Содержание
Введение................................................................................................................................. 3
Глава 1. Теоретические аспекты экономико- статистического анализа рынка жилья... 5
1.1 Значение экономико- статистического изучения анализа рынка жилья и недвижимости...................... 5
1.2 Методика экономико- статистического анализа показателей рынка жилья и недвижимости............... 8
Глава 2. Экономическо- статистический анализ статистика рынка жилья и недвижимости в России............................................................................................................................................... 19
2.1 Структурный статистический анализ рынка жилья и недвижимости......................................................... 19
2.2 Динамический анализ статистики рынка жилья и недвижимости................................................................ 24
2.3 Сравнительный анализ рынка жилья и недвижимости по регионам России............................................. 28
Глава 3. Применение статистических методов для анализа динамики развития цен на первичном и на вторичном рынках жилья РФ за 2002 – 2016 г.г.............................................. 32
3.1 Визуализация данных............................................................................................................................................... 32
3.2 Сравнительный факторный анализ динамики цен на жилье на основе корреляционно-регрессионной модели................................................................................................................................................................................................................ 33
3.3 Трендовый прогноз цен на жилье и оценка качества прогноза..................................................................... 36
Заключение........................................................................................................................... 41
ЛИТЕРАТУРА...................................................................................................................... 43
Актуальность выбранной темы заключается в том, что рынок жилья является одним из наиболее динамично развивающихся сегментов рынка недвижимости и несет особую социальную нагрузку. Обеспеченность жильем и его доступность для населения напрямую влияют на уровень жизни, сказываются на рождаемости и темпах прироста населения, отражаются на его экономической культуре, поскольку приобретение жилья требует значительных затрат денежных средств, и моменту покупки обычно предшествует длительный период накопления.
Основная составляющая рынка жилья - это жилищный фонд, под которым понимается совокупность жилых квартир и комнат со вспомогательными помещениями, находящихся как в жилых домах, так и в нежилых строениях, но имеющих жилые помещения.
Целью курсовой работы является статистическое изучение рынка недвижимости в регионе.
Задачи курсовой работы:
Предмет - анализ рынка жилья и недвижимости.
Теоретической и методологической основой для исследования послужили нормативно-законодательная база по вопросам рынка жилья и недвижимости, материалы учебной литературы и периодической печати по вопросам рынка жилья и недвижимости, статистические данные за 2010 - 2016 гг. в сфере рынка жилья и недвижимости в России. Изучение темы основывалось на материалах работ таких авторов, как Горемыкин В.А., Купчин А.Н., Новиков Б.Д., Лаврухин О., Логинов М.П., Новиков Б.Д. и др.
Для характеристики рынка жилья с позиций объекта статистического исследования, необходимо остановится на некоторых методологических положениях экономической теории, и уточнить само понятие "рынок", так как рынок представляет собой сложное и многообразное экономическое и социальное понятие. Если рассматривать только экономический аспект этого понятия, то рынок представляет собой совокупность экономических отношений, которые складываются в сфере обмена по поводу купли-продажи товара. Вместе с тем рынок выступает важнейшим связующим звеном между товаропроизводителями и потребителями.
На рынке осуществляется формирование и движение спроса и предложения. Под влиянием соотношения спроса и предложения происходит колебание цен и определяется стоимость товара. В экономической теории представлено множество определений рынка, которые отражают разные стороны такого сложного и многообразного феномена социально-экономического явления как рынок.
Эти определения выражают разные подходы научных школ и отдельных ученых к этому феномену. Можно выделить два основных подхода к определению понятия "рынок": - рынок определяется как совокупность условий, благодаря которым покупатели и продавцы товара (услуги) вступают в контакт друг с другом с целью покупки или продажи этого товара (услуги); - рынок рассматривается как абстрактное или действительное пространство, на котором взаимодействуют предложение и спрос на те или иные блага (товары, услуги, включая такие специфические товары как рабочая сила, капиталы, жилье и т.п.) и способ этого взаимодействия. Рынок является исторической категорией.
Возникнув много веков назад, рынок в настоящее время достиг высокого уровня развития, стал цивилизованным. Его развитие базируется на общественном разделении труда, товарного производства и обмена. Границы и функции рынка, его функции и роль в системе хозяйственных связей, воспроизводства материальных благ зависят от господствующего экономического уклада. Координация индивидуальных решений и действий товаропроизводителей осуществляется через хозяйственный механизм, действующий посредством системы спроса и предложения, цен, конкуренции и других экономических категорий рынка.
Рынок недвижимости мы будем рассматривать как форму организации экономической деятельности, базирующуюся на трех обязательных признаках: частная собственность, добровольное экономическое взаимодействие самостоятельных и независимых друг от друга субъектов и конкуренция. Экономическая деятельность требует объединения усилий многих людей, привлечения средств и возможностей, предоставляемых обществом. Любая экономическая деятельность затрагивает интересы всего общества и является объектом воздействия (регулирования) со стороны общества. Основными субъектами рынка являются люди (физические лица) и группы людей, совместно осуществляющие экономическую деятельность. В рыночной экономике эти группы принимают форму юридически оформленных организаций (юридических лиц).
К таковым относятся фирмы, корпорации и т.п. организации. Субъектами рынка могут выступать и государственные предприятия. Субъекты рынка, опираясь на собственные решения и предпочтения, вступают друг с другом в экономические отношения, заключая контракты.
При этом контракты - не только письменные договоры, заключаемые продавцом и покупателем, но и любые формы сотрудничества и соглашений между самостоятельными и независимыми участниками экономического процесса. Эти положения полностью касаются и такого сложного понятия как рынок недвижимости. Особенностью рынка недвижимости является то, что он состоит из товаров, представляющих конкретные объекты недвижимости; работ (строительство, реконструкция); посреднических услуг. К недвижимости относятся наиболее ценные и значимые объекты (земля, природные ресурсы), имеющие экономическую и стратегическую ценность для государства. Рынок недвижимости, являясь частью инвестиционного рынка, имеет свои уникальные особенности. Он представляет собой сферу вложения капитала в объекты недвижимости.
Между строителями и инвесторами возникают отношения купли-продажи недвижимости. Рынок недвижимости выполняет, таким образом, экономическую функцию, сводя вместе покупателей и продавцов прав собственности на недвижимость через механизм цен. Состояние рынка недвижимости зависит от состояния потребительского рынка. Иными словами, для него характерен так называемый вторичный производный спрос.
При этом фирма, выступающая на рынке в роли продавца, может выступать и в другой роли - в качестве покупателя. На рынок недвижимости оказывают влияние такие факторы, как спрос и предложение рабочей силы в строительстве, конкуренция и т.д.; уровень оплаты труда. Уровень оплаты труда оказывает непосредственное влияние на соотношение инвестиционного спроса и предложения.
Перед владельцем денежных средств возникает вопрос, следует ли инвестировать их в недвижимость или лучше направить в финансовую сферу.
Для развития рынка жилья необходимы условия, способствующие формированию платежеспособного спроса на жилье. Эта задача может быть решена путем выпуска жилищных облигаций и ипотечного кредитования. Бесспорным достоинством жилищных облигаций является их накопительная сущность. Приведем основные показатели жилищных условий населения за последние годы в таблице 1.
Таблица 1. Основные показатели жилищных условий населения.
| 2013 |
2014 |
2015 |
|
| Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя (на конец года) - всего, м2 |
22,6 |
23,0 |
23,4 |
| из нее: |
|||
| в городской местности |
22,1 |
22,5 |
22,9 |
| в сельской местности |
24,0 |
24,5 |
24,8 |
| Число квартир - всего, млн. |
60,1 |
60,8 |
61,5 |
| из них: |
|||
| однокомнатных |
14,1 |
14,3 |
14,6 |
| двухкомнатных |
23,9 |
24,1 |
24,3 |
| трехкомнатных |
17,4 |
17,6 |
17,7 |
| четырехкомнатных и более |
4,7 |
4,8 |
4,9 |
| Средний размер одной квартиры, м2 общей площади жилых помещений |
52,8 |
53,3 |
53,6 |
| однокомнатной |
33,4 |
33,6 |
33,8 |
| двухкомнатной |
47,1 |
47,3 |
47,5 |
| трехкомнатной |
63,2 |
63,6 |
64,0 |
| четырехкомнатной и более |
101,8 |
103,7 |
105,4 |
| Удельный вес числа семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, в общем числе семей (на конец года), процентов |
5 |
5 |
5 |
| Капитально отремонтированных помещений в квартирах жилых домов за год, тыс. м2 общей площади |
8660 |
4326 |
3995 |
| Приватизировано жилых помещений (с начала приватизации, по состоянию на конец года): |
|||
| всего, тыс. |
28459 |
28752 |
29156 |
| в процентах от общего числа жилых помещений, подлежащих приватизации |
75 |
76 |
77 |
В 2014 году профессиональной российской оценке исполнилось 22 года. В странах с развитой рыночной экономикой этот вид профессиональной деятельности существует уже более полувека. Однако оценка не столь молода. Она сопровождала общество людей почти на всех этапах его развития.
Во времена натурального обмена одну вещь на другую можно было поменять, лишь ориентируясь на какой-либо стоимостной эквивалент. Позже в качестве такого эквивалента стали выступать деньги, облегчившие обмен, но проблема определения истинной стоимости вещи в обмене осталась. Если рассматривать натуральный обмен как начало процесса товарно-денежных отношений, давшего толчок к развитию экономики в целом, то оценку можно смело считать катализатором данного процесса [11, с.214].
Оценка как новое направление рыночной инфраструктуры возникла в связи с необходимостью разрешения имущественных споров, в которых стороны для определения объективной стоимости того или иного имущества были вынуждены прибегать к услугам независимых ценовых арбитров. Спрос соответственно породил предложение, и вскоре оценка начала бурно развиваться не только как прикладная отрасль рыночной инфраструктуры, но и как научно-методическое направление экономической науки. Разрабатывались методологические подходы, совершенствовалась теория, появлялись научные труды и публикации. Увеличивалось количество квалифицированных экспертов-оценщиков, профессия которых в настоящий момент приравнивается по престижности к профессиям адвоката, аудитора, финансового консультанта и т.д.
Потребность в профессиональной оценке усугубилась еще и тем, что вещи в современном хозяйстве поражают своей неоднородностью и загадками, возникающими перед теми, кто хочет узнать их истинную стоимость. Вещи, имущество изначально создаются, продаются и приобретаются для удовлетворения определенных потребностей людей, а также для получения выгод от владения и использования. От возможности того или иного вида имущества удовлетворить имеющиеся потребности, от преимуществ или благ, которые принесет обладание им в дальнейшем, зависит их ценность и, безусловно, стоимость [12, с.354].
Что же влияет на стоимость недвижимости? Изменение стоимости любой недвижимости зависит от целого ряда факторов, которые проявляются на различных стадиях процесса оценки. Факторы, воздействующие на стоимость недвижимости, могут быть отнесены к трем различным иерархическим уровням (табл.2).
Таблица 2. Факторы, влияющие на стоимость недвижимости
| 1-й УРОВЕНЬ (СТРАНА) |
||
| экономические |
||
| - Налоги в области недвижимости Обеспеченность населения объектами общественного назначения Финансирование строительства Уровень жизни населения |
- Состояние и перспективы строительства и реконструкции Предложение Спрос Рынок недвижимости |
|
| социальные |
||
| - Свободное время Структура населения Уровень образования и культуры населения, потребности. |
- Семейность Плотность семьи Рынок недвижимости |
|
| физические |
||
| - Экология Природные ресурсы Географические Сейсмические |
- Технологические решения в области землепользования Геодезические Топографические |
|
| политические |
||
| - Законодательство об ипотеке Законодательство в области строительства Налоговое законодательство Законы о собственности Законы об операциях с недвижимостью Законы в области экологии |
- Зонирование территорий Закон о залоге Закон о кредитной политике Кадастры Лицензирование риэлторской и оценочной деятельности Политическая стабильность |
|
| 2-й УРОВЕНЬ (ГОРОД, РАЙОН) |
||
| местоположение |
||
| - Транспортная доступность Наличие объектов соцкульта Пешеходная доступность |
- Размещение объектов в плане города (района) Наличие и состояние коммуникации Примыкающее окружение |
|
| физические характеристики |
||
| - Физические параметры Функциональная пригодность и использование |
- Состояние недвижимости Привлекательность, комфорт Качество строительства и эксплуатации |
|
| условия продаж |
||
| - Залоги и заклады Особые условия сделок |
- Мотивы продавцов и покупателей |
|
| временные факторы |
||
| - Дата оценки |
- Даты известных сделок по аналогам |
|
| условия финансирования |
||
| - Сроки кредитования Процентные ставки |
- Условия выделения средств |
|
| 3-й УРОВЕНЬ (ЗДАНИЕ) |
||
| архитектурно-строительные |
||
| - Объемно-планировочные показатели |
||
| финансово-эксплуатационные |
||
| - Доходы |
- Эксплуатационные расходы Стоимость строительства |
|
Первый уровень - уровень влияния результатов взаимодействия четырех основных факторов: социальных, экономических, физических и политических. На этом уровне анализу и оценке подлежат факторы, носящие общий характер, не связанные с конкретным объектом недвижимости и не зависящие непосредственно от него, но опосредованно влияющие на процессы, происходящие с недвижимостью на рынке, и, следовательно, на оцениваемый объект.
Второй уровень - уровень влияния локальных факторов, в основном, в масштабе города или городского района. На этом уровне исследуется такие факторы, как: месторасположение объекта, его физические характеристики, условия продаж, временные факторы, условия финансирования. Эти факторы непосредственно связаны с оцениваемым объектом и анализом аналогичных объектов недвижимости и сделок по ним.
Третий уровень - уровень влияния факторов, связанных с объектом недвижимости и во многом обусловленных его характеристиками. На этом уровне оцениваются следующие факторы: архитектурно-строительные, финансово-эксплуатационные [8, с.257].
Основные подходы к оценке. Любой оценщик, даже начинающий, на вопрос об основных подходах к оценке без запинки ответит: доходный, затратный и рыночный (сравнительный или сопоставительный). Это отражает определенный процесс не только в понимании фундаментальных законов рыночной экономики, но и уже достаточно серьезный практический опыт жизни и работы в условиях реального рынка, ведения оценочной деятельности в соответствии с действующим законодательством и стандартами оценки.
Действительно, любой участник рыночных отношений должен не только знать рыночную стоимость какого-либо товара, но и представлять себе величину затрат на его создание. Разница между затратами на создание товара и его стоимостью несет в себе самую важную информацию для принятия решений. Если эта разность отрицательная, то участник рыночных отношений разоряется. В такой ситуации он должен выяснить ее причины и принять определенные управленческие решения. Например, снизить свои издержки либо принять меры по повышению рыночной привлекательности своей продукции и ее цены.
Безусловно, и для того, чтобы принять решение о продаже или приобретении объекта недвижимости, владельцы недвижимости должны провести аналогичные исследования рынка (маркетинг) и проанализировать объем и структуру своих затрат. При этом широко используются и данные об аналогичных объектах и сделках с ними: продавец не хочет продешевить по сравнению с другими продавцами аналогичных объектов, а покупатель не хочет переплачивать. А кроме этого, владелец недвижимости хочет получать то нее длительный и стабильный доход с минимальными рисками, и иметь соответствующие долгосрочные и краткосрочные прогнозы.
Конечно же, ситуация на практике значительно сложнее, и при использовании описанных подходов для оценки недвижимости оценщику приходится учитывать множество особенностей реальных объектов. И очень часто эти подходы используются не в чистом виде, а в их определенном комбинации [10, с.254].
Доходный подход. Для того чтобы сегодня принять решение по поводу соответствия стоимости некоторого объекта определенным критериям, необходимо научиться определять будущие доходы или иные преимущества от владения, пользования и распоряжения данным объектом недвижимости.
При применении этого подхода анализируется прежде всего возможность для собственника недвижимости получать определенный доход от ее эксплуатации в течение определенного периода и дополнительный доход от ее последующей продажи в будущем (реверсии).
Для оценки стоимости любой доходной недвижимости, включая земельные участки, наиболее часто применяют технику капитализации доходов (ренты). Эту технику реализуют несколькими способами.
Метод прямой капитализации позволяет на основании данных о характеристиках потока доходов и ставки их капитализации с учетом соответствующих рисков (на момент оценки или определенную перспективу) сделать вывод о стоимости объекта.
Техника дисконтирования применяется для приведения потоков будущих доходов и затрат, распределенных во времени определенным образом, к начальному моменту.
Метод капитализации дохода основан на оценке текущей (сегодняшней) стоимости будущих выгод, которые, как ожидается, принесут эксплуатация и возможная продажа в дальнейшем недвижимого имущества.
Метод прямой капитализации (МПК)
Стоимость объекта определяется по формуле
V = I/R, (1)
где I - чистый доход (ЧОД), V - стоимость объекта недвижимости; R - коэффициент капитализации.
Схема применения МПК:
1) определить размер стабилизированного ЧОД за 1 год (как правило путем усреднения дохода за несколько лет),
2) определить величину коэффициента капитализации R,
3) разделить ЧОД на R по формуле.
Преимущества МПК:
простота расчетов,
мало предположений;
отражение состояния рынка;
дает особенно хорошие результаты для стабильно функционирующего объекта недвижимости с малыми рисками (здание с одним арендатором и долгосрочной арендой).
Структура коэффициента капитализации
R = RON+ROF, (2)
где RON - ставка дохода на капитал, ROF - коэффициент капитализации (возврата капитала).
При кумулятивном построении R в RON учитываются следующие факторы: компенсация для безрисковых ликвидных инвестиций (с учетом инфляции), компенсация за риск (в том числе страновой); компенсация за низкую ликвидность, компенсация на инвестиционный менеджмент; оправка на прогнозируемое повышение или снижение стоимость актива.
Методы рекапитализации
1. Прямолинейный (метод Ринга).
2. Равномерно-аннуитетный при формировании фонда возмещения по ставке дохода на инвестиции (метод Инвуда).
3. Равномерно-аннуитетный при формировании фонда возмещения по безрисковой ставке процента (метод Хоскольда).
Общая формула для определения коэффициента капитализации:
R=Yo + do (SFF (y; n), (3)
где Yо - ставка дохода на инвестиции; d0 - фактор изменения стоимости; у - процентная ставка дохода при формировании фактора фонда возмещения; n - количество периодов получения дохода, SFF () - фактор фонда возмещения.
Метод дисконтирования денежных потоков
Стоимость объекта недвижимости определяется по формуле
(4)
где n - порядковый номер периода получения денежного потока; n = 0…, N; CFn - денежный поток в n-й период; i - ставка дисконта.
Ставка капитализации Ro используется в методе прямой капитализации в соответствии с формулой:
V=NOI/Ro, (5)
где V - стоимость; NOI - репрезентативная величина ожидаемого чистого операционного годового дохода (ЧОД).
Ставка капитализации включает ставку дохода на капитал (вложенные средства, или первоначальная инвестиция) и норму возврата, учитывающую возмещение первоначально вложенных средств.
Как и любая ставка дохода, ставка капитализации, прежде всего, отражает риски, которым подвергаются средства, вкладываемые в данный актив. Доходы, которые приносит недвижимость, должны удовлетворять двум группам экономических интересов: физические интересы (земля, улучшения) и финансовые интересы (собственный капитал, заемный капитал). Финансовые интересы отражают естественную экономическую ситуацию, когда для приобретения актива в виде недвижимости привлекаются заемные средства. Соответственно при анализе доходной недвижимости возникает потребность в оценке этих интересов, каждому из которых соответствует своя ставка капитализации (таб.3).
Таблица 3. Ставки капитализации.
| Обозначение ставки |
Наименование ставки |
Отражаемый интерес ставки |
| Ro |
Общая |
Стоимость недвижимости = NOI/R0 |
| Re |
Для собственного капитала |
Стоимость собственного капитала = Доход на собственный капитал / Re |
| Ri |
Для заемных средств |
Стоимость заемных средств = Доход на заемные средства/ Ri |
| Rm |
Для земли |
Стоимость земли = Доход, приходящийся на землю/ Rm |
| Rb |
Для улучшения |
Стоимость улучшения = Доход, приходящийся на улучшение/ Rb |
Ставка дисконтирования (норма прибыли, норма отдачи) используется во втором методе капитализации - методе дисконтированного денежного потока.
Общее выражение для определения стоимости выглядит следующим образом:
(6)
где i - ставка дисконтирования;
FV - цена перепродажи объекта недвижимости в конце периода владения (реверсия);
n - период владения;
l - номер платежного периода.
Стоимость определяется как сумма текущих стоимостей доходов за каждый период и реверсии, рассчитанных по соответствующей ставке. Ставка дисконтирования i иначе называется нормой отдачи на инвестиции. Эта величина также характеризует эффективность капиталовложений. Она учитывает весь совокупный доход (доход на инвестиции и доход от изменения стоимости актива), приводя в соответствие по факторам времени и риска первоначальные инвестиции и реализуемый экономический эффект. Ставку дисконтирования следует рассматривать с учетом того, что рынок капитала, рынок ценных бумаг и рынок недвижимости представляют собой единую систему инвестиционных инструментов. Единство этой системы, в частности, определяется едиными критериями выбора: риск и доходность. Эти критерии отражают ставки дохода (в частности, ставку капитализации и ставку дисконтирования), являясь их функциями. Выбор ставки дисконтирования основан на анализе доступных альтернативных вариантов инвестиций с сопоставимым уровнем риска, т.е. эта ставка рассматривается как альтернативная стоимости капитала.
Как и ставка капитализации, норма прибыли для инвестиционного проекта в целом должна учитывать отдельные финансовые интересы, включенные в структуру капитала. Каждому из этих интересов соответствует своя норма прибыли:
Y0 - норма прибыли (отдачи), учитывающая доход на всю сумму инвестиций;
Yе - норма прибыли, учитывающая доход, приходящийся на собственный капитал инвестора;
Ym - норма прибыли, учитывающая доход, который приходится на заемные средства (только процентные платежи), иначе называемая ставкой процента по кредиту.
Норма отдачи, или просто отдача, рассматриваемая как ставка дисконтирования, учитывает доход и изменение первоначального капитала за весь рассматриваемый период, поэтому эту величину еще называют конечной отдачей. Хотя ставка капитализации и ставка дисконтирования - самостоятельные параметры, при определенных условиях между ними существует функциональная связь.
Считается, что метод прямой капитализации наиболее применим к таким объектам, которые приносят доход со стабильно предсказуемыми суммами, описываемыми линейной моделью будущих доходов и расходов. В других ситуациях используют более сложные методы анализа дисконтированных денежных потоков.
Будущие доходы, получаемые при использовании оцениваемого объекта недвижимости, обычно делят на два типа: доходы от операционной (эксплуатационной) деятельности собственника объекта (в том числе в результате его сдачи в аренду) и доходы от реверсии (его продажи в будущем) [3, с.254].
Доходный подход - оценка дохода от эксплуатации и дополнительного дохода от последующей продажи.
Затратный подход. При оценке в соответствии с этим подходом стоимость земельного участка складывается со стоимостью его конкретных, индивидуальных улучшений (зданий, сооружений) и соответствующей долей улучшения макроуровня - урбанизированной среды, в которой он находится. Итоговое значение стоимости собственно земельного участка оценивается отдельно.
Затратный подход к оценке объектов недвижимости обычно реализуются в виде следующих действий:
Применение затратного подхода очевидно необходимо и полностью оправданно при анализе и оценке объектов нового строительства или реконструкции зданий и сооружений, расположенных на данном земельном участке. Затратный подход также достаточно эффективен при оценке для целей налогообложения, для выявления сверхдоходов при использовании коммерческой недвижимости. Его успешно применяют при оценке земельно-имущественных комплексов для целей страхования, оценке последствий стихийных бедствий, а также при оценке специальных зданий и сооружений.
Затратный подход - оценка стоимости земельного участка и произведенных улучшений [16, с.284].
Рыночный (сравнительный, сопоставительный) подход. Этот подход применим, когда существует развитый рынок недвижимости, включая землю, реальные сделки совершаются надлежащим образом, а цены формируются в равновесных рыночных условиях. В такой ситуации задача оценщика заключается в том, чтобы проанализировать максимум информации этого рынка, сравнить аналогичные сделки и таким образом получить данные о возможной стоимости оцениваемого объекта. При этом критерием для выбора объектов сравнения является наилучшее и наиболее эффективное использование объектов-аналогов.
Последовательность действий оценщика при применении данного подхода примерно следующая.
Выделяются данные о характеристиках сделок с сопоставимыми объектами на соответствующем секторе рынка недвижимости.
Производится проверка собранной информации о сделках: подтверждение сделки одним из основных участников (покупателем или продавцом) или агентом риэлторской компании; выявление специфических условий продажи и возможных обременений различного характера.
Вносятся необходимые корректировки стоимости объекта оценки по отношению к объектам-аналогам.
При наличии достаточного количества достоверной рыночной информации для определения стоимости методом сравнения продаж часто используются методы математической статистики с достаточно детальной параметризацией основных характеристик оцениваемого объекта и выявленных аналогов при различных способах их сопоставления и алгоритмах построения итоговой оценки [3, с.254].
Рыночный подход - оценка объекта исходя из стоимости объектов аналогов при наиболее эффективном использовании.
Рис.1. Оценочная деятельность в РФ
Таким образом, влияние факторов может происходить одновременно на различных уровнях, а учитываться последовательно, в зависимости от степени детализации оценки и вида оцениваемой стоимости (рис.1).
Ключевой особенностью рынка недвижимости является его локальный характер. Это объясняется тем, что определяющим качеством недвижимости как товара является неперемещаемость. В итоге для любого объекта недвижимости местоположение является ключевым фактором формирования стоимости, а следовательно рыночное равновесие, а значит и равновесная цена объектов недвижимости формируется на каждом территориальном рынке обособленно.
Абсолютное большинство существующих на данный момент исследований, посвящённых анализу доступности жилья и развития рынка жилья, рассматривают российский рынок в целом. Однако, для формирования государственной политики в таком социально значимом секторе, как жилищная сфера, необходим переход к более детальному анализу, позволяющему составить картину территориальной структуры рынка.
Сотрудниками Института экономики была произведена классификация регионов по состоянию рынка жилья. Такой подход является новым для российской практики, однако стоит понимать, что и он не является точным с точки зрения пространственной организации рынка. Большинство классических исследований рынка недвижимости исходят из того, что локальные рынки недвижимости в большинстве случаев не выходят за границу одного населённого пункта. Однако, на сегодняшний день в России нет статистической базы, позволяющей перейти на уровень анализа рынков отдельных городов в масштабах всей страны. Кроме того, для целей формирования жилищной политики порой достаточно понимать региональные тенденции [9, с.154].
Для построения классификации регионов были использованы 3 параметра: уровень потребности в жилье в регионе, уровень предложения жилья на первичном региональном рынке жилья, доступность жилья в регионе. Выбор такого набора показателей было обусловлен тем, что они должны отражать рыночное равновесие каждого из рассматриваемых рынков, поскольку потребность и доступность жилья описывают состояние платёжеспособного спроса, в то время как ввод жилья отражает состояние предложения. Более подробно опишем использовавшиеся показатели.
1. Потребность в жилье оценивалась с помощью показателя обеспеченности общей площади жилья (м2/чел), рассчитанного, как общий объём жилищного фонда без ветхих и аварийных зданий на душу населения. Для расчёта использовались данные Росстата за 2008 год. Предполагается, что чем ниже обеспеченность, тем выше потребность в жилье.
2. Предложение жилья на первичном рынке оценивалась с помощью среднегодового показателя ввода жилья на душу населения, рассчитанный по данным за 2015-2016 гг. (тыс. м2/чел). Для расчёта показателя использовались данные Росстата.
3. Доступность жилья оценивалась как доля семей, имеющих возможность приобрести жилье, соответствующее стандартам обеспечения жилыми помещениями, с помощью собственных и заемных средств, рассчитанного ИЭГ на основании данных Росстата, Банка России, АИЖК за 2016 год.
Все субъекты Российской федерации были разделены на 3 группы по каждому из параметров в соответствии со следующими правилами:
Рассмотрим регионы с высокой потребностью в жилье. Среди них выделяется группа 1: Ямало-Ненецкий и Ханты-Мансийский автономные округа, а так же примыкающая к ним Астраханская область. Эти нефтедобывающие регионы характеризуются высокой потребностью в жилье, сопровождаемой высокой его доступностью и относительно высоким предложением.
В группу 2 выделяются республики Алтай и Тыва, в которых потенциально высокая потребность в жилье не реализуется как из-за низкой платежеспособности населения, так и из-за низкой доступного жилья. Это свидетельствует о плохом состоянии рынков в данных регионах, где низкая обеспеченность жильём сопровождается минимальной активностью на рынке как со стороны спроса, так и со стороны предложения (доля сделок с жильём ниже средней по России: Алтай - 3,6 %, Тыва - 3,4%.
К группе 3 относятся регионы Северного Кавказа (Республики Дагестан, Кабардино-Балкария) и Дальнего Востока (Республики Саха (Якутия), Бурятия и Забайкальский край).
Следует отметить, что ни один из региональных рынков жилья в России не описывается высокой потребностью в жилье и высоким предложением в сочетании с низкой доступностью. Это явление объясняется тем, что строительные компании не готовы осуществлять строительство в регионах, где отсутствует платёжеспособный спрос, даже при условии низкого уровня жилищной обеспеченности населения (таб.6)
Таблица 6. Регионы с высокой потребностью в жилье
| Предложение жилья |
Доступность жилья |
||
| Низкая |
Средняя |
Высокая |
|
| Низкое |
Республика Алтай Республика Тыва |
Кабардино-Балкарская республика Забайкальский край Республика Бурятия |
Республика Дагестан Республика Саха (Якутия) |
| Среднее |
Ямало-Ненецкий АО |
||
| Высокое |
Астраханская область |
Ханты-Мансийский АО |
В категорию регионов со средним уровнем потребности в жилье попало 60 регионов из 81 региона, включенного в классификацию (таб.4).
В группу 4 можно выделить регионы, жилищные рынки которых по результатам классификации можно назвать наиболее благополучными, так как на них высокое предложение жилья дополняется высокой или средней доступностью и средним уровнем потребности, что оставляет перспективу для дальнейшего роста. К ним относятся нефтедобывающие регионы, отличающиеся высокой степенью рыночной активности: республики Татарстан (доля сделок с недвижимостью - 5,8%) и Башкортостан (5,9%), Тюменская область (7,0%), Ненецкий АО3; а так же динамично развивающиеся Белгородская и Калининградская области, которые кроме того выделяются одними из высочайших темпов миграционного прироста (Калининградская область - 4,56 чел. на 1000 человек населения, Белгородская область - 8,07) (таб.7).
Таблица 7. Регионы со средней потребностью в жилье
| Предложение жилья |
Доступность жилья |
||
| Низкая |
Средняя |
Высокая |
|
| Низкое |
Алтайский край Владимирская область Волгоградская область Ивановская область Иркутская область Кировская область Костромская область Приморский край Республика Адыгея Республика Карелия Республика Мордовия Удмуртская Республика |
Амурская область Брянская область Курганская область Пермский край Республика Калмыкия Республика Хакасия Тульская область Ярославская область |
Архангельская область Еврейский автономный АО Камчатский край Карачаево-Черкесская республика Магаданская область Мурманская область Республика Коми Сахалинская область Хабаровский край |
| Среднее |
г. Москва Калужская область Нижегородская область Новосибирская область Республика Мари Эл Ульяновская область |
Вологодская область Оренбургская область Орловская область Пензенская область Ростовская область Рязанская область Самарская область Саратовская область Томская область |
Кемеровская область Красноярский край Омский край Свердловская область Ставропольский край Тамбовская область Челябинская область |
| Высокое |
г. Санкт - Петербург Краснодарский край Чувашская республика |
Белгородская область Калининградская область Республика Башкортостан |
Ненецкий АО Республика Татарстан Тюменская область |
Обратная ситуация сложилась в категории регионов, которые составляют группу 5. В этих субъектах средний уровень потребности в жилье сопровождается низким предложением и низким уровнем доступности жилья. К ним относятся преимущественно депрессивные регионы Центральной России (Владимирская, Вологодская, Ивановская, Костромская области) и Поволжья (Республики Мордовия и Удмуртия), а также Алтайский край, Приморский край и Республики Карелия и Адыгея. К этой группе примыкает Тульская область, попавшая в число регионов со средним уровнем доступности жилья, но незначительно превосходящая регионы группы 5 по абсолютному значению; и регионы со средним уровнем предложения - Ульяновская область и Республика Мари Эл, которые лишь незначительно превосходят регионы группы 5 в абсолютном выражении показателя и имеют миграционный отток населения (Мари Эл - 1,45 чел. на 1000 человек населения, Удмуртия - 2,0).
В группе 6 оказались преимущественно северные и дальневосточные регионы. В этих регионах средний уровень потребности в жилье и высокая доступность сочетаются с низким уровнем предложения на рынке. Такая ситуация объясняется тем, что население не нацелено на приобретение жилья в этих регионах из-за тяжёлых условий жизни и желания перебраться в центральную часть России. Это подтверждается красноречивыми данными о миграционном оттоке населения в регионах данной группы: (Архангельская область - 3,65 чел. на 1000 человек населения), Коми - 5,86, Мурманская область - 5,7, Камчатский край - 4,4, Магаданская область - 14,04) Застройщики, понимая такую тенденцию, не инвестируют в эти рынки, что сдерживает предложение, а низкий спрос способствует поддержанию относительно низкого уровня цен, что ведёт к повышению доступности. К этой группе стоит отнести рынок Республики Калмыкии и Амурской области, поскольку несмотря на несколько более низкую доступность эти регионы имеет схожие с группой 6 демографические тенденции (миграционный отток в Калмыкии - 9,31 чел. на 1000 человек населения, в Амурской области - 3,99) [3, с.254].
В группу 7 вошли Краснодарский край, Чувашская республика, г. Санкт - Петербург, г. Москва, Калужская, Нижегородская и Новосибирская области. Все эти регионы относятся к инвестиционно привлекательным, что способствует росту рыночной активности и отражается в высоком или среднем уровне предложения жилья. Кроме того, эти регионы активно привлекают мигрантов (миграционный прирост населения в Москве - 4,85 чел. на 1000 чел. населения, в Санкт-Петербурге - 4,61, в Краснодарском крае - 7,14). Однако сдерживающим фактором для развития данных рынков является низкая доступность жилья, причиной которой выступает высокий уровень цен (Санкт-Петербург, Краснодарский край, Москва) или недостаточно высокие доходы населения (Чувашская республика).
В группу 8 выделяются регионы, рынки жилья которых оказываются средними по всем рассмотренным параметрам. Это преимущественно регионы центральной России: Вологодская, Оренбургская, Орловская, Пензенская, Ростовская, Рязанская, Самарская, Саратовская области и Томская область.
К этой же группе прилегают регионы с более высокой доступностью жилья: Кемеровская область, Красноярский край, Омская, Свердловская, Ставропольская, Тамбовская области; и регионы с низким уровнем предложения: Ярославская, Курганская, Брянская области.
Если обратить внимание на регионы с низкой степенью потребности в жилье (таб.5), можно провести сравнение городов федерального значения с соседними областями: Московской и Ленинградской. Ситуация в Ленинградской области отличается от Санкт-Петербурга лишь меньшим уровнем потребностей населения в жилье (более высоким значением показателя обеспеченности жильем), в то время как рынок Московской области превосходит московский ещё и по уровню предложения и доступности жилья (таб.8).
Таблица 8. Регионы с низкой потребностью в жилье
| Предложение жилья |
Доступность жилья |
||
| Низкая |
Средняя |
Высокая |
|
| Низкое |
Тверская область |
Псковская область |
Республика Северная Осетия - Алания Смоленская область |
| Среднее |
Воронежская область Новгородская область |
Курская область |
|
| Высокое |
Липецкая область Ленинградская область |
Московская область |
Именно Московская, Ленинградская и Липецкая области формируют группу 9. В этих регионах высокий уровень миграционного прироста стимулирует высокое рыночное предложение (миграционный прирост населения в Московской области составил в 2007 г.10,42 чел. на 1000 человек населения, в Ленинградской области - 7,16, в Липецкой области - 2,49).
Подводя итог проведённого исследования, стоит отметить, что дифференциация региональных рынков жилья по параметрам рыночной активности, наличия платёжеспособного спроса и доступности приобретения жилья для населения является очень существенной. Этот факт подчёркивает недопустимость применения унифицированного подхода при формировании жилищной политики, в частности при определении целевых показателей по вводу жилья. Кроме того, было обнаружено, что состояние рынка жилья во многом определяется общим состоянием экономики региона, а так же демографическими тенденциями, преобладающими в регионе, которые могут и должны использоваться в качестве ориентиров при формировании дифференцированной жилищной политики. Полученные результаты свидетельствуют о важности исследования проблем доступности жилья в разрезе как минимум субъектов Российской Федерации, не ограничиваясь анализом на общероссийской уровне.
В основу методологии расчета индексов рынка недвижимости аналитического центра IRN.ru (Индикаторы рынка недвижимости) положена гипотеза о существовании кривой, выражающей изменение общего уровня цен на рынке. Наблюдая за кривыми стоимости для разных типов жилья, жилья в разных районах или просто для отдельных квартир видно, что все они хотя и имеют свои особенности, но в первом приближении меняются синхронно. В рамках одного города цены на все типы жилья либо растут, либо падают, либо находятся в пределах некого стабильного уровня, причем происходят подобные изменения примерно пропорционально друг другу [11, с.254].
Это приводит к выводу о возможности разделения всех причин, влияющих на цены, на две основные группы:
1) Первая группа - локальные причины. Они приводят к тому, что цены на все квартиры разные. Одна более удачно расположена, другая имеет больше кухню, в третьей сделан хороший ремонт. Эти причины создают всю гамму цен на жилье в данный момент времени и, вообще говоря, слабо зависят от времени.
2) Вторая группа причин, влияющих на ценообразование - это глобальные причины. Они связаны с макроэкономическими параметрами, такими как уровень развития экономики и бизнеса в городе, уровень доходов населения и, вообще, уровень жизни в данном городе. А также его статус и престиж. Именно эти причины определяют то, что уровень цен на жилье (как и на большинство других товаров) в Москве выше, чем Петербурге, а в Петербурге выше, чем в Нижнем Новгороде или Воронеже. Причем различие в ценах на аналогичную недвижимость, находящуюся в разных городах, также примерно пропорционально друг другу.
Логически индекс стоимости жилья есть ни что иное, как описанная выше функция, которая является показателем общего уровня цен на жилье в данном городе. Это не есть цена какой-то отдельной квартиры. Индекс стоимости - общерыночный показатель, по своей структуре описывающий общие тенденции рынка к росту или снижению цен. Однако перейти от идейного определения к практическому использованию оказывается не так то просто. Поэтому здесь приведем краткий обзор основных практических наработок.
Прежде всего, следует принять во внимание, что функции оценочных корректировок могут носить разный характер. Одни из них действительно являются аддитивными, как скажем поправка на наличие или отсутствие телефона или стоимость ремонта на 1 кв. м. площади. Но большинство поправок носят мультипликативный характер, то есть это не прибавление к стоимости фиксированной величины, а умножение на коэффициент. Поэтому величины распадаются на две части и приведенная выше символическая формула принимает более практичный вид
Индекс ценового ожидания имеет двоякий логический смысл. С одной стороны суть этой величины - текущий темп изменения цен на рынке недвижимости (% в месяц). Говоря математическим языком это значение производной от кривой индекса стоимости. С другой стороны с помощью индекса ожидания можно достаточно просто прикинуть краткосрочную тенденцию цен на ближайшие месяц-два, что и способствовало появлению его названия.
Суть краткосрочного прогнозирования достаточно проста. Коль рынок недвижимости является достаточно инертным, и описывается плавно меняющимся индексом стоимости, то в течение короткого срока установившаяся тенденция резко измениться не может. Рынок недвижимости в силу его инертности является более прогнозируемым в короткой перспективе. Уровень цен на квартиры не может в одном месяце резко вырасти, а в другом - резко упасть. Такие результаты могут быть только следствием статистических погрешностей в исходных данных или расчетах. Поэтому если в этом месяце рынок вырос на 3%, то в следующем он тоже вырастет на сравнимую величину, но никак не упадет. Даже если намечается спад, то он будет плавным. Еще месяц-два рост будет сохраняться по инерции, хотя и спадающими темпами [14, с.274].
Немало дополнительной информации несет еще и форма графика индекса ожидания. Если при текущем темпе роста рынка на 3% в месяц этот темп снижается с 4%, то на следующий месяц темп пророста надо корректировать в меньшую сторону. А если, напротив, темп роста повышается с 2%, то - в большую сторону. Это уже прогнозирование будущих цен до второго порядка точности, математически означающего учет второй производной. Именно так и следует использовать этот индекс.
Текущий темп роста цен также как и индекс стоимости можно вычислять по-разному. Существует уже упомянутый метод приближения кривой индекса стоимости с помощью ряда. И построения аппроксимации этой кривой. Другой способ - вычисление линии тренда методом наименьших квадратов. Можно использовать и самое простое отношение значения индекса стоимости в этом месяце к предыдущему.
Относительная величина индекса доходности позволяет исключить из рассмотрения ряд дополнительных факторов, таких как уровень инфляции, соотношение курсов доллара и рубля и т.п., потому что эти факторы одинаковым образом изменяют реальный уровень доходности от различных инструментов. В данном случае имеется в виду формальный доход, принесенный на каждый вложенный доллар (или рубль), без учета изменения реальной покупательской способности этой валюты.
Другой причиной такого подхода к вычислению индекса доходности является тот факт, что, как и индекс стоимости, он не определяет доходность от какой-то конкретной квартиры, а является показателем характерного уровня доходности на рынке недвижимости в целом. Важным индикатором служит его изменение, указывающее на повышение или снижение доходности рынка недвижимости.
Наряду с ростом цен на жилье имеет место и рост среднего размера квартиры во вновь построенном жилье (в 1995г. средний размер квартиры составлял 68,2 кв. метра, в 2000 г. - 81,1 кв. метра, в 2008 г. - 83,4 кв. метра, в 2014 г. средний размер квартиры в построенном жилье составил 85,3 кв. метра). С одной стороны, это свидетельствует о росте комфортности вновь вводимого жилья, а с другой - о снижении его доступности по причине роста площади квартиры при одновременном росте цены 1 кв. метра. Однако, в 2010г. средний размер квартиры в построенном жилье снизился на 4,5% и составил 81,5 кв. метра, в 2014г. - 79,3 кв. метра (на 2,7% меньше, чем в предыдущем году), в 2015г. - 78,4 кв. метра (на 1,1% меньше). Снижение среднего размера квартир во введенных жилых домах происходит за счет опережающего роста числа однокомнатных квартир. По сравнению с 2014г. их количество возросло на 10,6% (таб.3).
В 2015 г. зарегистрировано 3,3 млн. прав граждан на жилые помещения на основании договоров купли-продажи, против 3,1 млн. в 2014г. (рост - на 7,2%).
| |
Таблица 3. Динамика средних цен на первичном и вторичном рынке жилья.
Важным фактором, влияющим на уровень доступности жилья гражданам является рост цен на жилье как на первичном, так и на вторичном рынках. Средние цены 1 кв. метра общей площади проданных квартир по Российской Федерации на конец IV квартала 2015г. на первичном рынке жилья составили 48,2 тыс. рублей, на вторичном - 56,4 тыс. рублей. По сравнению с концом предыдущего года цены на жилье на первичном рынке выросли на 10,7%, на вторичном - на 12,1%.
Эксперты Ассоциации строителей России представили сравнительный анализ стоимости 1 квадратного метра недвижимости на первичном и вторичном рынках в 63 субъектах Федерации. Анализ показал, что на себестоимость жилья значительно влияют затраты застройщиков: на приобретение земли, строительные материалы, транспорт, подключение к сетям. В связи с этим рост цен на жилье аналитики Ассоциации называют нормальной рыночной тенденцией.
Согласно результатам исследования, лидерами по стоимости жилья в федеральных округах являются Москва, Санкт-Петербург, Ростовская область, Краснодарский край, Республика Саха, Новосибирская область и Екатеринбург. Стоит также отметить, что Москва одерживает абсолютное первенство не только в округе, но и по всей России: стоимость "квадрата" здесь значительно превышает показатели других городов и областей. Наиболее "доступными" квадратными метрами, по данным экспертов, располагают Липецкая, Курская, Брянская, Вологодская, Читинская, Тюменская области, Республика Ингушетия и Чукотский АО.
ЦФО отличается большим разбросом стоимости кв. м жилья, как на первичном, так и на вторичном рынках. Абсолютным лидером по данному показателю не только в округе, но и по всей стране является Москва. На первичном рынке он составил 91 052,0 руб. и на вторичном - 122 184,0 руб.
Невысокими показателями стоимости кв. м жилья отличаются Липецкая, Курская, Брянская области. В большинстве регионов стоимость вторичного жилья превышает стоимость первичного, за исключением Смоленской, Московской, Костромской областей. Кроме того, наибольшая разница между стоимостью кв. м на первичном и вторичном рынках наблюдается в Рязанской области (41,4%), Липецкой области (63,4%).
Анализируя среднюю стоимость квадратного метра жилья на рынке недвижимости Северо-Западного Федерального округа, следует отметить, что вторичное жилье здесь также дороже, чем первичное. Самая дорогое жилье сконцентрировано в Санкт-Петербурге, в котором средняя стоимость "первички" составляет 49 744 руб., и только на 8,4% стоимость квадратного метра вторичного жилья превышает стоимость первичного и составляет 53 955,0 руб. [17, с.224].
Самая низкая стоимость квадратного метра жилья наблюдается в Вологодской области - на первичном рынке она составляет 16 286,0 руб., и чуть выше - 17 894,0 руб. на вторичном.
В среднем, по данном округу стоимость квадратного метра жилья колеблется в широких пределах: от 16 до 30 тыс. руб. на первичном рынке, а на вторичном в пределах от 20 до 35 тыс. руб.
Самая высокая стоимость квадратного метра жилой площади в Южном Федеральном округе наблюдается в Ростовской области и составляет 24 561,3 руб. на первичном рынке, и 28 483,9 руб. - на вторичном; чуть дешевле в Краснодарском крае: 23 213,4 руб. на первичном рынке, и 26 834,7 руб. - на вторичном.
Самое дешевое жилье - в Республике Ингушетия, в которой стоимость квадратного метра на первичном рынке составляет 16 845, руб. а на вторичном - 19 535,4 руб.; чуть дороже в Карачаево-Черкесской Республике, и стоимость одного "квадрата" "первички" здесь составляет 16 920,0 руб., а "вторички" - 19 622,2 руб.
В Сибирском Федеральном округе самая высокая стоимость жилья отмечена в Новосибирской области, она составила 27 305,6 руб. на первичном рынке и чуть выше - 28 647,7 руб. на вторичном.
Самые низкие показатели стоимости кв. м жилья наблюдаются в Читинской области и составляют на первичном рынке 19 500,0 руб., а на вторичном - 18 284,0 руб. (таб.9).
Таблица 9. Стоимость первичного и вторичного жилья в ЦФО.
| Регион области |
Стоимость жилья в руб. |
Изменения |
||
| первичный |
вторичный |
В сумме |
В % |
|
| Центральный федеральный округ |
||||
| Белгородская область |
52 931,48 |
49 433 |
3 498,48 |
7,08% |
| Брянская область |
31 849,39 |
34 943,86 |
-3 094,47 |
-9% |
| Владимирская область |
39 200,24 |
44 474,9 |
-5 274,66 |
-12% |
| Воронежская область |
41 772,88 |
47 411,44 |
-5 638,56 |
-12% |
| Ивановская область |
35 424,34 |
41 689,08 |
-6 264,74 |
-15% |
| Калужская область |
50 697,73 |
58 975,55 |
-8 277,82 |
-14% |
| Костромская область |
32 474,04 |
40 454,72 |
-7 980,68 |
-20% |
| Курская область |
34 211,54 |
38 137,95 |
-3 926,41 |
-10% |
| Липецкая область |
41 650,34 |
45 506,72 |
-3 856,38 |
-8% |
| Москва |
76 016,21 |
70 245,75 |
5 770,46 |
8% |
| Московская область |
36 987,24 |
35 794,12 |
1 193,12 |
3% |
| Орловская область |
37 277,81 |
45 076,95 |
-7 799,14 |
-17% |
| Рязанская область |
41 722,98 |
33 887,11 |
7 835,87 |
23% |
| Смоленская область |
38 988,91 |
38 759,29 |
229,62 |
1% |
| Тамбовская область |
49 788 |
52 413,18 |
-2 625,18 |
-5% |
| Тверская область |
44 597,11 |
43 746,97 |
850,14 |
2% |
| Тульская область |
55 395,91 |
52 439,47 |
2 956,44 |
6% |
| Ярославская область |
52 931,48 |
49 433 |
3 498,48 |
7% |
| Российская Федерация, в среднем |
||||
| 50 208,31 |
56 478,11 |
-6269,8 |
-11,10% |
Таким образом, Центральный Федеральный округ отличается большим разбросом стоимости кв. м жилья, как на первичном, так и на вторичном рынках. Абсолютным лидером по данному показателю не только в округе, но и по всей стране является Москва. На первичном рынке он составил 76 016,21 руб. и на вторичном - 70 245,75 руб.
Невысокими показателями стоимости кв. м жилья отличаются Брянская, Костромская и Курская области. В большинстве регионов стоимость вторичного жилья превышает стоимость первичного, за исключением Белгородской, Рязанской, Тверской, Тульской и Ярославской областей, а также Москвы и Московской области. Кроме того, наибольшая разница между стоимостью кв. м на первичном и вторичном рынках наблюдается в Воронежской области (12%) и Калужской области (14%).
Перед тем как переходить непосредственно к анализу данных, необходимо предварительно выбрать факторы, которые на первый взгляд могут оказывать влияние на цены на жилье. Для исследования были взяты данные Росстата[9]. Для исследования были выбраны следующие обозначения:
Price (Y) –Средняя цена на первичном рынке жилья по Российской Федерации на конец периода, рублей за 1 квадратный метр общей площади
Nedostr (X1) - количество недостроенных зданий на конец года
Postr (X2) - всего построено, млн м^2
Vtorich (X3) – Средняя цена на вторичном рынке жилья по Российской Федерации на конец периода, рублей за 1 квадратный метр общей площади
Bezrab (X4) - Количество безработных, тыс. чел
Inflation (X5) – уровень Инфляции в России, %
В ходе предварительной обработки информации необходимо проверить гипотезу, относительно однородности выборки и нормальности ее распределения. Для этого мы рассчитываем необходимые показатели:
Описательная статистика, наблюдения 1 - 14
для переменной 'Price' (использовано 14 наблюдений)
Среднее 33488,
Медиана 39954,
Минимум 8678,0
Максимум 52504,
Стандартное отклонение 16791,
Вариация 0,30140
Асимметрия -0,32136
Эксцесс -1,6016
Interquartile range 32674,
Пропущенные наблюдения 0
Коэффициент вариации равен 30,14%, что свидетельствует нам о достаточной однородности выборки.
Рисунок 1 - Диаграмма распределения частот зависимого признака
Далее проверим распределение выборки на нормальность при помощи критерия 
. табличное=12,5916. Значение расчетного составило 0,851. Это говорит о том, что мы имеем нормальное распределение с вероятностью ошибки р = 0,2404.
Проведем анализ корреляционных связей.
Рассчитаем парные коэффициенты корреляции между зависимым и каждым из факторных признаков. Парный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной зависимости между двумя переменными. Он изменяется в пределах от -1 до +1, причем чем ближе коэффициент корреляции к 1, тем сильнее зависимость между переменными. Если коэффициент корреляции больше нуля, то связь прямая, а если меньше нуля — обратная.
Коэффициенты корреляции, наблюдения 1 - 14
5% критические значения (двухсторонние) = 0,5324 для n = 14
Price Nedostr Postr Vtorich Bezrab Inf
1,0000 -0,7619 0,9819 0,8804 -0,7800 -0,7969 Price
1,0000 -0,8177 -0,7953 0,5560 0,8019 Nedostr
1,0000 0,8652 -0,7246 -0,7603 Postr
1,0000 -0,5663 -0,7817 Vtorich
1,00000 0,7307 Bezrab
1,0000 Inf
Проанализировав корреляционную таблицу, можно сказать, что наиболее существенная статистическая связь наблюдается между ценами на вторичное жилье и количеством построенных зданий.
Цена на первичное жилье имеет очень тесную связь с количеством построенных зданий.
Далее произведем оценку методом наименьших квадратов.
Модель 2: МНК, использованы наблюдения 1-14
Зависимая переменная: Price
Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение
--------------------------------------------------------------
const -20,7891 8,44563 -2,462 0,0392 **
Nedostr 1,57825e-05 3,02556e-05 0,5216 0,6161
Vtorich -2,62722e-06 5,17881e-05 -0,05073 0,9608
Bezrab 0,00178621 0,000840332 2,126 0,0662 *
Inf 0,151394 0,206546 0,7330 0,4845
Postr 0,219259 0,0893853 2,453 0,0398 **
Среднее зав. перемен 3,814286 Ст. откл. зав. перемен 1,947723
Сумма кв. остатков 17,59566 Ст. ошибка модели 1,483057
R-квадрат 0,643214 Испр. R-квадрат 0,420223
F(5, 8) 3,884481 Р-значение (F) 0,088540
Лог. правдоподобие -21,46531 Крит. Акаике 54,93061
Крит. Шварца 58,76496 Крит. Хеннана-Куинна 54,57567
Исключая константу, наибольшее р-значение получено для переменной 4 (Vtorich)
Примечание: * означает 10%-й ** означает 5%-й уровень ошибки, *** означает 1%-й уровень ошибки.
Построим уравнение регрессии:
Price=-20,7891+1,57825e-05*nedostr--2,62722e-06*nedostr+0,00178621*bezrab+0,151394*inf+ 0,219259*Postr
F-статистика Фишера =3,89. Это означает, что уравнение регрессии значимо, т.к. F-статистика табличная равна 3,69. Уравнение регрессии в целом значимо с вероятностью ошибки р = 0,088540
Исходя из полученных данных методом наименьшего квадрата, можно сделать выводы:
1) Модель описывает 64% выборки(на основании R^2)
2) Значимыми факторами являются количество безработных и количество построенных зданий.
3) Остальные факторы незначимы на данном этапе.
Проверка на мультиколлениарность:
Метод инфляционных факторов
Минимальное возможное значение = 1.0
Значения > 10.0 могут указывать на наличие мультиколлинеарности
Nedostr 3,607
Vtorich 6,995
Bezrab 3,953
Inf 4,723
Postr 9,434
Мультиколлениарность отсутствует.
Далее, проведем проверку на гетероскедастичность при помощи теста Уайта. Так как МНК требует выполнения условий Гаусса-Маркова, которые гарантируют состоятельность, несмещенность и эффективность найденных оценок. Нарушение этих условий может давать оценки с плохими статистическими свойствами. Одной из ключевых предпосылок МНК является условие постоянства дисперсии случайных отклонений. Выполнимость данной предпосылки называется гомоскедастичностью (постоянством дисперсии отклонений). Её невыполнимость называется гетероскедастичностью (непостоянством дисперсии отклонений). Хи-квадрат равен 12,784618, что меньше табличного 47,33 при уровне значимости 5%. Гипотеза об отсутствии гетероскадестичности принимается т.к. расчетное меньше табличного.
Теперь исключаем из модели незначимые факторы.
Модель 5: МНК, использованы наблюдения 1-14
Зависимая переменная: Price
Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение
-----------------------------------------------------------------
const -14,9077 5,44983 -2,735 0,0194 **
Bezrab 0,00191544 0,000643564 2,976 0,0126 **
Postr 0,163852 0,0443113 3,698 0,0035 ***
Среднее зав. перемен 3,814286 Ст. откл. зав. перемен 1,947723
Сумма кв. остатков 21,96753 Ст. ошибка модели 1,413169
R-квадрат 0,554566 Испр. R-квадрат 0,473578
F(2, 11) 6,847511 Р-значение (F) 0,011703
Лог. правдоподобие -23,01870 Крит. Акаике 52,03739
Крит. Шварца 53,95456 Крит. Хеннана-Куинна 51,85992
Примечание: * означает 10%-й ** означает 5%-й уровень ошибки, *** означает 1%-й уровень ошибки.
Итоговое уравнение регрессии: Price=-14,9077+0,00191544*bezrab+0,163852*Postr
Коэффициент детерминации снизился до 0,56, что показывает высокий уровень значимости факторного признака и константы.
Последним этапом является проверка значимости уравнения при помощи статистики Фишера. Расчетное значение получилось F(2, 11)=6,85, а табличное 3,4 при 5% уровне значимости. Так как расчетное значение больше табличного, то уравнение значимо.
Для построения прогноза цен на первичное жилье рассмотрим временной ряд, который содержит цены на первичное жилье за период с 2002 по 2015 год.
Для получения прогноза а ценах на первичное жилье мы будем использовать три метода.
Из группы методов скользящего среднего самым простым является метод простого скользящего среднего по n-узлам. В этом методе среднее фиксированного числа n-последних наблюдений используется для оценки следующего значения уровня ряда.
Значение прогноза, полученного методом простого скользящего среднего, всегда меньше фактического значения — если исходные данные монотонно возрастают, и наоборот больше фактического значения — если исходные данные монотонно убывают. Поэтому с помощью простого скользящего среднего нельзя получить точных прогнозов. Этот метод лучше всего подходит для данных с небольшими случайными отклонениями от некоторого постоянного или медленно меняющегося значения.
Метод простого скользящего среднего имеет два недостатка: Возникает в результате того, что при вычислении прогнозируемого значения самое последнее наблюдение имеет такой же вес (значимость), как и предыдущее, т.е. присвоение равного веса, противоречит интуитивному представлению о том, что во многих случаях последние данные могут больше сказать о том, что произойдет в ближайшем будущем, чем предыдущие (рисунок 2).
Рисунок 2 - метод скользяще средней
Следующий метод экспоненциального сглаживания (рисунок 3).
Рисунок 3 - метод экспоненциального сглаживания
Метод экспоненциального сглаживания наиболее эффективен при разработке среднесрочных прогнозов. Он приемлем при прогнозировании только на один период вперед. Его основные достоинства простота процедуры вычислений и возможность учета весов исходной информации.
Недостатки этого метода заключаются в том, что средневзвешенный показатель не учитывает сезонные и другие нециклические (случайные) колебания объемов продаж.
Теперь используем метод аналитического выравнивания. Каждый из трех рассмотренных методов имеет свои достоинства, но в большинстве случаев метод аналитического выравнивания предпочтителен. Однако его применение связано с большими вычислительными работами: решение системы уравнений; проверка обоснованности выбранной функции (формы связи); вычисление уровней выравненного ряда; построение графика, Для успешного выполнения таких работ целесообразно использовать компьютер и соответствующие программы (рисунки 4-8).
Рисунок 4 - Метод аналитического выравнивания с экспоненциальной линией тренда
Рисунок - 5 Метод аналитического выравнивания с линейной линией тренда
Рисунок 6 - Метод аналитического выравнивания с логарифмической линией тренда
Рисунок 7 - Метод аналитического выравнивания с полиномиальной линией тренда
Рисунок 8 - Метод аналитического выравнивания со степенной линией тренда
Из всех линий тренда, которые мы исследовали в методе аналитического выравнивания мы выбираем степенную, т.к. у нее наименьший коэффициент детерминации. Цены на первичное жилье имеют тенденцию к возрастанию.
Основными проблемами современного рынка жилья России являются, таким образом, проблемы связанные с недоступностью жилья основной массе населения. Это такие факторы как:
дефицит платежеспособного спроса населения;
высокие кредитные ставки;
административные барьеры, неурегулированные законодательством взаимоотношения между органами исполнительной власти, застройщиками и строителями;
недостаточные объемы строительства жилья;
дефицит заемных и привлеченных финансовых средств и неиспользованный в полной мере арсенал государственных регулирующих средств воздействия на жилищный сектор экономики и др.
Для успешного развития рынка жилья необходимо привести в порядок законодательную базу. Прагматичной политикой государства должно стать создание условий для повышения платежеспособности населения.
Мировая практика обеспечения жильем строится на трех "китах":
Накопление сбережений граждан через ссудосберегательные кассы под 4% годовых.
Ипотечное жилищное кредитование под 4-5% на 15-35 лет.
Государственная поддержка создания благоприятных условий для жилищного строительства и доступа к долгосрочным рынкам кредитования.
Высокую стоимость строящегося жилья можно объяснить, в частности, следующим: стоимость строительства внутриквартальных электросетей и трансформаторных подстанций, теплотрасс и тепловых узлов учитывается при застройке кварталов. Такой практики в цивилизованном мире нет, там застройщик покупает площадку, где уже решены вопросы энергообеспечения. У нас иное, в итоге допроектовые затраты значительно превышают цену недвижимости.
Чтобы изменить положение дел в сфере строительства жилья, следует направить средства покупателей жилья на первичный рынок, сделав ипотеку доступной широким слоям населения за счет предоставления поддержки заемщикам по ипотеке из бюджетов разного уровня.
К тому же альтернативой дорогим банковским кредитам могут стать такие инструменты, как кредиты стройсберкасс и жилищных накопительных кооперативов, при условии, что федеральный закон, регулирующий деятельность этих институтов будет серьезно доработан.
Рынок недвижимости в целом выполняет экономическую функцию сведения вместе покупателей и продавцов прав собственности на недвижимость через механизм цен. Он обладает перспективой развития, так как операции с недвижимостью имеют перспективную ценность, т.е. они дают все большую отдачу со временем.
Российский рынок недвижимости находится в стадии становления и постепенного развития. Однако важным условием становления и развития рынка недвижимости является привлечение инвестиций.
Хотя период развития рынка недвижимости в России еще невелик, но сегодня этот рынок имеет все традиционные составляющие: рынок земельных участков, рынок жилья, рынок нежилых помещений.
В России происходит активное формирование и развитие рынка недвижимости, и все большее число граждан, предприятий и организаций участвует в операциях с недвижимостью.
В данной работе были рассмотрены не все проблемы, которые возникают при прогнозировании цен на рынке первичного и вторичного жилья, поэтому было бы целесообразно в дальнейшем продолжить рассмотрение разных методов прогнозирования, чтобы полученные значения были, как можно больше приближены к реальным. Одним из направлений для дальнейших исследований может быть применение большего числа моделей разного вида для получения различных прогнозов ряда.
postmaster@kursovik1.ru
RUB
UAH
USD