i inenjerska seizmologija ....................725

RUDARSTVO, GEOLOGIJA I METALURGIJA

Originalni nauni radovi

Zoran Vaduveskovi, Milan ivkovi, Nenad Vuovi, Dejan Stevanovi, Mirjana Jovanovi,Dugorono planiranje eksploatacije na povrinskom kopu Cerovo kod Bora .................729

Aleksandra Ivanovi, Silvana Dimitrijevi, Vesna Marjanovi, Nikola Vukovi, Ispitivanjeuticaja jona bakra na karakteristike srebrnog praha dobijenog elektrolitikim

taloenjem iz nitratnog rastvora ...............................................................................................735

MAINSTVO

Pregledni rad

Marko Ekmedi, Boko Rauo, Srbija i CERN zagrljaj monog diva .............................................743

Struni radovi

Milo Ljubomirovi, Izrada dijagrama napadnog momenta redukcijom sila u oslone take............751

Aleksandra Jovanovi, Mirko Jovanovi, Formiranje matematikog modela pogodnosti odravanjapneumatskih digitalnih sistema automatskog upravljanja.....................................................755


4/15

ELEKTROTEHNIKA

Originalni nauni radovi

Milka Potrebi, Dejan Toi, Mikrotalasni rezonator sa kvazi-koncentrisanim komponentama......761Marko ui, Aleksandar osi, Duko Kati, Integrisani pristup planiranju i praenju trajektorija

mobilnih robota u prostoru nepokretnih prepreka.................................................................767

Pregledni rad

Miloje Kosti, Proraun i analiza dodatnih gubitaka u gvou asinhronih motora ..........................773

Struni rad

Stanko Stankov, Konfiguracija fotonaponske elektrane .......................................................................783

SAOBRAAJ

Pregledni rad

Jelena Popovi, Uticaj parkiranja na kapacitet raskrsnica ..................................................................791

Struni radovi

Lazar irakovi, Smiljan Vukanovi, Novine u Amerikom priruniku za kapacitet (HCM)2010. godina za signalisane raskrsnice .....................................................................................800

Mirza Pozder, Model predikcije buke zasnovan na saobraajnim istraivanjima ............................805

MENADMENT

Originalni nauni rad

Spasenija Oegovi, Dragana arac, Momilo Kujai, Organizacioni aspekt upravljanjakljunim kupcima u potanskom saobraaju ..........................................................................815

Pregledni rad

Vidak Labovi, Odnosi s javnou u funkciji upravljanja i rada lokalne uprave ..............................821

Struni radovi

Ljijana Stoi, Petronije Jevti, Vetina organizovanja profitabilnog rada..........................................826Panto Pei, Model upravljanja procesom finansiranja razvoja malih i srednjih preduzea ...........832

KVALITET IMS, STANDARDIZACIJA I METROLOGIJA

Prethodno saoptenjeure Milanovi, Vjekoslav Sajfert, Slobodan Obradovi, Sran Milanovi, Zoran Latinovi, Intensity

and Dose Radiation Distribution in Plan-parallel Square Cross Section UV Reactor forAngular Wall Reflection Coefficient Dependence ..................................................................841

Pregledni radovi

Danijela Vukovi, Obrazovanje za sve Primena standarda UN i EU u obrazovanju uenikasa smetnjama u razvoju i invaliditetom u sisitemu Republike Srbije ...................................847

Milo Vorkapi, Marko Starevi, Dragan okalo, Sinia Mini, Analiza proizvodnje male serije sarazvojem nove tehnologije .........................................................................................................859


5/15

B. BOI i... PROCENA VREDNOSTI NEPOKRETNOSTI I NJENA ULOGA U ODRIVOM...

TEHNIKA- NAE GRAEVINARSTVO 66 (2012) 5 699

Procena vrednosti nepokretnosti i njena uloga u odrivom razvoju trita

nepokretnosti u Republici Srbiji

BRANKO BOI, Univerzitet u Beogradu, Graevinski fakultet, Beograd Pregledni radDRAGANA MILIEVI, Univerzitet u Beogradu, UDC: 332.6/.8:657.922(497.11)=861

Graevinski fakultet, Beograd

Najvei broj razvijenih svetskih zemalja je prihvatio koncept obraunavanja poreza na imovinu (vla-snitvo) na osnovu vrednosti nepokretnosti. Kako bi bilo mogue odrediti vrednost vie nepokretnostiistovremeno, pristupilo se izradi modela masovne procene vrednosti nepokretnosti. Razvijanje modelamasovne procene vrednosti nepokretnosti je tema koja zaokuplja veliki broj strunjaka u gotovo svakoj

zemlji. Vrednost nepokretnosti se rauna na osnovu karakteristika nepokretnosti, pa je najvei izazovizbor parametara koji utiu na vrednost nepokretnosti, odnosno neuzimanje u proraun onih ka-rakteristika nepokretnosti za koje se pokae da nemaju uticaj na vrednost. U ovom radu je prikazanizbor parametara od uticaja na vrednost nepokretnosti na podruju dela optine Novi Beograd pri-menom vieparametarske regresije.

Kljune rei: nepokretnosti, vrednost nepokretnosti, procena vrednosti nepokretnosti

1. UVOD

Procenjuje se da se oko 50% svetskog bogatstvanalazi u nepokretnostima. Zato je znaaj vrednosti ne-pokretnosti izuzetno velik, a i transakcije zasnovanena razliitim oblicima zaduivanja najee su vezaneza nepokretnosti.

Odnos drutva prema nepokretnostima je specifi-an. Posedovanje nepokretnosti je odraz socijalnogstandarda, navika ili prestia. Kada je re o linimoseanjima prema nepokretnostima, uvek je na prvommestu sigurnost koju vam vlasnitvo nad nepokretnoTabela 1. Graevinsko zemljite u Srbiji [10]

Pokazatelj Srbija GradBeograd

Ukupno (ha) 695 415 123 673

U odnosu na ukupnu povrinu(%)

9,0 38.3

U dravnom vlasnitvu (ha) 194 441 63 005

Povrina van granica gradova (%)

47,5 15,3

Udeo sektora nepokretnosti uBDP u 2005 ( %)

4,23 8,4

Adresa autora: Branko Boi, Graevinski fakultet,

Beograd, Bulevar kralja Aleksandra 73Rad primljen: 17.08.2012.

stima daje, drutveni status ili oseaj prave investicije

koja (obino) ne gubi na vrednosti i neosetljiva je aki na visoku inflaciju [1].Odnos drave prema nepokretnostima takoe je

specifian. Naime, drava kroz uvoenje prostorne iurbanistike regulative utiu na obim gradnje, ali i nanjenu strukturu. Sa druge strane, drava ubira znaa-jna sredstva od poreza u vezi sa nepokretnostima. Odposebnog je znaaja za razvoj lokalne samouprave ipolitika upotrebe graevinskog zemljita koje je jednood najvanijih mehanizama odrivog razvoja (tabela1). Graani za korienje urbanog zemljita plaajutaksu kao i naknadu za njegovo ureenje i opremanjeili korienje ugraene infrastrukture. Ukupna vred-nost takse za korienje graevinskog zemljita u Sr-biji u 2005. godini iznosila je oko 60 miliona EU[10]. Takoe, pored poreza na vlasnitvo nad nepo-kretnostima (imovinom), drava ubira i sredstva odsvake transakcije nepokretnosti kupoprodaje, nasle-dstva, poklona ili prenosa apsolutnih prava. Svaki odnavedenih poreza obraunava se na osnovu vrednostinepokretnosti, pa otuda interes drave za poznava-njem poreske osnovice [1], (tabela 2). Prema Zakonuo porezima na imovinu (SG RS, br.26/01, 45/02-SUS,80/02, 80/02-dr, 135/04, 61/07, 5/09, 101/10 sa izme-nama u 2011) vrednost nepokretnosti utvruje jedi-

nica lokalne samouprave.


6/15


TEHNIKA- NAE GRAEVINARSTVO 66 (2012) 5700

Prema Zakonu [14], vrednost nepokretnosti u Re-publici Srbiji definie se na osnovu osnovnih (korisnapovrina i prosena trina cena po m2 na teritoriji op-tine) i korektivnih elemenata (lokacija, kvalitet i dru-gi elementi od uticaja na trinu vrednost). Postavlja

se osnovno pitanje koja je vrednost nepokretnosti ikako do nje doi?Tabela 2. Stope poreza na imovinu [14]

Na poresku osnovicu(u milionima din)

Plaa se na ime poreza

do 10 do 0.4 %

od 10 do 25porez iz take 1) + do 0.6 % naiznos preko 10 mil.din

od 25 do 50porez iz take 2) + do 1.0 % naiznos preko 25 mil.din

preko 50

porez iz take 3) + do 2.0 % na

iznos preko 50 mil.din

2. TRINA VREDNOST NEPOKRETNOSTI

Prema Zakonu o dravnom premeru i katastru [4],pod nepokretnostima se podrazumeva: 1) zemljite(katastarske parcele poljoprivrednog, umskog grae-vinskog i drugog zemljita), 2) nadzemni i podzemnigraevinski objekti i 3) posebni delovi objekata kojiine graevinsku celinu (stan, poslovni prostor, gara-a i dr.). Vrednost nepokretnosti je parametar koji jevaan kako za pojedinca tako i za ekonomiju drutva.Kada se govori o vrednosti, prvenstveno se u ovomradu misli na trinu vrednost nepokretnosti. Trinavrednost je domaim propisima (Pravilnik o nainuutvrivanja trine vrednosti nepokretnosti, Pravilniko nainu utvrivanja osnovice poreza, Zakon oeksproprijaciji, Zakon o prometu nepokretnosti, Za-kon o zalonom pravu i dr. [14] [15], [16], [17]) defi-nisana na razliite naine, zavisno od namene. Nema-ki Graevinski zakonik koristi termin prometne vre-dnosti i definie je jedinstveno, kao cenu koja bi se utrenutku procene u uobiajenom poslovnom prometushodno pravnim i realnim karateristikama, ostalimsvojstvima i lokaciji nepokretnosti ili drugog predme-ta procene mogla ostvariti ne uzimajui u obzirneobine ili line okolnosti. Pod uobiajenim poslo-vnim prometom podrazumeva se da je promet realizo-van na slobodnom tritu, bez prinuda ili nude saobe strane ili da su u prometu uestvovali stranke ko-je su u nekom linom srodstvu.

3. PROCENA VREDNOSTI NEPOKRETNOSTI USVETU I KOD NAS

Anglosaksonska praksa procene zauzima visokomesto u meunarodnoj praksi procene vrednosti. En-gleski Kraljevski institut licenciranih procenitelja(Royal Institut of Chartered Surveyors RICS) osno-van je 1868. godine u Londonu i sa oko 100 000 la-

nova irom sveta predstavlja najznaajnije udruenjeu ovoj oblasti. U nameri da svoje standarde i regu-lativu proiri izvan svojih nacionalnih granica, RICSje 1993. osnovao Evropsko udruenje licenciranih pr-ocenitelja (European Society of Chartered Surveyors -

ESCS) sa seditem u Briselu. RICS je jo 1970. go-dine prvi put objavio standarde za procenu i vred-novanje tzv. Crvenu knjigu. Crvena knjiga kao cen-tralni pojam vrednosti koji se utvruje u veini slu-ajeva procene definie vrednost na otvorenom tr-itu (open market value). Vrednost na otvorenom tr-itu se definie kao najbolja cena koja se u odre-enom datumu moe ostvariti, po emu se ona razli-kuje od nemake prometne vrednosti koja predstavljaprosenu cenu nepokretnosti na tritu. Maksimalnoodstupanje ove dve vrednosti kree se do 10%.

Neto kasnije, 1995. godine formirana je Evro-

pska asocijacija udruenja procenitelje TEGoVA(The European Group of Valuers Association) sa se-ditem u Briselu. Srbija je od 01.01.2012. godine la-nica ovog udruenja. TEGoVA danas predstavlja kro-vnu organizaciju nacionalnih evropskih udruenjaprocenitelja sa osnovnim zadatkom da harmonizujeproceniteljske prakse u dravama lanicama EU. Udokumentu - Plava knjiga, TEGoVA daje preporukeza kvalifikaciju procenitelja, definie osnovne poj-move i prikazuje karakteristine sluajeve iz prakse.

IVSC (International Valuation Standards Council,ovaj naziv nosi od 1994.) je neprofitna organizacijakoja se bavi standardizacijom u oblasti procenevrednosti, a njena pripadnost je prvenstveno okrenutaprivatnom sektoru. Formirana je 1981. (pod prvobi-tnim nazivom - International Assets Valuation Stan-dards Committee) u SAD na inicijativu amerikih ibritanskih procenitelja. Operativno sedite udruenjaje u Londonu. Okuplja lanove razliitih struktura.Trenutno ima 74 lana iz 54 zemlje.

Danas u Srbiji ne postoje pravila na ovom polju.Procenu vre vetaci graevinske struke koji sulicencu dobili od Ministarstva pravde, ali koji nemajuformalno obrazovanje u vezi sa procenama vrednostinepokretnosti, niti imaju standarde i metodologiju

kojom se vode. Procena vrednosti nepokretnosti po-stala je veoma aktuelna u Srbiji od 2002. godine, po-etkom razvoja hipotekanog trita. Zbog toga je 70%angaovanih vetaka sa licencom Ministarstva pravdeupravo u ovom sektoru. Ova vrsta usluga koristi sejo i za knjigovodstvene potrebe u okviru procenekapitala, pri kupovini i prodaji nepokretnosti i slino.Da bi se uveo red i sistemski uveli standardi i me-todologija procene, u Srbiji je 2006. godine formiranoNacionalno udruenje procenitelja Srbije NUPS.Osnovni zadatak NUPS-a jeste organizovanje kursevaiz procene vrednosti nepokretnosti i dodela licence.

Generalno, procena vrednosti nepokretnosti moe

biti pojedinana ili masovna, zavisno od toga da li po-


7/15



stoji potreba za procenom vrednosti samo jedne ne-pokretnosti ili vie njih. U Zakonu o dravnom pre-meru i katastru [4], procena vrednosti nepokretnostidefinie se kao utvrivanje trine vrednosti upisanihu katastar nepokretnosti, pri emu se unapred preju-

dicira iskljuivo metoda masovne procene i Republi-ki geodetski zavod (lan 149) kao noslilac tog za-datka.

Bez obzira na nain odreivanja trine vrednostinepokretnosti, neophodno je da postoji baza podatakao trinim vrednostima svih nepokretnosti na teritorijijedne drave. U dananje, informatiko vreme name-e se sve vea potreba za postojanjem ovakve baze iza njenim permanentnim auriranjem. Koristi od ova-kve baze podataka bile bi neprocenjive poreskim or-ganima, jedinicama lokalne samouprave, bankama,investitorima i pojedincima. Postavlja se i pitanje ko

bi uspostavio, aurirao i odravao ovakvu bazu po-dataka i ko bi zainteresovanim klijentima distribuiraopodatke. Najprirodnije bi bilo da to bude, po ugleduna Nemaku i druge razvijene evropske zemlje, organkoji ima najveu bazu podataka o nepokretnostima,odnosno organ Katastra (u Srbiji je to Republiki geo-detski zavod), koji inae i poseduje najvei broj in-formacija od znaaja za izradu ovakve baze podataka.Od svih potencijalno zainteresovanih klijenata, naj-vei interes za korienjem podataka o trinoj vred-nosti nepokretnosti imaju poreski organi [2].U ciljuefikasnog funkcionisanja poreskog sistema i obez-

beivanja znaajnog dela prihoda u budetu lokalnesamouprave, od velikog je znaaja efikasno, legiti-mno i transparentno oporezivanje [3]. Jedino ovakavporeski sistem moe da omogui maksimalnu efika-snost i maksimalna sredstva za javne potrebe, kao tosu poboljanje i razvoj lokalne infrastrukture, a sa-mim tim i ukupne ekonomije na lokalnom i dravnomnivou.

Razvijene zemlje su za potrebe obraunavanjaporeza uvele masovnu procenu vrednosti nepokretno-sti. Zahvaljujui brzom tehnolokom razvoju u oblastirazvoja baza podataka i upravljanja podacima, kao i

razvoja geografskih informacionih sistema omogue-na je realizacija metoda vrednovanja i upravljanja po-dacima i procesima, kao i efikasnog funkcionisanjaporeske administracije i omoguavanje njihove pove-zanosti sa drugim dravnim organima.

Sagledavajui potrebu i znaaj masovne procenevrednosti nepokretnosti u Srbiji, odredbama Zakona odravnom premeru i katastru [4] uvedena je masovnaprocena vrednosti nepokretnosti i formiran je posebansektor u Republikom geodetskom zavodu koji radina ovom zadatku, vodei evindenciju trinih cenaprema podacima iz kupoprodajnih ugovora i ugovora

o zakupu nepokretnosti. Poreska politika ide u pravcu

da se oporezivanje vri na osnovu trinih vrednostinepokretnosti, da su vremenski periodi procene tokrai, da se koristi tehnika savremene kontrole kvali-teta u rukovoenju postupcima koji se izvode u os-novnim procenama, masovnoj proceni i poreskoj ad-

ministraciji, jer su svi oni neophodni za uspeno iprofesionalno utvrivanje i funkcionisanje poreza nanepokretnostima.

Pored Republikog geodetskog zavoda i Naciona-lnog udruenja procenitelja Srbije, procenom vredno-sti nepokretnosti bave se i zaposleni u jedinicama lo-kalne samouprave koji sarauju sa Nemakom orga-nizacijom GiZ u okviru projekta Unapreenje upra-vljanja zemljitem na nivou lokalnih samouprava uRepublici Srbiji. Znaajan doprinos razvoju procenevrednosti nepokretnosti pruaju i obrazovne insti-tucije na kojim se koluje geodetski kadar. Na Viso-

koj graevinsko-geodetskoj koli se procena vredno-sti nepokretnosti izuava u okviru specijalistikih str-ukovnih studija geodezije, a na Katedri za geodeziju igeoinformatiku Graevinskog fakulteta u Beogradu,postoji modul u okviru master studija, gde se procenavrednosti nepokretnosti izuava kao jedan od eleme-nata upravljanja nepokretnostima.

4. MASOVNA PROCENA VREDNOSTINEPOKRETNOSTI

Masovna procena vrednosti nepokretnosti je pro-cena vrednosti grupe nepokretnosti za odreeni da-tum, korienjem standardizovanih procedura. Glavnicilj masovne procene vrednosti nepokretnosti je daodredi koji trini faktori i u kojoj meri utiu natrinu vrednost nepokretnosti, odnosno da kreira ma-tematiki model koji e na zadovoljavajui nain ob-jasniti odnos trinih faktora. Za razliku od pojedi-nane procene vrednosti nepokretnosti, masovna pro-cena zahteva razvoj modela koji je sposoban da uk-ljui uticaje ponude i potranje na velikim podrujima[5].

Modeli procene vrednosti nepokretnosti su kon-struisani tako da prikau operacije primalaca ponude ipotranje na odreenom tritu i razvili su se na os-novu tri iroko rasprostranjene teorije (pristupa) pro-cene vrednosti - trokovne metode, metode uporee-nja prodaje i metode kapitalizacije dobiti. Bez obzirana izbor teorije vrednosti, izgradnja modela moe seposmatrati kroz dva koraka - specifikaciju strukturemodela i kalibraciju modela. Specifikacija modela jeprvi korak u razvoju modela masovne procene i ba-zirana je na ekonomskoj teoriji, teoriji procene ianalizi trita. Specifikacijom modela se obezbeujeokvir za simuliranje uticaja ponude i potranje kojideluju na tritu nepokretnosti. U ovom koraku stva-

ralac modela opisuje promenljive i karakteristike ne-


8/15



pokretnosti koje e biti upotrebljene u modelu i nji-hove meusobne veze. Kalibracija modela je procespodeavanja formula masovne procene, tabela i gra-fikona zbog aktuelnog trita, odnosno reavanje ne-poznatih u modelu. Cilj je da jednaine masovne pro-

cene i grafikoni odraavaju uslove aktuelnog lokalnogtrita [5].

Izbor modela masovne procene zavisi, pre svega,od izbora teorije procene, a zatim i od trinog pona-anja. Prema tome, modeli masovne procene vredno-sti nepokretnosti mogu biti:

aditivni, multiplikativni i hibridni.

Aditivni modeli su najjednostavniji za upotrebu injihovom primenom se vrednost zavisne promenljive

izraunava mnoenjem svake nezavisne promenljivesa njenim koeficijentom i sabiranjem rezultata.

Multiplikativni modeli su neto sloeniji i njiho-vom primenom se zavisna promenljiva izraunavatako to se svaka nezavisna promenljiva stepenuje zapotenciju, a rezultati se zatim umnoavaju.

Hibridni modeli su sloeniji i predstavljaju kom-binaciju aditivnih i multiplikativnih modela. Hibridnimodeli se ne kalibriu direktno i nemaju jedinstvenoreenje, ali daju bolji rezultat od aditivnog i multipli-kativnog modela [5].

U tehnikom ili operativnom smislu, sam procesmasovne procene vrednosti nepokretnosti moe se ra-zloiti i detaljnije opisati kroz nekoliko sledeih ko-raka.

Prvi korak procesa procene jeste definisanje pro-blema (define the problem) to podrazumeva identifi-kovanje nepokretnosti koju treba proceniti, prava nadistom i datum procene. Od znaaja su namena pro-cene kao i poetni ograniavajui faktori vezani zanepokretnost.

Drugi korak podrazumeva prethodnu analizu, iz-bor i prikupljanje optih i specifinih podataka (preli-minary analysis, data selection and data collection). U

opte informacije o nepokretnostima spadaju prosto-rni, socijalni i ekonomski ambijent kao i politika dr-ave (vlade) u pogledu trita nepokretnosti. Tu spa-daju ogranienja nad upotrebom zemljita, demogra-fske promene, ponuda i potranja i promene u namenipovrina (zoniranje). Podaci specifinog karakteraobuhvataju lokaciju i ureenje zemljita. Podaci o na-vedenim atributima su ti koji dozvoljavaju uporeenjepojedinih nepokretnosti koje treba proceniti sa sli-nim, u skorije vreme realizovanim transakcijama.

Trei korak u procesu procene jeste analiza naj-bolje i najefikanije upotrebe nepokretnosti (highestand best use analysis). Od procenitelja se zahteva da

uzme u obzir konkretnu nepokretnost na nain kao da

ista ostvaruje nejvei neto prihod (the highest netreturn) u period njenog dranja, u skladu sa datimuslovima trita. Da bi se ostvarila najbolja i najviakorist, upotreba mora biti legalno dopustiva, fizikimogua, finansijski izvodiva i maksimalno produ-

ktivna.U etvrtom koraku ocenjuje se vrednost zemljita

uz pretpostavku da je slobododno i ureeno (da je do-zvoljena gradnja i da se moe dobiti graevinska doz-vola).

U petom koraku primenjuju se opte poznata triosnovna pristupa procene: a) komparativni, b) pri-hodni i c) trokovni.

esti korak jeste ujedno i poslednji u procesu pro-cene i podrazumeva uporednu analizu vrednosti dobi-jenih razliitim pristupima i procena konane vredno-sti. U svakom pojedinanom pristupu, cene imaju ne-

ku svoju teinu. Konana vrednost je opta aritmeti-ka sredina pojedinanih.Metoda poreenja cena na tritu (Market Com-

parison Approach MCA) ili komparativna metoda,definie vrednost nepokretnosti prema prodajnoj ceniskoro realizovane nepokretnosti slinih karakteristika,uveanu/umanjenu za razliku u odnosu na njene kara-kteristike (pristup se bazira na principu supstitucijekoji kae da je vrednost dobijena na bazi procene ku-povine nepokretnosti slinih karakteristika u nekomrazumnom vremenskom periodu na nekom drugommestu, naravno ako na tritu ima takvih nepokretno-sti, jednaka). MCA pristup podrazumeva nekoliko ko-

raka, meu kojima je prvi prikupljanje podatakakomparativnih transakcija. Podaci bi morali biti javni,barem za registrovane procenitelje. Veoma je vanoistai da podaci ili informacije o atributima nepokre-tnosti moraju biti tani. U drugom koraku procenjivaizdvaja objekte slinih karakteristika ime se na nekinain itav proces donekle subjektivizuje i gubi naautomatizmu. Smatra se da je tri do etiri skorijetransakcije (u periodu od est do devet meseci) slinihkarakteristika (u preniku od oko 5 km) sasvimzadovoljavajui uzorak. U treem koraku proceniteljanalizira karakteristike odabranog uzorka u odnosu napredmetnu nepokretnost koju procenjuje. U tom po-stupku uporeuju se: 1) fizike karakteristike objekta(povrina, broj soba i kupatila, veliina parcele, sta-rost, ukupno stanje objekta, broj dana od kako je ne-pokretnost u prometu i sl.), 2) lokacija (na osnovu in-formacija o optoj zainteresovanosti kupaca), 3) us-lovi na tritu (ekonomska stabilnost i njen uticaj navrednosti nepokretnosti), 4) finansijski uslovi (ko jeinvestitor, i sl.) i 5) uslovi prodaje (popusti, srodstvouesnika u prometu, nain plaanja i sl.). Procenjivamora kvantifikovati svaku razliku po veliini i kara-kteru (znaku). Na primer, ako kua poseduje garau,ona moe da kota 20 000 EU, ali njeno uee u cenistana bi iznosilo samo 10 000 EU, i sl. U etvrtomkoraku, procenjiva odreuje cenu za svaku nepokre-


9/15



tnost koju poredi na nain tako to dodaje ili oduzimaodreene vrednosti po osnovu uoenih razlika. U pe-tom koraku procenitelj odreuje teine (subjektivnapredstava) pojedinanih cena u odabranom uzorku sli-nih nepokretnosti, a u poslednjem, estom, koraku na

osnovu izvedenih cena u okviru odabranog uzorkaprocenjuje vrednost predmetne nepokretnosti.Na slici 1 prikazana je struktura procesa procene

vrednosti u postupku masovne procene [2].

Slika 1 - Proces masovne procene vrednosti nepokre-tnosti

Poslednjih godina su razvijene brojne metode ma-sovne procene vrednosti nepokretnosti, koje sa manjeili vie uspeha odreuju vrednosti. Metod koji posvojoj jednostavnosti, efikasnosti, masovnosti prime-

ne i rezultatima zasluuje panju jeste vieparametar-ska regresiona analiza, kojoj e se posvetiti neto ve-a panja u ovom radu.

5. VIEPARAMETARSKA REGRESIONAANALIZA

Iako se ovom metodom procenitelji slue uduem vremenskom periodu, njena masovna primenaje novijeg datuma. Lusht jo 2001. [13], sugerie nje-nu primenu prilikom ocene vrednosti velikog brojanepokretnosti. The Appraisal Institute takoe iste go-dine detaljno obrazlae njenu primenu [13]. Smith,

Root, and Belloit (1995), Downing and Clark (1997),Allison (1998), Baldwin (1999), Betts and Ely (2001)i Ratterman (2001) istrauju efikasnost njene primeneu proceni vrednosti nepokretnosti [13]. Prednosti nje-ne primene jesu u tome to se svi podaci kupoprodajekoriste, ime se maksimalno objektivizuje uloga pro-cenitelja. Takoe, primenom vieparametarske regre-sione analize dobijaju se ocene vrednosti i znak koefi-cijenata regresije. Naime, uticaj svake karakteristikedefinisan je veliinom i znakom. Osim toga, razlika jei u efikasnosti, jer se primenom vieparametarske re-gresione analize (u odnosu na pojedinanju procenu)

za potrebe politike taksi na nepokretnosti, mogu odje-

dnom dobiti vrednosti za stotine razliitih nepokre-tnosti.

Vieparametarska regresija je najee korienastatistika tehnika koja je nala primenu i u masovnojproceni vrednosti nepokretnosti. Vieparametarska re-gresija je jednostavna za korienje i daje mogunostda se analizira odnos i uticaj vie trinih faktora povrina, lokacija, spratnost, sobnost, kvalitet gradnjeitd. U masovnoj proceni vrednosti nepokretnosti vie-parametarska regresija se koristi na dva naina: pripredikciji i pri analizi znaajnosti parametara. Predi-kcija, odnosno predvianje vrednosti nepokretnostiima za cilj da kreira matematiki model koji na odgo-varajui nain moe da predvidi i objasni vrednost za-visne promenljive analizirajui vrednosti nezavisnihpromenljivih koje imaju uticaj na nju. Uzrona ana-liza podrazumeva utvrivanje da li odreena nezavi-sna promenljiva, u sluaju masovne procene vrednostinepokretnosti, ima statistiki uticaj na trinu vred-nost i, ako ga ima, da odredi veliinu tog uticaja [2],[6], [7].

Regresioni modeli se, zavisno od broja nezavisnihpromenljivih i od tipova veza izmeu zavisne i neza-visne promenljive mogu podeliti na proste i viepara-metarske, a svaki od njih na linearne i nelinearne. Zaocenu parametara modela koristi se BLUE (Best Li-near Unbiased Estimators) metoda koja daje njihovunajbolju nepomerenu ocenu.

Vrednosti zavisne promenljive y su normalno di-stribuirane oko regresione linije, dok je za svaki neza-

visnu promenljivux varijansa (rasipanje) oko regresi-one linije isto. Vieparametarska regresija je razvijenau brojnim softverima koji su namenjeni za procenuvrednosti nepokretnosti, ali i u brojnim drugim kaoto su MS Excel, SPSS i drugi softveri namenjeni zastatistiku analizu.

Matemetiki oblik vieparametarske regesijeglasi:

nniiiin exaxaxaay +++++= ...22110 (1)

gde su:

yn trina vrednost nepokretnosti cena po

kojoj je nepokretnost prodata (zavisna promenljiva),ai - nepoznati parametri modela (i = 0,n)xni - nezavisne ili regresione promenljive (sve

znaajne karakteristike nepokretnosti),en sluajna greka koja reprezentuje uticaj svih

faktora.Za primenu ovog metoda neophodno je imati to

vie podataka o nepokretnostima koje su skoro pro-date, ukljuujui i njihovu cenu. Da bi pronalaenjereenja ovim metodom bilo mogue, potrebno je davrednosti nezavisnih promenljivih, odnosno karakte-ristika nepokretnosti, budu date u numerikom obliku[8].


10/15



Generalno, nezavisne promenljive mogu da budukvalitativne ili kvantitativne. Kvalitativni podaci suopisnog karaktera i moraju se pretvoriti u kvantita-tivne preko prethodno definisanih kriterijuma. Speci-jalan sluaj kvalitativnih podataka su podaci koji se

odnose na postojee ili nepostojee predmete tj. oso-bine nepokretnosti. Takav podatak je promenljiva na-zvana binarnom i kodirana je sa 1 ukoliko postojiili 0 ako ne postoji [5].

Kvantitativni podaci su bazirani na merenjima iliraunanjima i kao takvi se mogu koristiti bez trans-formacije. Upotrebljivost kvantitativnih podataka mo-e biti poveana pomou matematikih transforma-cija. Kod modeliranja masovne procene najee sekoriste reciprone, eksponencijalne, logaritamske,multiplikativne i transformacije preko kolinika [5].

6. PRAKTINA PRIMENAVIEPARAMETARSKE REGRESIJE

Primena vieparametarske regresije u masovnojproceni vrednosti nepokretnosti bie prikazana na pri-meru procene vrednosti nepokretnosti u delu optineNovi Beograd. Novi Beograd ili kako ga opisujugrad u gradu nastao je isuivanjem movarnog ze-mljita u periodu nakon II svetskog rata. Ovaj deoglavnog grada na levoj obali Save nastao je planski,sa unapred donetim urbanistikim planovima, obez-beenom infrastrukturom i svim neophodnim uslo-vima za izgradnju modernog grada. Iako su na po-

druju optine Novi Beograd gotovo jednako povoljniuslovi za ivot, u uzorak za odreivanje veliineuticaja parametara na vrednost nepokretnosti uzeti sustanovi u blokovima 44, 45, 61, 62, 63, 71 i 72 (slika2).

Slika 2 - Granica podruja

Stanove u ovim blokovima, pored stanova u lu-ksuznijim naseljima Yu Business Centar i Bel-ville, karakteriu vie cene po kvadratnom metru uodnosu na ostale blokove. Razlog za to, izmeu osta-log, mogu biti blizina reke i etalita i novija gradnjau naselju Dr Ivan Ribar (blokovi 71 i 72), sa mo-

gunou proirenja naselja u pravcu ka optini Sur-in.

Blokovi 61, 62 i 63 izgraeni su u periodu 1980-1984, sa ciljem da se obezbedi stambeni prostor zastanovnitvo pristiglo iz svih krajeva bive SFR Ju-goslavije u Beograd. Blokovi 71 i 72, tj. naselje DrIvan Ribar izgraivano je nakon 90-ih godina prologveka i velikim delom je jo uvek u izgradnji (slika 3).

Slika 3 - Pogled na podruje - blokovi 61, 62, 63, 71 i72

Blokovi 44 i 45 su zbog blizine reke i etalitaatraktivniji i njihova kupoprodajna cena i cena izda-vanja je neto via u poreenju sa drugim novobeo-gradskim blokovima (slike 4 i 5).

Slika 4 - Blok 44

Slika 5 - Blok 45


11/15



Podruje blokova 44, 45, 61, 62, 63, 71 i 72 uzetisu zbog meusobne blizine, kako bi uticaj lokacijenepokretnosti bio to pribliniji, odnosno kako bi seodredio uticaj svih parametara izuzev lokacije. U tr-ino nerazvijenim zemljama, svaki agent za prodaju

nepokretnosti e rei da su parametri koji najvie uti-u na vrednost lokacija, lokacija i lokacija. Upravoovakvo trite je i trite nepokretnosti Grada Be-ograda, ali i svih drugih optina u Republici Srbiji. Dabi se pokazalo koliko drugi faktori utiu na vrednostnepokretnosti, u ovom primeru su uzeti stanovi nagotovo istoj lokaciji, iji koeficijent za lokaciju bi biogotovo isti kada bi se uzimao u obzir pri specifikacijimodela.

Uzorak koji je uzet za odreivanje uticaja para-metara na trinu vrednost nepokretnosti obuhvata100 stanova, povrine izmeu 57 m2 i 100 m2. Stano-ve koji su uzeti u uzorak karakterie ista infrastruktu-rna opremljenost, ista pristupanost obrazovnih, zdra-vstvenih, kulturnih ustanova, dostupnost prodavnicaprehrambene robe i trnih centara i ista dostupnostparkova i deijih igralita. Svi stanovi u uzorku imajucentralno grejanje, telefon, internet i kablovsku tele-viziju, pa se veliina uticaja ovih parametara na vre-dnost stanova nee odreivati.

Uzorak koji e se koristiti za odreivanje uticajaparametara na vrednost nepokretnosti obuhvata sta-nove za ije trine cene su usvojene cene iz ponude,umanjene za 10%, obzirom da se do cene po kojoj sunepokretnosti prodate teko moe doi. Registar ku-

poprodajnih cena nepokretnosti u Republici Srbiji vo-dila je Poreska uprava do donoenja Zakona o dr-avnom premeru i katastru [4], nakon ega je voenjeove evidencije preputeno Republikom geodetskomzavodu. Zaposleni u Republikom geodetskom zavo-du vre objedinjavanje ovih podataka sa podacima izsvojih evidencija i dostupnost ovim bazama trenutnonije mogua. Postavlja se pitanje aurnosti ovih po-dataka, jer se u ugovorima o kupoprodaji esto navodinia kupoprodajna cena od realizovane radi plaanjamanjeg poreza na promet. Zato su radi izbora pa-rametara od uticaja na vrednost nepokretnosti uzetecene stanova ponuene u medijima za oglaavanjeumanjene za 10%, jer je, prema reima agenata, unajveem broju sluajeva to zaista cena po kojoj serealizuje kupoprodaja.

6.1. Ocena dobijenih rezultata prva iteracija

Sa ciljem da se ispita mogunost primene vie-parametarske regresije u masovnoj proceni vrednostinepokretnosti, kreiran je preliminarni model i izvre-na je statistika analiza.

Osnovna ideja bila je da se prikupi to vie poda-taka o stanovima koji su na priblino istoj lokaciji(kako bi se izbeglo ocenjivanje ovog parametra), koji

su prodati (oglaeni na prodaju) u to priblinijevreme i koji imaju to sliniju infrastrukturnu opre-

mljenost. Prikupljeni su podaci o vie od 300 stanova,ali su filtriranjem izbaeni svi stanovi iji je odnos ce-na/povrina znaajno odstupao od srednje vrednosti.Do ove odluke se dolo zbog toga to nisu poznatimotivi za prodaju nepokretnosti, to je izuzetno zna-

ajno i esto dovodi do realizacije kupoprodaje podrastino niskim, odnosno visokim cenama. Sa ovakozadatim kriterijumima za izbor stanova dolo se douzorka od 100 stanova za procenu uticaja parametara,i 20 stanova koji e posluiti za procenu trine vr-ednosti primenom modela masovne procene koji jeusvojen.

Parametri koji su ocenjivani su: povrina, a1 starost, a2 spratnost, a3 sobnost, a4 ukupna spratnost, a5 lift, a6 terasa, a7 broj spavaih soba, a8 broj kupatila, a9 parking/garaa, a10 podrum, a11 uknjienost/legalizovanost, a12.

Parametri kao to su lift, parking/garaa, podrumi uknjienost ocenjivani su ocenama 0 ako ne postojei 1 ako postoje. Ostali parametri su numeriki i nji-

hova transformacija nije bila neophodna. U prvojiteraciji ocenjeni su svi parametri modela (a0 do a12)nakon ega su analizirani standardizovani reziduali.Sve cene iji su standardizovani reziduali vei od 2odbaeni su i parametri modela su ocenjeni bez njih(broj opaanja: 95). Uvidom u pokazatelje izravnanja,moe se konstatovati da je faktor determinacijeR=0.89, to govori da su razlike ulaznih (prodajnih)cena i cena po modelu modelovane ocenama parame-tara sa 89%. Standardna greka regresije (s=7492) iz-nosi svega 8% od prosene cene uzorka stanova (uz-orak od 95 stanova, a prosena cena iznosi 94.450EU).

Mere kvaliteta i rezultati prve iteracije su prika-zani u tabelama 3 i 4Tabela 3. Globalni pokazatelji izravnanja

Df SS MS F P F

Regresija 12 1.72E+10 1.44E+09 25.578.38E-

23

Reziduali 82 4.6E+09 56127038

Ukupno 94 2.18E+10

Na osnovu rezultata prve iteracije i usvojeneverovatnoe od P=0.95 odbacuje se hipoteza Ho:ai=0(PF


12/15



4, izdvojeni rafurom). Bitno je istai i znak parame-tra.

Na primer, znak parametra a1 (kvadratura) je po-zitivan, to je i logino da cena raste sa kvadratompovrine. Isti je zakljuak i za parametar a3 (spratnoststana) a4 (sobnost) i a9 (broj kupatila). Nije logino daznak parametra uknjiba a12, bude negativan.Tabela 4. Ocene parametara regresije

Parametri Ocene par. St.greska t P

a0 52458.5 12055.06 4.35 0.000

a 1 241.1619 86.86097 2.78 0.007

a2 -42.6856 94.14844 -0.45 0.651

a3 -429.45 238.3805 -1.80 0.075

a4 14839.96 3174.837 4.67 0.000

a5 -417.925 260.2635 -1.61 0.112

a6 -4726.28 3639.444 -1.30 0.198a7 2103.723 2236.217 0.94 0.349

a8 1606.657 3023.575 0.53 0.596

a9 6559.665 2382.606 2.75 0.007

a10 -325.053 2176.068 -0.15 0.882

a11 -1660.93 4040.671 -0.41 0.682

a12 -17658.4 7995.634 -2.21 0.03

6.2. Ocena dobijenih rezultata druga iteracija

Za isti uzorak od 95 stanova je ponovljena regre-sija, s tim to su uzeti u obzir samo parametri za kojese u prethodnoj regresiji pokazalo da imaju uticaj na

vrednost nepokretnosti. Uvidom u pokazatelje izra-vnanja, moe se konstatovati da se faktor determi-nacije R=0.88 nije znaajno promenio te su i daljerazlike ulaznih (prodajnih) cena i cena po modelu,modelovane sa uspenou od 88%.

Standardna greka regresije (s=7559) iznosi idalje oko 8% od prosene cene uzorka stanova.

Za p


13/15



uzorkom za ocenu parametara. Izraunate trine vre-dnosti su uporeene sa na tritu ponuenim vredno-stima (tabela 7).

Statistika analiza i interpretacija dobijenih rezul-tata uraeni su u skladu sa standardima Meunarodne

asocijacije procenitelja (International Association ofAssessing Officers - IAAO), [18]. Prema ovim stan-dardima, vrednosti parametra r (koji predstavlja koli-nik procenjenih vrednosti nepokretnosti prema mo-delu (2) i vrednosti ponuenih na tritu), treba da bu-du izmeu 0.90 i 1.10. Sve vrednosti parametra r na-laze se u oekivanim granicama pri emu se stiu us-lovi za dalju analizu, iji rezultati su prikazani u tabeli8.Tabela 8. Rezultati statistike analize

Statistiki pokazatelj Rezultati

Veliina uzorka 20Ukupna procenjena vrednost 1 823 275

Ukupna trina vrednost 1 821 300

Prosena procenjena vrednost 91 163.75

Prosena trina vrednost 91 065.00

Aritmetika sredina od r 1.001292

Medijana od r 1.002815

Diferencijal cena (PRD) 1.000207

Koeficijent disperzije (COD) 1.376%

Zakljuci izvedeni na osnovu statistike analizesu sledei:

Pouzdanost modela od 87% nalazi se u intervaluizmeu 0.85 i 0.90, to se smatra odlinom pouz-danou;

U svih 20 stanova koji su korieni za proverumodela, vrednost parametra r je u opsegu 0.90 do1.03, to zadovoljava vrednosti propisane stan-dardima;

Parametar za ocenu horizontalne nejednakosti koeficijent disperzije (COD) predstavlja procenatodstupanja od srednje vrednost i prema standardi-ma, opseg dozvoljenih vrednosti ovog parametrazavisi od tipa nepokretnosti. Za jednoporodine

stambene jedinice (ukljuujui i stanove u st-ambenim zgradama) ovaj opseg je od 5.0 do 10.0,za kue predviene za stanovanje jedne porodiceje od 5.0 do 15.0, itd. U ovom primeru koeficijentdisperzije je 1.376%, to je i oekivano za maleuzorke i ukazuje na izuzetno visoku homogenostuzorka. Ukoliko je vrednost koeficijenta disper-zije manja od 5% ovakav uzorak se smatra ne-reprezentativnim i preporuka je da se statistikidodatno testira. U ovakvim sluajevima proceni-teljima je preporueno da razviju sopstvene stan-darde pozivajui se na sopstveno dugogodinjeiskustvo u proceni vrednosti nepokretnosti ili ko-

riste iskustva iz slinih trita u okruenju.

Pored parametra za ocenu horizontalne nejedna-kosti postoji i parametar za ocenu vertikalne ne-jednakosti - diferencijal cena (PRD), prema IA-AO standardima kree se izmeu 0.98 i 1.03. Uovom sluaju vrednost parametra je 1.000207, toznai da je razlika izmeu prognoziranih i ponu-enih vrednosti u okvirima standarda. Ovakva vr-ednost parametragovori da je re o proceni kojane daje ni progresivne ni regresivne rezultate. Pr-ogresivnim rezultatima smatraju se oni kod kojihje znaajna veina procenjenih vrednosti vea odstvarne trine vrednosti, dok su regresivni re-zultati u obrnutom sluaju. U navedenom primeruje vrednost diferencijala cena 1.000207, to znaida je ovakva procena u predvienom opsegu imoe se nazvati fer procenom.

Model je pokazao znaajnu pouzdanost procene

vrednosti nepokretnosti, ali da se kroz njegovu daljudogradnju, ukljuujui mikrotrita i drugih pobolj-anja mogu postii njegova dalja poboljanja. Pre sve-ga, ukljuivanjem faktora lokacije u model dobile bise drastino razliite vrednosti parametara, jer natritu u razvoju, kakvo je trite nepokretnosti uRepublici Srbiji, lokacija je faktor koji ima izuzetnoveliki uticaj na vrednost.

U sluaju da je za ocenu parametara uzet vei uz-orak i da je kvalitet ulaznih podataka bio reprezenta-tivniji, model bi bio pouzdaniji. Naime, (ne)savesnostoglaivaa u navoenju tanih podataka u medijima

za oglaavanje i nepoznavanje svih karakteristika ne-pokretnosti (broj stanova na spratu, pogled, orijenti-sanost stana, mogunost nadogradnje, susedstvo, itd.)mogu dovesti do pomerenih ocena parametara. Zatose namee potreba za postojanjem baze podataka o re-alizovanim kupoprodajama (transakcijama) nepokre-tnosti, kao i obaveza dostavljanja tanih podataka or-ganu/organizaciji u ijoj nadlenosti je voenje ova-kve baze.

7. ZAKLJUAK

Masovna procena vrednosti nepokretnosti, po de-finiciji, jeste procena vrednosti grupe nepokretnosti uodreenom vremenskom trenutku. Samim tim, posta-vlja se pitanje ta treba da obuhvata grupa nepokre-tnosti i koliku teritoriju treba da obuhvata. Grupa ne-pokretnosti treba da obuhvati nepokretnosti istog tipa(posebno kue, stanove, kancelarijske prostore, po-ljoprivredno zemljite itd.). Meutim, po pitanju veli-ine teritorije, dolazi do sukoba miljenja izmeu str-unjaka za procenu. Jedni smatraju da jedinica za pro-cenu vrednosti nepokretnosti treba da bude drava,drugi smatraju da je bolje procenu vriti na admini-strativnoj jedinici nieg reda, odnosno regionu, doknajvei broj strunjaka smatra da procenu vrednosti


14/15



nepokretnosti treba vriti na najniem administrati-vnom nivou, tj. na nivou lokalne samouprave.

Iskusan poznavalac kretanja na tritu nepokret-nosti zna da je za neke tipove nepokretnosti ak i teri-torija lokalne samouprave veliko podruje. Npr. po-

slovni prostor u prizemlju i na spratu u okviru iste po-slovne zgrade imaju veliku razliku u kupoprodajnojceni, poslovni prostor sa pogledom na ulici ima zna-ajno veu cenu, stan sa pogledom na park ili rekuima znatno veu cenu na tritu itd. Postoji opravda-nost postojanja vie modela za procenu na teritorijijedne lokalne samouprave, kako bi se to vie kara-kteristika nepokretnosti uzelo u obzir i kako bi dobi-jeni rezultati to bolje oslikavali situaciju na tritunepokretnosti. Meutim, postavlja se pitanje ekono-minosti postojanja velikog broja modela za masovnuprocenu vrednosti nepokretnosti zbog ljudskih i mate-rijalnih resursa koji su potrebni za njihovu izgradnju iodravanje.

Od najveeg znaaja za kreiranje modela za ma-sovnu procenu vrednosti nepokretnosti je aurna ipouzdana baza podataka o realizovanim kupoprodaja-ma. Ovakva baza je od koristi proceniteljima koji sebave kako masovnom, tako i pojedinanom procenomvrednosti nepokretnosti, ali i investitorima i poreskimorganima. Izrada ovakve baze podataka je u nadle-nosti Republikog geodetskog zavoda i predstavljajedan od prioritetnih zadataka u budunosti. Drugi ve-liki problem predstavlja postojanje velikog broja ob-jekata izgraenih bez graevinske i upotrebne doz-

vole, kao i nepostojanje jedinstvene evidencije o ne-pokretnostima i pravima na njima na teritoriji itavedrave. Na osnovu navedenog se moe zakljuiti da jeneophodno uloiti znaajan napor i sredstva kako bise stvorili preduslovi za efikasno upravljanje zemlji-tem i pravinu procenu vrednosti nepokretnosti.

LITERATURA

[1] Gospavi, Z., Trite nepokretnosti, Graevinski fa-kultet, Beograd, 2009

[2] Mari, M., Primena multiple regresije u masovnojproceni vrednosti nepokretnosti Sluaj NovogSada, Geodetska sluba, vol. 37, 109-110, p. 5-11,2008

[3] Stiglitz, Joseph E. and Driffill, J., Economics.W.W.Norton & Company, Inc., New York, 2000

[4] Zakon o dravnom premeru i katastru, Slubeniglasnik RS, broj 72/2009

[5] Miladinovi, M., Procena vrednosti nepokretnosti,Graevinski fakultet, Beograd, 2009

[6] International Valuation Standards Committee,Exposure Draft of Proposed International ValuationApplication Mass Appraisal of Real Property, In-ternational Valuation Standards Committee, 2002

[7] Appraisal Institute, The Appraisal of Real Estate.The Appraisal Institute, Chicago, USA, 12thedition, 2001

[8] John B, Randall G., C. F. Sirmans, Mass Appraisal:An Introduction to Multiple Regression Analysis forReal Estate Valuation, Journal of Real EstatePractice and Education, Vol. 7, No. 1, 2004,American Real Estate Society, p. 65 78, 2004

[9] Boi, B., Raun izravanja napredni kurs, Grae-vinski fakultet, Skripta, 2009

[10]Zekovi, S., Evaluation of the current urban landsystem in Serbia, Spatium, 2008, br. 17-18, str. 55-60

[11]Republika agencija za prostorno planiranje, Mini-starstvo za infrastrukturu, Izvetaj o realizaciji Pro-stornog plana Republike Srbije, Beograd, 2008.

[12]Republiki zavod za statistiku, Izvetaj RS10, br.208 I 3P21, Br.208, Beograd, 2008

[13]Benjamin, J., Guttery, R., Sirmans,C.F., Multipleregression analysis for real estate valuation, Journalof Real Estate Practice and Education, Vol 7, No.1,2004

[14]Zakon o porezima na imovinu, (SG RS, br. 26/01,42/02, 80/02, 80/02-dr., 135/04, 61/07, 5/09 i101/10)

[15]Zakon o eksproprijaciji, ("Sl. glasnik RS", br.53/95, "Sl. list SRJ", br. 16/2001 - odluka SUS i "Sl.glasnik RS", br. 20/2009)

[16]Zakon o planiranju i izgradnji, Slubeni glasnikRepublike Srbije, br. 72/2009

[17]Zakon o prometu nepokretnosti, Slubeni glasnikRepublike Srbije, br. 42/1998

[18] International Association of Assessing Officers,Standard of Ratio Studies, International Associationof Assessing Officers, January 2010


15/15



SUMMARY

REAL ESTATE APPRAISAL AND ITS ROLE IN SUSTAINABLE REPUBLIC OF SERBIAREAL ESTATE MARKET DEVELOPMENT

Most of the developed countries have accepted the concept of calculating property tax based on thevalue of real estate. To be able to determine the value of real estate over the same time, undertook thecreation of models of mass valuation of real estate. Developing a model of mass appraisal of realestate is a subject that attracts a large number of experts in almost every country. The value of

property is calculated based on the characteristics of real estate, and is the most challenging selectionof parameters that affect the value of real estate, or failure to take the budget of those characteristics

for which the property is shown to have no impact on value. In this paper is shown the selection of

parameters influencing the value of real estate in the municipality of New Belgrade using multipleregression.

Key words: real estate, real estate value, mass appraisal of real estate

ACKNOWLEDGEMENT

This paper was realized as a part of the project "Studying climate change and its influence on theenvironment: impacts, adaptation and mitigation" (43007) financed by the Ministry of Education andScience of the Republic of Serbia within the framework of integrated and interdisciplinary research forthe period 2011-2014.

Procena vrednosti nepokretnosti i njena uloga u odrzivom razvoju trzista nepokretnosti u Republici Srbiji

Documents