close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

Куванникова Екатерина Владимировна. Прогнозирование цен на рынке жилой недвижимости г.Орла

код для вставки
1
2
Содержание
Введение………………………………………………………………………….3
1
Теоретические
и
методические
основы
изучения
рынка
жилой
недвижимости…………………………………………………………………………..6
1.1 Основные понятия и виды объектов рынка жилой недвижимости………6
1.2 Элементы, механизмы и факторы рынка жилой недвижимости………..13
1.3 Методы оценки состояния и динамики цен на рынке жилой
недвижимости…………………………………………………………………………20
2
Комплексный анализ тенденций развития рынка жилой недвижимости г.
Орла………………………………………………………………………………..…...28
2.1 Оценка общих закономерностей развития рынка жилой недвижимости г.
Орла…………………………..………………………………………………………...28
2.2 Анализ состава, структуры и динамики предложения на первичном
рынке жилой недвижимости г. Орла………………………………….......................36
2.3 Анализ состава, структуры и динамики предложения на вторичном
рынке жилой недвижимости г. Орла………………………………………………...45
3
Прогноз динамики цен на первичном и вторичном рынках жилья г. Орла
на основе статистического многофакторного моделирования………………….…55
3.1 Отбор факторов для построения корреляционно-регрессионной модели
средних цен на первичном и вторичном рынках жилья г. Орла………………..….55
3.2 Построение
множественной
корреляционно-регрессионной
модели
динамики цен на первичном и вторичном рынках недвижимости г. Орла……….64
3.3 Прогнозирование тенденций развития средних цен на первичном и
вторичном рынках жилья г. Орла на краткосрочную и среднесрочную
перспективу……………………………………………………………………………73
Заключение……………………………………………………………………...79
Библиографический список……………………………………………………83
Приложения
3
ВВЕДЕНИЕ
Рынок жилья является одним из наиболее динамично развивающихся
сегментов рынка недвижимости и несет особую социальную нагрузку.
Следствием этого является то, что перед органами государственной власти стоит
задача по решению возникающих жилищных проблем. К основным из них
относится высокая доля неблагоустроенного жилого фонда, а также низкая
обеспеченность населения жилыми метрами. Одним из методов решения данных
проблем является формирование эффективной жилищной политики, что требует
анализа и прогнозирования цен на рынке жилья, под которыми формируется
соотношение спроса и предложения на рынке. Кроме того, анализ позволит
выявить, какие факторы оказывают значимое воздействие на цены на рынке
жилой недвижимости, посредством чего органы государственной власти смогут
косвенно влиять на средний уровень цен на рынке.
Целью написания выпускной квалификационной работы является изучение
тенденций развития и определение прогнозных вариантов состояния первичного и
вторичного рынков жилой недвижимости в многоквартирных домах г. Орла.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
‒
дать характеристику основным понятиям и видам объектов рынка жилой
недвижимости;
‒
определить
элементы,
механизмы
и
факторы
рынка
жилой
недвижимости;
‒
изучить методы оценки состояния и динамики цен на рынке жилой
недвижимости;
‒
составить оценку общих закономерностей развития рынка жилой
недвижимости г. Орла;
‒
проанализировать состав, структуру и динамику предложения на
первичном и вторичном рынке жилой недвижимости г. Орла;
‒
построить
множественную
корреляционно-регрессионную
динамики цен на первичном и вторичном рынках недвижимости г. Орла;
модель
4
‒
спрогнозировать тенденции развития средних цен на первичном и
вторичном рынках жилья г. Орла на краткосрочную и среднесрочную
перспективу.
Объектом исследования является рынок жилой недвижимости г. Орла.
Предметом
исследования
является
количественные
и
качественные
показатели, характеризующие состояние и тенденции развития первичного и
вторичного рынков жилой недвижимости.
В теоретическую основу данной выпускной квалификационной работы
легли работы отечественных и зарубежных авторов, а именно: вопросы теории
построения и особенностей функционирования рынка жилой недвижимости
изложены в работах таких авторов, как Асаул А.Н., Афонасова М.А., Балабанов
И.Т., Бузырев В.В., Гриненко С.В., Ковалев, М.М. Придвижкин С.В., Чекалин
В.С.; подходы и методы анализа рынка жилой недвижимости рассмотрены такими
учеными, как Булаенко Д.В., Грибовский C.B., Малкина М.Ю., Мирошникова
О.А., Стерник Г.М., Щулепникова Е.А.; методология прогнозирования и
интерпретации тенденций рынка жилой недвижимости раскрывается в трудах
Булаенко Д.В. и Синельниковой О.И., Ивановой Ю.В., Мамаевой О.А. и Репина
О.А., Ниворожкиной Л.И. и Арженовской С.В., Сивца С.А.
Методическую базу квалификационной работы составляют следующие
методы: общенаучные методы (диалектического познания, дедукции и индукции,
анализа и синтеза) и специальные методы (экономико-статистического анализа,
экономико-математического моделирования, метода экспертных оценок).
Информационную
базу
исследования
составляют
данные,
которые
собираются, обрабатываются и публикуются органами официальной статистики, а
также общероссийскими риэлторскими агентствами (в том числе аналитическими
порталами «МирКвартир», «Росриэлт», «Курсы и котировки», «Этажи»). Кроме
того, в информационную базу также вошла информация, публикуемая в
периодической печати и сети Internet.
Практическая значимость работы заключается в том, что администрация г.
Орла на основе полученных результатов сможет формировать более эффективную
5
жилищную политику города, т.к. в рамках работы будет определены и оценены
факторы, оказывающие значимое влияние на цены на рынке жилья.
Работа состоит из введения, трех глав, библиографического списка,
заключения и приложений. Во введении обосновывается актуальность темы
исследования, формулируются цель и задачи, определяются объект и предмет
исследования,
приводится
методическая, информационная
и
нормативно-
правовая база, а также раскрывается практическая значимость исследования.В
первой главе дается описание механизмов функционирования рынка жилья,
определяется основные элементы и участники ранка жилой недвижимости,
обобщенно характеризуются методы оценки тенденций, проистекающих на рынке
жилья.Вторая глава выпускной квалификационной работы посвящена анализу
общих закономерностей развития рынка жиль г. Орла за период 2002-2016 гг.
Здесь же рассматриваются тенденции в области предложения различных квартир
на региональном первичном и вторичном рынке жилья г. Орла.В третьей главе
приведены
результаты
корреляционного
оценки
различных
социально-
экономических факторов, влияющих на цены первичного и вторичного рынка
жилья г. Орла, дано развернутое описание множественно-регрессионной модели
динамики цен на первичном и вторичном рынках жилья г. Орла и показаны
результаты инвариантного прогноза средних цен на рынке жилой недвижимости
г. Орла на краткосрочную и среднесрочную перспективы.В заключении
обобщены основные выводы и рекомендации.
Содержание диссертации изложено на 73 страницах основного текста,
включая 14 таблицу и 25 рисунков. Библиографический перечень включает 63
источника. Приложения приведены на 6 листах.
6
1
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ
РЫНКА ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ
1.1 Основные понятия и виды объектов рынка жилой недвижимости
Изначально под недвижимостью в экономическом смысле исследователи
понимали такие объекты, которые в силу своих естественных особенностей не
могут быть перемещены или изменены воздействием человека. В дальнейшем
расширение содержания этого термина происходило за счет включения в понятие
недвижимости участков недр, лесных участков, водных бассейнов, многолетних
насаждений. Следующий этап расширения понятия недвижимости – это
включение в него домов, зданий и прочих долговременных сооружений,
возводимых руками людей (то есть рукотворных объектов недвижимости) [17, c.
119].
В целом развитие человеческих представлений о недвижимости отражает
развитие общественных отношений по поводу присвоения и извлечения
потребительских свойств из недвижимого имущества.
Таким образом, экономическое содержание недвижимости подразумевает
общественно-производственные отношения по поводу присвоения материальных
предметов, расположенных на поверхности земли или являющихся ее частями. В
свою очередь, экономические отношения по поводу недвижимого имущества
закреплены в правовых конструкциях недвижимости [5, c. 75].
В
одной
из
последних
трактовок
российского
законодательства
недвижимость базируется на трех приемах, использованных для выведения
общего понятия [27, c. 98]:
 отнесение к недвижимости земельных участков;
 отнесение к недвижимости объектов, перемещение которых без
несоразмерного ущерба их назначению невозможно;
 отнесение к недвижимости движимых по природе вещей – подлежащих
государственной регистрации воздушных и морских судов, судов внутреннего
плавания, космических объектов.
7
С точки зрения современного российского законодательства состав
недвижимого
имущества
не
является
однородным.
В
зависимости
от
естественных свойств и предназначения законодатель разделил недвижимое
имущество на три группы, в отношении которых установлен режим недвижимого
имущества. Регулирование оборота каждой из этих групп объектов обладает
определенной спецификой[1, c. 98].
Как считает О.М. Козырь, недвижимостью является такое имущество, на
которое может быть установлено право собственности и иные права. А для
возникновения таких прав необходима соответствующая государственная
регистрация [29, c. 124].
Отсюда следует, что если в экономическом аспекте, жилье, не прошедшее
еще стадию приватизации, но участвующее в сделках по недвижимости по
договору мены, или находящееся на стадии приватизации является в практике
риэлтерской деятельности объектом рынка жилья, то с юридической точки зрения
– нет. Это движимое имущество.
Кроме того в современной научной и научно-практической литературе
выделяют следующие понятия недвижимого имущества в жилищной сфере [9, c.
24]:
 жилой фонд – пригодный для жилья, обитаемый;
 жилищный фонд – имеет официально-деловой характер.
Если жилая недвижимость призвана обеспечивать потребности людей в
проживании, то нежилая недвижимость используется, как правило, с целью
получения
дохода,
то
есть
при
осуществлении
предпринимательской
(производственной, коммерческой, сельскохозяйственной и пр.) деятельности.
Данная классификация актуальна для оборота недвижимых вещей. Часто
предприниматели заинтересованы в возможностях привлечения недвижимых
вещей жилого фонда для интересов предпринимательской деятельности[3, c. 120].
1. Жилищный фонд – совокупность всех жилых помещений независимо от
форм
собственности,
включая
жилые
дома,
специализированные
дома
(общежития, гостиницы приюты, дома маневренного фонда, специальные дома
8
для одиноких престарелых, дома-интернаты для инвалидов, ветеранов и другие),
квартиры, служебные жилые помещения, иные жилые помещения в других
строениях, пригодные для проживания.
2. Жилищный фонд – совокупность всех жилых помещений, находящихся
на территории Российской Федерации.
Классификация жилищного фонда в зависимости от форм собственности
подразделяет его на частный, государственный и муниципальный (см. рисунок 1).
Жилищный фонд
Частный
жилищный фонд
Государственный
жилищный фонд
Муниципальный
жилищный фонд
Совокупность жилых
помещений,
находящихся в
собственности
граждан и в
собственности
юридических лиц
Совокупность жилых
помещений, принадлежащих на
праве собственности Российской
Федерации (жилищный фонд
РФ), и жилых помещений,
принадлежащих на праве
собственности субъектам РФ
(жилищный фонд субъектов РФ)
Совокупность жилых
помещений,
принадлежащих на
праве собственности
муниципальным
образованиям
Рисунок 1. – Жилищный фонд в зависимости от формы собственности (построено
автором на основе [52, c. 76])
В зависимости от целей использования жилищный фонд в Российской
Федерации подразделяется на [52, c. 77]:
1) жилищный
фонд
социального
использования
–
совокупность
предоставляемых гражданам по договорам социального найма жилых помещений
государственного и муниципального жилищных фондов;
2) специализированный жилищный фонд – совокупность предназначенных
для проживания отдельных категорий граждан и предоставляемых по правилам
раздела IV настоящего Кодекса жилых помещений государственного и
муниципального жилищных фондов[14, c. 328];
9
3) индивидуальный жилищный фонд – совокупность жилых помещений
частного
жилищного
фонда,
которые
используются
гражданами
–
собственниками таких помещений для своего проживания, проживания членов
своей семьи и (или) проживания иных граждан на условиях безвозмездного
пользования, а также юридическими лицами – собственниками таких помещений
для проживания граждан на указанных условиях пользования;
4) жилищный фонд коммерческого использования – совокупность жилых
помещений, которые используются собственниками таких помещений для
проживания граждан на условиях возмездного пользования, предоставлены
гражданам по иным договорам, предоставлены собственниками таких помещений
лицам во владение и (или) в пользование[13, c. 246].
Объекты рынка жилья декомпозируются на первичный и вторичный рынки,
а на третьем уровне представлены непосредственно объекты рынка, которые
являются товаром, их количество, также как и цена, определяется величиной
спроса и предложения[11, c. 47].
Под первичным рынком недвижимости принято понимать совокупность
сделок, совершаемых со вновь созданными объектами, т.е. это квартиры в
новостройках и строящихся домах, а также приватизированными объектами,
которые раннее не проходили государственную регистрацию. Он обеспечивает
передачу недвижимости в экономический оборот.
Под вторичным рынком недвижимости – сделки, совершаемые с уже
созданными
объектами,
находящимися
в
эксплуатации
и
связанные
с
перепродажей или с другими формами перехода поступивших на рынок объектов
от одного владельца к другому[22, c. 211].
Согласно словарю терминов: «…вторичный рынок жилья – рынок квартир,
которые уже были зарегистрированы в ГУЮ «Регистрационная палата»[24, c. 54].
Возможна целая цепочка смены предыдущих владельцев, и чем она длиннее, тем
выше риск возникновения судебных споров по обстоятельствам, которые
зачастую невозможно проверить. Вторичный рынок по предложению обычно
больше, чем первичный, и крайне разнообразен по типам квартир, районам и
10
ценам». В соответствии с Жилищным Кодексом РФ жилым помещением
признается
изолированное
помещение,
которое
является
недвижимым
имуществом и пригодно для постоянного проживания граждан (отвечает
установленным
санитарным
и
техническим
правилам
и
нормам,
иным
требованиям законодательства) [23, c. 84].
К
жилым
помещениям
относятся
объекты,
систематизированно
представленные на рисунке 2.
Жилые помещения
Жилой дом
Часть жилого дома
Квартира
Часть квартиры
Комната
Рисунок 2. – Классификация жилых помещений по Жилищному кодексу РФ (построено
автором на основе [23])
Жилым домом признается индивидуально-определенное здание, которое
состоит из комнат, а также помещений вспомогательного использования,
предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд,
связанных с их проживанием в таком здании[3, c. 301].
Квартирой
признается
структурно-обособленное
помещение
в
многоквартирном доме, обеспечивающим возможность прямого доступа к
помещениям общего пользования в таком доме и в состоянии из одной или
нескольких комнат, а также помещений вспомогательного использования,
предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд,
связанных с их проживанием в таком обособленном помещении. А.А Кириенко
дает еще определение жилому зданию, которого нет в Жилищном кодексе РФ [27,
c. 93]:
Жилое здание – существующий или вновь построенный жилой дом,
включая все инженерные коммуникации, удобства, оборудование и т.п.,
11
соединенные с недвижимостью и считающиеся неотъемлемой частью дома.
Комнатой признается часть жилого дома или квартиры, предназначенные
для использования в качестве места непосредственного проживания граждан[8, c.
63].
Жилая площадь квартиры – сумма площадей жилых комнат без учета
площади санузлов, балконов, лоджий, прихожих, встроенных шкафов[7, c. 94].
Е.С. Филипповапредлагает следующие определения [60, c. 83]:
1. Жилищный фонд – совокупность всех жилых помещений, независимо от
форм собственности, включая жилые и специальные дома (общежития, приюты,
детские дома, дома-интернаты и т.д.), а также квартиры, служебные жилые
помещения и иные жилые помещения в других строениях, пригодных для
проживания. В его составе не учитываются дачи, летние садовые домики,
спортивные и туристические базы, санатории, дома отдыха, пансионаты,
гостиницы, казармы.
2. Жилое здание – существующий или вновь построенный жилой дом,
включая все инженерные коммуникации, удобства, оборудование, соединенные с
недвижимостью и считающиеся неотъемлемой частью дома.
3. Жилое строение – отдельная постройка (здание, дом) постоянного типа,
рассчитанная на длительный срок службы, вся или не менее половины площади
которой предназначена и используется для проживания. По внутренней
конструкции жилые строения бывают квартирного или коридорного типа.
4. Жилой дом – один из объектов права собственности физических и
юридических лиц, собственности субъектов Российской Федерации, федеральной
или муниципальной собственности.
5. Квартира как объект права собственности – квартира в многоквартирном
доме, собственнику которой наряду с принадлежащим ему помещением,
занимаемым под квартиру, принадлежит также доля в праве собственности на
общее имущество дома.
6. Жилая площадь квартиры – сумма площадей жилых комнат без учета
площади встроенных шкафов.
12
7. Общая площадь квартиры – суммарная площадь жилых и подсобных
помещений квартиры с учетом лоджий, балконов, веранд, террас.
До 1991 г. почти все жилые помещения на территории СССР были
государственными – городскими и ведомственными, за исключением небольшого
числа кооперативного жилья. Основная часть кооперативного жилья на
вторичном рынке недвижимости – советское наследие. Приватизированное жилье,
т.е. приобретение в частную собственность государственного имущества. Жилая
недвижимость, та недвижимость, которая уже проходила переход собственности
по договору купли продажи и на нее зарегистрировано право собственности.
Жилье по договору социального найма – это жилые помещения, которые
используются гражданами по договору социального найма (т.е. те которые еще не
приватизированы)[4, c. 111].
В итоге, можно предложить классификацию объектов на рынке жилой
недвижимости, представленную на рисунке 3.
Стоит отметить, что в качестве объекта рыночных операций жилая
недвижимость может обращаться на вторичном и первичном рынках. Так, на
первичном рынке жилья происходит купля-продажа жилых помещений в новых
домах, недавно построенных, и даже тех, которые существуют только в проекте
или только начинают строиться.
Объекты рынка жилой недвижимости
По праву собственности
Кооперативное жилье
По типу жилого помещения
жилой
дом
часть жилого
дома
Жилая недвижимость
квартира
часть
квартиры
Жилье по договору
социального найма
комната
Приватизированное жилье
Рисунок 3. – Объекты рынка жилой недвижимости (построено автором)
13
Таким образом, можно сделать вывод о том, что жилая недвижимость, как
объект экономических отношений, представляет собой сложное и многомерное
явление, обладающее различными гражданско-правовыми характеристиками. Оно
тесно связано с такими категориями, как жилые фонды, жилые помещения,
фактически образующие ее хозяйственную совокупность. При этом в качестве
объекта рыночных операций жилая недвижимость обладает двумя главными
свойствами – типология жилого помещения и право собственности на него. Кроме
того она может быть объектом либо первичного, либо вторичного рынков жилья.
1.2 Элементы, механизмы и факторы рынка жилой недвижимости
Непосредственное возникновение рынка происходит в тот момент, когда
потенциальные потребители начинают проявлять активность в отношении
имеющихся на нем продуктов (т.е. рыночных объектов). Рынок жилой
недвижимости в этом смысле не является исключением – он формируется
посредством взаимодействия следующих элементов [28, c. 69]:
 субъекты;
 инфраструктура;
 факторы.
На рынке недвижимости сформировались и активно действуют различные
рыночные структуры, способствующие повышению эффективности его оборота.
Различают следующие субъекты рынка недвижимости. Это, прежде всего,
покупатели
(юридические
и
физические
лица),
инвесторы-покупатели
(юридические и физические лица). Во-вторых, продавцы недвижимости –
собственники недвижимости, фонды имущества, органы, уполномоченные
местной властью, конкурсные управляющие. Продавцами и покупателями могут
быть предприятия всех форм собственности, домохозяйства, ипотечные банки[48,
c. 57].
Участниками
рынка
недвижимости
являются
профессиональные
посредники, обеспечивающие реализацию объектов недвижимости: агенты по
недвижимости, брокеры, риэлтеры, оценщики, юридические фирмы, биржи
недвижимости,
страховые
компании,
ипотечные
кредиторы,
дилеры,
14
уполномоченные лица, девелоперы, менеджеры по управлению недвижимостью,
средства массовой информации.
Агентства
недвижимости
представляют
специалисты,
выполняющие
функции консультантов по сделкам с недвижимостью. Брокеры – агенты, или
посредники, представляющие в сделке интересы продавца или покупателя
недвижимости[61, c. 137].
Совершенно новая структура рынка недвижимости, которая возникла
непосредственно с появлением самого рынка недвижимости – это риэлтерская
фирма. За короткий период времени, с 1991 года риэлтерская фирма прошла путь
от простого посредника до ведущего профессионального участника рынка
недвижимости, предлагающего целый комплекс услуг на данном рынке [39, c.
148].
Никакая сделка на рынке недвижимости не может быть осуществлена без
предварительной оценки стоимости недвижимости. В странах с рыночной
экономикой существует государственная служба оценки недвижимости, с
помощью которой определяется рыночная цена недвижимости. В России учетом и
определением
стоимости
недвижимости
занимаются
бюро
технической
инвентаризации. Кроме того, существуют общественные организации оценщиков,
институт независимых оценщиков, лига независимых экспертов[34, c. 37].
Инфраструктуру рынка недвижимости (ИРН) можно определить как
посредническую деятельность по созданию условий для развития рынка
недвижимости, а также сами созданные этой деятельностью условия[6, c. 205].
ИРН обеспечивает взаимодействие между публичной властью, частными и
юридическими лицами – участниками процессов, происходящих на рынке
недвижимости[47, c. 25]. Между публичной властью и остальными участниками
рынка недвижимости взаимодействие осуществляется в форме нормативноправого обеспечения, например издания законов и нормативных документов и
контроля за их соблюдением. Другими словами, со стороны публичной власти это
взаимодействие
обеспечивается
совокупностью
регулирующего
воздействия
функционирование
на
механизмов
рынка
и
способов
недвижимости.
15
Взаимодействие между частными лицами по поводу владения, использования и
распоряжения недвижимым имуществом может быть представлено всем
многообразием
сделок
и
действий,
однако
они
должны
учитывать
предустановленные публичной властью правовые рамки[62, c. 133].
В силу ориентации на обеспечение взаимодействия между различными
субъектами инфраструктурное обеспечение рынка недвижимости является
посреднической деятельностью. Эту деятельность осуществляют две группы
агентов [59, c. 129]:
1) представители публичной власти – государственные и муниципальные
органы, организации;
2) профессиональные организации, объединенные или не объединенные в
соответствующие
ассоциации,
которые
наделены
правом
осуществлять
соответствующую деятельность.
Можно говорить, что инфраструктурное обеспечение рынка недвижимости
– это институциональное посредничество. Инфраструктурное обеспечение рынка
недвижимости – это регулирование его развития с использованием как
косвенных, непрямых методов, так и прямых, директивных способов управления.
На рынке недвижимости действует множество частных субъектов, экономические
мотивации и деятельность которых не могут и не должны зависеть напрямую от
директивных
указаний
публичной
власти.
Экономически
эффективной
деятельность частных хозяйствующих субъектов может быть только при наличии
свободы выбора. Однако в условиях цивилизованного рынка недвижимости эта
свобода не является абсолютной и безграничной. Она ограничена определенными
рамками. Установление этих «рамок экономической свободы» составляет суть
косвенного, непрямого регулирования рынка недвижимости в форме его
инфраструктурного обеспечения. Однако в ряде случаев (на определенном этапе
развития или в отдельных сегментах рынка) государство, а еще в большей
степени органы местного самоуправления могут и должны использовать формы
прямого управления для достижения высшей цели – обеспечения безопасности и
благосостояния всех граждан.
16
Схематично
описанные
механизмы
взаимодействия
могут
быть
представлены следующим образом (рисунок 4).
На стоимость жилья влияют различные факторы. Их можно разделить по
отношению к объекту рынка жилой недвижимости на 2 уровня [52, c. 84]:
 внешние;
 внутренние.
За
внешние
факторы
будем
считать
факторы,
не
зависящие
от
характеристики объекта рынка жилой недвижимости, внутренние – зависящие от
характеристики объекта. Внешние факторы, влияющие на стоимость жилья на
рынке жилой недвижимости, носят как объективный, так и субъективный
характер[63, c. 187].
Субъекты рынка жилой
недвижимости
Инфраструктурные
элементы рынка
жилой недвижимости
Государственные и
муниципальные органы,
организации
Публичная власть
Юридические лица
Профессиональные
организации
Частные лица
Внутренние факторы рынка
жилой недвижимости
(прямого и косвенного
воздействия)
Внешние факторы рынка
жилой недвижимости
(прямого и косвенного
воздействия)
Рисунок 4. – Механизм взаимодействия основных
недвижимости (построено автором на основе [59, c. 129-132]).
Политико-психологические
факторы
и
элементов
состояние
рынка
жилой
политической
стабильности в стране играют значительную роль на рынке жилой недвижимости.
Состояние
экономики
также
существенно
влияет
на
стоимость
недвижимости. В случае уверенного подъема экономики у тех людей, которые
имеют средства и недвижимое имущество, появляются новые возможности для
17
вложения свободных средств, причем инвестиции в недвижимость по-прежнему
остаются стабильными.
На этом фоне возникают другие потоки, также требующие вложения денег.
Преуспевающие граждане стремятся расширить свой бизнес, наладить новые
деловые контакты с крупными российскими и зарубежными инвесторами, а люди
«простые» используют собственные накопления, в том числе и деньги от продажи
движимого и недвижимого имущества, для их вложения в бизнес.
Таблица 1. – Факторы, влияющие на стоимость недвижимости (составлено автором на
основе [49, c. 86])
ПолитикоМакроэкономические
Социально-экономические
психологические
Уровень ВВП (валовый
Демографическая ситуация
внутренний продукт)
Национальные
проекты в области
жилищной политики
Инфляция
Миграция
PR-компании
Курс валют
Соотношение
предложения
спроса
и
Доверие к рынку
Уровень доходов населения
Инвестиционная
недвижимости
привлекательность рынка Развитие
рынка
ипотечного
недвижимости
кредитования
В этом случае интерес к рынку недвижимости несколько снижается, что
сказывается на темпе роста цен. Вклад инвестиционного капитала в рынок
недвижимости приводит к росту спроса, а соответственно, и росту цен, особенно
на рынке жилой недвижимости.
Еще одним фактором, влияющим на рост цен, является миграция населения.
Вследствие отсутствия рабочих мест, постоянной задержки и невыплаты
заработной платы, низкого уровня жизни многие граждане бывшего Союза и
дотационных регионов покидают «места обетованные» и устремляются в крупные
города. Следствие такой активности населения – цены на жилье начинают свой
рост. Причем именно в тех регионах, которые вызывают доверие мигрантов.
Ипотечное кредитование стало очень популярным в последние годы, а
18
пониженные ставки по процентам делают его еще более привлекательным. В
самом деле: число выданных ипотечных кредитов растет, и это неудивительно.
Высокий потенциальный спрос, обусловленный снижением ставки ипотечного
кредита,
уменьшением
размера
первоначального
взноса
в
условиях
ограниченного предложения привели к двукратному скачку цен на жилье. Банки
конкурируют между собой, продолжая снижать кредитные ставки и размеры
первоначального взноса. А дефицит предложений продолжает «взращивать» рост
цен на квадратные метры. И ситуация по сей день сохраняется. Политический
фактор также нельзя сбрасывать со счетов – он влияет на формирование цены на
кв. метр.
Уровень влияния факторов на стоимость недвижимости практически
одинаков и взаимосвязан. Но как показывают исследования, представленные в
работах Г. Стерника, чуть больше оказывают влияние все-таки социальноэкономические факторы [54, c. 25].
В этой ситуации необходимо отметить, что ограниченность предложения
жилья в российских условиях – проблема комплексная, сформированная целым
рядом факторов. Среди них [31, c. 135]:
 ограниченное предложение земельных участков под застройку;
 отставание промышленности строительных материалов;
 финансирование жилищного строительства.
К внутренним факторам, влияющим на цену и спрос на рынке жилой
недвижимости необходимо отнести характеристику жилья:
1) по месту расположения;
2) по метражу;
3) по планировке и т. п.
На рыночную цену квартиры влияют такие условия, как[53, c. 106]:
 месторасположение жилого дома;
 этажность здания;
 общая и жилая площади квартиры, количество комнат, наличие
подсобных помещений;
19
 экологическая обстановка района;
 наличие инфраструктуры;
 транспортная доступность.
На основе вышеизложенного и в дополнении к нему в качестве прогноза
изменений на рынке жилой недвижимости обычно рассматривают еще и такие
факторы:
 сокращение предложения;
 приток денег в сегмент спроса;
 значительный рост цен;
 полное отсутствие на рынке недорогих квартир;
 цены высокие.
В зависимости от этих внутренних факторов на рынке жилой недвижимости
существует несколько классификаций объектов [10, c. 34-36].
Достаточно
часто
в
хозяйственном
обиходе
применяется
бытовая
классификация жилья, которая в некотором смысле отражает ценовой диапазон и
уровень спроса в данной части сегмента рынка недвижимости. Так, например,
многие профессиональные риэлторы в своей практике используют семь основных
типов жилья. Это[50, c. 97]:
 сталинки;
 хрущевки;
 брежневки;
 дома улучшенной планировки;
 панельные;
 кирпичные;
 элитные дома.
Эта классификация определена периодом (временем) застройки, типом
застройки. Однако все они как объекты рынка жилой недвижимости при
совершении сделок подходят под классификацию, ранее представленную на
рисунке 3.
20
Классификация квартир на рынке жилой недвижимости обычно имеет свою
региональную специфику. В последнее время предлагается ввести для удобства
деятельности
агентств
недвижимости
классификацию,
в
которой
жилье
распределяется на пять классов:
 социальное;
 эконом;
 бизнес;
 премиум.
Определяющим параметром для квартир премиум-класса и де-люкс
является месторасположение, вид из окна. Материал, из которого возводится дом
(для VIP -жилья только кирпич), этажность, высота потолков, наличие подземного
паркинга, обустроенная придомовая территория. Практически все «вторичное»
жилье, построенное в СССР, попадает в социальное и экономическое жилье, и
только небольшая часть – в бизнес-класс.
Таким образом, можно сделать вывод, что рынок жилой недвижимости, как
некоторое экономическое пространство, представляет собой взаимодействие
субъектов этого рынка по поводу объектов жилой недвижимости в рамках
некоторой инфраструктуры. При этом на соотношение спроса и предложения на
рынке жилой недвижимости влияет целый ряд факторов. Состояние жилищного
рынка характеризуется значениями его основных параметров, изменяющихся под
воздействием внутренних и внешних факторов и образующих устойчивые
соотношения
(пропорции).
Внутренние
факторы
представляют
собой
направленный совокупный результат деятельности различных экономических
субъектов на жилищном рынке. Внешние факторы представляют собой результат
взаимодействия субъектов жилищного рынка с другими секторами экономики и
влияния государственного регулирования.
1.3 Методы оценки состояния и динамики цен на рынке жилой
недвижимости
К числу наиболее важных задач, которые призвана решать оценка рынка
жилой недвижимости, относится изучение рыночной конъюнктуры. Главная цель
21
изучения конъюнктуры рынка жилья – определить характер и степень его
сбалансированности, прежде всего соотношения спроса и предложения. Суть
действия рыночного механизма проявляется в стремлении спроса и предложения
конъюнктуры к равновесию[51, c. 67]. Однако этот процесс происходит под
постоянным
воздействием
множества
противоречивых
факторов,
что
и
обусловливает наличие постоянных колебаний и отклонений от основной
тенденции развития рынка. Анализ возможных диспропорций спроса и
предложения предупреждает об изменении рыночной ситуации.
Конъюнктура – сложное и быстроменяющееся явление. Она складывается
из множества единичных элементов и действий, развитие которых подчиняется
вероятностным законам. Она измеряется определенным кругом качественных и
количественных признаков, поддающихся измерению и оценке [32, c. 299].
Состояние рынка жилой недвижимости в определенной степени зависит от
его потенциальных возможностей. Товарное предложение и спрос представляют
собой формы функционирования потенциала рынка. Потенциал характеризуется
емкостью рынка. Этот показатель близок к объему спроса, но не вполне
тождественен ему[19, c. 421].
Емкость рынка – количество (стоимость) квартир, которое может поглотить
рынок при определенных условиях за какой-то промежуток времени [41, c. 105]:
n
E   (S i  k  Э x )  (Н  И ф  И м );
i
(1)
где E– емкость рынка (м );
Si– численность i-й группы потребителей;
k – уровень (коэффициент) потребления в базисном периоде, или норматив потребления
i-й группы потребителей;
Эх – коэффициенты эластичности спроса;
Н– насыщенность рынка (объем квартир, имеющихся на рынке на данный момент
времени или за его отрезок);
Иф– физический износ квартир;
Им– моральный износ квартир.
2
Показатель насыщенности рынкаиграет и самостоятельную роль в
конъюнктурном анализе, поскольку он оказывает сильное влияние на его
22
цикличность, ограничивая спрос[46, c. 24].
Насыщенность рынка жилой недвижимости – это степень обеспеченности
потребителей товарами, определяемая или экспертным путем, или на основе
выборочного исследования домашних хозяйств [57, c. 127]:
Н К  Н Н  П  В;
(2)
где Нк – наличие жилых помещений на конец периода;
Нн – наличие жилых помещений на начало периода;
П – покупка (поступление) жилых помещений за период;
В – выбытие жилых помещений за период.
Эластичность спроса и предложения – явление специфически рыночное,
обусловленное проявлением действия закона рынка. Сущность эластичности
спроса заключается в чрезвычайной его гибкости и изменчивости, зависимости от
влияния различных социально – экономических факторов, в первую очередь
таких, как цена и денежный доход[20, c. 215]. Аналогичным свойством обладает
товарное предложение, которое в условиях рынка чутко реагирует на изменения
цен[16, c. 302].
Эластичность спроса и предложения – это их реакция на изменение
социально-экономических условий на рынке. Меру эластичности определила
статистическая наука, выразив ее в виде количественного показателя –
коэффициента эластичности[43, c. 109].
Коэффициент
(результативного)
эластичности
признака
при
–
есть
процентное
увеличении
на
один
изменение
одного
процент
другого
(факторного) признака [35, c. 24].
Альфред
Маршалл
вывел
формулу
эмпирического
эластичности в виде следующего отношения [57, c. 132]:
Э
Δy y
 ;
Δx x
(3)
где Δу– прирост количества жилых помещений;
Δх– прирост цены одного квадратного метра жилого помещения;
у – базовое количество жилых помещений;
коэффициента
23
х– базовая цена одного квадратного метра жилого помещения.
Важным, если не центральным, элементом анализа рынка жилой
недвижимости является изучение уровня складывающихся на нем цен. При этом
важно отметить, что под уровнем цен понимается обобщающий показатель,
характеризующий
определенной
состояние цен за определенный
территории
в
отношении
период
определенных
времени, на
объектов
жилой
недвижимости. Так, для рынка жилой недвижимости различают следующие виды
уровня цен [38, c. 172]:
 индивидуальный (однотоварный) уровень цен – это абсолютная
величина, сумма денег, уплачиваемых на рынке за единицу охвата жилого
помещения (чаще всего в риэлтерской практике и статистическом учете таковой
единицей является квадратный метр)[15, c. 279];
 средний уровень цен – обобщенная характеристика цен на однородные
жилые помещения, цен, складывающихся на определенном сегменте рынка жилой
недвижимости и варьирующихся во времени и пространстве.
Отметим, что исходя из фактора доступности данных и параметров
наибольшего аналитического удобства в контексте нашего исследования, мы в
дальнейших разделах настоящей работы будем использовать именно средние
цены.
В задачи анализа средних цен рынка жилой недвижимости, кроме изучения
их динамики и структуры, входит определение интенсивности их изменения.
Реализовать его можно за счет использования статистических коэффициентов К.
Гатеева и А. Салаи [44, с. 23]. Первый показатель рассчитывается по формуле:
KV 
 (w
 (w
1
2
1
 w0)
2
 w 02 )
;
(4)
второй коэффициент рассчитывается следующим образом:
24
2
IV 
 w  w0 
1
 ;
   1
KV
 w1  w 0 
(5)
где w1 и w0 – относительные показатели средней цены одного квадратного метра на
рынке жилой недвижимости в отчетном и базовом периодах.
Немаловажное значение для комплексного понимания рынка жилой
недвижимости имеет равномерность ценового разброса на его различных
смежных сегментах, для оценки которой можно воспользоваться статистическими
коэффициентами вариации. В частности отдельного внимания заслуживают
коэффициент осцилляции (т.е. отношение размаха вариации средних цен за
определенный период к их средней) и коэффициент вариации (т.е. отношение
среднеквадратического отклонения средних цен по различным сегментам за один
и тот же период к их среднеарифметическому отклонению)[12, c. 208]. Первый
коэффициент рассчитывается следующим образом [21, с. 74]:
R
Pmax  Pmin
 100;
Pmid
(6)
где Pmax – максимальная цена;
Pmin – минимальная цена;
Pmid – средняя цена.
Второй коэффициент рассчитывается по формуле [18, с. 75]:
V
σ
 100;
Pmid
(7)
где σ – среднеквадратическое отклонение цен.
Рынок
жилой
недвижимости
отличается
рядом факторов, которые
затрудняют его анализ, что определяет его особую важность в процессе
разработки и при принятии экономических решений. К таковым факторам можно
отнести [36, с. 90]:
25
 труднодоступность достоверной информации;
 ограниченное число аналогичных сделок (а иногда и их полное
отсутствие);
 многообразие факторов, определяющих тенденции развития рынка.
С учетом указанных обстоятельств анализ рынка жилой недвижимости
представляет собой настолько же важную, насколько и трудную задачу.
Оценка недвижимости представляет собой один из основных этапов на
вторичном рынке недвижимости. Каждый объект должен быть четко оценен
исходя из различных характеристик, начиная от кв. метров и заканчивая уровнем
престижности района, развитой инфраструктуре[37, c. 91].
Кроме того, стоит указать на то, что в области исследования цен на рынке
жилой недвижимости можно выделить следующие главные направления их
проведения:
1. Изучение фактически сложившихся рыночных цен[42, 188-190].
2. Изучение
рыночного
фона
ценовой
политики
(реагирование
конкурентов на новые рыночные условия, изменение цен в зависимости от
размещения жилого объекта и во времени, назначение цен на жилье на вновь
освоенных территориях, использование ценовых скидок и надбавок, соотношение
цены и качества жилья)[55, c. 74].
3. Изучение уровня, степени и направлений регулируемости цен со
стороны региональных и муниципальных органов власти[56, c. 73].
4. Изучение мнения потребителей об удовлетворительности уровня
складывающихся цен, их отношения к степени развитости ценового разнообразия
на рынке жилой недвижимости, согласия с действиями государственных органов
на данной сегменте рынка[25, c. 301].
Информация по первым двум направлениям может быть получена
посредствам прямого изучения статистических отчетов по рынку недвижимости,
прейскурантов основных застройщиков, прайс-листов риэлторов, изучения
материалов
специализированных
аналитических
материалов,
обобщения
информации из рекламно-информационных источников (например, с сайтов
26
объявлений о купле-продаже жилья). Далее собранная информация анализируется
относительно отдельных жилых помещений и локаций их размещения, типов
построек, конкретных продавцов; определяется изменение цен во времени. Сбор и
анализ подобной информации относительно просто, но достаточно трудоемок, но
главным его преимуществом является то, что он может быть осуществлен без
существенных денежных затрат. Информация по третьему направлению может
быть получена за счет экспертного изучения вторичной информации, результатов
лоббистской деятельности, различных формальных и неформальных встреч с
представителями государственной власти. Последнее направление изучения цен
на рынке жилья требует прямого контакта с существенным и статистически
значимым количеством потребителей (как потенциальных, так и реальных),
ориентированных на приобретение жилья. По причинам труднодоступности для
нашего уровня компетентности информации по последним двум направлениям
исследования цен на рынке жилой недвижимости, мы в своем исследовании
использовали только первые два направления из числа приведенных[40, c. 151].
Итак, общая цель рыночных исследований состоит в определении условий,
при которых обеспечивается наиболее полное удовлетворение спроса населения и
создаются предпосылки для эффективного сбыта объектов рынка жилой
недвижимости. В соответствии с этим первоочередной задачей изучения рынка
является анализ текущего соотношения спроса и предложения, т.е. конъюнктуры
рынка. Кроме того, важным параметром оценки рынка жилья является изучение
уровня цен, складывающегося на нем, его интенсивности и вариабельности. Так
же для изучения цен на рынке недвижимости могут быть использованы
различные направления, основными из которых являются: изучение фактических
цен, рассмотрение ценовых альтернатив, исследование степени воздействия
государства на цены и определение степени удовлетворенности потребителей
складывающимися ценами.
В заключение всего вышесказанного стоит сказать, что в последнее время
недвижимость становится достаточно популярным товаром, и соответствующий
рынок
получает
достаточно
хорошее
развитие.
Неопределенность права
27
собственности на землю, инфляция и другие вышеперечисленные факторы
накладывают отпечаток на развитие российского рынка жилой недвижимости.
Исходя из всего вышесказанного, можно выделить следующие положительные и
отрицательные характеристики рынка жилой недвижимости. К достоинствам
следует отнести: обжитый район, наличие в непосредственной близости
автобусной остановки, социальных учреждений, магазинов, заранее известно
состояние подъездов. Недостатки вторичного жилья: износ дома и коммуникаций,
трудно подобрать квартиру в желанном месте, с желанным этажом, видом из
окон,
неопределенность
с
ценой
(она
может
значительно
колебаться),
необходимость конкурировать с другими желающими приобрести квартиру
(касается в основном, дешевых и небольших квартир), время, затраченное на
поиск, возможна нечистота юридических документов на квартиру.
28
2
КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ РЫНКА
ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ Г. ОРЛА
2.1 Оценка общих закономерностей развития рынка жилой недвижимости г.
Орла
Приступая к подробному анализу развития рынка жилья г. Орла
первоначально необходимо отметить, что все последующие аналитические
выкладки строились нами по ряду принципов:
 практически все показатели динамики вторичного рынка жилой
недвижимости
рассматривались
в
сравнении
с
показателями
динамики
первичного рынка, что позволило нам определить не только направления и
особенности развития рынка в целом, но и определить степень участия каждого из
его сегментов в общегородском рынке жилой недвижимости;
 для оценки тенденций развития рынка жилой недвижимости нами
использовались показатели, отражающие только предложение на первичном и
вторичном рынках г. Орла, так как определить подобные показатели по спросу
практически невозможно – на данном сегменте рынка в силу высокого
доминирования предложения спрос практически не может быть заявленным и
открытым (люди предпочитают смотреть объявления о продаже квартир, нежели
размещать объявления о своем желании приобрестиквартиру), а, следовательно, и
его статистическая регистрация крайне затруднительна; некоторая попытка
оценить спрос на вторичном и первичном рынках жилой недвижимости г. Орла по
косвенным факторам была предпринята только при оценке его емкости,
насыщенности и эластичности (результаты приведены в третьем разделе текущей
главы настоящей работы);
 при анализе цен предложения и количества предлагаемых объектов
жилой недвижимости г. Орла в качестве эмпирической базы были использованы
усредненные данные, собираемые, обрабатываемые и публикуемые и органами
официальной статистики, а также общероссийскими риэлторскими агентствами (в
том числе аналитическими порталами «МирКвартир», «Росриэлт», «Курсы и
29
котировки», «Этажи»); отказ от использования только данных федеральной
службы
государственной
статистики
обусловлен
тем,
что
однозначное
большинство сделок на рассматриваемом сегменте рынка недвижимости
осуществляется либо с существенным занижением цены контракта куплипродажи, либо с подменой юридической формы контракта (факт продажи нередко
подменяется договором дарения, особенно на вторичном рынке жилья).
На первом этапе комплексного анализа тенденций развития рынка жилой
недвижимости г. Орла нами была произведена оценка основных показателей,
позволяющая определить общие закономерности развития данного сегмента в
исторической ретроспективе. Так, рассматривая тенденции развития рынка жилья
г. Орла за последние пятнадцать лет (2002-2016 г.) стоит отметить, что цены в
этот период по общему тренду практически неуклонно и достаточно устойчиво
росли (см. Приложение 1). При этом, как видно из рисунка 5, среднегодовые цены
за 1 квадратный метр жилой площади на вторичном рынке только с 2002 г. по
2006 г. были ниже цен на первичном рынке – все остальное время вторичный
рынок демонстрировал более высокие значения.
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
2002
2003
2004
2005 2006
2007
2008
2009
Первичный рынок жилой недвижимости
2010
2011
2012 2013
2014
2015
2016
Вторичный рынок жилой недвижимости
Рисунок 5. – Динамика среднегодовых цен 1 квадратного метра на рынке жилой
недвижимости г. Орла 2002-2016 г., руб. (построено автором)
Разница цен рынков за эти пять лет (2002-2007 гг.) составляла порядка 4,55,3%, или 730-810 руб. за квадратный метр. Это можно объяснить тем, что с
30
одной стороны до финансового кризиса 2007 г. жилая недвижимость практически
не рассматривалась в качестве объекта прямого инвестирования и в большинстве
случаев долгосрочного вложения денежных средств в жилье инвесторы
предпочитали приобретать новострой и, тем самым, стимулировали развитие
именно первичного рынка жилья. С другой стороны до 2007 г. вторичный рынок
жилья только формировался и, следовательно, практически не имел широкого
ассортимента относительно «новых» квартир, а был представлен в основном
квартирами низкого качества и квартирами типовой планировки (сталинки,
хрущевки, брежневки по оценкам различных экспертов в этот период времени
составляли порядка 83-87% всего вторичного рынка жилья г. Орла).
Начиная с 2007 г. и по 2016 год среднегодовые цены 1 квадратного метра на
вторичном рынке жилья превышают цены на первичном рынке. При этом между
ними наблюдается более существенна разница, чем в период 2002-2006 гг. – в
среднем за период 2007-2011 гг. первичный рынок жилья отставал от вторичного
рынка на 7,5%, или на 2 500 – 2 800 руб. за квадратный метр, а в период 2012-2016
гг. эта разница составила в среднем уже 15,9%, или 5 200 – 6 800 руб. за
квадратный метр. Максимальная разница цен первичного и вторичного рынков
приходится на 2014 г. и составляет соответственно 16,2%.
Такая динамика цен может быть объяснена тем, что:
 в 2014 г. инфляционные ожидания продавцов и, спровоцированные
отрицательной
динамикой
национальной
валюты,
и
повышенный
спрос
покупателей жилой недвижимости г. Орла, получившие свое начало еще в 2011 г.,
стимулировали резкий прирост цен;
 в периоды 2007-2008 гг. и 2011-2012 гг. масштабы строительства новой
жилой
недвижимости
из-за
сокращения
достаточного
финансирования
долгосрочных проектов были существенно сокращены, что стимулировало
повышение спроса на вторичном рынке жилья, а, следовательно привело к
возникновению более высоких цен[45, c. 135];
 стабилизация финансовой системы страны в период 2010-2014 гг., а так
же
возникновение
специальных
государственных
программ
в
области
31
обеспечения
населения
жильем
способствовали
развитию
ипотечного
кредитования, что послужило причиной довольно резкого снижения темпов роста
цен на первичном рынке жилья, имевшем место быть в 2011-2016 гг.[58, c. 73];
 вследствие низкого качества новых жилых объектов, построенных в
период 2008-2010 гг., и/или неудобного их расположения (к моменту ввода жилых
домов в эксплуатацию далеко не все новые микрорайоны были до конца
оборудованы
придворовой
и
пешеходной
инфраструктурой,
были
слабо
обеспечении общественным транспортом), спрос населения г. Орла в области
жилья начиная с 2011-2012 гг. начал стремиться к вторичному рынку, на котором
размещены более качественные, проверенные временем и более социально
благоустроенные дома.
Что касается темпов развития рынка жилой недвижимости г. Орла в период
2002-2012 гг., то стоит отметить его неоднозначную динамику – за весь
рассматриваемый период практически невозможно определить точную динамику
прироста цен за 1 квадратный метр как на первичном, так и на вторичном рынках.
По линейному тренду можно отметить общее снижение усредненных темпов
роста по большому циклу примерно на 1,47% ежегодно, однако достоверность
этих данных не превышает 42,1%. Тем более, что в 2006-2008 гг. наблюдался
резкий масштабный подъем (на 10,3% от среднего уровня прироста 2002-2005 г.),
а в 2009 г. не менее резкий спад (на 20,8% от среднего уровня 2006-2008 гг.),
повторившемуся в 2016 г. после внезапного рывка 2012 г. Все это в определенном
смысле нарушает репрезентативность и адекватность выводов о уровне
динамичности рассматриваемого рынка, но позволяет констатировать его
высокую ценовую волатильность.
По данным рисунка 6 можно утверждать только то, что, во-первых,
направления
прироста
среднегодовых
цен
1
квадратного
метра
жилой
недвижимости имело практически сходное направление как на первичном, так и
на вторичном рынке и, во-вторых, за исключением 2004 г., 2009 г., 2010 г. и 2016
г. вторичный рынок жилой недвижимости г. Орла по ценовому признаку
развивался более динамично, чем первичный рынок.
32
40,00
30,00
y = -1,469x + 21,192
20,00
2
R = 0,4209
10,00
0,00
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
-10,00
-20,00
Первичный рынок жилой недвижимости
Вторичный рынок жилой недвижимости
Рисунок 6. – Динамика темпов прироста среднегодовых цен 1 квадратного метра на
рынке жилой недвижимости г. Орла 2002-2016 г., руб. (рассчитано и построено автором)
Среди положительных моментов развития вторичного рынка жилой
недвижимости г. Орла в 2002-2016 гг. стоит отметить его более динамичную
реакцию на изменение общего уровня цен рассматриваемого рынка. Что имеет
как свои плюсы, так и недостатки – при росте среднерыночных цен в 2006-2008
гг. и в 2011-2013 гг. вторичный рынок жилья показывал более высокие темпы
прироста, чем первичный, в тоже время при общем замедлении развития рынка
жилой недвижимости в 2009 г. и 2016 г. вторичный рынок жилья г. Орла
продемонстрировал более весомый спад, чем первичный.
Равномерность развития рынка жилой недвижимости г. Орла в период 20022012 гг., выраженная через коэффициент вариации среднегодовых цен на 1
квадратный метр, демонстрирует ступенчатую динамику.
Из рисунка 7 видно, что на рынке жилой недвижимости с 2002 г. по 2006 г.
наблюдается
более
равномерное
распределение
цен
и
разница
между
максимальными и минимальными среднегодовыми ценами составляет порядка
7,4-8,3% и 16,2-17,1% для первичного и вторичного рынков соответственно.Более
широкий разброс цен на вторичном рынке в этот период объясняется тем, что в
отличие от первичного рынка жилья г. Орла цены на 1 квадратный метр здесь
33
определялись в зависимости не только от территориального расположения жилых
домов,
но
и
от
технического
и
санитарно-гигиенического
состояния
приобретаемых квартир (т.е. наличие и состояние коммуникации, санузла,
балкона, тип ремонта и т.п.).
35,00
30,00
25,00
20,00
15,00
10,00
5,00
0,00
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Первичный рынок жилой недвижимости
Вторичный рынок жилой недвижимости
Рисунок 7. – Динамика вариации среднегодовых цен 1 квадратного метра на рынке
жилой недвижимости г. Орла 2002-2016 г., руб. (рассчитано и построено автором)
При этом стоит отметить, что в 2007 г. вариация цены на 1 квадратный метр
жилой недвижимости не только выросла на обоих сегментах рассматриваемого
рынка, но и то, что с этого года стал проявляться больший разброс цен на
первичном рынке, чем на вторичном.Средняя вариация цен при этом в 2007-2012
гг. составила порядка 35,4-37,9% и 21,4-23,6% на первичном и вторичном рынках
жилья соответственно. Объяснить этот рост можно тем, что вместе с резким
общим ростом среднегодовой цены на 1 квадратный метр расширился и
ассортимент предложения первичного рынка (увеличилось количество районов
городской застройки, к квартирам типовой планировки стали добавляться
элитные дома и квартиры большого метража). Вторичный рынок г. Орла по
ценовому разбросу в период 2007-2012 гг. остался в основном зависимым от
34
вышеуказанных факторов и общих тенденций, проистекающих на первичном
рынке жилья. Так же стоит отметить, что в эти годы среди покупателей квартир в
г. Орле наблюдался отказ воспринимать в качестве одного из основных
потребительских факторов техническое и санитарно-гигиеническое состояние
приобретаемых квартир – покупаются квадратные метры, исходя из них и
договариваются о цене.
С 2012 г. наблюдается некоторый возврат к тенденциям 2002-2006 г. – в
среднем ценовой размах сократился и даже оказался меньше базисного уровня (в
среднем 5,5% для первичного и 8,1% для вторичного рынков). Связать эту
тенденцию можно, во-первых, с тем, что сам рынок жилой недвижимости г. Орла
к этому моменту существенно расширилась по предложению и, во-вторых, с
возникновением определенного олигопольного сговора между основными
застройщиками и ведущими риэлторами г. Орла.
Для
оценки
степени
взаимозависимости
вторичного
рынка
жилой
недвижимости от первичного рынка мы по рассмотренным выше трем
параметрам (динамика цен, темпы их прироста, размах их вариации) рассчитали
коэффициенты ковариации и корреляции, а так же построили уравнения
регрессии (дополненное коэффициентом аппроксимации данного уравнения),
наиболее адекватно отражающие тип их взаимосвязи. Полученные значения
данных показателей и статистических моделей приведены в таблице 2.
Таблица 2. – Показатели степени и типа взаимосвязи динамики показателей развития
первичного и вторичного рынка жилой недвижимости г. Орла в 2002-2016 гг. (рассчитано и
построено автором)
Показатели
Среднегодовые
цены 1
квадратного
метра
Прирост
среднегодовых цен
1 квадратного
метра
Вариация
среднегодовых
цен 1 квадратного
метра
Коэффициент ковариации
0,974
0,926
0,495
Коэффициент корреляции
0,992
0,901
0,708
Уравнение регрессии
Коэффициент аппроксимации
y = 0,219x1,1531
0,993
y = 1,117x + 0,987
0,810
y = 15,153e0,012x
0,717
35
Как видно из таблицы 2, коэффициент ковариации для всех трех
оцениваемых параметров является положительным, что свидетельствует о
наличии прямой связи между первичным и вторичным рынками жилой
недвижимости.
При
этом
самый
высокий
показатель
наблюдается
по
среднегодовым ценам 1 квадратного метра – 97,4% вероятности того, что связь
между двумя рассматриваемыми сегментами рынка по данному параметру
существует. Темпы роста рынков связаны между собой с несколько меньшей
вероятностью – 92,6%. Сказать точно, зависит ли вариация цен на вторичном
рынке жилья от размаха вариации на первичном сложно, в силу того, что
значение коэффициента ковариации чуть меньше значения статистической
неопределенности в 50%.
Коэффициент
корреляции,
отражающий
тесноту
связи
между
анализируемыми сегментами рынка жилой недвижимости, показывает высокую
их зависимость по первым двум параметрам, в то время как по третьему
параметру связи между первичным и вторичным рынками жилой недвижимости г.
Орла может рассматриваться как средняя. Это в очередной раз подтверждает то,
что вариабельность цен на данных сегментах рынка жилой недвижимости скорее
всего не имеет взаимозависимости.
Уравнения, описывающие статистическую связь между первичным и
вторичным рынками жилой недвижимости г. Орла, подбирались нами по
критерию наибольшего значения коэффициента аппроксимации. Так, прямая
высокая связь динамики среднегодовых цен на вторичном рынке жилья под
воздействием динамики цен первичного рынка с вероятностью равной 99,3%
может быть описана степенной моделью, приросты цен вторичного рынка под
воздействием динамики и темпов роста цен первичного рынка – с вероятностью
81,0% линейной. Изменения вариабельности цен на вторичном рынке под
воздействием изменений вариабельности цен первичного рынка, хотя и может
быть описано экспоненциальной моделью, однако вероятность ее релевантности
не высока – всего 71,7%.
Подводя итог всему вышесказанному можно сделать следующий вывод:
36
рынок жилья г. Орла в период с 2002 г. по 2016 г. развивался, как и весь рынок
жилой недвижимости, достаточно динамично, что нашло свое проявление в
постоянном росте средней цены за 1 квадратный метр. При этом в период с 2002
г. по 2006 г. вторичный рынок показывал догоняющий тип развития, в то время
как с 2007 г. по настоящее время для него свойственно опережающее развитие по
цене. Так же вторичный рынок жилья по сравнению с первичным демонстрирует
большую чувствительность к изменениям общей конъюнктуры рынка, что
подтверждается более высокими темпами роста и спада цен. Так же стоит
отметить, что неоднородность цен на вторичном рынке жилья г. Орла, до 2007 г.
значительно превышавшая неоднородность цен на первичном рынке, в последние
четыре года несколько увеличилась, однако это увеличение проявилось в
меньших масштабах, чем на первичном рынке. Что касается прямого влияния
первичного рынка жилья на вторичный рынок, то в г. Орел в период с 2002 г. по
2016 г. сложилась тенденция, согласно которой о прямом воздействии можно
говорить только в случае динамики среднегодовых цен и темпов прироста этих
цен, в то время как вариабельность цен на этих двух сегментах рынка четкой
математической зависимости не демонстрирует и не находит своего однозначного
статистического подтверждения.
2.2 Анализ состава, структуры и динамики предложения на первичном
рынке жилой недвижимости г. Орла
Для оценки предложения на первичном рынке жилой недвижимости также
использовались усредненные поквартальные данные, потому что оценку высокодинамических рынков наиболее целесообразно давать по более коротким
периодам, чем в случае анализа общих тенденций развития этих самых рынков,
тем более, если данные этих периодов будут ложиться в основу экономикостатистического прогноза. По вышеуказанным причинам данные для настоящей
работы были взяты с риэлтерского портала «Росриэлт» и «Этажи»[2](см.
Приложения 2 и 3).
Предложение на первичном рынке жилья в количественном выражении за
последние десять кварталов (см. рисунок 8), имеет неоднозначную динамику.
37
Рисунок 8. – Динамика количества квартир, реализуемых на первичном рынке г. Орла
(рассчитано и составлено автором)
Начиная с 1 квартала 2015 г. предложение новостроек падало вплоть до 2
квартала 2016 г. на 13,8% ежеквартально. Затем предложение начинает расти со 2
квартала 2016 г. по 4 квартал 2016г., затем снова падает на 25,2% и затем снова
начинает расти с 1 квартала 2017 г. по 2 квартал 2017 г. на 2,9% ежеквартально.
Рисунок 9. – Динамика средней цены 1 квадратного метра и темпы ее прироста на
первичном рынке жилья г. Орла (рассчитано и построено автором)
38
Что касается ценовых характеристик первичного рынка жилья г. Орла в
рассматриваемый период, то следует отметить неуклонно падающую цену жилья,
выраженную
в
цене
1
квадратного
метра.
В
реальном
выражении
среднеквартальная цена 1 квадратного метра на первичном рынке жилья
снизилась с 36 994 руб. в первом квартале 2015 г. до 34 443 руб. во втором
квартале 2017 г. В среднем ежеквартальное падение цены 1 квадратного метра на
первичном рынке составило 0,7%. Текущая ситуация на рынке свидетельствует о
том, что за рассматриваемый период времени предложение новостроек выше, чем
спрос на них.
Прирост средней цены 1 квадратного метра за рассматриваемый период
показывает неоднозначную динамику, сопровождающуюся чередой резких
падений и ростов. Это можно охарактеризовать тем, что строительных компаний,
занимающихся застройкой многоквартирных домов в г. Орле, сравнительно
небольшое количество, что оказывает значимое влияние на средние цены
новостроек в городе.
Для анализа структуры предложения квартир на первичном рынке жилья
были рассмотрены три типа структур: классность квартир (эконом, бизнес и
элитные квартиры), тип квартир по количеству комнат и место расположения
предлагаемых квартир по районам г. Орла. Динамика первого типа структуры
приведена на рисунке 10.
39
Рисунок 10. – Структура предложения квартир на первичном рынке жилья г. Орла по
классности (построено автором)
Как видно из рисунка 10 структура предлагаемых квартир на первичном
рынке жилой недвижимости г. Орла за рассматриваемый период была
практически неизменной – значительно большую долю (порядка 58,9-62,4%)
имели квартиры эконом-класса. Это связано с тем, что доходы орловчан одни из
самых низких по России и поэтому жилье в новостройках строится с учетом их
материальных возможностей. Квартиры бизнес-класса и элитные квартиры имели
примерно одинаковую долю, однако удельный вес квартир бизнес-класса в общем
предложении постепенно снижался (с 21,1% в первом квартале 2015 г. до 17,8%
во втором квартале 2017 г.) в то время как удельный вес элитных квартир
увеличивается (с 16,5% в первом квартале 2015 г. до 21,2 во втором квартале 2017
г.).
Такая структура предложения во многом объясняется ценой 1 квадратного
метра по соответствующим категориям квартир. Как видно из рисунка 11 самыми
дешевыми были квартиры эконом-класса, второе место по цене занимали
квартиры бизнес-класса и самые высокие цены показывали элитные квартиры.
При этом среднее падение цен на 1 квадратный метр за анализируемый период
было максимальным у квартир эконом- и бизнес- класса – порядка 2,0-2,1%
ежеквартально, в то время как падение цен квартир элит-класса составлял
ежеквартально порядком на 0,7%.
40
Рисунок 11. – Динамика средней цены за 1 квадратный метр на первичном рынке жилья
г. Орла по разным категориям квартир (построено автором)
Что касается структуры предложения квартир на первичном рынке жилья г.
Орла по типу квартир, то наибольшую долю за весь рассматриваемый период
имели однокомнатные квартиры, удельный вес которых в разные годы составлял
от 49,5% до 53,4% от общего числа реализуемых квартир (см. рисунок 12). Второе
место по доле на первичном рынке жилья имели двухкомнатные квартиры, чей
удельный вес в общем предложении на первичном рынке г. Орла составлял
порядка 28,8-31,9%.
Рисунок 12. – Структура предложения квартир на первичном рынке жилья г. Орла по
количеству комнат (построено автором)
При этом доля однокомнатных квартир с первого квартала 2015 г.
постепенно ко второму кварталу 2017 г. снижается, в то время как доля
двухкомнатных квартир наоборот растет. Удельный вес трехкомнатных квартир
на первичном рынке жилой недвижимости невелика, за рассматриваемый период
составил от 8,3% до 11,5%. Динамика предложения трехкомнатных квартир также
неоднозначна. Если со 2 квартала 2016 г. их предложение падало, то в
дальнейшем периоде до последнего времени их доля стабильно продолжает расти
в среднем на 0,1% ежеквартально.
41
Динамика
долей
четырехкомнатных
квартир
в
общей
структуре
предложения на первичном рынке жилья г. Орла мало того, что показывает
минимальные результаты, так еще и носит несколько спонтанный характер (в
разные периоды времени их доля составляла от 5,6% до 7,1% от общего
предложения). Все это позволяет предположить, что на первичном рынке жилья
все также велик спрос на однокомнатные квартиры, о чем говорит их лидерство в
удельном весе среди других типов квартир, но в то же время значимо вырос и
спрос на двухкомнатные квартиры, что свидетельствует об некотором оживлении
спроса среди покупателей, вероятнее всего, это является следствием снижения
ставок по ипотечному кредитованию.
Что касается динамики цен на данные типы квартир, то, как следует из
рисунка 13, самые высокие среднеквартальные цены за 1 квадратный метр
наблюдались по четырехкомнатным квартирам. При этом данный тип квартир
имел самые высокие темпы падения (1,52% ежеквартально), следствием чего
стало то, что цены на четырехкомнатные квартиры упали с 46 853 руб. до 40 054
руб. за 1 кв. метр за рассматриваемый период, тем самым практически прировняв
себя к ценам на однокомнатные квартиры (38 653 руб. за 1 кв. метр).
Рисунок 13. – Динамика средней цены за 1 квадратный метр на первичном рынке жилья
г. Орла по разным типам квартир (построено автором)
42
Трехкомнатные квартиры заняли второе место по темпам падения
стоимости за цену 1 кв. метра. Среднеквартальный темп падения стоимости
данного типа жилья составил 1,1%, следствием чего стало то, что цена, которая
составляла в 1 квартале 2015 г. 41 029 руб. за 1 кв. метр, снизилась до 36 877 руб.
во 2 квартале 2017 г.
Что касается однокомнатных квартир, то здесь сложилась интересная
ситуация. Весь 2015 год цены на однокомнатные квартиры снижались
ежеквартально на 0,8%, но затем, начиная с 1 квартала 2016 до 2 квартала 2017
года, цены на однокомнатные квартиры начали скакать то вверх, то вниз, но в
целом они остались примерно на одном и том же уровне, т.е. от 38 500 до 38 600
руб. за 1 кв. метр. Это свидетельствует о том, что за последний период сложился
достаточно устойчивый спрос на однокомнатные квартиры с данным уровнем
цены. Стоит отметить, что однокомнатные квартиры занимают второе место по
стоимости за 1 кв. метр жилья в новостройке, что только подтверждает
предыдущее высказывание.
Двухкомнатные квартиры меньше всех упали в цене за рассматриваемый
период. Так, например, если в 1 квартале 2015 г. цена за 1 кв. метр составляла
38 686 руб., то во 2 квартале 2017 года цена составляет 36 238 руб. за 1 кв. метр.
Здесь также наблюдается неоднозначное повышение и снижение, начиная с 1
квартала 2016г. по 2 квартал 2017 г., что говорит о том, что спрос на
двухкомнатные квартиры повысился, что подтверждает и рост предложения на
данный тип квартир.
Рассматривая динамику в целом, нужно отметить, что, если на 1 квартал
2015 г разброс в цене в зависимости от типа квартир, был ярко выражен, то на 2
квартал 2017 г. степень выраженности заметно снизилась, что связано с
достаточно высоким спросом на более дешевые квартиры по метражу.
Как видно из рисунка 14, за рассматриваемый период вырос удельный вес
квартир в Заводском районе г. Орла (с 25,4% в 1 квартале 2015 г. до 36,7% во 2
квартале 2017 г.). В основном это объясняется расширением предложения путем
застройки новостройками Зареченского и Болховского микрорайонов.
43
В то же время удельный вес новостроек в Северном районе за тот же период
остался практически неизменным в среднем он составил от 24,9% до 30,8% за
весь период. Удельный вес новостроек в Советском районе стал ниже за
рассматриваемый период. Если в 1 квартале 2015 г. удельный вес составлял
24,6%, то на 2 квартал 2017 г. с учетом стабильного падения доли их вес составил
13,21%. Удельный вес новостроек в Железнодорожном районе стал выше за
рассматриваемый период. Если в 1 квартале 2015 г. удельный вес составлял
21,6%, то на 2 квартал 2017 г. с учетом стабильного падения доли их вес составил
25,2%. В целом, за весь период в данном районе сохранилась устойчивые темпы
строительства жилья.
Рисунок 14. – Структура предложения квартир на первичном рынке жилья г. Орла по
районам размещения (построено автором)
Из этого следует вывод о том, что предпочтения застройщиков в целом
остались прежними, значительней всего выросло лишь строительство в Заводском
районе, где застройка ведется микрорайонами и значимо снизилась доля
новостроек в Советском районе, т.к. застройка здесь ведется преимущественно
точечно.
Распределение цен первичного рынка жилья за 1 квадратный метр по
районам г. Орла практически полностью соответствуют структуре предложения
44
(см. рисунок 15). Самые дорогие квартиры предлагаются в Советском районе. Это
продиктовано, во-первых, непосредственной близостью данного района к
основным инфраструктурным и коммуникационным объектам (фактически он
включает в себя центр города) и, во-вторых, тем, что именно в этом районе
сконцентрировано наибольшее количество элитного жилья.
Рисунок 15. – Динамика средней цены за 1 квадратный метр на первичном рынке жилья
г. Орла по районам размещения (построено автором)
Минимальные цены наблюдаются именно по Северному и Заводскому
районам, главной причиной тому для первого является раз удаленность от центра
города и низкое качество транспортной инфраструктуры, а для второго то, что в
данном районе доминирует строительная компания ПАО «Орелстрой», поэтому за
счет массового строительства жилья они позволили себе снизить цену на 1 кв.
метр. В Железнодорожном районе цены практически не изменились, что
объясняется
сохранившимися
темпами
роста
строительства
жилья
и
сохранившимся спросом на него.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что динамика предложения на
первичном рынке жилой недвижимости г. Орла в период с первого квартала 2015
г. по второй квартал 2017 г. имела относительно спонтанную динамику, при этом
средние цены на 1 квадратный метр стабильно падали, подводя к выводу о том,
что предложение на рынке превышает спрос на новостройки.Структура
45
первичного рынка в рассматриваемом периоде носила практически неизменный
характер: наибольшая доля предложения была представлена однокомнатными и
двухкомнатными квартирами эконом класса расположенных в Заводском и
Северном районах г. Орла, что так же и сказывалось на ценах 1 квадратного метра
данных категории квартир.
2.3 Анализ состава, структуры и динамики предложения на вторичном
рынке жилой недвижимости г. Орла
Переходя к развернутому анализу предложения на вторичном рынке жилья
г. Орла следует отметить, что для оценки динамики на вторичном рынке жилой
недвижимости по аналогии с предыдущим разделом также использовались
усредненные поквартальные данные. Кроме того, данные для анализа также
брались с риэлтерских порталов «Росриэлт» и «Этажи»[2] (см. Приложения 4 и 5).
Согласно проведенному исследованию предложение на вторичном рынке
жилья за последние десять кварталов в целом имеют положительную динамику,
что отражено на рисунке 16.
Рисунок 16. – Динамика количества квартир, реализуемых на вторичном рынке г. Орла
(рассчитано и составлено автором)
Так, максимальное количество квартир, предлагаемых на вторичном рынке
46
г. Орла стабильно продолжало расти в среднем на 1,2% ежеквартально, начиная с
1 квартала 2015 г. до 2 квартала 2017 г. Что касается удельного веса на всей доле
рынка, то вторичная недвижимость устойчиво занимает первое место, лидируя
перед новостройками. За весь рассматриваемый период доля вторичного рынка
составляла от 79,1% до 89,6%. Начиная с 1 квартала 2015 г. до 2 квартала 2016 г.
доля вторичного рынка стабильно росла на 2,4% ежеквартально. В последующем
периоде, т.е. с 3 квартала 2016 г. по 2 квартал 2017 г. доля вторичного рынка
имеет колебательные движения вверх и вниз, но в целом, средний уровень доли
вторичного рынка на общем рынке недвижимости остался высок, т.е. в среднем
83%.
Если данную динамику предложения сравнить с динамикой предложения на
первичном рынке, то следует сказать, что на вторичном рынке фактор сезонности
выражен менее ярко, но это достигается в основном из-за большого удельного
веса вторичной недвижимости. В целом предложение на вторичном рынке жилья
остается все так же высоким, а спрос на него несоразмерно низким из-за
покупательной способности граждан.
Рисунок 17. – Динамика средней цены 1 квадратного метра и темпы ее прироста на
вторичном рынке жилья г. Орла (рассчитано и построено автором)
Согласно проведенному анализу на вторичном рынке жилой недвижимости,
как и на первичном наблюдалось стабильное падение цены на жилье, которое
47
выражается в цене 1 квадратного метра (рисунок 17). За рассматриваемый период
цена 1 квадратного метра на вторичном рынке жилья снизилась с 45 523 руб. в
первом квартале 2015 г. до 37 981 руб. во втором квартале 2017 г.
Следует
отметить, что темпы снижения цены имели не стабильный характер. Самое
сильное падение произошло в 3 квартале 2015 года (3,5%), а самое низкое – во 2
квартале 2016 г. (0,1%).
При всей совокупности следует сказать, что на вторичном рынке, как и на
первичном, наблюдался высокий уровень предложения недвижимости, что
подтверждается снижением реальных цен на жилье. В то же время, колебания в
падении цены за рассматриваемый период говорят о том, что на рынок, вероятнее
всего, уже близок к пиковому минимуму цены, после которого будет наблюдаться
разворот цен в сторону увеличения.
Переходя к анализу структуры предложения квартир на вторичном рынке
жилья следует отметить, что, как и в предыдущем разделе, было рассмотрено три
типа структуры квартир: по классности, по количеству комнат, а также по
привязке квартир к районам г. Орла. Данная структура позволит сравнить
динамику вторичного рынка с динамикой первичного рынка и позволит сделать
соответствующие выводы.
За рассматриваемый период структура предложения квартир на вторичном
рынке недвижимости в г. Орле практически не изменилась, что можно наблюдать
на рисунке 18. Самую значительную долю недвижимости (69,1-72,4%) составили
квартиры эконом-класса, к которым в основном относятся сталинки, хрущевки,
брежневки и относительно новые квартиры, расположенные в домах 1998-2003 гг.
постройки. Что касается квартир бизнес-класса и элитных квартир, то в среднем у
них наблюдается примерно одинаковый удельный вес в общей структуре
предложения.
Следует отметить, что, как и на первичном рынке, на вторичном
наблюдалась ситуация, когда удельный вес квартир бизнес-класса в общем
предложении постепенно снижался (с 16,1% в первом квартале 2015 г. до 12,8%
во втором квартале 2017 г.) в то время как удельный вес элитных квартир вырос (с
48
11,5% в первом квартале 2015 г. до 16,2 во втором квартале 2017 г.).
Рисунок 18. – Структура предложения квартир на вторичном рынке жилья г. Орла по
классности (построено автором)
Если сравнивать динамику структуры предложения вторичного рынка с
первичны, то следует отметить, что в целом они совпадают.Что касается
удельного веса, то на вторичном рынке наблюдалось более высокое предложение
квартир эконом-класса, чем на первичном. Это связано с историческим фактором,
а также с тем, что застройщики новостроек лучше адаптируются под
предпочтения покупателей в виду проведения предварительного анализа перед
строительством жилья.
Следует также рассмотреть и ценовой фактор. Динамика средний цены за 1
квадратный метр на вторичном рынке жилья г. Орла по разным категориям
квартир представлена рисунке 19. Согласно результатам проведенного анализа
наиболее дешевыми квартирами за рассматриваемый период являлись квартиры
эконом-класса, следом за ними по цене занимали квартиры бизнес-класса и самые
высокие цены показывали элитные квартиры. Минимальное падение в цене на 1
квадратный метр за анализируемый период был у элитных квартир – порядка 1,2 –
1,4% ежеквартально, в то время как падение цен на квартиры эконом- и бизнескласса был примерно равным и составлял порядка 2,7-2,9% ежеквартально.
В целом данная ценовая динамика сходная с динамикой, которая
49
наблюдается на первичном рынке. Изменение цен во времени, вероятнее всего,
связано с тем, что у той группы покупателей, которая готова купить квартиру
элитного класса темпы роста доходов превышают темпы роста доходов
среднестатистических орловчан.
Рисунок 19. – Динамика средний цены за 1 квадратный метр на вторичном рынке жилья
г. Орла по разным категориям квартир (построено автором)
При анализе структуры предложения квартир на вторичном рынке жилья г.
Орла по количеству комнат было выявлено, что самый высокий удельный вес в
совокупности предложения заняли однокомнатные квартиры, доля которых за
рассматриваемый период составляла от 28,8% до 40,3% от общего числа
реализуемых квартир, что показано на рисунке 20. Следом за однокомнатными по
доле на вторичном рынке жилья имели двухкомнатные квартиры, чей удельный
вес в общем предложении на вторичном рынке г. Орла составлял порядка 29,039,4%. Следом за двухкомнатными следуют трехкомнатные и четырехкомнатные,
чей удельный вес примерно одинаков.
Следует отметить, что на период с первого квартала 2015 г. по второй
квартал 2017 г. доля однокомнатных квартир постепенно снижается, в то время
как
доля
двухкомнатных
квартир
наоборот
растет.
Кроме
того,
за
рассматриваемый период наблюдается стабильный рост числа трехкомнатных
50
квартир на 1,5%.
Доля четырехкомнатных квартир в общей структуре предложения за
рассматриваемый период увеличивается, но незначительно, если в начале 2015 г.
их доля составляла 2,9%, то во втором квартале 2017 г. их доля составляет 3,1%.
Рисунок 20. – Структура предложения квартир на вторичном рынке жилья г. Орла по
количеству комнат (построено автором)
В целом динамика и удельный вес предложения квартир по количеству
комнат на вторичном рынке совпадает с аналогичными показателями на
первичном рынке, т.е. в целом на рынке наблюдается устойчивый спрос на типы
квартир по количеству комнат. Повышение количества двухкомнатных квартир и
снижение предложения однокомнатных свидетельствует о том, что на вторичном
рынке жилья г. Орла выставляются квартиры с более низким метражом и главной
целью предложения является улучшение жилищных условий посредством
продажи имеющегося жилья.
При анализе динамики предложения динамики квартир по количеству
комнат нельзя не рассмотреть и их динамику цен, что представлено на рисунке 21.
Как
показывает
рисунок,
наибольшие
цены
можно
наблюдать
на
четырехкомнатные квартиры. Стоит отметить, что в тоже время по ним
51
наблюдается и самое сильное падение по цене за 1 квадратный метр по сравнению
с другими типами (в среднем 2,3% ежеквартально).
Рисунок 21. – Динамика средний цены за 1 квадратный метр на вторичном рынке жилья
г. Орла по разным типам квартир (построено автором)
Следует отметить, что темпы снижения цены на двухкомнатные и
трехкомнатные квартиры были примерно одинаковые, т.е. 1,4% и 1,8%
соответственно. Более устойчивыми во времени оказались цены на 1 кв. метр
однокомнатных квартир. Они также падали, но менее заметно по сравнению с
остальными типами квартир - 0,8% ежеквартально
Результатом данной динамики стало то, что цены на 1 кв. метр
однокомнатной квартиры превысили цены на 1 кв. метр трехкомнатной. Кроме
того, как видно на рисунке 21, цены на разные типы квартир сильно приравнялись
друг к другу, что в целом совпадает с динамикой цен на первичном рынке. Это
говорит о том, что в целом на рынке жилой у покупателей сохраняется
устойчивый спрос на малометражное жилье, которое более доступно по доходам
среди покупателей. А изменения на вторичном рынке говорят, в настоящий
момент
рынок определяется желанием населения продавать старые, менее
вместительные квартиры, с целью приобретения новых.
Наибольший объем предложения на вторичном рынке жилья за весь
52
рассматриваемый период наблюдался по Заводскому и Советскому районам г.
Орла (рисунок 22). Их доля в разные временные интервалы составляла порядка
28,7-33,6% и 28,0-33,5% соответственно.
Рисунок 22. – Структура предложения квартир на вторичном рынке жилья г. Орла по
районам размещения (построено автором)
Более нейтральное положение было у предложения по Северному району –
порядка
19,4-22,6%
предлагаемых
на
вторичном
рынке
квартир.
По
Железнодорожному району предложение квартир незначительно и составляет
порядка 15,8-17,3% квартир от общего вторичного рынка жилья. Данная
динамика связана в основном с тем, что в последние шесть-семь лет главными
площадками для застроек были территории Советского и Заводского районов, и
квартиры, приобретенные населением пять-шесть лет назад в настоящий момент
реализуются на городском вторичном рынке жилья. Кроме того, квартиры
расположенные именно в этих районах, в силу наилучшей развитости
инфраструктуры и близости к центру города, пользуются большим спросом.
Также стоит проанализировать динамику средний цены за 1 квадратный
метр на вторичном рынке жилья г. Орла по районам размещения (рисунок 23).
Наиболее дорогие квартиры находятся в Советском районе, что объясняется тем,
что район расположен в центре города.
53
Рисунок 23. – Динамика средний цены за 1 квадратный метр на вторичном рынке жилья
г. Орла по районам размещения (построено автором)
Самые низкие цены на вторичном рынке жилья наблюдаются в Северном и
Железнодорожном районах. Основной причиной этого является удаленность от
центра города, а также более низкое качество транспортной инфраструктуры по
сравнению с центром. Заводской район, имеющий более выгодное положение по
сравнению с Северным и Железнодорожным районами, всё-таки проигрывает по
цене Советскому району главным образом потому, что здесь практически нет
жилья элитного класса. Если сравнивать с первичным рынком, то в целом
ситуация схожа, но есть заметные различия, которые проявляются в том, что цены
в Заводском районе на первичном рынке ниже чем на вторичном. Это объясняется
тем, что в Заводской районе доминирует девелоперская компания
ПАО
«Орелстрой», которая за счет высоких объемов строительства могут позволить
себе снижение цены на 1 кв. метр. В целом по всем районам города за весь
рассматриваемый период наблюдается падение цены, что соответствует общей
динамике вторичного и первичного рынка жилья г. Орла.
Таким образом, динамика предложения на вторичном рынке жилой
недвижимости г. Орла в период с первого квартала 2015 г. по второй квартал 2017
г. в среднем имела положительную динамику, результатом чего стало
параллельное падение цен на 1 квадратный метр во времени. Следует отметить,
54
что структура вторичного рынка за весь рассматриваемый период в целом имела
стабильный характер. Самый высокий удельный вес предложения заняли
однокомнатные и двухкомнатные квартиры эконом класса расположенные в
Заводском и Советском районах г. Орла, что сказалось и на их ценах.
Подводя итог всему вышесказанному, следует отметить, что за период с
2002г. по 2017 г. рынок развивался достаточно динамично. С 2002 по 2006 на
рынке доминировала первичная недвижимость, в последующем периоде до
настоящего
времени
–
вторичная.
В
то
же
время
вторичный
рынок
продемонстрировал наибольшую чувствительность к изменениям конъюнктуры
рынка, что отразилось в цене на недвижимость. Анализ показал, что в период с
2002 г. по 2016 г. вариабельность цен на первичном и вторичном рынках четкой
математической зависимости не отражает и не находит своего однозначного
статистического подтверждения. Следует отметить, что на рынке первичной и
вторичной недвижимости за период с первого квартала 2015 г. по второй квартал
2017 г. наблюдается схожая динамика: в среднем предложение растет низкими
темпами, а цена одновременно снижается. Структура предложения на обоих
сегментах рынка имела в среднем постоянный характер, т.е. наибольшее
предложение жилой недвижимости в г. Орле составляют однокомнатные и
двухкомнатные квартиры эконом-класса в Заводском и Северном районах, что
объясняется их более низкой ценой по сравнению с квартирами аналогами.
55
3
ПРОГНОЗ ДИНАМИКИ ЦЕН НА ПЕРВИЧНОМ И ВТОРИЧНОМ
РЫНКАХ ЖИЛЬЯ Г. ОРЛА НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО
МНОГОФАКТОРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
3.1 Отбор факторов для построения корреляционно-регрессионной модели
средних цен на первичном и вторичном рынках жилья г. Орла
Исходным и одновременно самым важным этапом прогнозирования цен,
как на первичном, так и на вторичном рынках жилой недвижимости является
отбор факторов, по которым будет осуществляться соответствующая оценка и
разработка прогнозной модели.
Теоретически число факторов, влияющих и определяющих динамику цен на
первичном и вторичном рынках жилья, которые можно включить в рассмотрение,
является бесконечно большой
величиной. Отбор большинства факторов
осуществляется главным образом на основе качественного анализа. Выделим две
совокупности показателей:
1. В
число
факторов
могут
входить
так
называемыебазовые
показатели,отражающие объективные различия в исходных позициях, от которых
зависят наиболее общие условия развития рынка недвижимости определенного
региона (экономико-географическое положение, природные условия и ресурсы,
численность населения и т.д.). Эти условия сложились в результате длительного
развития и в основных чертах определяют дальнейшие возможности роста или
спада жилищного рынка.
2. Кроме того, здесь могут рассматриваться показатели, способные
непосредственно
выполнять
функцию
индикаторов
текущего
состояния
жилищного рынка (цены на смежных рынках, покупательная способность рубля,
объем
инвестиций
в
основной
капитал,
доходы
населения,
доходы
консолидированных бюджетов и т.д.). В отличие от базовых показателей, они
наиболее динамичные по своей сути и подверженные изменениям в самые
короткие сроки. Необходимость учета таких показателей объясняется их
чрезвычайной важностью для изучения текущего кратко- и среднесрочного
56
состояния и оценки перспектив развития рынка жилой недвижимости.
Кроме вышеупомянутых принципов отбора показателей, необходимо
учитывать и такие требования как:
‒
доступность информации – отобранные показатели должны быть не
только формализованы и представлены в числовом виде, но они должны быть
доступны для их получения через информационные каналы органов официальной
государственной
статистики
и
ведущих
экспертных
и
аналитических
организаций;
‒
чувствительность показателей – их способность к динамичному
изменению своего значения на обозримом горизонте исследования.
Очевидно, что максимально соответствует этим двум требованиям вторая
совокупность показателей. Поэтому базовые показатели нами были сразу
исключены из наблюдения и оценки. Вместо них мы приняли к детальному
анализу более близкие по экономической сути, формальному характеру и
динамичности показатели прямого и косвенного воздействия на рыночные силы,
имеющие место быть на первичном и вторичном рынках жилья в г. Орле. При
отборе частных факторов, характеризующих динамику цен на рынке жилья,
применялись также количественные методы, позволяющие выявить и устранить
автокорреляцию между такими показателями.
Необходимо также отметить, что использование отдельных частных
показателей не позволяет получить обоснованные регрессионные оценки
динамики цен, поэтому комплексную оценку мы осуществляли по системе
показателей. Таким образом, для измерения складывающегося усредненного
уровня цен на первичном и вторичном рынках жилья была использована система
показателей, включающую в себя следующие блоки:
 блок прямых ценовых факторов предложения;
 блок прямых ценовых факторов спроса;
 блок косвенных факторов спроса;
 блок косвенных факторов предложения.
Блок прямых ценовых факторов предложения характеризует результаты
57
развития рынка жилья в целом по городу и во многом связан с его текущими
производственными возможностями. Он включает в себя:
 средние цены на первичном рынке жилья;
 средние цены на вторичном рынке жилья;
 индекс цен на строительные материалы;
 индексы цен на машины и оборудование, используемые в строительстве.
Блок прямых ценовых факторов спроса влияет на динамику средних цен на
первичном и вторичном рынках жилья через потребление необходимых товаров и
услуг, накопление капитала (сбережения населения) и включает в себя:
 индекс потребительских цен на продовольственные товары;
 индекс потребительских цен на непотребительские товары;
 индекс потребительских цен на услуги.
Блок косвенных факторов спроса формировался нами по принципу
необходимости отражения того, как на текущее развитие первичного и
вторичного рынков жилья влияет динамика численности, занятости и уровень
доходов населения. В рамках данного блока нами были выделены следующие
показатели:
 коэффициент миграционного прироста;
 уровень безработицы;
 отношение сальдо потребительских доходов и расходов к денежным
доходам.
Блок косвенных факторов предложения включил в себя факторы, которые
оказывают влияние на объемы строительства жилой недвижимости. Сюда входят
такие показатели, как:
 степень износа основных фондов в строительстве;
 число предприятий и организаций в строительстве;
 удельный вес убыточных организаций в строительстве.
По
нашему
использованию
в
мнению
такие
показатели,
качестве
самостоятельных
во-первых,
факторных
пригодны
признаков
к
при
58
проведении анализа регрессивного анализа, а во-вторых, будут способствовать
получению объективных экономико-статистических результатов. Так же в
условиях значительных различий между темпами динамики и уровнем среднего
показателя нам представляется обоснованным измерение названных выше
показателей не в абсолютных, а в относительных величинах (в среднем за
квартал, в расчете на одного жителя, по отношению к предыдущему периоду).
Необходимо отметить, что для целей нашего анализа среди прямых ценовых
факторов спроса на рынках первичной и вторичной недвижимости центральное
место занимаютсредние цены. Средние цены представлены как обобщающий
показатель экономического развития первичного и вторичного рынков жилья г.
Орла, обобщенно характеризующие процессы динамики рынка недвижимости в г.
Орле. Именно поэтому при построении многофакторной корреляционнорегрессионной модели для оценки первичного и вторичного рынков жилой
недвижимости в качестве результативного признака была выбрана именно
средняя цена.
Количественное значение факторов, определяющих развитие первичного и
вторичного рынков жилой недвижимости г. Орла представлено в Приложении 6.
Для моделирования средних цен на первичном и вторичном рынках жилья
рассматривались ежеквартальные статистические данные по г. Орлу за 2015-2017
года, что дало возможность определить и выделить 10 аналитических интервалов.
Данная выборка по результативному и факторным признакам позволяет получить
адекватную
с
математической
точки
зрения
многофакторную
модель,
позволяющую разрабатывать прогнозы на кратко- и среднесрочный периоды.
Построение
модели
требует
определить,
какая
функция
наиболее
достоверно описывает динамику цен на первичном и вторичном рынках жилья г.
Орла. Для этого мы провели анализ данного показателя за период 2015-2017 гг.
На рисунках 24 и 25 для дальнейшего прогнозирования был построен тренд по
имеющимся данным.
59
37,500
37,000
36,500
36,000
35,500
35,000
34,500
34,000
33,500
33,000
32,500
y = -281.17x + 36879
R² = 0.9188
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
квартал квартал квартал квартал квартал квартал квартал квартал квартал квартал
2015
2016
2017
Рисунок 24. – Динамика цен на первичном рынке жилья г Орла в 2015-2017 гг.
(построено автором)
Рисунок 24 позволяет заключить, что для данного временного ряда
характерна линейная зависимость, поэтому для дальнейшего моделирования
будем использовать линейную многофакторную модель.
50,000
45,000
40,000
35,000
30,000
25,000
20,000
15,000
10,000
5,000
0
y = -814.5x + 46036
R² = 0.9831
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
квартал квартал квартал квартал квартал квартал квартал квартал квартал квартал
2015
2016
2017
Рисунок 25. – Динамика цен на вторичном рынке жилья г Орла в 2015-2017 гг.
(построено автором)
В результате построения тренда на вторичном рынке жилья (рисунок 25)
было выявлено, что в данном временном ряде также наиболее ярко
60
прослеживается линейная зависимость, что будет учтено в дальнейшем
исследовании.
Далее необходимо оценить адекватность каждого из отобранных факторных
признаков оценив их автономность в динамике и внутреннюю закономерность их
движения во времени. Для этого нами были рассчитаны индивидуальные
коэффициенты автокорреляции и детерминации, которые позволяют выявить
случайно развивающиеся факторы и определить степень закономерности этого
развития. Результаты наших расчетов приведены в таблице 3.
Таблица 3. – Оценка автокорреляции и авторегрессии результативного и факторных
признаков (рассчитано и построено автором)
Наименование
фактора
1
Ед. измерения
2
Обозначение
Первичны Вторичный
й рынок
рынок
3
4
Средние цены на
первичном рынке
жилья
руб.
Y
X1
0,935
0,346
Средние цены на
вторичном рынке
жилья
руб.
X1
Y
0,981
0,941
Индекс цен на
строительные
материалы
%
X2
X2
-0,295
0,237
Индекс цен на
машины и
оборудование,
используемые в
строительстве
%
X3
X3
0,268
0,277
Индекс потреб цен
на
продовольственные
товары
%
X4
X4
0,441
0,358
Индекс потреб цен
на
непродовольственн
ые товары
%
X5
X5
0,201
0,167
Индекс
потребительских
цен на услуги
%
X6
X6
-0,663
0,698
Коэффициент
миграционного
прироста
ед.
X7
X7
-0,006
0,005
Уровень
безработицы
%
X8
X8
0,816
0,691
Коэффициент
автокорреляции
5
Коэффициент
авторегрессии
6
61
Продолжение таблицы 3
1
2
3
4
5
6
Отношение сальдо
потребительских
доходов и расходов
к денежным
доходам населения
%
X9
X9
0,884
0,745
Степень износа
основных фондов в
строительстве
%
X10
X10
0,625
0,542
Число предприятий
и организаций в
строительстве
шт.
X11
X11
0,912
0,797
Удельный вес
убыточных
организаций в
строительстве
%
X12
X12
0,953
0,810
Как видно из приведенных расчетов, признак, рассматриваемый нами в
качестве результативного (средние цены на вторичном рынке жилья) по
параметрам автокорреляции и авторегрессии является оптимальным, что
подтверждает его статистическую адекватность и уместность в модели. Прочие
же факторные признаки дают весьма разные результаты. Так, факторы,
обозначенные X2-X
7
и X10, дают крайне малые результаты, для того, чтобы
рассматриваться в качестве статистически значимых (обладающих свойствами
автономности
динамики
и
внутренней
закономерности
этой
динамики).
Положительную реакцию по соответствующим индикаторам показали только
факторы, обозначенные как X1 ,X8, X9, X11 и X12.
Для того чтобы принять окончательное решение относительно отбора
факторных признаков, включаемых в модель множественной линейной регрессии
цен на первичном и вторичном рынках жилья г. Орла, необходимо провести
корреляционный анализ всех факторов, изначально формально определенных в
качестве значимых. Так, используя программный продукт MS Excel, мы получили
матрицы коэффициентов парной корреляции, которые был приведенны в
таблицах 4 и 5.
62
Таблица 4. – Результаты корреляционного анализа результативного и факторных
признаков для первичного рынка жилья г. Орла (рассчитано и построено автором)
Y
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
Y
1,00
0,96
-0,34
0,43
0,23
0,22
0,11
0,06
0,89
0,96
0,61
0,94
-0,89
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
1,00
-0,22
0,49
0,12
0,15
0,23
0,28
0,89
0,94
0,65
0,88
-0,92
1,00
0,42
-0,33
-0,38
0,29
0,51
-0,09
-0,29
-0,05
-0,16
0,15
1,00
0,33
0,24
0,24
0,59
0,48
0,26
0,29
0,44
-0,64
1,00
0,32
0,01
-0,37
0,22
0,08
0,08
0,16
-0,13
1,00
0,15
-0,29
0,27
0,06
0,26
0,18
-0,06
1,00
0,46
0,17
0,12
0,22
0,20
-0,17
1,00
0,08
0,01
-0,05
0,06
-0,42
1,00
0,90
0,84
0,90
-0,74
1,00
0,75
0,93
-0,81
1,00
0,88
-0,56
1,00
-0,85
X12
1
Результаты парного корреляционного анализа результативного и факторных
признаков для вторичного рынка жилья г. Орла аналогичны результатам для
первичного, представленным в таблице 4, но для того, чтобы исключить
разночтение, результаты были представлены в таблице 5.
Как показал корреляционный анализ, среди рассмотренных факторов
имеются
малозначительные,
который
было
решено
исключить
из
рассмотрения.Такими факторами являются: индекс цен на строительные
материал, индекс потребительских цен на продовольственные товары, индекс
потребительских цен на непродовольственные товары, индекс потребительских
цен на услуги и коэффициент миграционного прироста. Влияние данных
факторов на результативный признак – средние цены на первичном рынке жилья
– характеризуется коэффициентами корреляции -0,034; 0,23; 0,22; 0,11 и 0,06, т.е.
наблюдается слабая степень взаимосвязи.
Следует отметить, что влияние тех же факторов на средние цены на
вторичном рынке жилья находится в пределах одного и того же уровня, т.е.
уровня слабой связи и коэффициенты корреляции для результативного фактора
(средние цены на вторичном рынке жилья) составляет соответственно -0,22; 0,16;
0,15; 0,23 и 0,28. К тому же данные факторы имели весьма низкую
автокорреляцию (-0,295; 0,441; 0,201; -0,663 и -0,006 соответственно) и
63
авторегрессию (0,237; 0,358; 0,167; 0,698 и 0,005 соответственно).
Таблица 5. – Результаты корреляционного анализа результативного и факторных
признаков для вторичного рынка жилья г. Орла (рассчитано и построено автором)
Y
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
Y
1,00
0,96
-0,22
0,49
0,16
0,15
0,23
0,28
0,89
0,94
0,65
0,88
-0,92
X1
1,00
-0,34
0,43
0,23
0,22
0,11
0,06
0,89
0,96
0,61
0,94
-0,89
X2
X3
X4
1,00
0,42 1,00
-0,40 0,26 1,00
-0,38 0,24 0,32
0,29 0,24 0,15
0,51 0,59 -0,29
-0,09 0,48 0,27
-0,29 0,26 0,06
-0,05 0,29 0,26
-0,16 0,44 0,18
0,15 -0,64 -0,06
X5
1,00
0,15
-0,29
0,27
0,06
0,26
0,18
-0,06
X6
X7
1,00
0,46 1,00
0,17 0,08
0,12 0,01
0,22 -0,05
0,20 0,06
-0,17 -0,42
X8
X9
X10
1,00
0,90
0,84
0,90
-0,74
1,00
0,75
0,93
-0,81
1,00
0,88
-0,56
X11
X12
1,00
0,85 1,00
Целый ряд факторов показал среднюю степень связи с результативным
признаком, как при анализе первичного рынка, так и при анализе вторичного
рынка, причем факторы оказались одинаковы для обоих рынков. К ним относятся:
индекс цен на машины и оборудование, используемые в строительстве и степень
износа основных фондов в строительстве. Коэффициенты парной корреляции со
средними ценами на первичном рынке жилья составляют 0,43 и 0,71
соответственно, а на вторичном рынке – 0,49 и 0,65 соответственно. Данные
факторы также были исключены нами из рассмотрения. Это решение было
подкрепленной и значением их индивидуальных коэффициентов автокорреляции
(0,268 и 0,625 соответственно) и авторегрессии (0,277 и 0,542 соответственно).
Высокий уровень парной корреляции между факторами и средними ценами
на первичном рынке жилья показали средние цены на вторичном рынке жилья,
уровень безработицы, отношение сальдо потребительских доходов и расходов к
денежным доходам населения, число предприятий и организаций в строительстве
и удельный вес убыточных организаций в строительстве. Та же самая группа
факторов показала сильную корреляционную связь и со средними ценами на
вторичном рынке жилья. Стоит отметить только то, что во втором случае в
64
данной группе факторов средние цены на вторичном рынке поменялись ролями со
средними цены на первичном рынке, т.е. из объясняющей переменной в
объясняемую. В обоих случаях данные факторы имеют значения коэффициента
парной корреляции по модулю не ниже 0,9 и демонстрируют сильную связь с
результативным признаком. Кроме того, их автокоррелируемость и авторегрессия
не опускаются ниже 0,8, что свидетельствует об их статистической уместности
при построении модели динамики средних цен на первичном и на вторичном
рынках г. Орла.
Таким образом, в настоящий момент времени цены на первичном и на
вторичном рынках жилья г. Орла в основном зависят от средних цен на обоих
рынках, от занятости и доходов населения г. Орла, а также от показателя числа и
доходности строительных организаций.
3.2 Построение множественной корреляционно-регрессионной модели
динамики цен на первичном и вторичном рынках недвижимости г. Орла
Для построения соответствующей экономико-статистической модели по
отобранным факторам нами был использован такой программный продукт, как
MSExcel, который позволяет строить линейные многомерные математические
модели по имеющимся табличным данным.
Для расчета параметров линейного уравнения множественной регрессии для
первичного рынка жилья мы воспользовались инструментом анализа данных
«Регрессия» и получили результаты, приведенные в таблице 6.
Таблица 6. – Результаты расчета регрессионной модели динамики цен на первичном
рынке жилой недвижимости г. Орла (рассчитано и построено автором)
Элементы модели
Y
X1
X8
X9
X11
X12
Коэффициенты
-77531,80
0,01
152,36
2702,03
-4,18
716,82
Стандартная
ошибка
59396,61
0,22
288,68
1647,07
14,83
1110,27
tстатистика
-1,31
2,81
2,79
3,11
-2,83
3,12
P-значение
0,26
0,98
0,63
0,18
0,79
0,55
По результатам регрессионных вычислений нами была составлено
65
уравнение множественной регрессии, описывающие зависимость цен на
первичном рынке жилья от ряда факторов:
~
Y = 0,01 ∗ X1 + 152,36 ∗ X8 + 2702,03 ∗ X9 − 4,18 ∗ X11 + 716,82 ∗ X12 − 77531,80.
Полученное уравнение множественной регрессии позволяет сделать
следующий вывод:
‒
при
увеличении
средней
цены
на
первичном
рынке
жилой
недвижимости г. Орла на 1%, усредненная цена одного квадратного метра на
вторичном рынке жилья г. Орла увеличится на 0,01 руб. (при условии
неизменности прочих факторов);
 при увеличении уровня безработицы на 1%, усредненная цена одного
квадратного метра на первичном рынке жилья г. Орла увеличится на 152,36 руб.
(при условии неизменности прочих факторов);
 при увеличении коэффициента доходности населения, отражающего
соотношение чистого излишка к сумме доходов и расходов населения, на 1%,
усредненная цена одного квадратного метра на первичном рынке жилья г. Орла
увеличится на 2702,03 руб. (при условии неизменности прочих факторов);
 при увеличении числа предприятий и организаций в строительстве на 1
шт., результативный признак уменьшится на 4,18 руб. (при условии неизменности
прочих факторов);
 при увеличении удельного веса числа убыточных предприятий в
строительстве на 1%, результативный признак увеличится на 716,82 руб. (при
условии неизменности прочих факторов).
Каждая из этих зависимостей может получить не только математическое
обоснование, но и экономико-институциональное обоснование. Так, первая
зависимость связана с тем, что строительные компании при определении цен на
квартиры ориентируются на динамику цен на вторичном рынке. Это служит
своего рода индикатором, позволяющим определить движение курсовой
стоимости цен жилой недвижимости на рынке г. Орла в целом. Рост безработицы
66
является причиной инфляции, ощущая которую, строительные компании будут
поднимать цены, более того на фоне сокращения платежеспособного спроса
рынок будет реагировать на финансовые изменения путем перенаправления
средств в долгосрочные ликвидные вложения, которыми на начальном этапе
экономического спада являются жилые объекты. Суть положительного влияния
роста чистого дохода населения на рост цен очевиден по определению и не
требует особых разъяснений, однако отметим, что здесь причинами такого
взаимодействия факторного и результативного признака будут, во-первых, те же
самые инфляционные ожидания, а, во-вторых, оценка рынка продавцами как
более платежеспособного. Рост количества строительных предприятий и
организаций оказывает отрицательное влияние на рост цены на первичном рынке
жилья, потому что усиление конкуренции будет служить первопричиной
снижения цен на нем. В то же время увеличение количества убыточных
предприятий и организаций в сфере жилищного строительства оказывает
положительное влияние на цены, что может быть связано с тем, что компании
пытаются перекрыть свои убытки за счет повышения цен на жилье.
Для расчета параметров линейного уравнения множественной регрессии для
вторичного рынка жилья мытакже, как и ранее, воспользовались инструментом
анализа данных «Регрессия» и получили результаты, приведенные в таблице 7.
Таблица 7. – Результаты расчета регрессионной модели динамики цен на вторичном
рынке жилой недвижимости г. Орла (рассчитано и построено автором)
Элементы модели
Y
X1
X8
X9
X11
X12
Коэффициенты
Стандартная
ошибка
-115978,71
0,04
833,26
4573,12
151103,32
1,14
539,05
4289,67
-40,44
960,26
27,54
2618,59
tстатистика
-0,77
2,79
2,93
3,14
-3,08
3,47
P-значение
0,49
0,98
0,20
0,35
0,22
0,73
Исходя из полученных регрессионных вычислений, было составлено
уравнение множественной регрессии, которое описывает зависимость цен на
вторичном рынке жилья от ряда факторов:
67
~
Y = 0,04 ∗ X1 + 833,26 ∗ X8 + 4573,12 ∗ X9 − 40,44 ∗ X11 + 960,26 ∗ X12 − 115978,71
Полученное уравнение множественной регрессии позволяет сделать
следующий вывод:
‒
при
увеличении
средней
цены
на
вторичном
рынке
жилой
недвижимости г. Орла на 1%, усредненная цена одного квадратного метра на
вторичном рынке жилья г. Орла увеличится на 0,04 руб. (при условии
неизменности прочих факторов);
 при увеличении уровня безработицы на 1%, усредненная цена одного
квадратного метра на вторичном рынке жилья г. Орла увеличится на 833,26 руб.
(при условии неизменности прочих факторов);
 при увеличении коэффициента доходности населения, отражающего
соотношение чистого излишка к сумме доходов и расходов населения, на 1%,
усредненная цена одного квадратного метра на вторичном рынке жилья г. Орла
увеличится на 4573,12 руб. (при условии неизменности прочих факторов);
 при увеличении числа предприятий и организаций в строительстве на 1
шт., результативный признак уменьшится на 40,44 руб. (при условии
неизменности прочих факторов);
 при увеличении удельного веса числа убыточных предприятий в
строительстве на 1%, результативный признак увеличится на 960,26 руб. (при
условии неизменности прочих факторов).
Данные зависимости носят экономико-институциональное обоснование.
Продавцы квартир на вторичном рынке жилья, вероятней всего, при установлении
цены на квартиры зачастую ориентируются не только на квартиры вторичного
рынка, но и первичного, к примеру, если продавец вторичного жилья продает
жилье рядом с новостройкой. Повышение безработицы приводит к инфляции и
инфляционным ожиданиям, в результате чего цены на жилье начинают расти.
Положительное влияние роста чистого дохода на повышение цен на вторичное
жилье достаточно логично. Чем больше доходы населения, тем выше спрос и тем
68
выше цена на жилую недвижимость ввиду ограниченности предложения. Рост
количества строительных предприятий и организаций оказывает отрицательное
влияние на рост цены на вторичном рынке жилья, т.к. усиление конкуренции на
рынке будет служить первопричиной снижения цен на нем, что, в свою очередь,
послужит причиной снижения
конкурентоспособности
по цене квартир,
реализуемых на вторичном рынке. По этой же причине удельный вес убыточных
предприятий и организаций в сфере жилищного строительства взаимодействует с
динамикой цен на вторичном рынке жилья. Увеличение количества убыточных
предприятий и организаций в сфере жилищного строительства оказывает
положительное влияние на цены. Это может быть связано с тем, что компаниизастройщики пытаются перекрыть свои убытки за счет повышения цен на жилье в
новостройках, в то же время, продавцы на вторичном рынке видят эту тенденцию
и в ответ поднимают цены наравне с застройщиками.
Далее для моделей первичного и вторичного рынков целесообразно
проанализировать влияние каждого из вошедших в экономико-статистическую
модель факторов на зависимую переменную. Учитывая, что коэффициенты
«условно чистой» регрессии, приведенные в предыдущем параграфе настоящей
работы, невозможно использовать для непосредственной оценки влияния
факторов на зависимую переменную из-за различия единиц измерения, нами были
исчислены соответствующие стандартизированные коэффициенты регрессии (βкоэффициенты). Для модели первичного рынка мы получили следующие
результаты:
1 = 0,01 ∗
2487,14
888,09
= 0,0197;
0,95
8 = 152,36 ∗ 888,09 = 0,1627;
0,18
9 = 2702,03 ∗ 888,09 = 0,5541;
19,70
11 = −4,18 ∗ 888,09 = −0,0926;
0,27
12 = 716,82 ∗ 888,09 = 0,2158.
По рассчитанным значениям можно ранжировать факторы по силе их
воздействия на результат. Таким образом, наибольшее влияние на величину цены
69
за квадратный метр на первичном рынке жилья г. Орла оказывает чистое
превышение доходов населения над их расходами, далее в порядке убывания
следуют: удельный вес убыточных предприятий и организаций, работающих в
строительстве, уровень безработицы, число предприятий и организаций в
строительстве и на последнем месте идет средняя цена на вторичном рынке
жилой недвижимости.
Кроме того, нами были рассчитаны средние коэффициенты эластичности (екоэффициенты), результаты которых приведены ниже:
41556,20
1 = 0,01 ∗ 35332,70 = 0,0083;
4,17
8 = 152,36 ∗ 35332,70 = 0,0180;
37,58
9 = 2702,03 ∗ 35332,70 = 2,8735;
947,60
11 = −4,18 ∗ 35332,70 = −0,1121;
20,04
12 = 716,82 ∗ 35332,70 = 0,4066.
Рассчитанные коэффициенты подтверждают сделанные ранее выводы о
силе влияния факторов на среднюю цену жилья на первичном рынке.
Из этого следует, что при изменении соответствующих факторных
признаков на 1% пункт от своего среднего значения, результативный признак –
средняя цена квадратного метра на первичном рынке жилья г. Орла – изменится
соответственно на 0,0083% при изменении уровня стоимости средней цены на
вторичном рынке жилья, на 0,0180% при изменении уровня безработицы, на
2,8735% при изменении отношения сальдо потребительских доходов и расходов к
денежным доходам, на 0,1121% при изменении числа предприятий и организаций
в строительстве, на 0,4066% при изменении удельного веса убыточных
строительных предприятий и организаций.
Кроме
того
были
рассчитаны
стандартизированные
регрессии (β-коэффициенты) для вторичного рынка жилья:
888,09
1 = 0,04 ∗ 2487,14 = 0,0131;
0,94
8 = 833,26 ∗ 2487,14 = 0,3179;
коэффициенты
70
0,18
9 = 4573,12 ∗ 2487,14 = 0,3349;
19,70
11 = −40,44 ∗ 2487,14 = −0,3202;
0,27
12 = 960,26 ∗ 2487,14 = 0,1032.
Полученные результаты были проранжированыв порядке убывания по
степени важности:чистое превышение доходов населения над их расходами,
число предприятий и организаций в строительстве, уровень безработицы,
удельный
вес
убыточных
предприятий
и
организаций,
работающих
в
строительстве, и на последнем месте идет средняя цена на первичном рынке
жилой недвижимости.
Также были рассчитаны следующиесредние коэффициенты эластичности
(е-коэффициенты) для вторичного рынка жилья:
35332,70
e1 = 0,04 ∗ 41556,20 = 0,0312;
4,17
e8 = 833,26 ∗ 41556,20 = 0,0836;
37,58
e9 = 4573,12 ∗ 41556,20 = 4,1350;
947,60
e11 = −40,44 ∗ 41556,20 = −0,9221;
20,04
e11 = −40,44 ∗ 41556,20 = 0,4631.;
Рассчитанные коэффициенты в целом подтверждают сделанные ранее
выводы о силе влияния факторов на среднюю цену жилья на вторичном рынке.
В результате можно сделать вывод, что при изменении соответствующих
факторных признаков на 1% пункт от своего среднего значения, средняя цена
квадратного метра на вторичном рынке жилья г. Орла – изменится соответственно
на 0,0312% при изменении уровня стоимости средней цены на вторичном рынке
жилья, на 0,0836% при изменении уровня безработицы, на 4,1350% при
изменении отношения сальдо потребительских доходов и расходов к денежным
доходам, на 0,9221% при изменении числа предприятий и организаций в
строительстве,
на
0,4631%
при
изменении
удельного
веса
убыточных
строительных предприятий и организаций.
Степень совместного влияния факторов на результативный признак
71
необходимо оценивать с помощью коэффициента множественной корреляции.
Значение коэффициента множественной корреляции, рассчитанного с помощью
программного продукта MS Excel, представлено в таблице 8.
Таблица 8. – Результаты расчета коэффициентов множественно корреляции факторов,
формирующих модель множественной регрессии цен на первичном и на вторичном рынках
жилья г. Орла (рассчитано и построено автором)
Значение
Наименование показателя первичный вторичный
рынок
рынок
жилья
жилья
Множественный R
0,979
0,976
R-квадрат
0,959
0,963
Нормированный R-квадрат
0,908
0,939
Стандартная ошибка
268,951
613,715
Наблюдения
10,000
10,000
Результаты расчетов для первичного рынка демонстрируют следующие
результаты. Коэффициент множественной
показывает
сильную
степень
связи
корреляции
между
(R) равный 0,979
факторными
признаками
и
результативным. Коэффициент множественной детерминации (R2) равный 0,959
показывает, что изменение динамики средних цен на первичном рынке на 95,9%
обусловлено рассматриваемыми факторными признаками.
Результаты для вторичного рынка также показывают высокую степень связи
между факторными и результативными признаками. Признаки, включенные в
множественную регрессию, предположительно объясняют 96,3% результативного
признака.
Целесообразно провести проверку значимости полученного уравнения
регрессии
на
основе
F-критерия
Фишера.
Результаты
соответствующих
проведенных в MS Excel расчетов представлены в таблицах9 и 10.
Согласно полученным расчетам Fфакт = 18,82. По таблице значений критерия
Фишера (F-критерия) для уровня значимости p = 0,05, заданного нами
пропостроении модели, и числа степеней свободы, равного 5 Fтабл=6,26.
72
Таблица 9. – Результаты расчета показателей оценки соответствия полученной модели
множественной регрессии цен на первичном рынке жилья г. Орла F-критерию Фишера
(рассчитано и построено автором)
Наименование
df
SS
MS
F
Значимость F
показателя
Регрессия
Остаток
Итого
5
4
9
6809066
289339,6
7098406
1361813
72334,9
18,8265
0,006975
Поскольку Fрасч>Fтабл, уравнение регрессии следует признать адекватным.
Следовательно,
полученное
значение
коэффициента
множественной
детерминации не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных
факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и
показателя тесноты связи.
Таблица 10. – Результаты расчета показателей оценки соответствия полученной модели
множественной регрессии цен на вторичном рынке жилья г. Орла F-критерию Фишера
(рассчитано и построено автором)
Наименование
df
SS
MS
F
Значимость F
показателя
Регрессия
Остаток
Итого
5
4
9
54166082,81
1506582,79
55672665,60
10833216,56
376645,70
28,76
0,00
Согласно расчетам, представленным в таблице 10, Fфакт = 28,76. По таблице
значений критерия Фишера Fтабл=6,26. Поскольку Fрасч>Fтабл, уравнение регрессии
является адекватным. Другими словами, полученныерезультаты коэффициента
множественной
детерминации
сформировались
под
влиянием
значимых
факторов.
Значимость каждого коэффициента, стоящего перед соответствующими
факторами в моделях множественной регрессии цен на первичном и на вторичном
рынках жилья г. Орла, можно оценить с использованием t-критерия Стьюдента.
Так, расчетные значения t-критерия приведены еще в таблицах 6 и 7.
Табличное значение t-критерия при 5% уровне значимости и соответствующих
степенях свободы составляет 2,776. Так как │tрасч│ >tтабл, то коэффициенты при
73
Х1, Х8, Х9, Х11 и Х12существенны (значимы). Следовательно, значимы и факторы,
включенные нами в полученное уравнение регрессии.
Таким
образом,
регрессионные
полученные
модели,
многофакторные
описывающие
корреляционно-
зависимость
показателей,
характеризующих тенденции в динамике цены квадратного метра на первичном и
вторичном рынках жилья г. Орла, являются статистически значимыми и могут
иметь
дальнейшее
применение
для
моделирования,
планирования
и
прогнозирования в масштабах рассматриваемой территории.
Прогнозирование тенденций развития средних цен на первичном и
3.3
вторичном рынках жилья г. Орла на краткосрочную и среднесрочную
перспективу
Для прогнозирования динамики цен на первичном и вторичном рынках
жилья
г.
Орла
мы
использовали
корреляционно-регрессионные
модели,
полученные при изучении влияния факторов, подробно описанных в предыдущем
параграфе настоящей работы.Так, для определения прогнозных значений
результативных
признаков
в
обеих
моделях
первоначально
необходимо
рассчитать статистическое прогнозное значение факторных признаков, которые
мы произвели методом экстраполяции соответствующих поквартальных рядов
динамики за период 2015-2017 гг. Индивидуальные модели линейной регрессии, а
также оценка их статистической адекватности (детерминации), необходимые для
получения реальных числовых прогнозов по факторным признакам, приведены в
таблице 11.
Как видно, все факторы могут быть описаны моделью линейной регрессии,
о чем свидетельствует достаточно высокое значение коэффициента детерминации
по каждому из них. При этом наименьшее влияние случайного фактора на
динамику во времени имеет средняя цена вторичном рынке жилой недвижимости
(только 1,7% его развития зависит от влияния внешних факторов), а наибольшее –
уровень
безработицы
тенденцией).
(23,8%
его
динамики
определяются
нелинейной
74
Таблица 11. – Результаты регрессионной оценки факторных признаков, влияющих на
динамику цен на первичном и вторичном рынках жилья г. Орла в 2015-2017 гг. (рассчитано и
построено автором)
Факторный признак
Средняя цена на вторичном
рынке жилой недвижимости–
(Х1 для модели первичного
рынка)
Средняя цена на первичном
рынке жилой недвижимости
(Х1 для модели вторичного
рынка)
Уровень безработицы – (Х8)
Отношение сальдо
потребительских доходов и
расходов к денежным доходам
– (Х9)
Число предприятий и
организаций в строительстве –
(Х11);
Удельный вес убыточных
организаций в строительстве –
(Х12)
Уравнение тренда
Коэффициент детерминации
модели линейной регрессии
~
X 1 = -814,5x + 46036
0,983
~
X 1 = -281,17x + 36879
0,919
~
X 8 = -0,2735x + 5,6748
0,762
~
X 9 = -0,055x + 37,878
0,836
~
X 11 = 5,7212x + 916,13
0,774
~
X 12 = -0,0841x + 20,505
0,908
Для расчета точного форматизированного прогноза цен на первичном и
вторичном рынках жилья г. Орла на краткосрочную (на третий квартал 2017 г.) и
среднесрочную (на четвертый квартал 2017 г.) перспективы, мы определили
значение данных факторов на те же периоды. Соответствующие расчеты
приведены в таблице 12.
Таблица 12. – Результаты прогнозной оценки факторных признаков, влияющих на
динамику цен на первичном и вторичном рынках жилья г. Орла (рассчитано и построено
автором)
Прогнозные значения
факторных признаков
Факторный признак
на третий
на четвертый
квартал 2017 г. квартал 2017 г.
1
2
3
Средняя цена на вторичном рынке жилой
недвижимости (Х1 для модели первичного рынка)
37076,50
36262,00
Средняя цена на первичном рынке жилой
33786,10
33504,90
недвижимости (Х1 для модели вторичного рынка)
Уровень безработицы – (Х8)
2,70
2,40
Отношение сальдо потребительских доходов и
37,30
37,20
расходов к денежным доходам – (Х9)
75
Продолжение таблицы 12
1
Число предприятий и организаций в строительстве –
(Х11);
Удельный вес убыточных организаций в строительстве
– (Х12)
2
3
979,00
984,00
19,60
19,40
Подставим рассчитанные прогнозные значения факторных признаков в
построенную многофакторную линейную модель для первичного рынка и
получим следующие результаты:
~ расч
Y III кв.2017 = 33993;
~ расч
Y IV кв.2017 = 33505.
В то же время для многофакторной линейной модели вторичного рынка
были получены следующие результаты:
~ расч
Y III кв.2017 = 37430;
~ расч
Y IV кв.2017 = 36317.
Логика полноценного экономического прогноза требует определения не
только определения одного (базового) значения изучаемого признака, но и
получения его интервальных значений, позволяющих учесть влияние случайных
событий и независимых колебаний. При этом верхнее и нижнее значения
полученного интервала будут обозначать прогнозные оценки оптимистического и
пессимистического вариантов развития изучаемого признака (в нашем случае цен
на первичном и на вторичном рынках г. Орла). Для целей построения
интервального прогноза цен на первичном и на вторичном рынках жилья г. Орла
мы воспользовались правилом трех сигм, согласно которому колеблемость
признака можно оценить по следующей формуле:
X~
где
i
t



~
 t αSX~ t  X ПРОГНОЗ  X it  t αSX~ t ;
(4)
~
Xit – выровненное прогнозное значениеi-го признака;
t α – коэффициент доверия по распределению Стьюдента при уровне значимости  ;
SX~ t – остаточное среднее квадратическое отклонение от тренда, скорректированного по
числу степеней свободы.
76
По таблице критических точек распределения Стьюдента значение t α для
нашего количества переменных в анализируемом временном ряду (k=10) и
изначально заданном нами уровне значимости в 95% равно 2,23. Остаточное
скорректированное среднеквадратическое отклонение от тренда SX~ по каждой
t
факторной переменно равно:
 по среднему уровню цен на вторичном рынке жилой недвижимости
(Х1 для модели первичного рынка) - 2487,14;
 по среднему уровню цен на первичном рынке жилой недвижимости
(Х1 для модели вторичного рынка) - 888,09;
 по уровню безработицы (Х8) – 0,95;
 по отношению сальдо потребительских доходов и расходов к
денежным доходам населения (Х9) – 0,18;
 по числу предприятий и организаций в строительстве (Х11) – 19,69;
 по удельному весу убыточных организаций в строительстве (Х12) –
0,27.
Расчет лаговых прогнозных значений по факторным признакам приведен в
таблице 13.
Таблица 13. – Результаты прогнозной оценки факторных признаков, влияющих на
динамику цен на первичном и вторичном рынках жилья г. Орла, с учетом правила трех сигм
(рассчитано и построено автором)
Факторный признак
1
Средняя цена на вторичном рынке жилой
недвижимости (Х1 для модели первичного
рынка)
Средняя цена на первичном рынке жилой
недвижимости (Х1 для модели вторичного
рынка)
Уровень безработицы – (Х8)
Отношение сальдо потребительских доходов
и расходов к денежным доходам – (Х9)
Прогнозные значения факторных признаков
на третий квартал
на четвертый квартал
2017 г.
2017 г.
пессимист оптимисти пессимист оптимисти
ический
ческий
ический
ческий
прогноз
прогноз
прогноз
прогноз
2
3
4
5
36705,74
37439,12
35899,38
36624,62
33448,24
2,67
34121,15
2,72
33169,85
2,38
33839,95
2,42
36,93
37,67
36,83
37,57
77
Продолжение таблицы 13
1
Число предприятий и организаций в
строительстве – (Х11);
Удельный вес убыточных организаций в
строительстве – (Х12)
2
3
4
5
988,84
969,21
993,84
974,16
19,40
19,79
19,21
19,59
Для получения лаговых прогнозных оценок результативного фактора Y
(средние цены на вторичном рынке жилья г. Орла) по полученной нами модели
множественной регрессии, мы подставили в нее найденные лаговые прогнозные
значения факторов и полученные результаты систематизировали в таблицу 14.
Полученные результаты позволяют сделать вывод, что при условии
сохранения существующих тенденций в периоды прогнозирования (т.е. в третьем
и четвертом кварталах 2017 г.), средние цены на первичном рынке жилья г. Орла
снизятся и составят не менее 32796 руб. и не более 35185 руб. в третьем квартале
2017 г. и в четвертом квартале того же года будут находиться в пределах от 32312
руб. до 34697 руб.
Таблица 14. – Результаты инвариантной прогнозной оценки динамики средних цен на
вторичном рынке жилья г. Орла на кратко и среднесрочную перспективу под воздействием ряда
факторов (рассчитано и построено автором)
Результативный
признак
~
Yпессим
~
Yрасч
~
Yоптимист
Прогнозные значения результативного признака
первичный рынок жилья
вторичный рынок жилья
на третий квартал
на четвертый
на третий квартал
на четвертый
2017 г.
квартал 2017 г.
2017 г.
квартал 2017 г.
32796
32312
35102
33998
33993
33505
37430
36317
35185
34697
39740
38636
На вторичном рынке жилья г. Орла предполагается снижение цен на жилье,
как и на первичном рынке. В третьем квартале 2017 г. цены будут находиться в
диапазоне от 35102 руб. до 39740 руб., а в четвертом квартале 2017 г. диапазон
составит от 33998 руб. до 38636 руб.
Учитывая
наличие
колеблемости,
обусловленную
большим
числом
неучтенных нами как формальных, так и институциональных факторов,
оказывающих влияние на динамику цен на первичном и на вторичном рынках
78
жилой недвижимости, мы все равно получили достаточно статистически плотные
результаты. Так, коэффициент вариации, отражающий разброс изучаемого нами
результативного признака, по третьему кварталу 2017 г. для первичного и
вторичного рынка составляет всего 3,51% и 6,19% соответственно, а по
четвертому кварталу – 3,55% и 6,38% соответственно. Это позволяет определить
полученные нами результаты в качестве прогноза, обладающего достаточно
высоким уровнем надежности.
Таким образом, результатом прогнозирования тенденций развития средних
цен на первичном и вторичном рынках жилья г. Орла на краткосрочную и
среднесрочную перспективу стало то, что на обоих рынках предполагается
снижение цены. Средние цены на первичном рынке жилья г. Орла снизятся и
составят не менее 32796 руб. и не более 35185 руб. в третьем квартале 2017 г. и в
четвертом квартале того же года будут находиться в пределах от 32312 руб. до
34697 руб. На вторичном рынке жилья г. Орла в третьем квартале 2017 г. цены
будут находиться в диапазоне от 35102 руб. до 39740 руб., а в четвертом квартале
2017 г. диапазон составит от 33998 руб. до 38636 руб.
Подводя итог всему выше сказанному, следует отметить, что построенная
экономико-статистическая модель обладает хорошим уровнем надежности и
прогнозные варианты, полученные на ее основе, обладают высокой степенью
достоверности. При этом, если рассматривать первичный и вторичный рынки
недвижимости г. Орла в качестве объекта инвестиций, то инвесторам следует
быть осторожными, т.к. согласно результатам, в краткосрочном и среднесрочном
периодах цены на жилье в г. Орле будут падать. В тоже время, как показывает
наша модель, государственные органы могут воздействовать на средние цены
первичного и вторичного рынка путем повышения занятости населения города и
уровня его доходности, параллельно сдерживая рост числа строительных
организаций и четко регламентируя уровень их доходности.
79
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Как объект экономических отношений, жилая недвижимость является
многомерным явлением, сочетающим в себе различные гражданско-правовые
характеристики. Жилая недвижимость в роли объекта рыночных операций
содержит в себе два основных свойства: типология жилого помещения и право
собственности
на
него.
Следует
отметить,
что
жилая
недвижимость
подразделяется на два основных вида: первичная и вторичная. Рынок первичной
недвижимости включает в себя операции со вновь созданными объектами, а
рынок вторичной недвижимости – операции с недвижимостью, находящимися в
эксплуатации и связанные с перепродажей или с другими формами перехода
поступивших на рынок объектов от одного владельца к другому.
Рынок жилой недвижимости как экономическое пространство представляет
собой взаимодействие участников этого рынка по поводу объектов жилой
недвижимости в рамках некоторой инфраструктуры. Состояние рынка жилой
недвижимости
определяется
значениями
его
основных
параметров,
изменяющихся под воздействием внутренних и внешних факторов и образующих
устойчивые соотношения (пропорции). Внутренними факторами признаются те,
которые, направленны на совокупный результат деятельности различных
экономических субъектов на жилищном рынке. Внешние факторы представляют
собой результат взаимодействия субъектов жилищного рынка с другими
секторами экономики и влияния государственного регулирования.
Главная цель рыночных исследований заключается в определении условий,
при которых обеспечивается максимальное удовлетворение спроса населения в
жилье, и, при которых создаются предпосылки для эффективного сбыта объектов
рынка жилой недвижимости. Исходя из этого, первоочередной задачей изучения
рынка является анализ конъюнктуры рынка. Важным параметром при оценке
рынка жилья является также изучение уровня цен, анализе его интенсивности и
вариабельности. Для изучения уровня цен на рынке жилья могут быть
использованы различные направления: изучение фактических цен, рассмотрение
80
ценовых альтернатив, исследование степени воздействия государства на цены и
определение степени удовлетворенности потребителей складывающимися ценами
и др.
В результате анализа рынка жилой недвижимости г. Орла было выявлено,
что за период с 2002 г. по 2017 г. рынок развивался достаточно динамично. На
период с 2002 г по 2006 г. на рынке имело место доминирование в цене первичной
недвижимости над вторичной, а в последующем же периоде до настоящего
времени их роли поменялись, и недвижимость на вторичной рынке стала дороже
чем на первичном. В ходе исследования было выявлено, что вторичный рынок
имеет наибольшую чувствительность к изменениям конъюнктуры рынка, что
отразилось в цене жилья на данном рынке.
Анализ показал, что в период с 2002 г. по 2016 г. вариабельность цен на
первичном и вторичном рынках четкой математической зависимости не отражает
и не находит своего однозначного статистического подтверждения.
В результате исследования рынка первичной и вторичной недвижимости за
период с первого квартала 2015 г. по второй квартал 2017 г. было выявлено, что
на обоих рынках наблюдается схожая динамика: снижение спроса и падение цен
на недвижимость.
Как показал анализ, в среднем структура предложения на обоих сегментах
рынка имела постоянный характер. Наиболее распространенными квартирами в г.
Орле являются однокомнатные и двухкомнатные квартиры эконом-класса в
Заводском и Северном районах, что объясняется их более низкой ценой по
сравнению с квартирами аналогами.
В
результате
анализа
факторов
для
построения
корреляционно-
регрессионной модели средних цен на первичном и вторичном рынках жилья г.
Орла было выявлено, что сильное влияние на цены оказывают средние цен на
обоих из рынков, уровень занятости и доходов населения г. Орла, а также
количество и доходность строительных организаций.
Построенные многофакторные корреляционно-регрессионные модели для
каждого из рынков оказались статистически значимыми, что легло в основу
81
прогноза цен
на жилую недвижимость г. Орла на краткосрочную и
среднесрочную перспективу. Было установлено, что в ближайшее полугодие
средние цены на жилую недвижимость первичного и вторичного рынков будут
падать, поэтому потенциальным инвесторам следует быть осторожными, если они
собираются сделать инвестиции на данном рынке. Как показывают построенные
корреляционно-регрессионные
модели,
государственные
органы
могут
воздействовать на средние цены первичного и вторичного рынка путем снижения
уровня безработицы и повышения уровня доходов населения, параллельно
сдерживая рост числа строительных организаций и четко регламентируя уровень
их доходности.
82
Аннотация
В первой главе кратко рассмотрены основные понятия и виды объектов
рынка жилой недвижимости, определены элементы, механизм и факторы рынка
недвижимости, определены методы оценки состояния и динамики цен на рынке
жилой недвижимости.
В рамках второй главы проведен комплексный анализ тенденций развития
рынка жилой недвижимости: проведена оценка общих закономерностей развития
рынка жилой недвижимости г. Орла, состава, структуры, динамики предложения
на первичном и вторичном рынках жилой недвижимости г. Орла.
Третья глава является прогноз ценовой динамики на первичном и
вторичном
рынках
жилья
города
Орла
на
основе
статистического
многофакторного моделирования. На основе выбранных факторов построена
множественная
корреляционно-регрессионная
модель
динамики
цен
на
первичном и вторичном рынках недвижимости города Орла, после чего был
сделан прогноз тенденций развития средних цен на первичном и вторичном
рынках недвижимости города Орла на краткосрочную и среднесрочную
перспективу.
В
заключение
представлены
основные
выводы
по
результатам,
полученным в процессе написания работы.
Содержание работы составляет 73 страницы основного текста, включая 14
таблиц, 25 рисунков и 6 приложений. Библиография включает 63 источника.
Ключевые
слова:
рынок
недвижимости,
первичный
рынок
жилья,
вторичный рынок жилья, цены на жилую недвижимость, прогноз цен на жилье.
83
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Алексеев, В.А. Регистрация прав на недвижимость: учебник для вузов /
В.А. Алексеев. - М.: Проспект, 2001. – 476 с.
2. Аналитические данные по динамике рынка жилья г. Орла за 2010-2016
гг. // Официальный сайт портала «Росриэлт». [Электронный ресурс] – Режим
доступа: http://www.rosrealt.ru/Orel/cena. – Дата доступа: 08.05.2017
3. Асаул, А.Н. Экономика недвижимости: учебник для вузов / А.Н. Асаул. СПб: Питер, 2008. – 240 с.
4. Асаул, А.Н. Формирование и оценка эффективности организационной
структуры
управления
в
компаниях
инвестиционно-строительной
сферы:
монография / А.Н. Асаул, Н.А. Асаул, А.В. Симонов; под общей ред. А.Н. Асаула.
- СПб.: ГАСУ, 2009. – 230 с.
5. Афонасова, М.А. Экономика недвижимости: учебник для вузов / М.А.
Афонасова. - Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования,
2005. – 45 с.
6. Баканов, М.И. Теория экономического анализа: учебник / М.И. Баканов,
М.В. Мельник, А.Д. Шеремет; под общей ред. М.И. Баканова. - М.: Финансы и
статистика, 2008. – 536 с.
7. Балабанов, И.Т. Экономика недвижимости: учебное пособие / И.Т.
Балабанов. - СПб: Питер, 2000. – 206 с.
8. Белокрылова,
О.С.
Экономика
недвижимости:
учебник
/
О.С.
Белокрылова. - М.: Феникс, 2009. – 384 с.
9. Боровкова В.А. Экономика недвижимости: учебник для вузов / В.А.
Боровкова. - СПб: Питер, 2007. – 416 с.
10. Бузырев, В.В., Экономика жилищной сферы: учебное пособие / В.В.
Бузырев, В.С. Чекалин; под общей ред. В.В. Бузырева. - М.: ИНФРА-М, 2001. –
256 с.
84
11. Булаенко, Д.В. Принципы, методы и современные направления в
анализе рынка жилой недвижимости / Д.В. Булаенко // Технологический аудит и
резервы производства. – 2014. - №5. – С. 47-49.
12. Булаенко, Д.В. Метод структурной идентификации многофакторной
модели цены на жилую недвижимость / Д.В. Булаенко, О.И. Синельникова //
Научные ведомости Белгородского государственного университета. - 2013. - №
15. – С. 201-210.
13. Горемыкин, В.А. Экономика недвижимости: учебник для вузов / В.А.
Горемыкин. - М.: Инфра-М, 2008. – 537 с.
14. Гражданский Кодекс РФ. Части 1,2,3,4: офиц. текст по состоянию на 15
июня 2017 г. - М.: Проспект, 2017. – 624 с.
15. Грибовский, C.B. Оценка стоимости недвижимости: учебное пособие /
С.В. Грибовский. - М: Маросейка, 2009. – 432 с.
16. Грибовский,
C.B.
Математические
методы
оценки
стоимости
недвижимого имущества: учебное пособие / С.В. Грибовский, С.А. Сивец, И.А.
Левыкина; под ред. С.В. Грибовского, М.А. Федотовой. - М.: Финансы и
статистика, 2008. – 368 с.
17. Гриненко, С.В. Экономика недвижимости: учебник для вузов / С.В.
Гриненко. - Таганрог: ТРТУ, 2004. – 350 с.
18. Грязнова, А.Г. Оценка недвижимости: учебник / А.Г. Грязнова, М.А.
Федотова; под общей ред. А.Г. Грязнова. - М.: Финансы и статистика. 2008. – 496
с.
19. Дайитбегов, Д.М. Компьютерные технологии анализа данных в
эконометрике: учебник для вузов / Д.М. Дайитбегов. - М.: ИНФРА-М, 2008. – 578
с.
20. Елисеева, И.И. Статистика: учебник / И.И. Елисеева, И.И. Егорова, С.В.
Курышева; под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2009. – 448 с.
21. Елисеева, И.И., Курышева С.В., Нерадовская Ю.В. Эконометрика:
учебник / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Ю.В. Нерадовская; под ред. И.И.
Елисеевой - М.: Проспект, 2009. – 288 с.
85
22. Жилищное хозяйство и бытовое обслуживание населения в России –
2016: статистический сборник. - M.: Росстат, 2016. – 326 с.
23. Жилищный кодекс Российской Федерации: текст с изм. и доп. на 1
октября 2017 г. – М.: Эксмо, 2017. – 240 с.
24. Жуйков В.М. Комментарий к Жилищному кодексу Российской
Федерации / В.М. Жуйков. - М.: Юридическая фирма «Контракт», 2015. – 438 с.
25. Зарова, Е.В. Региональная статистика: учебник / Е.В. Зарова, Г.И.
Чудшина; под ред. Е.В. Заровой. - М.: Финансы и статистика, 2006. – 380 с.
26. Иванова, Ю.В. Развитие жилищно-коммунального комплекса: аспект
экономико-математического моделирования / Ю.В. Иванова // Экономика
строительства. - 2006. - № 3. – С. 2-13.
27. Келин, К. Зарубежная недвижимость: купля-продажа, аренда, передача
по наследству и другие аспекты владения: монография / К. Келин. - М.: Альпина
Паблишерз, 2011. – 822 с.
28. Кириенко, А.А. Словарь терминов. Ипотека в вопросах и ответах / А.А
Кириенко. - М.: Юстицинформ, 2007. – 374 с.
29. Ковалев, М.М. Оценка собственности и рынок недвижимости: учебник
для вузов / М.М. Ковалев. - М.: Ника, 2003. – 208 с.
30. Козырь, О.М. Недвижимость в новом Гражданском кодексе России /
О.М. Козырь. - М.: Юридический мир, 2001. – 276 с.
31. Кудашов,
Е.А.
Рынок
жилищной
недвижимости:
генезис
и
альтернативы: монография / Е.А. Кудашов, Г.И. Воронцов, З.А. Богатырева; под
ред. Е.А. Кудашова. - М.: МАКС, 2006. – 213 с.
32. Куличенко, Е.В. Стоимость недвижимости и ее основные виды: учебник
для вузов / Е.В. Куличенко. - М.: Ника, 2010. – 470 с.
33. Лебедева, О.И. О некоторых особенностях современного рынка
недвижимого имущества / О.И. Лебедева, Т.П. Гафиятова // Проблемы
современной экономики. - 2012. - № 1. – С. 298-302.
86
34. Малкина, М.Ю. Анализ состояния и тенденций рынка жилой
недвижимости в Российской Федерации / М.Ю. Малкина, Е.А. Щулепникова //
Экономический анализ: теория и практика. - 2012. - №20. – С. 36-41.
35. Малкина, М.Ю. Анализ типа рыночной структуры рынка жилой
недвижимости / М.Ю. Малкина, Е.А. Щулепникова // Вестник Нижегородского
университета им. Н.И. Лобачевского. - 2012. - № 4. – С. 313-319.
36. Малкина, М.Ю. Неоклассический и неоинституциональныйанализх
рынка жилой недвижимости российской федерации / М.Ю. Малкина, Е.А.
Щулепникова // Журнал институциональных исследований. - 2012. - № 3. – С. 2232.
37. Мамаева, О.А. Эконометрическое моделирование стоимости квартир
первичного и вторичного рынков жилой недвижимости (на примере г.о. Самара) /
О.А. Мамаева, О.А. Репин // Известия КБНЦ РАН. - 2008. - № 6. – С. 88-97.
38. Минц, В.М. Принципы прогнозирования динамики цен на жилую
недвижимость / В.М. Минц // Имущественные отношения в Российской
Федерации. - 2008. - № 1. – С. 35-42.
39. Мирошникова, О.А. Анализ факторов, влияющих на цикличность рынка
недвижимого имущества / О.А. Мирошникова // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2014. № 1. – С. 170-174.
40. Мхитарян, В.С. Статистические функции MS Excel в экономикостатистических расчетах: учебное пособие для вузов / B.C. Мхитарян. - М.:
ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 310 с.
41. Некрасова, О.Ю. Личная недвижимость: учебник для вузов / О.Ю.
Некрасова. - М.: ВолтерсКлувер, 2004. – 314 с.
42. Ниворожкина, Л.И. Многомерные статистические методы в экономике:
учебник для вузов / Л.И. Ниворожкина, С.В. Арженовский; под ред. Л.И.
Ниворожкина. - М.: Дашков и К°, 2008. – 224 с.
43. Носкова, Е.В. Методика определения емкости локального рынка жилой
недвижимости / Е.В. Носкова, И.В. Моисеенко // Известия Дальневосточного
федерального университета. - 2011. - № 3. – С. 101-125.
87
44. Овсянникова, Т.Ю. Конкурентная среда на рынке жилой недвижимости:
особенности и закономерности / Т.Ю. Овсянникова, И.В. Югова // Вестник
Томского государственного университета. - 2012. - №1. – С. 187-193
45. Орловская область в цифрах. 2010-2015. - Орел: Территориальный орган
Федеральной службы государственной статистики по Орловской области, 2016. –
357 с.
46. Печенкина, В.В. Анализ цикличности рынка жилой недвижимости / В.В.
Печенкина, Е.А. Иванова // Экономический анализ: теория и практика. - 2011. №5. – С. 21-29.
47. Придвижкин, С.В., Рынок недвижимости как сложная пространственная
система: теория и методология анализа / С.В. Придвижкин // Региональная
экономика: теория и практика. - 2006. - №6. – С. 24-30.
48. Рахман, И.А. Основы управления недвижимостью, планирование и
контроллинг: учебное пособие / И.А. Рахман. - М.: МАКС Пресс, 2004. – 184 с.
49. Регионы
России.
Основные
социально-экономические
показатели
городов – 2016: Статистический сборник. M.: Росстат, 2016. – 397 с.
50. Ресин, В.И. Экономика недвижимости: учебник для вузов / В.И. Ресин. М.: МГИУ, 1999. – 384 с.
51. Садовныкова, H.A., Шмойлова P.A. Анализ временных рядов и
прогнозирования: учебное пособие / H.A. Садовныкова, P.A. Шмойлова; под ред.
H.A. Садовныковой. - М.: МЭСИ, 2002. – 185 с.
52. Сивец, С.А. Статистические методы в оценке недвижимости и бизнеса:
учебно-практическое пособие по статистике для оценщиков / С.А. Сивец. –
Запорожье: Просвита, 2001. – 320 с.
53. Скворцов, О.Ю. Сделки с недвижимостью в коммерческом обороте:
учебно-практическое пособие / О.Ю. Скворцов. - М.: ВолтерсКлувер, 2006. – 326
с.
54. Стерник, Г.М. Концепция анализа рынка недвижимости для СЕРЕАН /
Г.М. Стерник // Доклад на международной конференции по вопросам анализа
рынка недвижимости. Киев, 2009. – С. 26-28
88
55. Стерник, Г.М. Статистический подход к прогнозированию цен на жилье
/ Г.М. Стерник // Экономика и математические методы. - 2004. - №5. - С. 74-76
56. Стерник, Г.М. Технология анализа рынка недвижимости / Г.М. Стерник.
- М: Аксвелл, 2005. – 203 с.
57. Стерник, С.Г. Инвестиционный анализ рынка недвижимости России
(вводные теоретические положения) / С.Г. Стерник // Финансы и кредит. - 2009. №38. – С. 34-39.
58. Строительство в России – 2016: Статистический сборник. - M.: Росстат,
2016. – 220 с.
59. Таттури, Я.В. Экономика недвижимости: учебник для вузов / Я.В.
Таттури. - Нижний Новгород: НовГУ им. Ярослава Мудрого, 2002. – 366 с.
60. Филиппова, Е.С. Жилищное право: учебник для вузов / Е.С. Филиппова.
- М.: Юстицинформ, 2007. – 296 с.
61. Brett, D., Real Estate Market Analysis: Methods and Case Studies / D. Brett,
A. Schmitz. - Washington: Urban State Institute, 2009. – 264 p.
62. Clapp, J. Real Estate Market Analysis: Methods and Applications /J. Clapp,
D. Messner. - NY: ABC-CLIO, 1988. – 350 p.
63. Kahr, J. Real Estate Market: Valuation and Analysis / J. Kahr, M. Thomsett. New Jersey: John Wiley & Sons Inc., 2005. – 256 p.
89
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа