Развитие и совершенствование методов прогнозирования на рынке жилой недвижимости
|
Скачать 0.81 Mb.
|
|
Таблица 9. Отраслевые исходные данные – три варианта для каждого сценария
Примечания: * Фактические данные Росстата ** Данные ГП «Жилище» по гор. Москве Как показано в работе [3], Сценарий №1 (средние темпы роста доходов (8-11)%) при базовом уровне целевых объемов ввода жилья (вариант 1) отличается значительными темпами роста цен (в 2013-2015 годах - более 17%, в 2016 году – 35%), что обеспечивает инвестиционную привлекательность девелопмента, но снижает доступность жилья для населения, а также создает предкризисную угрозу рынку. Продление расчетов до 2020 года (рис. 15) подтвердило это утверждение: спрос в 2017 году на фоне выросших цен падает, предложение увеличивается и становится больше спроса, цены в 2017 году достигают максимума (502 тыс. руб./кв. м) и далее снижаются до 426 тыс. руб./кв. м к 2020 году. Объем поглощения в 2017 году падает (на вторичном рынке – вдвое), но затем начинает повышаться в связи со снижением цен и повышением предъявленного спроса. В целом перегрев рынка приводит к кризису в 2017 году, и к 2020 году послекризисное восстановление еще не завершается. При повышенном уровне целевых объемов ввода жилья (вариант 2) происходит последовательный рост объема предложения, избыток предложения образуется на год раньше, чем в варианте 1, цены на первичном рынке вырастают к 2016 году только до 360 тыс. руб./кв. м, а в дальнейшем снижаются до 290 тыс. руб./кв. м в 2020 году, объем поглощения повышается, хотя на вторичном – сначала в 2017 году обваливается (рис. 16). В целом кризисная ситуация аналогична варианту 1, но менее ярко выражена. При высоком уровне целевых объемов ввода (вариант 3) спрос становится меньше предложения на первичном и вторичном рынках уже в 2015 году, перегрев рынка практически не происходит, цены на первичном рынке достигают максимума в 305 тыс. руб./кв. м в 2015 году и далее снижаются до 236 тыс. руб./кв. м к 2020 году, поглощение после снижения в 2016 году растет, кризисные изменения к 2020 году практически исчерпываются (рис. 17). Таким образом, при динамике макроэкономических параметров по Сценарию № 1 во всех трех вариантах целевых объемов ввода жилья перегрев рынка приводит к кризисной ситуации, хотя и в различной степени остроты. Наиболее приемлемым представляется вариант 2. А. Primary market Б. Secondary market   Figure 15. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №1 and target placement of building volume of variant №1 Рис. 15. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 1 и целевых объемах ввода по варианту 1 А. Primary market Б. Secondary market   Figure 16. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №1 and target placement of building volume of variant №2 Рис. 16. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 1 и целевых объемах ввода по варианту 2 А. Primary market Б. Secondary market   Figure 17. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №1 and target placement of building volume of variant №3 Рис. 17. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 1 и целевых объемах ввода по варианту 3 Более благоприятным для рынка является Сценарий № 3. При низких темпах роста доходов населения (в номинальном выражении близко к нулю) и базовом варианте целевых объемов ввода жилья темп роста цен составляют (1-2)% в год, и к 2020 году они достигают всего 246 тыс. руб./кв. м, по остальным показателям рынок стабилен (рис. 18). При повышенных целевых объемах ввода жилья (вариант 2) и соответственно объема предложения существенных изменений по остальным показателям не произошло (рис. 19). Такое поведение рынка аналогично ситуации 2010-2013 годов и соответствует ранее выявленным закономерностям: при низких ценах и низких доходах населения сохраняется высокий спрос на жилье и ипотеку, который сосредотачивается в сегменте дешевого жилья и малых размеров кредита, при сохранении и даже росте объемов поглощения и незначительном повышении цен. В целом рынок близок к состоянию рецессии по показателям объема поглощения и динамике цен. Вместе с тем, такая ситуация не обеспечивает достаточно высокой доходности инвестиционно-строительных проектов, что может снизить активность девелоперов и потребовать их дополнительной поддержки со стороны государства. При высоких объемах ввода жилья (вариант 3) цены практически не растут, с 2018 года спрос становится меньше предложения, цены снижаются на первичном рынке к 2020 году до 190 тыс. руб./кв. м, ситуация принимает предкризисный характер (рис. 20). Таким образом, при динамике макроэкономических параметров по Сценарию № 3 рынок устойчив к принятому изменению целевых объемов ввода жилья в вариантах 1 и 2 и неустойчив – в варианте 3, при этом во всех вариантах не обеспечивает достаточной доходности девелопмента. А. Primary market B. Secondary market   Figure 18. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №3 and target placement of building volume of variant №1 Рис. 18. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 3 и целевых объемах ввода по варианту 1 А. Primary market B. Secondary market   Figure 19. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №3 and target placement of building volume of variant №2 Рис. 19. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 3 и целевых объемах ввода по варианту 2 А. Primary market B. Secondary market   Figure 20. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №3 and target placement of building volume of variant №3 Рис. 20. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 3 и целевых объемах ввода по варианту 3 Расчеты показывают, что при динамике макроэкономических параметров по Сценарию № 1 во всех трех вариантах целевых объемов ввода жилья перегрев рынка приводит к кризисной ситуации либо к рецессии. Такой результат соответствует ранее выявленной закономерности циклического развития рынка [20]: в благополучные для отечественной экономики годы (2001-2008) при значительных темпах роста доходов населения на рынке недвижимости наблюдались среднесрочные циклы с периодом 2,5-3 года (2001-2003 и 2004-2007). Различие в динамике рынка, полученной по результатам прогнозных расчетов, заключается в меньших темпах роста цен в стадии роста и большем снижении в стадии рецессии (в 2000-е годы цены лишь стабилизировались с небольшой кратковременной коррекцией), а также в увеличенном периоде колебания цен от нижней до нижней точки. Подобное поведение рынка после кризиса 2008-2009 годов объяснено и прогнозировалось в работе [6]. При этом конкретная динамика развития рынка все же различается, и с учетом этого обстоятельства при Сценарии № 1 можно рассматривать как целесообразный уровень целевого объема ввода жилья по варианту 2 (4,3 млн. кв. м). При динамике макроэкономических показателей по Сценарию № 3 целесообразен вариант 2 с уровнем целевого объема ввода жилья 4,3 млн. кв. м, хотя динамика цен и не обеспечивает достаточной доходности девелопмента. Таким образом, получены следующие конкурентные для рассмотрения варианты: - Сценарий № 1 при варианте 2 целевого объема ввода жилья в 2020 году (4,3 млн. кв. м), сопровождающийся циклическим перегревом рынка и рецессией, но сохраняющий высокую доходность девелопмента; - Сценарий № 3 при варианте 2, сопровождающийся стабильным развитием рынка, но низкой доходностью девелопмента, требующей дополнительных мер государственной поддержки. Сравнение двух этих вариантов показывает, что приемлемым является целевой объем ввода жилья в Москве (в старых границах) в 2020 году по варианту 2 (4,3 млн. кв. м). Выводы. Развитие и совершенствование методов прогнозирования на рынке недвижимости России в течение 20 лет его новейшей истории привело к созданию адекватной математической модели функционирования локального рынка жилой недвижимости, обеспечивающей возможность проведения расчетных экспериментов и оценки влияния внешних условий и управленческих решений на динамику рынка. Литература 1. V.V. Ivantera, I.A. Budanova, A.G. Korovkina, V.S. Sutyagina, 2007 Applied forecasting for national economics. Economist pp. 896. 2. G.M. Sternik, 1996. How to forecast habitation prices (manual for realtor). RGR, M. pp. 60. 3. G.M. Sternik, 1997. Economic analysis and habitation price forecasting in Russia Cities. Materials of international conference on habitation mathematical economics of European real estate market investigators network in Vena Feb. 1997. 4. G.M. Sternik, 1998. Statistical approach to forecasting habitation prices. Journal RAS “Economics and mathematical methods”, volume 34-1, 1(2):85-90. 5. Ordway N., Friedman D., 1997. Income Property Appraisal and Analysis. Transl. From eng. Delo. 6. Green, Richard К. (1997), “Follow the leader: how changes in residential and nonresidential investment predict changes in GDP,” Real Estate Economics, 25(2), 253-70. 7. Gotham, Kevin Fox. The Secondary Circuit of Capital Reconsidered: Globalization and the U.S. Real Estate Sector // American Journal of Sociology №1 2006. 8. Green, Richard К. Imperfect information and the housing finance crisis. A descriptive overview // Journal of Housing Economics № 17 2008. 9. Sanders, Anthony. The Subprime crisis and its role in the financial crisis // Journal of Housing Economics №17 2008 10. 2000. Methodology of supply forecasting on basis of economic and demographic method. From the collector of CCIM Institute, Chicago, USA. 11. G.M. Sternik, S.G. Sternik, 2009. Analysis of real estate market for professionals. “Economics” puplisher, pp 606. 12. G.M. Sternik, A.U. Sapojnikov, 2000. Report on research: Development of real estate market informational and analytical system. By Gosstroj RF. pp 80. http://realtymarket.ru/konferencii/KONCEPCIYA-SOZDANIYA-OBSHENACIONALNOI-INFORMACIONNO-ANALITI-ESKOI-SISTEMI-RINKA-JILYA.html. 13. G.M. Sternik, 1998. Seven phenomena of Russia real estate market formation and development in terms of transition economics. Materials of international conference on habitation mathematical economics of European real estate market investigators network in Maastricht, june 1998. http://realtymarket.ru/konferencii/Sem-fenomenov-rossiiskogo-rinka-nedvijimosti.html. 14. G.M. Sternik, 1999. Russian real estate market: regularities of formation and development in terms of transition economics. «Questions of appraisal» №3, pp:2-24 15. G.M. Sternik, S.G. Sternik, 2008. The law of demand, supply and dealerships volume correlation in the real estate market. Journal «Ownership relationships in RF» № 12 (87), pp: 23-34. 16. G.M. Sternik, S.G. Sternik, 2008. Basic regularity of developing real estate markets. Journal «Ownership relationships in RF» № 11 (86), pp: 18-26. 17. G.M. Sternik, S.G. Sternik, 2009. Real estate markets typology by inclination to price bubbles formation. Journal «Ownership relationships in RF» № 8 (95), pp: 18- 18. G.M. Sternik, S.G. Sternik, 2010. Five macroeconomic laws of real estate market functioning as integral part of global financial market in transitive economics. Journal “Financial analytics: problems and solving” №11 (35), pp 15-29. 19. G.M. Sternik, A.H. Krasnopolskaya, 2008. Nonharmonic expantion of Moscow real estate market price dynamic. RAS journal “Economic science of contemporary Russia”, pp: 110-114 20. G.M Sternik, A.V. Pechenkina, 2007. Price forecasting for apartment supply in russian real estate market (macroeconomic approach). Journal «Ownership relationships in RF» №10(73), pp: 11-18. 21. A.V. Pechenkina, July 2007. Model building of demand price forecast on the Perm real estate market. http://realtymarket.ru/stati-kolleg/Postroenie-modeli-prognoza-cen-predlojeniya-na-rinke-jilya-g.-Permi.html 22. A.V. Pechenkina, 2008. Regression analysis method application in terms of real estate market prices forecasting. Materials of VI International scientifically practical conference “Russian contemporary financial market, Perm, 2008. 23. A.V. Pechenkina, 2008. Medium price forecasting method on the Perm real estate market. Materials of III Petersburg mortgage forum “Russian mortgage”, St. Petersburg, may 2008. http://realtymarket.ru/III-Peterburgskii-ipote-nii-forum/Vibor-metoda-prognozirovaniya-srednei-ceni-predlojeniya-na-rinke-jilya-goroda-Permi.html. 24. A.V. Pechenkina, 2010. Usage of multilevel factor model when forecasting regional real estate market situation (by the example of Perm territory). Journal «Ownership relationships in RF» № 11(110), Moscow. 25. Molchanova, M.J. and A.V. Pechenkina, 2011. Features of using methods of fundamental and technical analysis for predicting real estate market prices. Bulletin of Perm University. Economics., 3 (10). 26. Pechenkina, A.V., 2011. Development of theory and practice of real estate market prices prognoses. Modern real estate market of Russia, Perm (issue IX). 27. Snituk, V.E., 2003. Stochastic relaxation method application for real estate market prognoses.. Neuronets and their application, Kramatorsk. 28. Komarov, S.I., 2010. Land for individual residential purposes price prognoses (for Moscow), Abstract of a thesis. 29. Evstafiev, A.I. and V.A. Gordienko, 2007. Prognoses of real estate market indicators by means of two dimensional expansion of discrete spatial parametric model based on using neuronets. National real estate congress (issue XI) 30. Drobishevskiy, S.M., 2009. Price "bubble" on real estate market genesis possibility analysis. Moscow: Science works IEPP 128, pp: 136. 31. Sternik, G.M., 2008. Scenarium prognoses of Russian real estate market development. Residential building strategy of Russia, Moscow. 32. Vlasov, A.D., V.A. Ponko and S.V. Hizametdinov, 2007. Ecoprognoses. Novosibirsk: Siberian Scientific Centre. 33. G.M. Sternik. Methodology of habitant price forecasting in dependance on market type. // Ownership relationships in RF. 2010. №12.. 34. G.M. Sternik. Pricing on Russian real estate market // Ownership relationships in RF. 2010. №5(104). pp. 67-83. 35. G.M. Sternik, A.V. Sviridov. Methodology of improvement and retrospective check of medium-term forecasting city (region) residential real estate market // Ownership relationships in RF. 2012. №8(131).. 36. G.M. Sternik, A.V. Sviridov. Improvement and retrospective check of medium-term forecasting local residential real estate market // Ownership relationships in RF. 2013. №9. С. taken to publication. 37. G.M. Sternik, A.V. Sviridov. Substantiation of target placement of accommodation volume (by the example of Moscow) // Ownership relationships in RF. 2013. №10. С. taken to publication. |
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 |