Практическое руководство по использованию главного интеллектуального актива нашего ресурса

•  
  Иллюстрация создана ИИ-моделью DALL-E 3 по запросу ARTinvestment.RU

В предыдущем материале мы научились определять влияние доступных в базе AI факторов-переменных на итоговый результат продажи, поочередно применяя методы корреляционного и регрессивного анализа. В завершение работы с аукционными результатами Георгия Нисского предлагаем рассмотреть конкретный пример: в распоряжении коллекционера находится работа, обладающая определенными характеристиками, и задача владельца — определить ее ценовой диапазон для прогнозирования успешности будущей продажи.

Предположим, что коллекционер располагает живописью Георгия Нисского 1961 года создания — индустриальным пейзажем с изображением летящего самолета, размером 50 × 80 см. Работа была приобретена через Союз художников СССР в середине 1960-х, с тех пор находилась на территории текущего владельца (проще говоря, не была во владении, хранении или пользовании Международной конфедерации союзов художников на момент законодательных разбирательств 2016 года). По условиям нашего примера, к текущему моменту коллекционер нашел договор купли-продажи, общее фото с художником в мастерской, удостоверился в наличии подписи на лицевой и оборотной сторонах работ, а также озаботился проведением искусствоведческой и технологической экспертизы. Словом, окружил себя всеми возможными документами для выведения работы на аукционные торги. (Мы нарисовали идеальную картину, чтобы показать начинающим коллекционерам, что, просто сдав картину без документов в аукционный дом, наивно ожидать 1) продажи вообще и 2) больших денег.)

Напомнив, что аукционным событием (АС) мы условились называть каждое появление работы на аукционе, с любым результатом, начинаем. Итак, первое, что владелец должен сделать для самостоятельного определения цены работы (после подписки на базу аукционных торгов AI), — собрать данные о художнике в таблицу и найти основные цифры по интересующим его категориям. Такими категориями в данном случае будут:

• общее количество аукционных событий (АС): 253;

• количество сделок (работа продана): 134 (53 %);

• количество неудачных АС (работа не продана): 119 (47 %);

• количество АС с живописью: 124 (49 % всех АС);

• сделок: 69 (56 %);

• неудачных АС: 55 (44 %);

• количество АС с индустриальным пейзажем (живопись): 47 (38 % всех АС с живописью);

• сделок: 30 (64 %);

• неудачных АС: 17 (36 %);

• количество АС с индустриальным пейзажем (живопись) с 2019 по 2024 год: 19 (40 % всех АС с индустриальными пейзажами);

• сделок: 15 (79 %);

• неудачных АС: 4 (21 %).

Как мы помним из первого материала о Георгии Нисском, количество повторных продаж художника равняется 4, поэтому в сегодняшний расчет данный пункт мы включать не стали.

Мы видим, как индустриальный пейзаж (наиболее часто встречающийся жанр художника и одновременно — наиболее значимый для арт-рынка в его художественном наследии), по мере отсева других переменных показывает все бóльший процент проданных работ, включая последние 5 аукционных сезонов. Из прошлых материалов мы помним, что наибольшую положительную корреляцию (0,88) с итоговой ценой продажи имеет предаукционная оценка — но ее-то нам и нужно найти! Поэтому ориентируемся на следующую по значимости переменную — площадь работ (0,46). Далее сортируем нашу таблицу, выбирая работы, наиболее близкие по площади. Вот что у нас получилось:

•  
  Иллюстрация создана ИИ-моделью DALL-E 3 по запросу ARTinvestment.RU

Следующий шаг: для прогнозирования диапазона цен, на которые можно рассчитывать при продаже новой работы, сравниваем эстимейты и цены продаж отобранных пяти работ. В идеале уточнить прогнозы могли бы инфляционные данные, однако мы намеренно публикуем все аукционные результаты в долларах США — основной валюте расчета коллекционера, претендующей на условное эталонное значение. Другими словами, расчет в долларах США в значительной степени сглаживает инфляционные колебания. К тому же мы имеем дело с рынком русского искусства, основные колебания которого нам хорошо известны: «перегрев» рынка в 2006–2007, санкционная рецессия в 2013–2015, и формирование нового внутреннего рынка после 2022 года. Проще говоря, коррекцию каждый опытный коллекционер может сделать если не вслепую, то «на глаз». И не особо ошибется.

На основе нашей парной группы, т.е. отобранных пяти работ, формируем следующий график (отдельной функции для его создания в Microsoft Excel нет; каждый исследователь делает его на свой вкус — прежде всего для визуализации данных анализа):

•  
  Иллюстрация создана ИИ-моделью DALL-E 3 по запросу ARTinvestment.RU

Условные обозначения:

• закрашенные области — аукционные эстимейты, где по оси Y нижнее значение— нижний эстимейт, верхнее значение — соответственно, эстимейт верхний;

• полые области — диапазоны, которые лоты преодолели от эстимейтов к итоговой сумме продажи в ходе торгов;

• черные точки — итоговые цены продаж лотов;

• номера в закрашенных областях — обозначения лотов, соответствующие данным из таблицы парной группы.

На графике наглядно показано, как в нашей парной группе варьировались значения аукционных эстимейтов и суммы продажи (шкала Y) и итогового превышения среднего эстимейта (шкала X). Как мы видим, отрицательную разницу между суммой продажи и средним эстимейтом (дословно: работа продалась в пределах оценки) имеет лишь одна (работа № 5) из пяти работ в нашей группе, что говорит о высоких шансах на реализацию с превышением эстимейта для нашей воображаемой работы.

Самое время построить для нее отдельный график!

•  
  Иллюстрация создана ИИ-моделью DALL-E 3 по запросу ARTinvestment.RU

Итак, на основе всех доступных нам публичных данных мы создали графическое отображение предсказанной стоимости работы, где выделяется диапазон цен между нижним, средним и верхним эстимейтами, а также отображается фактическая или предполагаемая цена продажи. Сиреневая линия, очерчивающая диапазон между ними, создаёт своего рода «окно» возможной цены продажи.

То же самое в цифрах: для нашей виртуальной работы площадью 400 000 мм² цена аукционной продажи в 2024 году может варьироваться в диапазоне от $60 тыс. до $150 тыс. Двойное превышение эстимейта (на 100 %) является следствием следующего допущения: в нашей парной группе среднее превышение итоговой цены над средним эстимейтом равно 66 %, тогда как в случае наличия самолетов как элемента сюжета (вне зависимости от площади или категории работ) данная величина составляет 135 %. Среднее между ними — как раз 100 %.

Читатель обратит внимание и на вторую — красную — линию, очерчивающую второй диапазон — «рыночную стоимость». Все верно, она для данной воображаемой работы составляет от $80 тыс. до $120 тыс. Как правило (согласно статистике), рыночная стоимость предмета искусства, проданного на аукционных торгах с превышением эстимейта, всегда меньше стоимости продажи — но чуть выше оценки аукционного дома. Совершая построения аналогичных графиков, всегда проверяйте себя — «рыночный» прямоугольник должен всегда оставаться в пределах аукционного и по геометрической форме стремиться к квадрату.

Так или примерно так ведут свои расчеты и аукционные дома, и коллекционеры — при этом находясь по разные стороны баррикад и зачастую споря о предаукционных оценках. Нам в AI скрывать нечего — пользуйтесь во благо рынка. Если после прочтения данного материала у читателя останутся сомнения, всем ли мы с ним поделились из собственного опыта — признаемся не менее честно: не всем! У каждого аналитика есть свои небольшие секреты, методики и формулы, применяемые годами, а мы представили вам основу методологии. Оставленные же про запас секреты позволят нам и дальше радовать продавцов и покупателей итоговыми результатами — из которых и складывается доверие.

В следующем материале мы зададимся вопросом: как быть с молодым художником, у которого аукционные события (АС) практически отсутствуют? Тогда и поговорим о роли косвенных показателей успешности продаж и методиках их использования.

Зина Фандéлина, AI