• мониторинг

(программа курса)

Время: 24 академических часа.

1. МЕТОДЫ СБОРА И ПОДГОТОВКИ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА ЖИЛОЙ И КОММЕРЧЕСКОЙ НЕДВИЖИМОСТИ (8 часов)

1. Показатели (индикаторы) состояния РН и тенденций его развития (2 часа)

Количественные и качественные показатели и индикаторы состояния РН. Перечень показателей ценовой ситуации, конъюнктуры спроса и предложения, активности рынка, ликвидности объектов, правовой среды, инфраструктуры рынка, эффективности деятельности фирмы. Показатели макроэкономической ситуации, необходимые при анализе и прогнозировании рынка недвижимости. Инфляция (дефляция), девальвация (ревальвация) рубля и доллара. Номинальные и реальные индексы роста цен на недвижимость. Проблемы изучения спроса и потребителей на РН.

2. Первичная риэлторская информация (2 часа).

Базы данных о сделках, предложениях, спросе, вводе площадей, свободных площадях, инфраструктуре рынка, правовой среде. Специфика обработки баз предложений. Текущая, актуальная, новая база предложений. Способы формирования выборки за период. Подготовка данных для анализа: чистка, устранение повторов и дублей. Полные и сокращенные описания объектов недвижимости в базе данных. Стандарт описания квартиры как товара на рынке недвижимости АИН-квартира. Особенности описания объектов нового строительства. Особенности описания объектов коммерческой недвижимости.

3. Типизация объектов по качеству, размеру и местоположению (2 часа).

Цели типизации. Способы выбора типажа. Примеры типизации для объектов различных видов и подвидов. Описание результатов типизации. Список параметров объекта, необходимых для разделения по типам. Примеры районирования города при различной степени детализации. Ценовое зонирование города

4. Рекомендуемые формы регистрации и представления результатов мониторинга РН (2 часа)

Обобщенные формы регистрации результатов мониторинга рынков купли-продажи и аренды жилой и коммерческой недвижимости. Базовые формы регистрации дифференцированных данных о показателях РН. Формы описания новостроек.

2.1. Основные понятия математической статистики (2 часа)

Случайная величина (СВ), диапазон разброса СВ, функция распределения, гистограмма, генеральная совокупность, выборка, параметры выборки - средние величины (середина диапазона, среднее арифметическое, мода, медиана, средневзвешенное арифметическое), показатели рассеяния (границы диапазона, среднеквадратическое отклонение, дисперсия).

2.2. Формулы для определения параметров выборки (2 часа)

Рекомендации по использованию параметров различного вида при анализе рынка недвижимости. Способы расчета средней за период удельной цены и цены 1 кв. м площади объекта по совокупности сделок за период. Исключение выскакивающих значений. Оценка погрешности в определении среднего. Примеры.

2.3. Структура СВ и репрезентативность выборки (1 час)

Определение структурных показателей выборки и оценка репрезентативности. Примеры использования формулы средневзвешенного арифметического для оценки средней при обобщении данных нескольких источников; для определения стоимости жилфонда города по данным сделок.

2.4. Статистическая связь между случайными величинами (1 час)

Корреляционный анализ. Свойства коэффициента корреляции. Примеры поиска связи между ценами первичного и вторичного рынка; между темпами роста долларовых цен и курса доллара; между численностью населения города и уровнем цен на жилье.

2.5. Изменение случайной величины во времени (1 час)

Построение динамического ряда. Привязка данных к моменту времени. Свойства ломаных графиков. Сравнение выборок и определение статистической значимости различий. Сглаживание. Аппроксимация. Регрессионные уравнения.

2.6. Показатели макроэкономической ситуации и их использование при анализе РН (1 час)

Категории показателей: абсолютные (размерные), относительные (доли, темпы, индексы). Инфляция (дефляция), девальвация (ревальвация) рубля и доллара. Номинальные и реальные индексы роста цен на недвижимость. Система индексов РН Российской Гильдии риэлторов.

3.1. Предсказание и прогнозирование (1 час)

Два подхода к прогнозированию - статистический и эвристический. Два вида прогнозов - количественный и качественный. Краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный прогноз.

3.2. Факторы, определяющие изменение цен во времени. Внутренние факторы РН (1 час)

Этапы и стадии развития рынка недвижимости; соотношение цен первичного и вторичного рынка; динамика объема и соотношение спроса и предложения; активность рынка; состояние правовой среды; развитость инфраструктуры рынка и корпоративных форм деятельности риэлторов, информационная обеспеченность и открытость рынка.

3.3. Внешние факторы для рынка недвижимости (1 час)

Характеристики города, влияющие на уровень цен: масштаб города, административный и экономический статус, транспортная доступность, экономические связи с соседними регионами и странами, социально-экономические условия региона; рыночность ориентации и активность на рынке местных властей; макроэкономические условия в стране. Деление факторов по признаку быстродействия: долговременные и кратковременные.

3.4. Двухвалютность отечественной экономики и ее последствия для РН (1 час)

Зависимость изменения темпов роста цен на жилье от номинации цен в листингах (рублевые, долларовые, смешанные) при различных темпах инфляции и девальвации рубля и доллара. Долларизация и дедолларизация рынка недвижимости. Примеры реакции РН на финансовые кризисы в 1994-95 и 1998-99 гг.

Необходимые исходные данные и проблема их сбора, анализа и прогнозирования. Прогноз тенденций изменения цен по отдельным группам факторов. Получение обобщенного прогноза. Сценарный метод и метод разветвляющихся сценариев. Примеры прогнозирования тенденций развития рынка недвижимости на 1999-2000 года для различных городов России и сравнение с фактическими данными.

3.6. Статистическое прогнозирование (2 часа)

Необходимые исходные данные. Выдвижение содержательной гипотезы. Построение однопараметрической динамической модели. Определение коэффициентов модели. Допустимая глубина прогнозирования. Определение погрешности модели и построение коридора прогноза. Возможность уточнения прогноза путем перехода к многопараметрической модели. Сравнение прогноза с фактическими данными. Оценка погрешности прогноза. Пример модели роста цен на жилье и офисы в Москве, Петербурге, Екатеринбурге, Твери, Рязани, Барнауле в 1990-1997 гг. Модель динамики цен на жилье в Москве в 1998-2001 гг.

ã Стерник Г.М., 14.04.2002 г.