Развитие и совершенствование методов прогнозирования на рынке жилой недвижимости
|
Скачать 0.81 Mb.
|
|
Основные допущения, ограничения и рабочие гипотезы методологии прогнозирования развития рынка недвижимости. Развитие любого отраслевого розничного рынка зависит от соотношения трех фундаментальных факторов: - степени глобальной потребности населения в экономическом благе, формирующем данный рынок (степени приоритета в структуре потребностей); - степени дефицита данного экономического блага (развития адекватного предложения); - доходов населения (экономической доступности блага и эластичности платежеспособного спроса на него по цене и по доходам населения). Очевидно, что текущее состояние и прогноз перечисленных фундаментальных экономических факторов для рынка недвижимости (далее - РН), в свою очередь, зависят от меняющейся иерархии макро- и микроэкономических факторов, от государственного регулирования и институционального развития рынка, а также от состояния строительных ресурсов. Здесь необходимо уточнить системное понимание, собственно, объекта прогнозирования. Используемое в литературе и практике по настоящее время понятие "строительная отрасль" как объект государственного управления не полностью отражает сущность реальных экономических отношений. Понятия «инвестиционно-строительный комплекс», «рынок строительства и продажи недвижимости», «первичный рынок недвижимости» больше соответствуют современному пониманию рассматриваемой сложной системы как совокупности производственных и непроизводственных отраслей, а также организационно-экономического механизма управления ими, обеспечивающих в форме капитальных вложений расширенное воспроизводство основных фондов (включая жилой фонд, а также реализацию государственной политики в жилищной сфере). Таким образом, с точки зрения системного экономического анализа, строительная отрасль – производящий компонент (элемент) РН как сектора национальной экономики (сложной социально-экономической системы) [11]. В основу изучения РН положены представления о том, что он является сложной социально-экономической управляемой и саморегулируемой системой. В соответствии с этим, исследование проводится на основе принципов системного подхода к исследованию сложных объектов. К ним относится: - изучение функционирования объекта не как изолированного, а как включенного в макросистему (внешнюю среду), и, следовательно - изучение условий функционирования объекта во внешней среде (экономические и политические условия в городе, регионе, стране, в мире); - вычленение объекта из макросистемы, четкое определение границ исследуемой системы и элементов макросистемы; - расчленение (многоуровневую декомпозицию, дезагрегирование) структуры объекта и процессов его функционирования на элементы (составные части), изучение элементов раздельно, и обратный синтез (объединение, агрегирование) элементов на подсистемы все более высокого уровня. Существенные аспекты прогнозирования состояния системы: - фундаментальной особенностью продукции строительства является ее территориальная закрепленность (что придает любым исследованиям РН четко выраженный региональный аспект); - одновременно с пространственной закрепленностью предложения на РН, глобальный платежеспособный спрос на данном рынке для России экстерриториален; - инвестирование и проектное финансирование строительства на региональных РН, в силу глобализации финансовых рынков, может осуществляться на местном, на межрегиональном, и на транснациональном уровне, что переводит всю систему региональных строительных проектов на глобальный экономический уровень. При этом вторичный и первичный рынки недвижимости системно объединены и зависимы между собой как экономические категории «запас» - «поток». С этой точки зрения на рынке жилья в развивающейся экономике России сложились следующие условия экономического воспроизводства: - глобальная потребность действует долгосрочно как основополагающий генератор развития; - адекватное предложение хронически отстает от глобального спроса по количеству и качеству; - экономическая доступность блага в целом пока мало соответствует доходам населения. При этом необходимо подчеркнуть, что в России жилье значительно чаще приобретается за т.н. «серые доходы» населения, чем за счет семейных накоплений, легальных доходов, ипотеки и др. Таким образом, в ближайшие десятилетия, пока глобальный дефицит жилья в России не будет исчерпан, циклы реального роста рынка, в основном, будут прямо связаны с мировым и национальным глобальным финансовым рынком через механизм «рост денежной массы – рост суммарных доходов населения – рост рынка жилья – рост остальных сегментов РН». Многолетние исследования РН России как сектора национальной экономики с момента его образования [11] подтвердили действенность на этом рынке перечисленных положений экономической науки и позволили сформулировать изложенную ниже экономическую парадигму его расширенного воспроизводства, зависящего от платежеспособного спроса:
- периодов либерализации предпринимательской деятельности и приватизации в различных кластерах; - периодов интенсивных бюджетных инвестиций в различные национальные и региональные программы, проекты, предвыборные кампании и др.; - «газово-нефтяного» роста, «ипотечно-нефтяного» роста и др. [11]. Главные выявленные свойства РН как динамической системы, оказывающей сопротивление действию ключевого интегрального фактора: - неравномерность пространственного развития; - цикличность параметрического развития в рамках неравномерности пространственного развития. Организационно-экономический механизм функционирования и инвестиционного развития РН как подсистемы национальной экономики заключается в том, что, являясь саморегулируемой системой, РН подвергается управляющему и регулирующему воздействию государства в трех аспектах: - как сфера, объединяющая предприятия отрасли; - как территориально-распределенная система; - как элемент системы территориальных рынков (социально-экономических систем). Поэтому разработанная концепция рынка недвижимости (РН) как объекта статистического наблюдения и финансового математического моделирования определяет необходимость анализа и моделирования следующих конкурирующих рыночных макропроцессов: - экономически эффективного решения социальных задач, связанных с созданием и использованием полезных свойств недвижимости; - экономического перераспределения инвестиционных потоков между конкурирующими способами использования земель и видами недвижимости; - экономического перераспределения всех видов прав на объекты недвижимости от одного экономического субъекта к другому; - экономической защиты возникающих у субъектов прав (обеспечения экономической ликвидности вещных и иных прав на недвижимое имущество); - экономически свободного (саморегулируемого) формирования цен на объекты и услуги. Инфраструктура рынка недвижимости как объекта моделирования и прогнозирования представляет собой совокупность следующих элементов: - объекты недвижимости, - экономические субъекты, оперирующие на рынке, - процессы функционирования рынка, т.е. процессы производства (создания), потребления (использования, эксплуатации), обмена (торгового оборота) объектов недвижимости и управления (менеджмента), - механизмы, обеспечивающие функционирование рынка (институциональная и правовая среда). Методологически важнейшим инструментом математического моделирования инфраструктуры РН является процедура классифицирования объектов, которую необходимо проводить заново при каждом региональном исследовании. Принципы, алгоритмы, степень точности и детализации любого классифицирования, т.е. создания информационной модели множества элементов, расчлененного на группы по определенному признаку, не универсальны, так как строго зависят от цели классифицирования. Целью рыночного классифицирования объектов недвижимости является выделение сегментов РН, различающихся по закономерностям ценообразования и бизнес-процессов (при этом необходимо отметить, что сегменты рынка образуются с помощью классифицирования всех элементов инфраструктуры рынка: объектов, субъектов и процессов). Обратной процедурой, необходимой, например, для прогнозирования спроса на продукт инвестиционного проекта, является процедура квалифицирования объекта как товара РН, в сегменте с уже разработанной классификацией объектного состава. Поэтому, в интересах рыночного анализа, классификация объектов РН как материальных (физических) объектов и как объектов экономико-правовых и социальных отношений, а также по любой другой группе признаков, - должна быть адекватна цели последующего квалифицирования объектов по данному признаку как товаров РН. На основании изложенного, разработанная общая методология прогнозирования развития РН как сектора национальной экономики строится на модели «влияние ключевого интегрального фактора динамики (свободная денежная масса, доходы населения) – сопротивление системы элементов и факторов» и основывается на дискретном пространственно-параметрическом статистическом (кластерном) анализе и мониторинге каких-либо совокупностей региональных и локальных рынков. Обязательными для наблюдения количественными индикаторами состояния каждого локального РН являются объемные, ценовые и доходные показатели во всех фактически имеющихся или вновь образующихся на данном рынке сегментах (типах и классах недвижимости, с территориальным дифференцированием). Обязательными для определения качественными признаками каждого локального РН в исследуемом РН, как составной статистической совокупности, являются: - экономический тип рынка (степень экономического и институционального развития рынка); - фаза и стадия рыночного цикла; - текущая и прогнозируемая стратегия основных участников рынка, включая государство; - тенденции локальной зоны торговли (продуктами проектов локального РН). Эволюция методов прогнозирования, применяемых на рынке недвижимости России. Применяемые на рынке недвижимости России в девяностые-нулевые годы методы прогнозирования весьма разнообразны [2-4, 19-35], но в общем виде могут быть разделены два крайних подхода: эвристический (логико-аналитический), или фундаментальный анализ, и математический, или технический анализ. По нашему мнению, наиболее эффективными и обладающими наибольшей прогностической способностью являются комбинированные методы, включающие в себя элементы обоих этих подходов. Первая же работа, посвященная прогнозированию на зарождающемся рынке недвижимости России [2], содержала две методики, работающих совместно: эвристическую и математическую, основанную на регрессионно-статистической модели. Эвристический подход (один из вариантов фундаментального анализа) к прогнозированию цен на объекты недвижимости состоит в логическом, использующем как количественные, так и качественные данные, анализе факторов, формирующих тенденции изменения цен, и выявлении результирующей тенденции. Сбор и анализ информации о фундаментальных факторах динамики становления рынка в 1990-1994 годах и ситуации на рынке к концу 1994 года (резкое повышение объема предложения вследствие приватизации жилья) и в экономике (начало стабилизации) позволил с помощью эвристической методики получить качественный прогноз о намечающемся переломе тенденций и переходе рынка в стадию стабилизации. Эта гипотеза была положена в основу в методике, основанной на регрессионной статистической модели. Статистический метод состоит в использовании динамического ряда значений уровня цен для построения статистической модели процесса и получении на ее основе экстраполяционного прогноза. Однако, его применение эффективно в стационарных процессах с монотонной динамикой, и при этом экстрополяционные уравнения (даже лучшие из них типа ARIMA), обеспечивая малую погрешность прогноза, не исключают высокую вероятность ошибки в случае перелома тенденции. Если же вид уравнения регрессионной модели задан аналитиком не подбором подходящего сглаживания, а исходя из гипотезы о возможном характере протекания моделируемого процесса, то такая модель может иметь значительную прогностическую способность. Именно такая модель была разработана в [2-4] и применена для прогнозирования динамики вторичного рынка жилья в Москве, Твери, Екатеринбурге, Рязани, Барнауле в 1995 году: V (Т) = А / (1 + ехр (B - CT)), где V- средняя за период (среднемесячная) удельная цена общей площади квартиры; Т - порядковый номер периода (месяца); А, В и С - постоянные коэффициенты (параметры модели).  Figure 2. The dynamic of medium specific prices of real estate in Moscow and Saint-Petersburg from June 1990 – December 1994 and a forecast for logistic model till December 1998 Динамика средних удельных цен на жилье в Москве и Санкт-Петербурге в июне 1990 - декабре 1994 года и прогноз до декабря 1998 года по логистической модели Подобная логистическая модель используется в теории систем автоматического регулирования для любого переходного процесса (изменение некоторого параметра системы при ее переходе из одного состояния в другое, например, при взлете самолета). Но если рынок представляет собой самонастраивающуюся, саморегулируемую систему, то его развитие должно подчиняться подобной закономерности, и эта закономерность является общей как для технических, так и для социально-экономических систем [2]. В октябре 2000 года, через два года после начала кризиса, была построена новая модель (аналогичная модели выхода самолета из пике) вида V = B0-B1/(B2+exp((B3*Т+B4)2)). Эта модель использовалась при прогнозировании динамики цен в Москве на 2001 и 2002 гг. (рис. 3). Модель дала прогноз высокой точности о переходе рынка к росту в 2001 году и к стабилизации к середине 2002 года, после чего началась новая стадия роста, не предсказанная моделью.  Figure 3. The dynamic of medium specific prices of real estate in Moscow in 2000 and a forecast for logistic model in 2001-2002 Рис. 3. Динамика средней удельной цены жилья в Москве в 2000 году и прогноз на 2001-2002 годы по логистической модели Применение этих моделей подтвердило, что при высокой прогностической способности в среднесрочном периоде они обладают существенным ограничением: после перехода системы в новое состояние модель описывает стабилизацию и не предсказывает то или иное изменение трендов. В дальнейшем, по мере продолжающегося (пусть и колебательного) роста цен на нефть, в среде макроэкономистов и политиков сложилось представление о начале долгосрочного устойчивого роста экономики России. Это позволило при среднесрочном прогнозировании от использования логистических моделей разового перехода системы в новое состояние перейти к колебательным моделям. К середине нулевых годов были накоплены длинные ряды наблюдений динамики цен на рынке недвижимости. В июне 2006 года была разработана методика прогнозирования, основанная на следующих предпосылках [19-20]. Аппроксимация ценового тренда за 6 лет (полиномом второго порядка) показала, что рынок жилья Москвы, как и других городов России, находится в начале полупериода роста (точнее, в первой четверти периода) «длинного» цикла колебаний, ответственность за который несет исторический дефицит жилья на фоне совокупности макроэкономических показателей. Это уравнение было названо «базовый тренд», и он принят как основа для долгосрочного прогноза динамики цен, с возможным переломом тенденции в 2010-2011 году (переход рынка недвижимости во вторую четверть цикла) (рис. 4).  |
Похожие:
 |
Учебно-тематическое планирование умк «Hot Spot 4» 4 год обучения Коммуникативные задачи. Развитие и совершенствование лексических навыков. Развитие и совершенствование грамматических навыков. Развитие... |
 |
Отчет о работе управляющего совета руководящего органа Системы добровольной... В 2016 г. Руководство росс, отдел по стандартизации и сертификации и Управляющий Совет росc продолжили работу по обеспечению деятельности... |
|
«утверждено» Приказом по ОАО «СтройкаИнвест» В буквальном переводе с английского «девелопмент» означает «развитие», а применительно к недвижимости продвижение проектов, связанных... |
|
Отчет о научно-исследовательской работе разработка методов оценки... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
|
Основные положения судебного делопроизводства Развивающая: совершенствование навыков самостоятельной работы с законодательством; развитие мыслительных операций, умений пользоваться... |
|
Отчет о научно-исследовательской работе «Разработка методов оценки... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
|
Методические рекомендации росс по созданию территориальных органов... Процедура создания тос на базе Ассоциации (гильдии) риэлторов, осуществляющей свою деятельность в субъекте РФ |
|
Арсеньев Предварительно «Утвержден» Технологическая подготовка производства. Освоение новых изделий. Совершенствование технологии, внедрение новых техпроцессов, прогрессивных... |
|
Справочник востребованных на рынке труда Пр-285, и пунктом 1 Комплекса мер, направленных на совершенствование системы среднего профессионального образования, на 2015–2020... |
|
«Невербальные средства общения» Цель: развитие и совершенствование у педагогов умений, являющихся базовыми в реализации коммуникативной компетентности |
|
Должностная инструкция (риэлтора агента по продаже недвижимости) Настоящая должностная инструкция определяет функциональные обязанности, права и ответственность агента по продаже недвижимости Агентства... |
|
Общие сведения «Создание классификаторов пространственных данных, разработка и внедрение геоинформационных технологий, внедрение методов и технологий... |
|
Развитие научных основ и практических методов повышения эффективности технологии зерносушения |
|
Развитие теории и аналитических методов расчета подземных сооружений на сейсмические воздействия |
|
Совершенствование современных методов обследования и лечения детей... Работа выполнена в Государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный... |
|
Руководство и организация соревнований 1 Организацию, непосредственную... Совершенствование форм и методов работы по профилактике детского дорожно-транспортного травматизма |