Javna razprava o modelih vrednotenja bo potekala po vseh slovenskih občinah, kjer bodo lahko prebivalke in prebivalci pregledali modele in predlagali morebitne spremembe, so sporočili iz Geodetske uprave RS (Gurs).
Maja sprejeta novela zakona o množičnem vrednotenja nepremičnin je namreč rok za sprejetje novih modelov vrednotenja in izvedbo prvega cikla množičnega vrednotenja po novih pravilih zamaknila z 31. julija 2019 na 31. marec 2020. Sistem množičnega vrednotenja nepremičnin v Sloveniji je bil s spremembo zakona leta 2017 nadgrajen, da bi se skladno z odločitvijo ustavnega sodišča lahko pripisane vrednosti nepremičnin uporabile tudi za davčne namene.
Množično vrednotenje se v Sloveniji izvaja že od leta 2006, posplošene vrednosti pa so vsem nepremičninam v nepremičninskih evidencah določene že od konca leta 2011. V ta namen se v Sloveniji že od leta 2007 spremlja dogajanje na trgu nepremičnin, kar predstavlja osnovo za izdelavo modelov vrednotenja. Preverjanje in posodabljanje modelov vrednotenja je stalna naloga sistema, saj je cilj množičnega vrednotenja slediti dinamiki trga nepremičnin.
S tem projektom želi država za vsako zemljišče in vsak objekt določiti posplošeno vrednost, ki se bo kar najbolj približala dejanski tržni vrednosti. “Seveda se dejanska vrednost najbolj zanesljivo določi s prodajo na trgu, vendar se vsako leto v Sloveniji proda samo en odstotek vseh stanovanjskih hiš in trije odstotki vseh stanovanj. Na nekaterih območjih pa sploh ne pride do prodaj nepremičnin,” so pojasnili.
Zato se za določanje posplošene vrednosti uporabljajo posebni matematični modeli, da se na celotnem območju države oceni posplošena vrednost nepremičnin. Ta postopek poteka na podlagi zelo bogatih podatkov, pri čemer Slovenija po navedbah Gursa sodi v sam evropski vrh.
V državnih digitalnih evidencah so zabeleženi številni podatki o posameznih nepremičninah ter vsi kupoprodajni posli z zemljišči in objekti, ki se zgodijo v državi. Kombinacija teh podatkov nam omogoča, da se z množičnim vrednotenjem nepremičnin dokaj natančno približamo dejanski tržni vrednosti.
