ООО «Стерникс Консалтинг»
(Sternik's Consulting)
+7 (495) 749-77-65
Информационный
партнер:
информационный партнер

методические материалы

методические материалы

Презентация доклада здесь

«Impact of banking real estate as an asset class on financial system stability: monitoring, forecasting, management»

Authors:

Sternik S.G., ScD (Economics), Professor of the Financial University under the Government of Russian Federation, Moscow, Russia

E-mail: sergey-sternik@yandex.ru

Teleshev G.V., Director, Department of strategy and corporate development, VTB Bank PJSC, Moscow, Russia

E-mail: gteleshev@gmail.com

1.     Introduction

Financial crisis of 2007-2008 in the United States made international community recognize the nature of risky interconnectedness between real estate markets dynamics and global financial markets health given the fact that it started as a mortgage crisis first. Due to underestimation of risks inherent for real estate markets, the worst case scenario of national and international economic crisis (as reflected in decreasing industrial indicators, employment and consumption) was not avoided, which subsequently resulted in financial (steep decline in assets prices) and finally, banking crisis (insolvency of banking institutions reflected in their ability to meet financial obligations).

One of the most important reactions to the crisis by the international financial regulators was the revision of capital requirements for banking institutions codified in revised Basel III standards, which are almost universally believed to be able to affect real estate markets dynamics due to the more conservative approach of many financial institutions towards loans secured by the real estate.  

However, realization of systemic interconnectedness between real estate markets dynamics and financial markets stability is not limited to more stringent capital requirements for real estate loans (as well as structuring of complex derivatives with real estate as collateral). Regulators (both in Russia and internationally), serving as systemically important consumers of academic research on the real estate markets and financial stability, increasingly recognize that real estate as an asset class plays a more significant role in financial system stability than was previously thought (particularly before 2007-2008 financial crisis in the United States). Given the above, we believe that financial regulators may, in setting their overall policy, greatly benefit from solution of the very important practical and scientific problem – namely, determination of the level of influence and corresponding mechanisms of the real estate markets values dynamics on financial system stability.

Additional factor, which increases the necessity for more in-depth and systemic study of the real estate markets for the purposes of setting banking sector regulations, are characteristics of real estate markets as predominantly local, cyclical in nature as well as characterized by relatively inelastic demand and considerable information asymmetry of information on real estate transactions. This, in turn, present a unique challenge for regulators in developing comprehensive regulatory instruments tailored towards complexity and considerable segmentation of banking real estate portfolios as well as factoring in potential impact of real estate markets volatility on banking sector stability.

2.     State of research on the subject internationally

Following mortgage crisis in the United States in 2007-2008, it was almost universally accepted that real estate not only represents real (i.e. tangible) asset, but also comprises a considerable portion of the debt markets (in the form of both mortgages and mortgage-backed securities) as well as equity markets (in the form REITs). Therefore, for example, Moody’s international rating agency included real estate portfolio cash flow volatility ratings into other their non-credit ratings group (Fedotova, Sternik, Latkin (2017)).

Growing recognition of the role of the real estate markets for financial markets stability is also reflected in academic activity, including organization of international expert discussions and conferences that bring together representatives of central banks, international organizations, academic community and monetary regulators who jointly seek solutions of creating adequate regulatory framework for managing risks associated with the real estate markets volatility.

On the most notable conferences on the subject matter, which underlined high level of attention to the subject of the real estate markets and financial stability was the conference jointly organized by the Bank for International Settlements and the Monetary Authority of Singapore, which brought together representatives of the South Pacific central banks, International Monetary Fund and academic circles of the United States and the United Kingdom titled “Property markets and financial stability” (BIS Papers, No 64 Property markets and financial stability, https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap64.pdf). Conference that was organized by the “central bank of central banks” was structured around four key themes:

1.        Lessons from the crisis (Note: financial crisis of 2007-2008);

2.        House price assessment;

3.        Housing booms and busts;

4.        Property, credit and markets.

Combination of key themes, which is otherwise quite untypical of central banks’ usual research focus, is as worth noting as the thesis of particular papers presented. For example, in his paper “Dealing with real estate booms and busts”, Deniz Igan, an economist in the International Monetary Fund (IMF) Research Department’s Macro-Financial Linkages Unit, notes:

«Real estate is an important, if not the most important, storage of wealth in the economy. Additionally, the majority of households tend to hold wealth in their homes rather than in equities. Typically, in advanced economies less than half of households own stock (directly or indirectly), while the home ownership rate hovers around 65 per cent. In addition, the supply-side effects can be substantial. In most advanced economies, house price cycles tend to lead credit and business cycles (Igan et al (2009)). This suggests that fluctuations in house prices create ripples in the economy through their impact on residential investment, consumption and credit, while the reverse effect is not as prominent, implying that the housing sector can be a source of shocks. Recessions that coincide with a house price bust tend to be deeper and last longer than those that do not, and their cumulative losses are three times the damage done during recessions without busts (emphasis is ours). Again, by contrast, recessions that occur around equity price busts are not significantly more severe or persistent than those that do not (Claessens et al (2008))».

Such observations made by the author do not only illustrate a prominent role that real estate as an asset class plays in financial crises, but also recognizes the fact that real estate market volatility plays a central role plays a central role in the most protracted and damaging episodes of recessions. Such conclusions are based on the deep understanding of the most crucial characteristics of real estate markets: relative illiquidity of the real estate assets, low transparency or real estate transactions data, significant negative externalities (i.e. considerable influence on unemployment and population mobility) of real estate crises.

3.     State of research in Russian academia and financial industry practice

In analyzing state of research in the field of interconnectedness between real estate markets and financial stability in Russia one has to bear in mind that financial industry is rapidly changing due to technological change as well adoption as the adoption of Basel III regulatory framework by the banking regulator and financial industry. Russian central bank implements tools for managing risks, which are typically associated with real estate markets (for example, as part of Basel III implementation, Russian banks with considerable real estate portfolios prepare and implement risk management policies for real estate portfolio valuation risks, while Russian central bank retains the right to, for example, examine real estate assets used as a collateral under mortgage and other types of loans).

Having said that, we observe a certain shortage of studies tailored towards understanding and exploring systemic linkage between stability of financial industry and dynamics and level of development of the real estate market. Additionally, we observe, there are certain traits of Russian economy overall, real estate market and financial industry, which are otherwise untypical of more developed economies and which potentially increase the necessity for such studies, i.e.:

·                   Considerable consolidation of Russian banking sector and, as a result, corresponding concentration of real estate-related risks within the most systemically-significant financial institutions;

·                   Uneven development of the local real estate markets across Russia and, as a result, concentration of the most progressive technologies and competencies of real estate management and valuation within the most developed ones (i.e. Moscow, Saint Petersburg being at the forefront of this process, while regional markets significantly lagging behind them). This, in turn, makes development of relatively universal systemic tools particularly challenging for policy-makers, particularly for local real estate markets that are considered “narrow” (i.e. characterized by the very limited demand, level of development and available transaction data and an increased information asymmetry);

·                   Relatively high risk appetite for real estate as an asset class among Russian banks compared to international financial groups (Fedotova, Sternik, Teleshev (2015));

·                   Rapidly changing geopolitical environment and various sanctions measures and as a result, shrinking presence of international players that typically create demand for progressive methods and technologies of valuation and real estate management. On the other, potentially suppressed demand for such technologies among Russian players given lower prospects of capital raising on international markets that typically reward high level of development of such technologies in company’s intangible assets portfolios.

At the same time, we believe, that significance of studies of real estate markets impact on financial stability is amplified given their systemically significant nature, particularly under such challenging circumstances. There is also an additional degree of significance attached to developing and maintaining such expertise within the banking sector, given its potentially shrinking foothold elsewhere.

4.     Basic definitions of real estate accounting and valuation of banking real estate in Russian financial industry

Accounting and valuation of banking real estate in Russia is regulated by the Central Bank of Russian Federation, Regulation #448-P “On Credit Institutions’ Accounting of Fixed Assets, Intangible Assets, Real Estate Temporary not Used in Operational Activity, Long-Term Assets Held for Sale, Inventories, Means and Objects of Labor of Undetermined Purpose Obtained under Compensation or Pledge Agreements”, effective from 01.01.2016 (hereinafter referred to as 448-P).

According to paragraph 4 of 448-P, determination of fair value of fixed assets, intangible assets, real estate temporary not used in operational activity, long-term assets held for sale, inventories, means and objects of labor of undetermined purpose obtained under compensation or pledge agreements is undertaken in accordance with IFRS 13 “Fair Value Measurement”, which was endorsed together with other IFRS standards by the Government of Russian Federation in 2011: https://www.iasplus.com/en/binary/europe/1103russianifrsendorsementenglish.pdf.

As per IFRS 13, paragraphs 61-66, market approach valuation methodology contains reference to multiplier market models:  “The market approach uses prices and other relevant information generated by market transactions involving identical or comparable (i.e. similar) assets, liabilities or a group of assets and liabilities, such as a business.  For example, valuation techniques consistent with the market approach often use market multiples derived from a set of comparables. Multiples might be in ranges with a different multiple for each comparable. The selection of the appropriate multiple within the range requires judgement, considering qualitative and quantitative factors specific to the measurement. Valuation techniques consistent with the market approach include matrix pricing. Matrix pricing is a mathematical technique used principally to value some types of financial instruments, such as debt securities, without relying exclusively on quoted prices for the specific securities, but rather relying on the securities’ relationship to other benchmark quoted securities.».

Stated provisions of IFRS 13, in our view, de facto ignore provisions contained in Russian legislation regulating valuation methods and process in Russian Federation, which operate with such definitions as a “market” value or “cadastral” value, but not “fair” value of real estate assets. Aside from that, regulator states that banking institutions determine methods of fair value measurement in internal standards or other internal documents, which also runs contrary to valuation legislation. Quite possibly, such legal inconsistencies will be addressed in future to avoid facilitating corruption and economic conflict of interest of market participants. For the purposes of this study, we will therefore operate under the assumption that differences between “fair” and “market” value definitions are negligible and both definitions can be used interchangeably.

For the purposes of the further discussion, we need to consider basic definitions of various of types of bank’s balance sheet the can potentially contain real estate according to 448-P.

·                   In our assessment, real estate on Russian banks’ balance sheets is most commonly held within three major categories, which we will discuss further in more details:

­  fixed assets;

­  real estate temporary not used in operation activity;

­  long-term assets held for sale.

·                   Fixed assets. Asset is considered a fixed asset if it has a material form (i.e. tangible asset), intended of the use by the credit institution for the provision of services of administrative purposes for at least 12 months and the sale of such asset is not planned, while asset is deemed to be meeting the following set of criteria (simultaneously):

­  asset can provide economic benefits to the credit institution in the future;

­  asset value at recognition can be safely determined.

·                   Real estate temporary not used in operation activity (hereinafter referred to as NVNOD after Russian abbreviation of the same – Nedvizhimost’ Vremenno Neispolzuemaja v Osnovnoy Deyatelnosti). Asset is classified as NVNOD (or part of the asset – land parcel, building or its part or both), owned by the credit institution, received by the credit institution as part of its activities under credit institution charter and intended to generate rental income (excluding, however, financial leasing) or capital appreciation of the asset or both, excluding uses within credit organization as means of labor for the provision of services, administrative purposes, security measures, protection of environment or sanitation and technical regulations uses. Asset disposition should not be planned within 12 months from the date of classification of the asset as NVNOD.

Asset should meet the following set of criteria (simultaneously) to be classified as NVNOD:

­  asset can provide economic benefits to the credit institution in the future;

­  asset value can be safely determined.

·                   Long-term assets held for sale. Fixed assets, intangible assets, real estate temporary not used in operational activity, means and objects of labor of undetermined purpose obtained under compensation or pledge agreements are classified as long-term assets held for sale if reimbursement of their value will take place within 12-months period through the sale of the asset from the date of classification of the asset as long-term asset held for sale and not through the continued use of the asset and under the following conditions:

­  long-term asset is prepared for immediate disposition in its current state on prevailing market conditions for the sale of comparable assets;

­  decision regarding sale of the asset is made (long term asset disposition plan is approved) by the head of the credit institution (or his replacement or other authorized person);

­  credit institution is looking for a buyer with a price comparable with asset fair value;

­  actions of the credit institution required to complete disposition of the asset (its disposition plan) demonstrate that alterations to disposition decision or its cancelation will not take place.

·                   In the event asset contains several parts (components) with significantly varying useful lives, each part (component) is recognized as separate inventory object if its value comprises significant part of the overall fixed asset value. Part (component) may have material form or represent expenses for major repairs or technical inspection of the asset, irrespective of whether any replacement of the elements of the asset takes place. Expenses for major repairs or technical inspections are recognized as separate part (component) of the asset only if they happen on a recurring basis throughout useful life of the asset.

·                   Aggregated asset value. Aggregated asset value is defined as a sum of the items’ values integrated into one accounting unit by common characteristics and their intended use. Credit organization is within its rights to integrate several items with common characteristics and intended use, which are separately considered immaterial.

·                   Useful life of the asset. Useful life is defined as a period of time when credit organization retains the asset for purpose of extracting economic benefits. Real estate value is reimbursed throughout useful period of the asset by accrual of depreciation. Useful life period is determined by the credit organization based on the following:

­  anticipated period of the asset use based on its assessed productivity or capacity;

­  anticipated physical deterioration of the asset, depending on its operating mode, natural conditions and aggressive environment, maintenance schedule;

­  legal and regulatory limitations on the use of the asset;

­  obsolescence of the asset, resulting from improvements in industrial process or as a result of the changing demand for the services provided using the asset.

·                   Value at recognition.  Value at recognition for real estate assets received on a reimbursable basis, is recognized as a sum of actual costs incurred by the credit organization during asset construction, creation (production) and acquisition, excluding value-added tax and other reimbursable taxes.

·                   Until the moment asset is ready for the use by the credit organization in accordance with credit organization management intentions, actual costs incurred by the credit organization are recognized as fixed assets unfinished capital expenditures and categorized into separate group within fixed assets as well accounted separately as balance sheet account #60415 “Expenditures for construction, creation (production) and acquisition of the fixed assets”.

·                   Depreciation. Depreciation is defined as systematic repayment of the asset depreciable value throughout its useful life period. Depreciable value is determined as either value at recognition or revalued amount minus calculated liquidation value. Fixed assets represented by land parcels are not depreciated. Real estate temporary not used in operational activity and accounted on the fair value basis are not depreciated. Long-term assets held for sale are not depreciated.

·                   Calculated liquidation value. Calculated liquidation value is defined as amount, which credit organization would receive by the end asset useful period by its disposition minus estimated disposition costs. Calculated liquidation value, useful life period and depreciation method are revised at the end of every reporting year.

·                   Future costs for fulfillment of liabilities for dismantling, liquidation and environment restoration on occupied land parcel should be assessed by the credit organization and included as part of the fixed asset value at recognition so that the credit organization could reimburse such costs throughout the asset useful life period even if such costs are incurred at the end of useful life period of the asset. These costs are required to be recognized as non-credit estimated liabilities and accounted for on balance sheet account # 61501 “Reserves – non-credit estimated liabilities”. Aforementioned liabilities are accounted for on a discounted value basis using discount rate, factoring in prevailing financial market conditions and premiums specific to such risks and which were not factored in during future costs calculations.

·                   Credit organization may use one of two methods of valuation of its real estate assets for the groups of similar assets:  value at recognition minus accumulated depreciation and accumulated value impairment or at revalued amount.

In accordance with accounting model at revalued amount, fixed asset with fair value that can be safely determined must be accounted for at revalued amount after asset’s initial recognition. Revalued amount is understood as the asset fair value on the date of revaluation minus accumulated depreciation and value impairment.  Expenditures for construction, creation (production) and acquisition of the fixed assets, accounted for on the balance sheet account #60415 are not subject to revaluation.

In determination of revalued amount for the fixed assets, a variety of sources of information can be used, i.e.: prices for comparable assets on active market, prices published in the media or professional literature, expert judgements and so on.

·       Credit organization approves, as part of its accounting policy, one of the following methods of its real estate assets revaluation accounting:

­  proportional recalculation of the fixed asset value, reflected on the balance sheet on the reporting date as well as accumulated depreciation of the asset, which is carried out by applying recalculation coefficient. Recalculation coefficient is defined as fair value of the asset on the date divided by its book value minus accumulated depreciation on the same date. Under this accounting method, difference between book value of the asset reflected on the balance after revaluation and recalculated asset’s value using coefficient, equals to the asset fair value.

­  reduction of the revalued asset amount, reflected on the balance sheet on revaluation date by the accumulated depreciation with subsequent recalculation of the revalued amount to assets fair value. Under this accounting method, book value of the asset, reflected on the balance sheet on revaluation date equals to its fair value, while accumulated depreciation equals to zero.

·                   Restoration of the real estate asset may be carried out via repairs, modernization or reconstruction.  Costs incurred by the credit organization for restoration of real estate temporary not used in operational activity via repairs are recognized within the same period they take place as current expenditures. Costs for restoration of real estate temporary not used in operational activity via modernization or reconstruction increase restored asset’s book value.

5.     Structure and value analysis of Russian financial industry real estate assets

As demonstrated in Table, as of the end of 2017 book value of real estate assets of all types outright held by the Russian banks amounted to 1,07 trillion rubles (at fair value in accordance with 448-P),  which equaled to 1,26% of the total Russian banking system assets. Both the absolute amount and its share of the total banking system assets demonstrated stability throughout 8 quarters included into dataset (spanning 2017-2018). Variation in total real assets held on Russian banks books was between 1,04 and 1,08 trillion rubles, while in total banking assets varied between 1,26% and 1,33% (variation, most likely, is not so much due to acquisition or disposition or real estate assets by the banks is due to revaluation practice, which we will discuss further). It is noteworthy that aggregate book value of the real estate assets on banks’ balance sheets did not decrease simultaneously with the number of credit organizations in the banking system, but actually increased by almost 35 billion rubles, which in our opinion, shows that real estate assets demonstrate tendency to concentrate within fewer large banking institutions.

         Book value of the real estate held as fixed assets amounted to 811,83 billion rubles (or 75,8% or all real estate assets outright held by the Russian banks), out of which 16,91 billion rubles corresponded to land book value.

         Book value of the real estate held as long-term assets held for sale is estimated at roughly 73,77 billion rubles (or 6,9% of all real estate assets held outright by the banks).

         Finally, real estate held as NVNOD (real estate temporary not used in operational activity), estimated at “fair” value as per IFRS 13 and 448-P Regulation was 185,25 billion rubles (or 17,3% of all real estate held outright), including 6,43 billion rubles allocated by the banks for possible losses provisions .

Quite evidently, real estate temporary not used in operational activity mostly represents real estate assets repossessed by the banks as part their bad debts workout strategy and which is not used by the banks in their day-to-day activities and thereby serving as an economic encumbrance on the banking system. To a smaller extent this represents real estate previously used in operational activity, excluded from fixed assets and operational due to various reasons and not yet disposed of.

         The smallest part (13,53 billion rubles or 7,3% of the total NVNOD category) of the banking real estate assets held outright is represented by construction in progress, which we estimate to be mostly former development projects repossessed by the banks rather than construction for the banks’ own use in their operational activity.

         Another part of real estate temporary not used in operational activity are real estate assets under current leases (15,11 billion rubles or 8,2% of NVNOD as land and 61,01 billion rubles or 19,9% of NVNOD as real estate excluding land). Presence of real estate leased out by the banks may in part compensate for overall potential losses, however it does not represent banking system core activity.

         From the data discussed above, at first, one could conclude that real estate assets held outright (i.e. 1,26% of the total assets) do not represent a significant portion and therefore do not pose a significant threat of destabilizing banking sector under the worst case scenario of the real estate portfolio devaluation. However, an additional analysis has to be made to demonstrate concentration of the real estate assets held outright and corresponding risks by individual banks (at least with a focus on the biggest, systemically significant predominantly state-owned banks).

         Table 2 contains comparative analysis of book value of real estate assets held outright by Sberbank PJSC and VTB Group banks (VTB Bank PJSC, Bank VTB 24, BM-Bank) as of 01.01.2018.

         As demonstrated by the data in Table 2, total book value of the real estate assets held outright by the these banks amounts to 520,82 billion rubles or 49% of all real estate held outright by the entire Russian banking system. We also note that portfolio structures of these banks are significantly different from each other.

         Diagram 1 illustrates that majority of Sberbank PJSC real estate assets held outright are represented by real estate as part of fixed assets, whereas in VTB Bank PJSC and other VTB Group banks’ (VTB 24, BM Bank) case, only 59% of all assets is represented by the real estate as part of fixed assets, 4% as part of long-term assets held for sale and the rest 37% is held in real estate temporary not used in operational activity.   


Table 1. Analysis of selected balance sheet chapters of Russian banking institutions based on the Central Bank of Russian Federation reporting forms (Form 101)

Total

Banking system total as of reporting date, billions of rubles

Balance sheet chapter

Balance sheet account

Balance sheet account #

01.04.2016

01.07.2016

01.10.2016

01.01.2017

01.04.2017

01.07.2017

01.10.2017

01.01.2018

Fixed assets

Fixed assets (excluding land)

60401

1 365,20

1 368,84

1 360,30

1 368,32

1 268,85

1 274,55

1 319,73

1 324,87

Land

60404

14,93

15,14

14,46

15,74

16,55

16,31

16,47

16,91

Expert estimation of real estate as part of fixed assets (60%)

819,12

821,30

816,18

820,99

761,31

764,73

791,84

794,92

 

Total real estate as part of Fixed assets

 

834,05

836,44

830,64

836,74

777,86

781,04

808,31

811,83

Real estate temporary not used in operational activity

Real estate temporary not used in operational activity

 

144,59

161,23

162,74

163,60

189,43

191,90

201,63

185,25

Long-term assets held for sale

Real estate as part of Long-term assets held for sale (60%)

 

57,74

62,43

62,54

67,01

71,59

76,57

73,00

73,77

Subtotal:

 

1 036,37

1 060,10

1 055,92

1 067,36

1 038,88

1 049,51

1 082,94

1 070,85

Total assets of Russian banking institutions (Source: Banking sector overview)

81 114,70

79 545,00

79 669,00

80 063,26

79 221,83

80 778,06

82 253,73

85 191,84

Share of real estate outright held in total assets

1,28%

1,33%

1,33%

1,33%

1,31%

1,30%

1,32%

1,26%

Real estate temporary not used in operational activity

Real estate temporary not used in operational activity (land)

61905

27,43

38,04

39,36

36,67

54,92

62,74

62,14

58,72

Real estate temporary not used in operational activity (land), under leases

61906

25,78

27,52

24,50

27,48

27,71

20,43

20,77

15,11

Real estate temporary not used in operational activity (excluding land)

61907

25,67

28,51

32,62

34,53

40,50

41,02

42,86

61,01

Real estate temporary not used in operational activity (excluding land), under leases

61908

34,93

35,82

37,26

35,64

36,91

34,82

34,94

36,90

Real estate temporary not used in operational activity – capital expenditures

61911

30,77

31,34

29,01

29,29

29,39

32,89

40,93

13,53

Real estate temporary not used in operational activity (losses provisions)

61912

4,25

4,14

3,62

9,58

9,30

13,73

14,32

6,43

TOTAL NVNOD:

144,59

161,23

162,74

163,60

189,43

191,90

201,63

185,25

Losses provisions as a percent of assets book value

2,94%

2,57%

2,22%

5,85%

4,91%

7,15%

7,10%

3,47%


Table 2.

Comparative analysis of selected balance sheet chapters of Sberbank PJSC and VTB Group banks (VTB Bank PJSC, Bank VTB 24, BM Bank) as of 01.01.2018, according to reporting forms of the Central Bank of Russian Federation (Form 101), billions of rubles

Sberbank PJSC

VTB Bank PJSC, VTB 24, BM Bank

Fixed assets (excluding land), real estate is estimated to comprise 60% of fixed assets

336,85

97,69

Fixed assets (land)

4,33

2,12

Real estate temporary not used in operational activity (excluding land)

0,79

21,29

Real estate temporary not used in operational activity (excluding land), under leases

0,75

8,15

Real estate temporary not used in operational activity (land)

0,2

20,39

Real estate temporary not used in operational activity (land), under leases

0,01

8,4

Real estate temporary not used in operational activity – capital expenditures

0,005

2,96

Real estate temporary not used in operational activity (losses provisions)

0,001

1,06

Real estate as part of long term assets held for sale (estimated at 60% of total long term assets held for sale)

7,9

5,82

Real estate as part long term assets held for sale – losses provisions (estimated at 60% of total losses provisions for long term assets held for sale)

1,19

0,91

Total:

352,03

168,79

Diagram1. Book value structure of Sberbank PJSC real estate portfolio

Diagram 2. Book value structure of VTB Group banks’ real estate portfolio

It is therefore safe to assess that in VTB Group case, there are significant risks of potential losses as well as the higher share of inefficient costs associated with ownership of non-core assets compared to Sberbank PJSC. Additionally, risks associated with potential devaluation of the real estate assets utilized outside of the highest and best use concept are estimated to be significantly higher for VTB Group banks compared to Sberbank PJSC. 

Example above, we posit, provides additional reason for the necessity of developing methodological framework of strategic value management for banking real estate portfolios as part of their capital for entire Russian banking system for the purposes of enhancing overall banking system stability.

6.                 Directions for further research on strategic value management for banking real estate portfolios

As demonstrated in the previous chapters of this study, real estate as an asset class plays an important and multi-faceted role in the banking system, i.e. real estate owned or rented and used in operational activity comprises considerable portion of banks’ capital (including through the inclusion of positive revaluation of the real estate portfolios held as fixed assets as part of the banks’ Tier II capital) and represent one of the largest banks’ expense items (second only to personnel expenses – as part of the banks’ real estate portfolios referred to as “corporate real estate” in international academic studies),

On the other hand, real estate repossessed by the banks as part of working out bad debts also affects their real estate portfolios and may create a negative effect for banks’ capital when not disposed of timely due to difficulties of either determining its fair value, properties low liquidity or the necessity to create provisions for losses on the banks’ balance sheets (i.e. real estate repossessed).

Furthermore, in view of overall crisis conditions and the need to improve capital ratios, banks often identify a separate real estate category within their portfolios, i.e. investment real estate, which is intended to generate additional rental income and / or provide capital appreciation thereby improving banks’ capital adequacy.

Each aforementioned category of real estate within banks’ portfolios has its own characteristics and separate management instruments, as well as accounting and management accounting specifics that separate them from each other (i.e. corporate real estate owned is accounted for as part of fixed assets on the basis of value at recognition minus accumulated depreciation, while investment real estate is accounted for on fair value basis assessed by professional market appraisers).

Real estate multi-faceted role as an asset class in banking sector stability underlines the necessity for an in-depth academic study in the field, as well as competent management practices in order to manage risks of the banking industry instability and demands an application of systemic approach towards corporate real estate portfolio management, its analysis and risk management.

Proposed strategy of banks real estate formation and development – therefore should be a comprehensive system of value management aimed at facilitating shareholders’ interests by meeting the following conditions:

1) Quantitative and qualitative structure of the real estate portfolio is necessary and sufficient for bank’s operational activity as well as aligned with shareholders’ approved long-term plan;

2) Current return on capital, invested in real estate portfolio (current economic benefits – capital expenditures – operating expenses) is positive (P&L> 0);

3) Market liquidity and market value of the real estate portfolio is maximized during disposal though Highest and Best Use for local real estate markets (i.e. each property represents, whenever possible, prime asset within its local real estate market segment);

4) All properties comprising real estate portfolio, necessary for operational activities and not representing prime assets within their respective local market segments, are converted from ownership to leases;

5) Design, construction, fit-out as well property maintenance are centralized and undertaken in accordance with approved corporate standards ensuring positive effect on bank’s image on a contemporary requirements level (i.e. sufficient level of technology, innovation, environment protection and energy and economic efficiency as well aesthetics).

Suggested target indicators for strategic value management for banking real estate portfolios are listed in the Table 3 directly below.

Table 3. System of indicators for strategic value management for banking real estate portfolios

Indicator

Indicator methodology

Target value

1.     Share of inefficiently utilized real estate assets, %

Usable area of properties above target portfolio divided by total real estate portfolio usable area

< 5%

2.     Share of illiquid and low investment grade real estate assets owned, %

Usable area of illiquid and low investment grade real estate assets owned, divided by total usable are of the real estate portfolio

< 10%

3.     Operating efficiency

Operating costs divided by operating income

(C / I)

< 1

4.     Return on capital, adjusted for risk of real estate portfolio ownership

Operating income divided by current real estate portfolio book value, excluding revaluation of real estate portfolio and provision for losses

> Inflation rate

5.     β-coefficient (how real estate portfolio measures against the real estate market)?)

Weighted average of total market value of the real estate portfolio market value divided by average market prices in respective market segment

      >1,20%

6.     Group of the indicators of real estate portfolio size repossessed by the bank as part of the bad debt workout procedures

6.1. Size of the real estate portfolio repossessed by the bank relative to operational real estate portfolio

6.2. Size of the real estate portfolio repossessed by the bank relative to bank’s total assets

6.1. <30%

6.2. <0,5%

7.     6.      Group of the efficiency indicators for real estate portfolio repossessed by the bank as part of the bad debt workout procedures

7.1. Real estate portfolio turnover

7.2. Recovery rate for for bad debt

7.1. Average duration of the real assets residing on bank’s balance sheet <1 year

7.2. According to industry practice, but generally above 60%

System of indicators for strategic value management for banking real estate portfolios is comprehensive and balanced (i.e. includes indicators for both operational portfolio and real estate portfolio repossessed by the bank as part of the bad debt workout procedures), it is however can be adjusted and adapted to the particular bank’s business model as well as changes in banking regulations.

As a result, we propose to consider bank’s customer satisfaction in bank’s core services as one of the main factors driving overall real estate portfolio value as well the quality of management of the real estate portfolio repossessed by the bank as part of its bad debt workout procedures.

It is, however, important to note that highest and best use of each real estate asset can be different from the same determined as part of the entire portfolio or a group of assets. We therefore posit that central criteria of highest and best use of maximizing each and every asset value should be replaced with criteria of maximizing value of bank’s value a business, which, when achieved, will represent the highest real estate portfolio value as a result.

On the basis of the above, it is therefore proposed to understand highest and best use of the bank’s real estate portfolio as a legally, physically and economically complex entity, the use that  maximizes bank’s overall value as business by optimal allocation of the bank’s real estate assets.

7.                 Suggestions for development of tactical methods and instruments of banking real estate portfolios value management

Given demonstrated positive correlation between the real estate markets’ volatility and corresponding financial stability, we believe it is necessary to study subject further and resolve a set of academic and practical problems aimed at creating consistent methodological framework for managing large, geographically distributed banks’ real estate portfolios as well as building a system of real estate market monitoring, analysis and forecasting for the purposes maintaining bank’s sustainable capital base.

Table 4 demonstrates broad directions of further development of theoretical and practical instruments of facilitating strategic imperatives outlined in Chapter 6 of this study.

Table 4. Broad directions, methods and instruments of banking real estate portfolio value management

Directions

Methods

Instruments

1. Determination of quantitative and qualitative structure of the banking real estate portfolio

1.1. Preparation of banking real estate register including properties location, type of property, area, intended use, property title (including land), its legal status (quality of property rights, registration status, i.e. rights are registered or not, status of cadastral records, encumbrances etc.), total costs of property maintenance, property taxes, rental expenses for property (including land), actual occupancy rate of the property  

Information and analytical tools:

- IT-platforms for real estate portfolios management (i.e CAFM systems for corporate real estate portfolio) analytical databases

- analytical instruments for property clustering

- data visualization instruments (graphs and diagrams, spatial data visualization instruments)

1.2. Preparation of spatial diagrams and maps demonstrating portfolio distribution over various economic and geographic regions (i.e. countries, specific regions and/or large cities)

1.3. Determination of geographic focus points for drawing down or expanding portfolio and physical bank’s presence (i.e. more or less banking offices required to cover specific area of bank’s operations)

1.4. Determination of properties, which are economically not viable, but socially significant (i.e. fulfilling bank’s social responsibility role and commitments)

2. Real estate portfolio optimization

2.1. Calculation of real estate portfolio actively utilized share

Economic analysis instruments:

- comparative analysis

- correlation and regression

- cluster analysis

- spatial-parametric analysis

2.2. Calculation of underutilized share of banking real estate portfolio and further analysis of its efficiency

2.3. Prepare recommendations to optimize shares of actively utilized and underutilized shares of the bank’s real estate portfolio

2.4. Forecast of the future changes in bank’s demand for real estate for its operations in view of expanding significance of online banking solutions

2.5. Determination of future demand for physical offices by the bank’s clients – both corporate and retail

3. Portfolio efficiency indicators assessment

3.1. Calculation of the rate of return on capital invested in various groups of real estate within the bank’s real estate portfolio

Financial analysis instruments:

- return on capital rate

- liquidity measurements

- profitability rates

- real estate valuation methods and techniques

- management costs calculations

3.2. Evaluation of liquidity and market value of each property comprising bank’s real estate portfolio

3.3. Evaluation of liquidity and market value of the bank’s real estate portfolio as a whole

3.4. Calculation of the costs involved in managing the portfolio

4. Real estate portfolio legal support

4.1. Formulating standards for legal support of real estate portfolio

Legal instruments

5. Optimization of owned vs. rented real estate ratio

5.1. Determination of optimal rate of owned vs. rented real estate for banking operations based on international best practices and benchmarks (based on the comparative analysis with other banking groups as well as other operators of the large real estate portfolios with developed branch networks)

5.2. Calculation of internal rate of rent for properties owned by the bank

5.3. Roadmap preparation for transitioning from the  current state to the target state of owned vs. rented real estate ratio

6. Reengineering real estate portfolio management business processes

6.1. Determination of the most efficient business process owners or managing bank’s real estate portfolio

Business processes optimization tools:

- business processes formalization techniques

- business processes audit

- business processes modelling techniques

6.2. Determining methodology for transferring ownership of business processes from current owners to target (i.e. most efficient) owners

6.3. Preparation of the methodological support for owners of the delegated business processes

7. Evaluation and minimization of risks

7.1. Identification and evaluation of risks associated with real estate owned vs. real estate rented

Risk-management instruments

7.2. Preparation of methodology of risks’ minimization

7.3. Calculation of β coefficient value for various assets in real estate portfolio

8. Improvement of existing assets and assets under construction

8.1. Preparation of corporate standards for construction, fit-out and maintenance of all properties comprising real estate portfolio

Technical instruments

9. Instruments for efficient management of the real estate portfolio repossessed by the bank as part of the bad debt workout procedures

9.1. Development of repossessed portfolio KPIs system

9.2. Determination of KPIs target values

9.3. Implementation of KPI system for managing real estate portfolio real estate portfolio repossessed as part of the bad debt workout procedures

Portfolio-level instruments, including mass valuation methodology for revaluation of large homogenous real estate portfolios (i.e. large number of residential properties)

Concluding remarks

1.                 Monitoring, forecasting and methods of managing negative real estate markets volatility impact on financial stability are important factors in preventing banking crises.

2.                 On an international level, this subject is among the key themes for research, including efforts by the Bank of International Settlements and respective academic and research circles.

3.                 There is an objectively presupposed consolidation of the Russian banking sector, which in turn may create corresponding concentration of real-estate related risks within the most systemically significant financial institutions and subsequently drive their appetite for real-estate related risks above what is considered benchmark for international banking groups. At the same time, we note a certain shortage of relevant research and methodology development on the subject matter.

4.                 Current regulations on valuation and accounting of banking real estate in Russia, in our view, contain certain legal and methodological inconsistencies that may inhibit their ability to fulfill a strategic goal of facilitating financial sector and, in particular, banking sector stability in their  connection with systemically-significant real estate markets.

5.                 Comparative analysis of real estate assets of the Russian banking system and its most significant financial institutions provides an opportunity to evaluate risk and problem areas as well as outline further directions for research, crises prevention methods and offer strategic imperatives as well as prospective instruments and indicators for efficient management of banking real estate portfolios.

References

Fedotova M.A., Sternik S.G., Latkin F.A. 2017. “Current/actual problems of corporate real estate portfolio valuation.” Property Relations in the Russian Federation  #1(184) - P.70-77

Fedotova M.A., Sternik S.G., Teleshev G.V. 2015. “Corporate real estate management methodology for real estate as part of bank’s assets and capital.” Management Sciences #4 (17) - P.62-70

Bank of Russia Regulation No. 448-P, dated 22 December 2014, “On Credit Institutions’ Accounting of Fixed Assets, Intangible Assets, Real Estate Temporary not Used in Operational Activity, Long-Term Assets Held for Sale, Inventories, Means and Objects of Labour of Undetermined Purpose Obtained under Compensation or Pledge Agreements”

«Impact of banking real estate as an asset class on financial system stability: monitoring, forecasting, management»

(Опубликовано в Journal of Reviews on Global Economics (Канада, SCOPUS), 2018, 7)
Категория: методические материалы

Презентация доклада здесь

«Impact of banking real estate as an asset class on financial system stability: monitoring, forecasting, management»

Authors:

Sternik S.G., ScD (Economics), Professor of the Financial University under the Government of Russian Federation, Moscow, Russia

E-mail: sergey-sternik@yandex.ru

Teleshev G.V., Director, Department of strategy and corporate development, VTB Bank PJSC, Moscow, Russia

E-mail: gteleshev@gmail.com

1.     Introduction

Financial crisis of 2007-2008 in the United States made international community recognize the nature of risky interconnectedness between real estate markets dynamics and global financial markets health given the fact that it started as a mortgage crisis first. Due to underestimation of risks inherent for real estate markets, the worst case scenario of national and international economic crisis (as reflected in decreasing industrial indicators, employment and consumption) was not avoided, which subsequently resulted in financial (steep decline in assets prices) and finally, banking crisis (insolvency of banking institutions reflected in their ability to meet financial obligations).

One of the most important reactions to the crisis by the international financial regulators was the revision of capital requirements for banking institutions codified in revised Basel III standards, which are almost universally believed to be able to affect real estate markets dynamics due to the more conservative approach of many financial institutions towards loans secured by the real estate.  

However, realization of systemic interconnectedness between real estate markets dynamics and financial markets stability is not limited to more stringent capital requirements for real estate loans (as well as structuring of complex derivatives with real estate as collateral). Regulators (both in Russia and internationally), serving as systemically important consumers of academic research on the real estate markets and financial stability, increasingly recognize that real estate as an asset class plays a more significant role in financial system stability than was previously thought (particularly before 2007-2008 financial crisis in the United States). Given the above, we believe that financial regulators may, in setting their overall policy, greatly benefit from solution of the very important practical and scientific problem – namely, determination of the level of influence and corresponding mechanisms of the real estate markets values dynamics on financial system stability.

Additional factor, which increases the necessity for more in-depth and systemic study of the real estate markets for the purposes of setting banking sector regulations, are characteristics of real estate markets as predominantly local, cyclical in nature as well as characterized by relatively inelastic demand and considerable information asymmetry of information on real estate transactions. This, in turn, present a unique challenge for regulators in developing comprehensive regulatory instruments tailored towards complexity and considerable segmentation of banking real estate portfolios as well as factoring in potential impact of real estate markets volatility on banking sector stability.

2.     State of research on the subject internationally

Following mortgage crisis in the United States in 2007-2008, it was almost universally accepted that real estate not only represents real (i.e. tangible) asset, but also comprises a considerable portion of the debt markets (in the form of both mortgages and mortgage-backed securities) as well as equity markets (in the form REITs). Therefore, for example, Moody’s international rating agency included real estate portfolio cash flow volatility ratings into other their non-credit ratings group (Fedotova, Sternik, Latkin (2017)).

Growing recognition of the role of the real estate markets for financial markets stability is also reflected in academic activity, including organization of international expert discussions and conferences that bring together representatives of central banks, international organizations, academic community and monetary regulators who jointly seek solutions of creating adequate regulatory framework for managing risks associated with the real estate markets volatility.

On the most notable conferences on the subject matter, which underlined high level of attention to the subject of the real estate markets and financial stability was the conference jointly organized by the Bank for International Settlements and the Monetary Authority of Singapore, which brought together representatives of the South Pacific central banks, International Monetary Fund and academic circles of the United States and the United Kingdom titled “Property markets and financial stability” (BIS Papers, No 64 Property markets and financial stability, https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap64.pdf). Conference that was organized by the “central bank of central banks” was structured around four key themes:

1.        Lessons from the crisis (Note: financial crisis of 2007-2008);

2.        House price assessment;

3.        Housing booms and busts;

4.        Property, credit and markets.

Combination of key themes, which is otherwise quite untypical of central banks’ usual research focus, is as worth noting as the thesis of particular papers presented. For example, in his paper “Dealing with real estate booms and busts”, Deniz Igan, an economist in the International Monetary Fund (IMF) Research Department’s Macro-Financial Linkages Unit, notes:

«Real estate is an important, if not the most important, storage of wealth in the economy. Additionally, the majority of households tend to hold wealth in their homes rather than in equities. Typically, in advanced economies less than half of households own stock (directly or indirectly), while the home ownership rate hovers around 65 per cent. In addition, the supply-side effects can be substantial. In most advanced economies, house price cycles tend to lead credit and business cycles (Igan et al (2009)). This suggests that fluctuations in house prices create ripples in the economy through their impact on residential investment, consumption and credit, while the reverse effect is not as prominent, implying that the housing sector can be a source of shocks. Recessions that coincide with a house price bust tend to be deeper and last longer than those that do not, and their cumulative losses are three times the damage done during recessions without busts (emphasis is ours). Again, by contrast, recessions that occur around equity price busts are not significantly more severe or persistent than those that do not (Claessens et al (2008))».

Such observations made by the author do not only illustrate a prominent role that real estate as an asset class plays in financial crises, but also recognizes the fact that real estate market volatility plays a central role plays a central role in the most protracted and damaging episodes of recessions. Such conclusions are based on the deep understanding of the most crucial characteristics of real estate markets: relative illiquidity of the real estate assets, low transparency or real estate transactions data, significant negative externalities (i.e. considerable influence on unemployment and population mobility) of real estate crises.

3.     State of research in Russian academia and financial industry practice

In analyzing state of research in the field of interconnectedness between real estate markets and financial stability in Russia one has to bear in mind that financial industry is rapidly changing due to technological change as well adoption as the adoption of Basel III regulatory framework by the banking regulator and financial industry. Russian central bank implements tools for managing risks, which are typically associated with real estate markets (for example, as part of Basel III implementation, Russian banks with considerable real estate portfolios prepare and implement risk management policies for real estate portfolio valuation risks, while Russian central bank retains the right to, for example, examine real estate assets used as a collateral under mortgage and other types of loans).

Having said that, we observe a certain shortage of studies tailored towards understanding and exploring systemic linkage between stability of financial industry and dynamics and level of development of the real estate market. Additionally, we observe, there are certain traits of Russian economy overall, real estate market and financial industry, which are otherwise untypical of more developed economies and which potentially increase the necessity for such studies, i.e.:

·                   Considerable consolidation of Russian banking sector and, as a result, corresponding concentration of real estate-related risks within the most systemically-significant financial institutions;

·                   Uneven development of the local real estate markets across Russia and, as a result, concentration of the most progressive technologies and competencies of real estate management and valuation within the most developed ones (i.e. Moscow, Saint Petersburg being at the forefront of this process, while regional markets significantly lagging behind them). This, in turn, makes development of relatively universal systemic tools particularly challenging for policy-makers, particularly for local real estate markets that are considered “narrow” (i.e. characterized by the very limited demand, level of development and available transaction data and an increased information asymmetry);

·                   Relatively high risk appetite for real estate as an asset class among Russian banks compared to international financial groups (Fedotova, Sternik, Teleshev (2015));

·                   Rapidly changing geopolitical environment and various sanctions measures and as a result, shrinking presence of international players that typically create demand for progressive methods and technologies of valuation and real estate management. On the other, potentially suppressed demand for such technologies among Russian players given lower prospects of capital raising on international markets that typically reward high level of development of such technologies in company’s intangible assets portfolios.

At the same time, we believe, that significance of studies of real estate markets impact on financial stability is amplified given their systemically significant nature, particularly under such challenging circumstances. There is also an additional degree of significance attached to developing and maintaining such expertise within the banking sector, given its potentially shrinking foothold elsewhere.

4.     Basic definitions of real estate accounting and valuation of banking real estate in Russian financial industry

Accounting and valuation of banking real estate in Russia is regulated by the Central Bank of Russian Federation, Regulation #448-P “On Credit Institutions’ Accounting of Fixed Assets, Intangible Assets, Real Estate Temporary not Used in Operational Activity, Long-Term Assets Held for Sale, Inventories, Means and Objects of Labor of Undetermined Purpose Obtained under Compensation or Pledge Agreements”, effective from 01.01.2016 (hereinafter referred to as 448-P).

According to paragraph 4 of 448-P, determination of fair value of fixed assets, intangible assets, real estate temporary not used in operational activity, long-term assets held for sale, inventories, means and objects of labor of undetermined purpose obtained under compensation or pledge agreements is undertaken in accordance with IFRS 13 “Fair Value Measurement”, which was endorsed together with other IFRS standards by the Government of Russian Federation in 2011: https://www.iasplus.com/en/binary/europe/1103russianifrsendorsementenglish.pdf.

As per IFRS 13, paragraphs 61-66, market approach valuation methodology contains reference to multiplier market models:  “The market approach uses prices and other relevant information generated by market transactions involving identical or comparable (i.e. similar) assets, liabilities or a group of assets and liabilities, such as a business.  For example, valuation techniques consistent with the market approach often use market multiples derived from a set of comparables. Multiples might be in ranges with a different multiple for each comparable. The selection of the appropriate multiple within the range requires judgement, considering qualitative and quantitative factors specific to the measurement. Valuation techniques consistent with the market approach include matrix pricing. Matrix pricing is a mathematical technique used principally to value some types of financial instruments, such as debt securities, without relying exclusively on quoted prices for the specific securities, but rather relying on the securities’ relationship to other benchmark quoted securities.».

Stated provisions of IFRS 13, in our view, de facto ignore provisions contained in Russian legislation regulating valuation methods and process in Russian Federation, which operate with such definitions as a “market” value or “cadastral” value, but not “fair” value of real estate assets. Aside from that, regulator states that banking institutions determine methods of fair value measurement in internal standards or other internal documents, which also runs contrary to valuation legislation. Quite possibly, such legal inconsistencies will be addressed in future to avoid facilitating corruption and economic conflict of interest of market participants. For the purposes of this study, we will therefore operate under the assumption that differences between “fair” and “market” value definitions are negligible and both definitions can be used interchangeably.

For the purposes of the further discussion, we need to consider basic definitions of various of types of bank’s balance sheet the can potentially contain real estate according to 448-P.

·                   In our assessment, real estate on Russian banks’ balance sheets is most commonly held within three major categories, which we will discuss further in more details:

­  fixed assets;

­  real estate temporary not used in operation activity;

­  long-term assets held for sale.

·                   Fixed assets. Asset is considered a fixed asset if it has a material form (i.e. tangible asset), intended of the use by the credit institution for the provision of services of administrative purposes for at least 12 months and the sale of such asset is not planned, while asset is deemed to be meeting the following set of criteria (simultaneously):

­  asset can provide economic benefits to the credit institution in the future;

­  asset value at recognition can be safely determined.

·                   Real estate temporary not used in operation activity (hereinafter referred to as NVNOD after Russian abbreviation of the same – Nedvizhimost’ Vremenno Neispolzuemaja v Osnovnoy Deyatelnosti). Asset is classified as NVNOD (or part of the asset – land parcel, building or its part or both), owned by the credit institution, received by the credit institution as part of its activities under credit institution charter and intended to generate rental income (excluding, however, financial leasing) or capital appreciation of the asset or both, excluding uses within credit organization as means of labor for the provision of services, administrative purposes, security measures, protection of environment or sanitation and technical regulations uses. Asset disposition should not be planned within 12 months from the date of classification of the asset as NVNOD.

Asset should meet the following set of criteria (simultaneously) to be classified as NVNOD:

­  asset can provide economic benefits to the credit institution in the future;

­  asset value can be safely determined.

·                   Long-term assets held for sale. Fixed assets, intangible assets, real estate temporary not used in operational activity, means and objects of labor of undetermined purpose obtained under compensation or pledge agreements are classified as long-term assets held for sale if reimbursement of their value will take place within 12-months period through the sale of the asset from the date of classification of the asset as long-term asset held for sale and not through the continued use of the asset and under the following conditions:

­  long-term asset is prepared for immediate disposition in its current state on prevailing market conditions for the sale of comparable assets;

­  decision regarding sale of the asset is made (long term asset disposition plan is approved) by the head of the credit institution (or his replacement or other authorized person);

­  credit institution is looking for a buyer with a price comparable with asset fair value;

­  actions of the credit institution required to complete disposition of the asset (its disposition plan) demonstrate that alterations to disposition decision or its cancelation will not take place.

·                   In the event asset contains several parts (components) with significantly varying useful lives, each part (component) is recognized as separate inventory object if its value comprises significant part of the overall fixed asset value. Part (component) may have material form or represent expenses for major repairs or technical inspection of the asset, irrespective of whether any replacement of the elements of the asset takes place. Expenses for major repairs or technical inspections are recognized as separate part (component) of the asset only if they happen on a recurring basis throughout useful life of the asset.

·                   Aggregated asset value. Aggregated asset value is defined as a sum of the items’ values integrated into one accounting unit by common characteristics and their intended use. Credit organization is within its rights to integrate several items with common characteristics and intended use, which are separately considered immaterial.

·                   Useful life of the asset. Useful life is defined as a period of time when credit organization retains the asset for purpose of extracting economic benefits. Real estate value is reimbursed throughout useful period of the asset by accrual of depreciation. Useful life period is determined by the credit organization based on the following:

­  anticipated period of the asset use based on its assessed productivity or capacity;

­  anticipated physical deterioration of the asset, depending on its operating mode, natural conditions and aggressive environment, maintenance schedule;

­  legal and regulatory limitations on the use of the asset;

­  obsolescence of the asset, resulting from improvements in industrial process or as a result of the changing demand for the services provided using the asset.

·                   Value at recognition.  Value at recognition for real estate assets received on a reimbursable basis, is recognized as a sum of actual costs incurred by the credit organization during asset construction, creation (production) and acquisition, excluding value-added tax and other reimbursable taxes.

·                   Until the moment asset is ready for the use by the credit organization in accordance with credit organization management intentions, actual costs incurred by the credit organization are recognized as fixed assets unfinished capital expenditures and categorized into separate group within fixed assets as well accounted separately as balance sheet account #60415 “Expenditures for construction, creation (production) and acquisition of the fixed assets”.

·                   Depreciation. Depreciation is defined as systematic repayment of the asset depreciable value throughout its useful life period. Depreciable value is determined as either value at recognition or revalued amount minus calculated liquidation value. Fixed assets represented by land parcels are not depreciated. Real estate temporary not used in operational activity and accounted on the fair value basis are not depreciated. Long-term assets held for sale are not depreciated.

·                   Calculated liquidation value. Calculated liquidation value is defined as amount, which credit organization would receive by the end asset useful period by its disposition minus estimated disposition costs. Calculated liquidation value, useful life period and depreciation method are revised at the end of every reporting year.

·                   Future costs for fulfillment of liabilities for dismantling, liquidation and environment restoration on occupied land parcel should be assessed by the credit organization and included as part of the fixed asset value at recognition so that the credit organization could reimburse such costs throughout the asset useful life period even if such costs are incurred at the end of useful life period of the asset. These costs are required to be recognized as non-credit estimated liabilities and accounted for on balance sheet account # 61501 “Reserves – non-credit estimated liabilities”. Aforementioned liabilities are accounted for on a discounted value basis using discount rate, factoring in prevailing financial market conditions and premiums specific to such risks and which were not factored in during future costs calculations.

·                   Credit organization may use one of two methods of valuation of its real estate assets for the groups of similar assets:  value at recognition minus accumulated depreciation and accumulated value impairment or at revalued amount.

In accordance with accounting model at revalued amount, fixed asset with fair value that can be safely determined must be accounted for at revalued amount after asset’s initial recognition. Revalued amount is understood as the asset fair value on the date of revaluation minus accumulated depreciation and value impairment.  Expenditures for construction, creation (production) and acquisition of the fixed assets, accounted for on the balance sheet account #60415 are not subject to revaluation.

In determination of revalued amount for the fixed assets, a variety of sources of information can be used, i.e.: prices for comparable assets on active market, prices published in the media or professional literature, expert judgements and so on.

·       Credit organization approves, as part of its accounting policy, one of the following methods of its real estate assets revaluation accounting:

­  proportional recalculation of the fixed asset value, reflected on the balance sheet on the reporting date as well as accumulated depreciation of the asset, which is carried out by applying recalculation coefficient. Recalculation coefficient is defined as fair value of the asset on the date divided by its book value minus accumulated depreciation on the same date. Under this accounting method, difference between book value of the asset reflected on the balance after revaluation and recalculated asset’s value using coefficient, equals to the asset fair value.

­  reduction of the revalued asset amount, reflected on the balance sheet on revaluation date by the accumulated depreciation with subsequent recalculation of the revalued amount to assets fair value. Under this accounting method, book value of the asset, reflected on the balance sheet on revaluation date equals to its fair value, while accumulated depreciation equals to zero.

·                   Restoration of the real estate asset may be carried out via repairs, modernization or reconstruction.  Costs incurred by the credit organization for restoration of real estate temporary not used in operational activity via repairs are recognized within the same period they take place as current expenditures. Costs for restoration of real estate temporary not used in operational activity via modernization or reconstruction increase restored asset’s book value.

5.     Structure and value analysis of Russian financial industry real estate assets

As demonstrated in Table, as of the end of 2017 book value of real estate assets of all types outright held by the Russian banks amounted to 1,07 trillion rubles (at fair value in accordance with 448-P),  which equaled to 1,26% of the total Russian banking system assets. Both the absolute amount and its share of the total banking system assets demonstrated stability throughout 8 quarters included into dataset (spanning 2017-2018). Variation in total real assets held on Russian banks books was between 1,04 and 1,08 trillion rubles, while in total banking assets varied between 1,26% and 1,33% (variation, most likely, is not so much due to acquisition or disposition or real estate assets by the banks is due to revaluation practice, which we will discuss further). It is noteworthy that aggregate book value of the real estate assets on banks’ balance sheets did not decrease simultaneously with the number of credit organizations in the banking system, but actually increased by almost 35 billion rubles, which in our opinion, shows that real estate assets demonstrate tendency to concentrate within fewer large banking institutions.

         Book value of the real estate held as fixed assets amounted to 811,83 billion rubles (or 75,8% or all real estate assets outright held by the Russian banks), out of which 16,91 billion rubles corresponded to land book value.

         Book value of the real estate held as long-term assets held for sale is estimated at roughly 73,77 billion rubles (or 6,9% of all real estate assets held outright by the banks).

         Finally, real estate held as NVNOD (real estate temporary not used in operational activity), estimated at “fair” value as per IFRS 13 and 448-P Regulation was 185,25 billion rubles (or 17,3% of all real estate held outright), including 6,43 billion rubles allocated by the banks for possible losses provisions .

Quite evidently, real estate temporary not used in operational activity mostly represents real estate assets repossessed by the banks as part their bad debts workout strategy and which is not used by the banks in their day-to-day activities and thereby serving as an economic encumbrance on the banking system. To a smaller extent this represents real estate previously used in operational activity, excluded from fixed assets and operational due to various reasons and not yet disposed of.

         The smallest part (13,53 billion rubles or 7,3% of the total NVNOD category) of the banking real estate assets held outright is represented by construction in progress, which we estimate to be mostly former development projects repossessed by the banks rather than construction for the banks’ own use in their operational activity.

         Another part of real estate temporary not used in operational activity are real estate assets under current leases (15,11 billion rubles or 8,2% of NVNOD as land and 61,01 billion rubles or 19,9% of NVNOD as real estate excluding land). Presence of real estate leased out by the banks may in part compensate for overall potential losses, however it does not represent banking system core activity.

         From the data discussed above, at first, one could conclude that real estate assets held outright (i.e. 1,26% of the total assets) do not represent a significant portion and therefore do not pose a significant threat of destabilizing banking sector under the worst case scenario of the real estate portfolio devaluation. However, an additional analysis has to be made to demonstrate concentration of the real estate assets held outright and corresponding risks by individual banks (at least with a focus on the biggest, systemically significant predominantly state-owned banks).

         Table 2 contains comparative analysis of book value of real estate assets held outright by Sberbank PJSC and VTB Group banks (VTB Bank PJSC, Bank VTB 24, BM-Bank) as of 01.01.2018.

         As demonstrated by the data in Table 2, total book value of the real estate assets held outright by the these banks amounts to 520,82 billion rubles or 49% of all real estate held outright by the entire Russian banking system. We also note that portfolio structures of these banks are significantly different from each other.

         Diagram 1 illustrates that majority of Sberbank PJSC real estate assets held outright are represented by real estate as part of fixed assets, whereas in VTB Bank PJSC and other VTB Group banks’ (VTB 24, BM Bank) case, only 59% of all assets is represented by the real estate as part of fixed assets, 4% as part of long-term assets held for sale and the rest 37% is held in real estate temporary not used in operational activity.   


Table 1. Analysis of selected balance sheet chapters of Russian banking institutions based on the Central Bank of Russian Federation reporting forms (Form 101)

Total

Banking system total as of reporting date, billions of rubles

Balance sheet chapter

Balance sheet account

Balance sheet account #

01.04.2016

01.07.2016

01.10.2016

01.01.2017

01.04.2017

01.07.2017

01.10.2017

01.01.2018

Fixed assets

Fixed assets (excluding land)

60401

1 365,20

1 368,84

1 360,30

1 368,32

1 268,85

1 274,55

1 319,73

1 324,87

Land

60404

14,93

15,14

14,46

15,74

16,55

16,31

16,47

16,91

Expert estimation of real estate as part of fixed assets (60%)

819,12

821,30

816,18

820,99

761,31

764,73

791,84

794,92

 

Total real estate as part of Fixed assets

 

834,05

836,44

830,64

836,74

777,86

781,04

808,31

811,83

Real estate temporary not used in operational activity

Real estate temporary not used in operational activity

 

144,59

161,23

162,74

163,60

189,43

191,90

201,63

185,25

Long-term assets held for sale

Real estate as part of Long-term assets held for sale (60%)

 

57,74

62,43

62,54

67,01

71,59

76,57

73,00

73,77

Subtotal:

 

1 036,37

1 060,10

1 055,92

1 067,36

1 038,88

1 049,51

1 082,94

1 070,85

Total assets of Russian banking institutions (Source: Banking sector overview)

81 114,70

79 545,00

79 669,00

80 063,26

79 221,83

80 778,06

82 253,73

85 191,84

Share of real estate outright held in total assets

1,28%

1,33%

1,33%

1,33%

1,31%

1,30%

1,32%

1,26%

Real estate temporary not used in operational activity

Real estate temporary not used in operational activity (land)

61905

27,43

38,04

39,36

36,67

54,92

62,74

62,14

58,72

Real estate temporary not used in operational activity (land), under leases

61906

25,78

27,52

24,50

27,48

27,71

20,43

20,77

15,11

Real estate temporary not used in operational activity (excluding land)

61907

25,67

28,51

32,62

34,53

40,50

41,02

42,86

61,01

Real estate temporary not used in operational activity (excluding land), under leases

61908

34,93

35,82

37,26

35,64

36,91

34,82

34,94

36,90

Real estate temporary not used in operational activity – capital expenditures

61911

30,77

31,34

29,01

29,29

29,39

32,89

40,93

13,53

Real estate temporary not used in operational activity (losses provisions)

61912

4,25

4,14

3,62

9,58

9,30

13,73

14,32

6,43

TOTAL NVNOD:

144,59

161,23

162,74

163,60

189,43

191,90

201,63

185,25

Losses provisions as a percent of assets book value

2,94%

2,57%

2,22%

5,85%

4,91%

7,15%

7,10%

3,47%


Table 2.

Comparative analysis of selected balance sheet chapters of Sberbank PJSC and VTB Group banks (VTB Bank PJSC, Bank VTB 24, BM Bank) as of 01.01.2018, according to reporting forms of the Central Bank of Russian Federation (Form 101), billions of rubles

Sberbank PJSC

VTB Bank PJSC, VTB 24, BM Bank

Fixed assets (excluding land), real estate is estimated to comprise 60% of fixed assets

336,85

97,69

Fixed assets (land)

4,33

2,12

Real estate temporary not used in operational activity (excluding land)

0,79

21,29

Real estate temporary not used in operational activity (excluding land), under leases

0,75

8,15

Real estate temporary not used in operational activity (land)

0,2

20,39

Real estate temporary not used in operational activity (land), under leases

0,01

8,4

Real estate temporary not used in operational activity – capital expenditures

0,005

2,96

Real estate temporary not used in operational activity (losses provisions)

0,001

1,06

Real estate as part of long term assets held for sale (estimated at 60% of total long term assets held for sale)

7,9

5,82

Real estate as part long term assets held for sale – losses provisions (estimated at 60% of total losses provisions for long term assets held for sale)

1,19

0,91

Total:

352,03

168,79

Diagram1. Book value structure of Sberbank PJSC real estate portfolio

Diagram 2. Book value structure of VTB Group banks’ real estate portfolio

It is therefore safe to assess that in VTB Group case, there are significant risks of potential losses as well as the higher share of inefficient costs associated with ownership of non-core assets compared to Sberbank PJSC. Additionally, risks associated with potential devaluation of the real estate assets utilized outside of the highest and best use concept are estimated to be significantly higher for VTB Group banks compared to Sberbank PJSC. 

Example above, we posit, provides additional reason for the necessity of developing methodological framework of strategic value management for banking real estate portfolios as part of their capital for entire Russian banking system for the purposes of enhancing overall banking system stability.

6.                 Directions for further research on strategic value management for banking real estate portfolios

As demonstrated in the previous chapters of this study, real estate as an asset class plays an important and multi-faceted role in the banking system, i.e. real estate owned or rented and used in operational activity comprises considerable portion of banks’ capital (including through the inclusion of positive revaluation of the real estate portfolios held as fixed assets as part of the banks’ Tier II capital) and represent one of the largest banks’ expense items (second only to personnel expenses – as part of the banks’ real estate portfolios referred to as “corporate real estate” in international academic studies),

On the other hand, real estate repossessed by the banks as part of working out bad debts also affects their real estate portfolios and may create a negative effect for banks’ capital when not disposed of timely due to difficulties of either determining its fair value, properties low liquidity or the necessity to create provisions for losses on the banks’ balance sheets (i.e. real estate repossessed).

Furthermore, in view of overall crisis conditions and the need to improve capital ratios, banks often identify a separate real estate category within their portfolios, i.e. investment real estate, which is intended to generate additional rental income and / or provide capital appreciation thereby improving banks’ capital adequacy.

Each aforementioned category of real estate within banks’ portfolios has its own characteristics and separate management instruments, as well as accounting and management accounting specifics that separate them from each other (i.e. corporate real estate owned is accounted for as part of fixed assets on the basis of value at recognition minus accumulated depreciation, while investment real estate is accounted for on fair value basis assessed by professional market appraisers).

Real estate multi-faceted role as an asset class in banking sector stability underlines the necessity for an in-depth academic study in the field, as well as competent management practices in order to manage risks of the banking industry instability and demands an application of systemic approach towards corporate real estate portfolio management, its analysis and risk management.

Proposed strategy of banks real estate formation and development – therefore should be a comprehensive system of value management aimed at facilitating shareholders’ interests by meeting the following conditions:

1) Quantitative and qualitative structure of the real estate portfolio is necessary and sufficient for bank’s operational activity as well as aligned with shareholders’ approved long-term plan;

2) Current return on capital, invested in real estate portfolio (current economic benefits – capital expenditures – operating expenses) is positive (P&L> 0);

3) Market liquidity and market value of the real estate portfolio is maximized during disposal though Highest and Best Use for local real estate markets (i.e. each property represents, whenever possible, prime asset within its local real estate market segment);

4) All properties comprising real estate portfolio, necessary for operational activities and not representing prime assets within their respective local market segments, are converted from ownership to leases;

5) Design, construction, fit-out as well property maintenance are centralized and undertaken in accordance with approved corporate standards ensuring positive effect on bank’s image on a contemporary requirements level (i.e. sufficient level of technology, innovation, environment protection and energy and economic efficiency as well aesthetics).

Suggested target indicators for strategic value management for banking real estate portfolios are listed in the Table 3 directly below.

Table 3. System of indicators for strategic value management for banking real estate portfolios

Indicator

Indicator methodology

Target value

1.     Share of inefficiently utilized real estate assets, %

Usable area of properties above target portfolio divided by total real estate portfolio usable area

< 5%

2.     Share of illiquid and low investment grade real estate assets owned, %

Usable area of illiquid and low investment grade real estate assets owned, divided by total usable are of the real estate portfolio

< 10%

3.     Operating efficiency

Operating costs divided by operating income

(C / I)

< 1

4.     Return on capital, adjusted for risk of real estate portfolio ownership

Operating income divided by current real estate portfolio book value, excluding revaluation of real estate portfolio and provision for losses

> Inflation rate

5.     β-coefficient (how real estate portfolio measures against the real estate market)?)

Weighted average of total market value of the real estate portfolio market value divided by average market prices in respective market segment

      >1,20%

6.     Group of the indicators of real estate portfolio size repossessed by the bank as part of the bad debt workout procedures

6.1. Size of the real estate portfolio repossessed by the bank relative to operational real estate portfolio

6.2. Size of the real estate portfolio repossessed by the bank relative to bank’s total assets

6.1. <30%

6.2. <0,5%

7.     6.      Group of the efficiency indicators for real estate portfolio repossessed by the bank as part of the bad debt workout procedures

7.1. Real estate portfolio turnover

7.2. Recovery rate for for bad debt

7.1. Average duration of the real assets residing on bank’s balance sheet <1 year

7.2. According to industry practice, but generally above 60%

System of indicators for strategic value management for banking real estate portfolios is comprehensive and balanced (i.e. includes indicators for both operational portfolio and real estate portfolio repossessed by the bank as part of the bad debt workout procedures), it is however can be adjusted and adapted to the particular bank’s business model as well as changes in banking regulations.

As a result, we propose to consider bank’s customer satisfaction in bank’s core services as one of the main factors driving overall real estate portfolio value as well the quality of management of the real estate portfolio repossessed by the bank as part of its bad debt workout procedures.

It is, however, important to note that highest and best use of each real estate asset can be different from the same determined as part of the entire portfolio or a group of assets. We therefore posit that central criteria of highest and best use of maximizing each and every asset value should be replaced with criteria of maximizing value of bank’s value a business, which, when achieved, will represent the highest real estate portfolio value as a result.

On the basis of the above, it is therefore proposed to understand highest and best use of the bank’s real estate portfolio as a legally, physically and economically complex entity, the use that  maximizes bank’s overall value as business by optimal allocation of the bank’s real estate assets.

7.                 Suggestions for development of tactical methods and instruments of banking real estate portfolios value management

Given demonstrated positive correlation between the real estate markets’ volatility and corresponding financial stability, we believe it is necessary to study subject further and resolve a set of academic and practical problems aimed at creating consistent methodological framework for managing large, geographically distributed banks’ real estate portfolios as well as building a system of real estate market monitoring, analysis and forecasting for the purposes maintaining bank’s sustainable capital base.

Table 4 demonstrates broad directions of further development of theoretical and practical instruments of facilitating strategic imperatives outlined in Chapter 6 of this study.

Table 4. Broad directions, methods and instruments of banking real estate portfolio value management

Directions

Methods

Instruments

1. Determination of quantitative and qualitative structure of the banking real estate portfolio

1.1. Preparation of banking real estate register including properties location, type of property, area, intended use, property title (including land), its legal status (quality of property rights, registration status, i.e. rights are registered or not, status of cadastral records, encumbrances etc.), total costs of property maintenance, property taxes, rental expenses for property (including land), actual occupancy rate of the property  

Information and analytical tools:

- IT-platforms for real estate portfolios management (i.e CAFM systems for corporate real estate portfolio) analytical databases

- analytical instruments for property clustering

- data visualization instruments (graphs and diagrams, spatial data visualization instruments)

1.2. Preparation of spatial diagrams and maps demonstrating portfolio distribution over various economic and geographic regions (i.e. countries, specific regions and/or large cities)

1.3. Determination of geographic focus points for drawing down or expanding portfolio and physical bank’s presence (i.e. more or less banking offices required to cover specific area of bank’s operations)

1.4. Determination of properties, which are economically not viable, but socially significant (i.e. fulfilling bank’s social responsibility role and commitments)

2. Real estate portfolio optimization

2.1. Calculation of real estate portfolio actively utilized share

Economic analysis instruments:

- comparative analysis

- correlation and regression

- cluster analysis

- spatial-parametric analysis

2.2. Calculation of underutilized share of banking real estate portfolio and further analysis of its efficiency

2.3. Prepare recommendations to optimize shares of actively utilized and underutilized shares of the bank’s real estate portfolio

2.4. Forecast of the future changes in bank’s demand for real estate for its operations in view of expanding significance of online banking solutions

2.5. Determination of future demand for physical offices by the bank’s clients – both corporate and retail

3. Portfolio efficiency indicators assessment

3.1. Calculation of the rate of return on capital invested in various groups of real estate within the bank’s real estate portfolio

Financial analysis instruments:

- return on capital rate

- liquidity measurements

- profitability rates

- real estate valuation methods and techniques

- management costs calculations

3.2. Evaluation of liquidity and market value of each property comprising bank’s real estate portfolio

3.3. Evaluation of liquidity and market value of the bank’s real estate portfolio as a whole

3.4. Calculation of the costs involved in managing the portfolio

4. Real estate portfolio legal support

4.1. Formulating standards for legal support of real estate portfolio

Legal instruments

5. Optimization of owned vs. rented real estate ratio

5.1. Determination of optimal rate of owned vs. rented real estate for banking operations based on international best practices and benchmarks (based on the comparative analysis with other banking groups as well as other operators of the large real estate portfolios with developed branch networks)

5.2. Calculation of internal rate of rent for properties owned by the bank

5.3. Roadmap preparation for transitioning from the  current state to the target state of owned vs. rented real estate ratio

6. Reengineering real estate portfolio management business processes

6.1. Determination of the most efficient business process owners or managing bank’s real estate portfolio

Business processes optimization tools:

- business processes formalization techniques

- business processes audit

- business processes modelling techniques

6.2. Determining methodology for transferring ownership of business processes from current owners to target (i.e. most efficient) owners

6.3. Preparation of the methodological support for owners of the delegated business processes

7. Evaluation and minimization of risks

7.1. Identification and evaluation of risks associated with real estate owned vs. real estate rented

Risk-management instruments

7.2. Preparation of methodology of risks’ minimization

7.3. Calculation of β coefficient value for various assets in real estate portfolio

8. Improvement of existing assets and assets under construction

8.1. Preparation of corporate standards for construction, fit-out and maintenance of all properties comprising real estate portfolio

Technical instruments

9. Instruments for efficient management of the real estate portfolio repossessed by the bank as part of the bad debt workout procedures

9.1. Development of repossessed portfolio KPIs system

9.2. Determination of KPIs target values

9.3. Implementation of KPI system for managing real estate portfolio real estate portfolio repossessed as part of the bad debt workout procedures

Portfolio-level instruments, including mass valuation methodology for revaluation of large homogenous real estate portfolios (i.e. large number of residential properties)

Concluding remarks

1.                 Monitoring, forecasting and methods of managing negative real estate markets volatility impact on financial stability are important factors in preventing banking crises.

2.                 On an international level, this subject is among the key themes for research, including efforts by the Bank of International Settlements and respective academic and research circles.

3.                 There is an objectively presupposed consolidation of the Russian banking sector, which in turn may create corresponding concentration of real-estate related risks within the most systemically significant financial institutions and subsequently drive their appetite for real-estate related risks above what is considered benchmark for international banking groups. At the same time, we note a certain shortage of relevant research and methodology development on the subject matter.

4.                 Current regulations on valuation and accounting of banking real estate in Russia, in our view, contain certain legal and methodological inconsistencies that may inhibit their ability to fulfill a strategic goal of facilitating financial sector and, in particular, banking sector stability in their  connection with systemically-significant real estate markets.

5.                 Comparative analysis of real estate assets of the Russian banking system and its most significant financial institutions provides an opportunity to evaluate risk and problem areas as well as outline further directions for research, crises prevention methods and offer strategic imperatives as well as prospective instruments and indicators for efficient management of banking real estate portfolios.

References

Fedotova M.A., Sternik S.G., Latkin F.A. 2017. “Current/actual problems of corporate real estate portfolio valuation.” Property Relations in the Russian Federation  #1(184) - P.70-77

Fedotova M.A., Sternik S.G., Teleshev G.V. 2015. “Corporate real estate management methodology for real estate as part of bank’s assets and capital.” Management Sciences #4 (17) - P.62-70

Bank of Russia Regulation No. 448-P, dated 22 December 2014, “On Credit Institutions’ Accounting of Fixed Assets, Intangible Assets, Real Estate Temporary not Used in Operational Activity, Long-Term Assets Held for Sale, Inventories, Means and Objects of Labour of Undetermined Purpose Obtained under Compensation or Pledge Agreements”

JEL: G01, G21, G32

структура ПОРТФЕЛЕЙ недвижимых активов НА балансе банков как фактор устойчивости банковской системы

Strusture of real estate assets portfolios on banks balance sheets as a factor of banking system stability

Сергей Геннадьевич СТЕРНИК

доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник, Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация

sgs728@mail.ru

SCOPUS-ID: 6507292791

https://orcid.org/0000-0003-1411-1011

SPIN-код: 2930-4020

AUTHORID: 596056

Григорий Владимирович ТЕЛЕШЕВ

аспирант, Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, Москва, Российская Федерация

gteleshev@gmail.com

https://orcid.org/0000-0003-1016-6111

SPIN-код:      5148-6655

AUTHORID: 999417

Аннотация

Предмет. Рынки недвижимости способны оказывать существенное влияние на устойчивость банковской системы и способствовать возникновению кризисов, которые по своей продолжительности и потенциальному объему потерь для национальной экономики в несколько раз превосходят кризисы, возникающие на рынках акций. Взаимосвязь между рынками недвижимости и стабильностью финансовой системы в настоящее время в достаточной степени изучена в западных источниках, но требует существенной проработки и изучения применительно к российскому банковскому сектору. В данной статье исследуется частный аспект взаимосвязи рынков недвижимости со стабильностью  банковской системы, а именно взаимосвязь структуры активов недвижимости банков, находящихся на балансе банков с потенциальным убытками в случае их резкого обесценения.

Цели. Изучение связи между структурой активов недвижимости на балансах банков и устойчивостью банковской системы.

Методология. В процессе исследования применялись методы исследования временных рядов (стоимость активов банковской системы, стоимость недвижимых активов), методы логического анализа.

Результаты. В ходе исследования в банковском секторе выявлена существенная концентрация активов на балансах крупнейших банков. Вместе с тем отмечается, что доля активов недвижимости в общих активах российской банковской системы незначительна и неспособна сама по себе вызвать полномасштабный банковский кризис даже в случае резкого обесценения портфелей недвижимости банков.

Выводы. Сделаны выводы об относительно невысокой доле активов недвижимости в общих активах банковской системы и, как следствие, малой вероятности банковского кризиса только вследствие их резкого обесценения. Вместе с тем, учитывая потенциал роста портфелей недвижимости на балансах банков и их доли в активах банковской системы, а также наличие существенных различий в структуре портфелей недвижимости крупнейших системно-значимых банков, существует необходимость формирования единообразной комплексной системы показателей стоимостного управления портфелями недвижимости банков, адаптированной с учетом непрофильного характера управления недвижимостью для банковского сектора и особенностей российского рынка недвижимости.

Ключевые слова: недвижимость, риски изменения стоимости недвижимости, системно значимые банки

Abstract

Importance Real estate markets may significantly impact banking sector stability and cause banking crises, which are several times more prolonged and carry heavier potential losses for national economy than the crises originating from the stock markets. Interconnectedness between real estate markets dynamics is well-studied in Western literature, but requires and in-depth study as applied to Russian banking sector. In this article, we study particular aspect of this relationship, namely an interrelation between banking real estate portfolios structure and banking stability and potential losses in case of significant banking real estate portfolios devaluation.

Objectives To study relation between the structure of real estate portfolios on Russian banks balance sheets and banking system stability.

Methods The research employs methods of logical analysis and analysis of time series (bank assets, real estate assets on banks book), logical analysis.

Results During this study we identified significant concentration of real estate assets on largest banks balance sheets. At the same time it is noted that the share of real estate assets on banks’ balance sheets is relatively small compared to total banking system assets and as such, it has no potential  to cause a full-scale banking crisis in case of material banks’ real estate portfolios devaluation.

Conclusions and Relevance Conclusions are drawn with regards to relatively small share of real estate assets on banks’ balance sheets compared to total assets of Russian banking system and relatively small probability of banking crisis as a result of real estate portfolios devaluation. At the same time, given potential for real estate portfolios growth on the banks’ balance sheets and significant difference in portfolio structures between largest systemically-significant banks, there is a necessity for development of internally-consistent and comprehensive system of indicators for banks’ real estate portfolios value management, which is tailored to non-core nature of real estate management for banking sector and specifics of Russian real estate market.

Keywords: real estate, real estate-associated risks, systemically-significant banks

Предыдущий финансовый кризис в США заставил мировое сообщество осознать рискованную взаимосвязь динамики рынков недвижимости и глобального финансового рынка, поскольку первоначально он развился из ипотечного кризиса [1]. Из-за недооценки рисков на рынке недвижимости не удалось предотвратить наихудший сценарий развития любого национального и транснационального экономического кризиса (выражающегося изначально в падении производства, занятости и потребления) – переход в финансовый кризис (резкое снижение стоимости активов в национальной финансовой системе), а затем в банковский кризис (неспособность национальной банковской системы отвечать по своим обязательствам).

Важной управленческой реакцией мирового сообщества на этот кризис явилось повышение нормативов достаточности капитала и ужесточение требований к внутренним процедурам оценки достаточности капитала банков, нашедшие отражение в обновленном своде банковских стандартов Basel III, которые могут существенно повлиять на динамику рынка недвижимости за счёт более консервативной политики банков при кредитовании, в том числе под залог недвижимости [2], [3], [4].  

Вместе с тем, признание со стороны банковских регуляторов наличия системной связи между состоянием рынка недвижимости и стабильностью финансовой системы не ограничивается пересмотром нормативов при кредитовании под залог недвижимости (а также при структурировании сложных финансовых продуктов с преимущественной долей недвижимости в качестве обеспечения). Регуляторы, как системные заказчики академических исследований рынков недвижимости в их неразрывной связи с финансовым сектором, понимают, что недвижимость как класс активов играет более существенную роль в системной стабильности финансового сектора, чем было принято считать до последнего ипотечного финансового  кризиса в США. Поэтому регуляторы (и банковское сообщество в целом) нуждаются в решении важной научно-практической задачи – определении механизмов и степени влияния рыночной стоимости недвижимых активов банков на устойчивость финансовой системы.

Дополнительным фактором, повышающим необходимость формирования более глубокого и системного понимания рынков недвижимости для целей регулирования банковского сектора, является характеристика указанных рынков как преимущественно локальных, цикличных, отличающихся относительной неэластичностью предложения и «ассиметрией» информации о сделках, что существенно затрудняет выработку инструментов регулирования, в полной мере учитывающих сложность и сегментированность портфелей недвижимости банков и потенциальное воздействие рынков недвижимости на стабильность банковской системы.

Степень проработанности проблемы в зарубежной науке и практике

После ипотечного кризиса в США 2006-2008 гг. общее признание во всем мире получила точка зрения, что на развитых рынках недвижимость представляет собой не только реальный (материальный) капитал, но может формировать и существенную часть рынка заимствований (первичная и вторичная ипотека), и существенную часть фондового рынка – акции трастов недвижимости и котируемых паевых инвестиционных фондов (ПИФов). Поэтому, например, международное рейтинговое агентство Moody’s включило рейтинг «волатильности денежных потоков по портфелям недвижимости» в группу «Прочие некредитные рейтинги» [5].

Отражением растущего признания роли рынков недвижимости (и недвижимости как класса активов) в стабильности банковской системы со стороны регуляторов, в частности, является организация международных дискуссионных мероприятий, ставящих целью поиск и создание адекватной системы регулирования банковского сектора применительно к рискам, возникающим в результате существенных изменений на рынках недвижимости.

Одним из таких мероприятий безусловно является международная конференция, организованная в 2012 г. Банком Международных Расчетов совместо с Центральным банком Сингапура, объединившая представителей большинства центральных банков Азиатско-Тихоокеанского региона, представителей Международного Валютного Фонда и академических кругов США и Великобритании и озаглавленная «Рынки недвижимости и финансовая стабильность» [6]. Организованная основным международным законодателем банковского регулирования (примечание: Банк Международных Расчетов является разработчиком системы Базельских стандартов) конференция, была организована вокруг следующих ключевых тем:

1.         Уроки кризиса (примечание: международного финансового кризиса 2008-09 гг.);

2.         Анализ цен на рынке недвижимости;

3.         Взрывной рост и кризисы на рынках недвижимости;

4.         Недвижимость, кредит и рынки капитала.

Примечателен в этом смысле не только состав ключевых тем конференции, но и тезисы отдельных докладов. В частности, в докладе «Преодолевая последствия бума и кризиса на рынках недвижимости» (Dealing with real estate booms and busts), автор Дениз Иган[1], отмечает:

«Недвижимость является важным, если не наиболее важным  средством сбережения в экономике. Дополнительно, большинство домохозяйств проявляют тенденцию к сбережению основной части своего  состояния в недвижимости в противоположность к сбережениям в акциях. Обычно, в развитых экономиках, менее половины домохозяйств владеют акциями (в прямую или опосредованно), в то время как доля домохозяйств имеющих недвижимость в собственности составляет в среднем около 65%. Кроме того, имеет место существенный «эффект предложения». В большинстве развитых экономик, цены на рынке недвижимости предвосхищают кредитные и бизнес-циклы. Это указывает на то, что флуктуации цен на рынке недвижимости создают «волны» в экономике путем воздействия на инвестиции в недвижимость, потребление и кредит, в то время как обратный эффект не настолько выражен, имея в виду что рынок недвижимости может быть источником шоков (в экономике). Рецессии, которые совпадают с кризисами на рынке недвижимости имеют тенденцию быть более глубокими и продолжаться дольше, чем те, которые не совпадают (с кризисом на рынке недвижимости), а их совокупный эффект потерь для экономики в среднем в три раза выше. В завершение, рецессии, которые возникают в результате спадов на рынке акций не наносят больший урон и не продолжаются дольше, чем рецессии, не совпадающие со спадом на рынках акций».

Очевидно, что в данном случае признается не только важная роль недвижимости и рынков недвижимости в финансовых кризисах, но и практически центральная – в наиболее серьезных из них. Выводы при этом базируются в существенной мере на глубоком понимании особенностей рынков недвижимости: относительной неликвидности, непрозрачности и «негативных экстерналиях» (например, воздействие на занятость и мобильность) кризисов на рынке недвижимости.

Очевидно, что в западных академических источниках и общей методологии прогнозирования банковских кризисов, индикаторы рынка недвижимости занимают одной из центральных мест наряду с показателями достаточности капитала, ликвидности и счета текущих операций [7], [8]. При этом также признаётся существенная инертность рынков недвижимости и долгосрочность их воздействия на экономику [9], а также способность секьюритизации ипотеки вызывать «кредитные шоки» [10] и способность циклов на рынке недвижимости оказывать существенное влияние на доходность банковского сектора [11].

Степень проработанности проблемы в российской науке и практике

Переходя к анализу российской банковской системы и развитости регулирования в данной области, следует отметить, что банковская система стремится модернизироваться в соответствии со стандартами Базельского комитета и адаптирует многие передовые технологии по управлению банковскими продуктами. При этом, Банк России способствует внедрению новых инструментов управления рисками (в частности, в соответствии с системой стандартов Basel III кредитные организации при существенности данной категории рисков, разрабатывают и внедряют политики управления риском изменения стоимости недвижимости[2]).

Тем не менее, на наш взгляд присутствует определенный дефицит исследований, обосновывающих очевидный системный характер связи между динамикой и развитостью рынка недвижимости и присущих ему характеристик с устойчивостью финансового, в частности, банковского сектора. Кроме того, исследователями констатируется необходимость совершенствования методологических подходов Банка России к макропруденциоальному регулированию посредством внедрения показателей развития рынка недвижимости [12]. К этому добавляются такие особенности российской экономики, которые в отдельных аспектах могут быть нехарактерны для более развитых экономик:

·                Консолидация российского банковского сектора в том числе за счёт ужесточения обязательных нормативов [13] и иных институциональных различий [14] и, как следствие, концентрация рисков, связанных с изменением стоимости недвижимости;

·                Неравномерная развитость локальных рынков недвижимости Российской Федерации и, как следствие,  концентрация технологий и компетенций по анализу, оценке и управлению недвижимостью на наиболее развитых из них, затрудняющая выработку относительно универсальных системных инструментов регулирования в данной области, а также существенная доля недвижимости на «узких», наименее информационно-симметричных локальных рынках недвижимости [15];

·                Более высокий аппетит к риску, связанному с недвижимостью, среди российских банковских игроков по сравнению с международными финансовыми группами [16];

·                Изменяющиеся геополитические условия, санкционный режим в отношении Российской Федерации и, как следствие с одной стороны – уход международных игроков традиционно формирующих спрос на передовые технологии оценки, анализа и управления недвижимостью, с другой стороны – потенциальное снижение аналогичного спроса со стороны российских игроков в условиях, когда выход на международные рынки капитала де-факто закрыт и наличие указанных технологий в портфеле нематериальных активов не создает осязаемого эффекта для их капитализации, а также другие эффекты санкций на рынок недвижимости (см. в частности [17], [18]).

Основные понятия об учете и оценке недвижимых активов банковской системы России

Регламентирование балансового учета и оценки недвижимости банков осуществляется Положением Банка России  от 22 декабря 2014 г. № 448-П  (далее ПБУ[3]).

Согласно п.4 ПБУ оценка справедливой стоимости основных средств, нематериальных активов, недвижимости, временно неиспользуемой в основной деятельности, долгосрочных активов, предназначенных для продажи, запасов, средств труда и предметов труда, полученных по договорам отступного, залога, назначение которых не определено, осуществляется в порядке, определенном Международным стандартом финансовой отчетности (IFRS) 13 «Оценка справедливой стоимости», введенным в действие на территории Российской Федерации приказом Минфина России от 18 июля 2012 года № 106н «О введении в действие и прекращении действия документов Международных стандартов финансовой отчетности на территории Российской Федерации», зарегистрированным Министерством юстиции Российской Федерации 3 августа 2012 года № 25095 (Российская газета от 15 августа 2012 года).

В свою очередь, в пп. 61-66 МСФО[4], в части методологии оценки внимание акцентируется на мультипликативных рыночных моделях: «при рыночном подходе используются цены и другая уместная информация, генерируемая рыночными операциями с идентичными или сопоставимыми (то есть аналогичными) активами, обязательствами или группой активов и обязательств, такой как бизнес…  Например, в методах оценки, совместимых с рыночным подходом, часто используются рыночные множители, возникающие из комплекта сопоставимых показателей. Множители могут находиться в одних диапазонах с другим множителем по каждому сопоставимому показателю. Для выбора надлежащего множителя из диапазона требуется использовать суждение с учетом качественных и количественных факторов, специфических для оценки…Методы оценки, совместимые с рыночным подходом, включают матричное ценообразование. Матричное ценообразование – это математический метод, используемый преимущественно для оценки некоторых видов финансовых инструментов, таких как долговые ценные бумаги, не основываясь лишь на котируемых ценах на определенные ценные бумаги, а скорее на отношении ценных бумаг к другим котируемым ценным бумагам, используемым как ориентир».

Приведенные нормы, на наш взгляд, игнорируют действующее законодательство об оценочной деятельности в РФ, оперирующее понятиями «рыночная» стоимость и «кадастровая» стоимость, но не «справедливая» стоимость недвижимых активов[5]. Кроме того, регулятор, в противоречие указанному законодательству устанавливает, что кредитная организация самостоятельно определяет методы оценки, применяемые при определении справедливой стоимости, в стандартах экономического субъекта или иных внутренних документах. Возможно, данные правовые коллизии будут устранены в будущем, во избежание коррупционных практик и конфликта экономических интересов разных участников рынка. Надо при этом отметить, что в международной оценочной практике понятие «справедливой» стоимости также дискутируется. В частности, во избежание терминологической путаницы, в Международных стандартах оценки в основных видам стоимости понятие «справедливой стоимости» упоминается именно применительно к IFRS 13 в подразделе «иные виды стоимости», аналогичное определение стандарта основных (базовых видов) стоимости при этом видоизменено на «равноправную стоимость» (equitable value)[6].

Тем не менее, в целях дальнейшего обсуждения продолжим анализ действующей практики, исходя из допущения о равнозначности «справедливой» и «рыночной» стоимости.

Рассмотрим также некоторые основные понятия и определения об учете недвижимости банков, установленные Положением по ведению бухгалтерского учёта №448-П (далее – ПБУ[7]), в частности недвижимые активы в собственности банков включают следующие основные категории:

·                основные средства;

·                недвижимость, временно неиспользуемая в основной деятельности (далее – НВНОД);

·                долгосрочные активы, предназначенные для продажи (далее – ДАПП).

Приведенные категории включают основной объем недвижимых активов в собственности кредитных организаций, при этом недвижимость учитываемая в составе основных средств – это преимущественно операционная (используемая в основной деятельности или «корпоративная» недвижимость), учитываемая в составе НВНОД и ДАПП – неиспользуемая в основной деятельности (в том числе выведенная из использования в основной деятельности, либо полученная при урегулировании проблемной задолженности). Не останавливаясь более подробно на особенностях бухгалтерского учёта каждой категории, проведём анализ стоимостной структуры недвижимых активов[8].

Рисунок 1.

Динамика балансовой стоимости недвижимых активов банковской системы России

Источник: расчёты авторов по данным Банка России

По состоянию на 01.10.2018 балансовая стоимость всех видов недвижимых активов приведенных выше категорий в банковской системе РФ (оцененных по справедливой стоимости в соответствии с ПБУ) составляла 1,33 трлн руб., что составляло долю в 1,27% от балансовой стоимости всех активов российских банков. Данная величина и указанная доля являются весьма устойчивыми показателями за исследованный период 11 кварталов (2016-2018 гг.). Разброс стоимости в динамике составлял от 1,04 до 1,13 трлн.руб., доля – 1,24-1,33% (немонотонные колебания этого показателя связаны, вероятно, не столько с приходом/выбытием недвижимых активов, сколько с обычной практикой их переоценки, о чем подробнее будет сказано ниже). Примечательно также, что абсолютный показатель балансовой стоимости недвижимых активов банковской системы не только не снижался с уменьшением числа кредитных организаций в банковской системе, но даже увеличился примерно приблизительно на 97 млрд руб. за аналогичный период, что указывает на то, что при консолидации банковского сектора недвижимость как класс активов имеет тенденцию к концентрации у меньшего количества кредитных организаций.

Рисунок 2.

Структура балансовой стоимости недвижимости на балансах банков в российской банковской системе по состоянию на 01.10.2018, млрд руб.

Источник: расчёты авторов по данным Банка России

Балансовая стоимость недвижимости на счете основных средств (земля, здания, сооружения и др.) в структуре недвижимых активов банковской системы РФ составляет по оценкам авторов 833,45 млрд руб (73,5% от всей стоимости недвижимых активов), из них стоимость земли 16,55 млрд руб.

Балансовая стоимость недвижимости в составе долгосрочных активов на продажу составляет округленно 62,28 млрд руб. (5,49% от всей стоимости недвижимых активов).

И, наконец, самым интересным подразделом баланса (в части недвижимых активов) является недвижимость, временно неиспользуемая в основной деятельности (НВНОД), «справедливая» стоимость которой составила 238,16 млрд руб. (21% от всей стоимости недвижимых активов), на которые начислено 6,44 млрд руб. т.н. резервов на возможные потери (2,71% от балансовой стоимости данной категории).

Очевидно, что НВНОД большей частью –  нереализованные недвижимые объекты залога перешедшие на балансы банков в рамках урегулирования проблемной задолженности, которые не используются в операционной деятельности банков и являются экономическим обременением банковской системы. В меньшей степени это собственные площади, выведенные по разным причинам из портфеля операционной недвижимости банков, но еще не реализованные на рынке.

Малая часть (на сумму 8,15 млрд.руб. или 3,4% стоимости НВНОД) представлена объектами незавершенного строительства. По нашему мнению это не только (и не столько) строительство для собственных операционных нужд банков, сколько принятые на баланс активы девелоперов.

Дополнительно, присутствует часть временно неиспользуемой земли (14,73 млрд руб., 43% в составе НВНОД) и временно неиспользуемых площадей (64,01 млрд руб., 27,08% в составе НВНОД) которые сданы банками в аренду, что частично может компенсировать убытки, но не является профильной деятельностью для банковской системы.

Из рассмотренных данных, на первый взгляд, можно сделать промежуточный вывод о том, что незначительность доли балансовой стоимости недвижимых активов от полной балансовой стоимости всех активов банковской системы (1,27%) исключает угрозу банковского кризиса даже при их резком обесценивании. Однако при анализе рисков банковского кризиса необходимо учитывать не только суммарные показатели по банковской системе в целом, но и потенциал увеличения размера портфеля недвижимости на балансах банков в случае существенного ухудшения состояния кредитных портфелей банков, а также показатели по отдельным банкам (по крайней мере – крупнейшим системным банкам с существенной долей государства в акционерном капитале).

В целях оценки потенциального увеличения размеров портфелей недвижимости банков на Рисунке 3 представлен совокупный объем имущества, принятого в обеспечение по размещенным средствам банков, представляющий собой пул активов (по стоимости в значительной степени недвижимости) потенциально способных существенно увеличить размер портфелей недвижимости банков в случае реализации наиболее неблагоприятного сценария развития банковского сектора.

Рисунок 3.

Имущество, принятое в обеспечение по размещенным средствам, кроме ценных бумаг и  драгоценных  металлов по состоянию на 01.10.2018, трлн руб.

Источник: расчёты авторов по данным Банка России[9]

На Рисунке 4 представлен сравнительный анализ структуры балансовой стоимости недвижимых активов ПАО Сбербанк и Банка ВТБ (ПАО), включая балансы АО «БМ-Банк» на 01.10.2018 г.

Рисунок 4.

Стоимостная структура портфелей ПАО Сбербанк и банков Группы ВТБ (Банк ВТБ (ПАО), АО «БМ-Банк»)

Источник: расчёты авторов по данным Банка России

Суммарная балансовая стоимость недвижимости указанных банков составляет оценочно 581,61 млрд. или 51,29% от стоимости недвижимости всей банковской системы РФ. Причем структура балансовой стоимости недвижимости у этих банков заметно отличается.

Диаграмма на рисунке 2 наглядно показывает, что подавляющая доля недвижимых активов ПАО Сбербанк (95,93%) представлена основными средствами, в то время как у Банка ВТБ (ПАО), как видно из диаграммы на рисунке 3, основные средства составляют только 46,88% балансовой стоимости недвижимых активов, 2,59% представлены в активах, предназначенных для продажи и целых 52,27% составляет недвижимость, временно неиспользуемая в основной деятельности. Справедливо предположить, что в управлении портфелем недвижимости Банка ВТБ (ПАО), по сравнению с портфелем ПАО Сбербанк, имеют место потенциально более значительные риски убытков вследствие неэффективных затрат и обременений в составе стоимости владения значительной долей непрофильных активов, а также вероятного рыночного обесценивания объектов, эксплуатируемых без системного учета концепции наиболее эффективного использования (НЭИ).

Приведенный пример позволяет сделать вывод о необходимости разработки методологии стоимостного управления портфелями недвижимости банков в интересах повышения финансовой устойчивости банковской системы России.

Некоторые предложения по разработке методологии стратегического стоимостного управления портфелями недвижимости банков

Как видно из изложенного выше в предыдущих разделах настоящей работы, недвижимость играет важную и многостороннюю роль в банковской системе, объекты в собственности или аренде банка предназначенные для использования в основной деятельности формируют часть его капитала (в частности за счёт включения переоценки основных средств в состав капитала второго уровня) и представляют вторую по размеру статью расходов после расходов на персонал  (традиционно в западной литературе данная категория обозначается как  корпоративная недвижимость).

С другой стороны, недвижимость поступающая в рамках урегулирования проблемной задолженности может также увеличивать портфель недвижимости и создавать дополнительную нагрузку на капитал при невозможности её реализации и установления справедливой стоимости за счёт необходимости формирования дополнительных резервов (залоговая недвижимость).

Кроме того, в особенности в свете кризисных явлений, банки всё чаще в целях повышения ликвидности выделяют в консолидированной отчётности по МСФО отдельную категорию недвижимости, а именно инвестиционную недвижимость – портфель которой предназначен для получения арендных доходов и улучшения банковских нормативов от повышения стоимости.

Указанные категории имеют свои особенности и инструментарий управления, и, кроме того, по-разному учитываются в бухгалтерском и управленческом учёте банковских организаций (корпоративная недвижимость в составе основных средств за минусом накопленной амортизации, инвестиционная – на базе текущей справедливой стоимости на основе рыночной оценки (как правило, у ведущих профессиональных участников рынка недвижимости).

Указанная многогранная роль недвижимости как актива в банковской отрасли, подчеркивает необходимость научно обоснованного компетентного управления портфелем для предотвращения рисков неустойчивости национальной банковской системы, применения системного подхода к решению задач управления портфелем, анализу и управлению рисками изменения её стоимости.

Предлагаемая стратегия формирования и развития портфеля недвижимости (ПН) банка – система комплексного стоимостного управления недвижимым имуществом как частью активов, направленная на обеспечение интересов акционеров банка путем выполнения следующих условий:

1.             количественный и качественный состав объектов ПН является необходимым и достаточным для операционной деятельности и согласованного акционерами перспективного развития на заданный период;

2.             текущая рентабельность вложенного в ПН капитала (капитальные затраты + операционные расходы) положительна;

3.             ликвидность и рыночная стоимость каждого объекта ПН отчуждении (выбытии) максимальна в варианте НЭИ для данного локального рынка (каждый объект ПН относится к первоклассной недвижимости в соответствующем сегменте каждого локального рынка);

4.             все объекты ПН, необходимые для операционной деятельности, но не являющиеся первоклассной недвижимостью для данного локального рынка, переведены из режима владения (собственности) в режим аренды;

5.             проектирование, строительство (реконструкция), инженерное оснащение и техническая эксплуатация всех объектов ПН осуществляются централизовано, в соответствии с утвержденными корпоративными стандартами, обеспечивающими имиджевую функцию ПН банка на современном уровне (технологичность, инновационность, эргономичность, экологичность, энергоэффективность, экономичность и эстетичность).

Предлагаемые целевые индикаторы ПН представлены в Таблице 1 (по аналогии со сбалансированной системой показателей по корпоративной недвижимости, принятой в западной практике [19], [20]), с учетом российских исследований в области управления портфелями корпораций [21] и концепции управления стоимостным потенциалом недвижимости [22], а также на основе опыта авторов по анализу крупных портфелей недвижимости банков и адаптированных с учетом непрофильности управления недвижимостью для банковского сектора.

Таблица 1

Система показателей стоимостного управления ПН банка

Индикатор

Содержание

Целевой показатель[10]

1.       Доля неиспользуемых (неэффективно используемых) площадей, %

Отношение полезной площади объектов ПН, превышающей нормативно необходимую, к суммарной полезной площади ПН

< 5%

2.       Доля второсортных и неликвидных площадей в собственности, %

Отношение полезной площади неликвидных для данного локального рынка объектов к суммарной полезной площади ПН (из числа находящихся в собственности)

< 10%

3.       Рентабельность операционных затрат портфеля недвижимости

Отношение операционных затрат к операционным доходам

(C / I)

< 1

4.       Рентабельность вложенного капитала, с учетом рисков владения ПН

Отношение операционной прибыли к текущей балансовой стоимости ПН, за вычетом рыночной уценки и стоимости резервирования рисков 

> Текущего коэффициента инфляции

5.       Коэффициент β (насколько ПН лучше рынка?)

Средневзвешенное отношение суммарной рыночной стоимости ПН к текущим средним рыночным ценам в соответствующих сегментах локальных рынков

      >1,20

6.       Показатели объёма ПН,  сформированного в результатам урегулирования проблемной задолженности

6.1. Отношение ПН, сформированного в результате урегулирования проблемной задолженности к операционному портфелю

6.2. Отношение ПН сформированного в результате урегулирования проблемной задолженности к общим активам банка

6.1. <30%

6.2. <0,5%

7.       Показатели эффективности управления ПН, сформированного в результате урегулирования проблемной задолженности

7.1. Показатель оборачиваемости ПН, сформированного в результате урегулирования проблемной задолженности

7.2. Показатель возмещения стоимости проблемных активов (проблемных кредитов под залог недвижимости[11])

7.1. Средний период нахождения на балансе до реализации <1 года

7.2. Исходя из отраслевой практики, в среднем >60%

Источник: предложения авторов

Система показателей стоимостного управления ПН является комплексной и сбалансированной (включающей показатели по различным категориям недвижимых активов на балансе кредитной организации, влияющие на различные аспекты её деятельности), при этом состав показателей и их целевые значения могут адаптироваться с учётом специфики отдельных кредитных организаций, их финансового состояния, а также параметров банковского регулирования (в случае их изменения).

Таким образом, в качестве главного фактора формирования стоимости ПН предлагается рассматривать степень удовлетворения потребностей кредитной организации в объектах недвижимости в целях её уставной операционной деятельности, а также качество управления активами ПН, поступившими в рамках урегулирования проблемной задолженности.

При этом необходимо подчеркнуть, что НЭИ объекта, оцениваемого изолированно, может отличаться от его НЭИ в составе группы активов, когда необходимо учитывать вклад актива в общую стоимость. Поэтому основная предпосылка анализа НЭИ при оценке стоимости ПН требует замены критерия максимальной стоимости конкретного объекта недвижимости на максимальную стоимость банка в целом, которая будучи достигнутой будет отражать и максимальную стоимость ПН.

На основании изложенного предлагается понимать в качестве НЭИ портфеля недвижимости банка как физически, юридически и экономически сложного системного объекта (имущественного комплекса) такое использование, которое максимизирует стоимость банка в части оптимального распределения ресурсов в виде недвижимого имущества.

Некоторые предложения по развитию тактических методов и инструментов управления стоимостью ПН банков

С учётом продемонстрированной положительной обратной связи между состоянием рынка недвижимости и финансовой системы, для обеспечения устойчивости последней необходимо решение комплекса научно-практических задач, связанных с формированием единоообразной методологической базы управления крупными, территориально распределенными портфелями недвижимости банков, системы мониторинга, анализа и прогнозирования рынка(ов) недвижимости для целей управления рисками и формирования устойчивой капитальной базы банковского сектора.

В таблице 2 представлены общие направления развития теоретических и практических инструментов реализации стратегических положений, необходимых для формирования комплексной системы управления недвижимостью банков, охватывающей как компонент корпоративной (операционной, используемой в основной деятельности), так и недвижимости неиспользуемой в основной деятельности (в том числе инвестиционной недвижимости). Применение указанных инструментов необходимо не только с точки зрения управления текущими портфелями недвижимости (уже находящимися на балансах банков), но и ставит целью сформировать инструментарий управления на случай существенного увеличения размеров портфелей недвижимости (и доли недвижимости в активах банковского сектора) вследствие реализации неблагоприятного сценария развития банковской системы – банковского кризиса, вызванного существенными изменениями в динамике рынка недвижимости). Указанные основные направления, методы и инструменты реализации стратегии стоимостного управления портфелями недвижимости банков сформулированы авторами на основе опыта анализа и опыта работы с крупными портфелями недвижимости банков.

Таблица 2

Основные направления, методы и инструменты реализации стратегии стоимостного управления ПН банка

Направления

Методы

Инструменты

1. Определение количественного и качественного состава объектов ПН

1.1. Формирование реестра недвижимости банка с учётом местоположения, вида объекта, площади, цели использования, юридических прав на недвижимость (включая земельные участки), юридического статуса объектов (право на объект и земельный участок зарегистрировано/не зарегистрировано, объект и участок поставлены/не поставлены на кадастровый учёт), полной стоимости эксплуатации, арендной платы за объект, фактической загруженности объекта

Информационно-аналитические инструменты:

- автоматизированные системы управления портфеля недвижимости (см. пример[12])

- аналитические базы данных

- аналитические инструменты кластеризации объектов ПН

- аналитические инструменты визуализации больших массивов данных о ПН (диаграммы, графики, карты данных)

1.2. Формирование экономико-географической карты расположения объектов по стране/регионам/крупным городам

1.3. Определение географических точек роста (необходимо больше офисов банка и сопутствующей недвижимости) и регионов снижения присутствия банка

1.4. Выделение экономически не оправданных, но социально значимых объектов недвижимости банка

2. Оптимизация структуры ПН

2.1. Определение объема активной части ПН

Инструменты экономического анализа:

- сравнительный анализ

- корреляционно-регрессионный анализ

- кластерный анализ

- пространственно-параметрический анализ

2.2. Определение объема неактивной части ПН и анализ эффективности её текущего использования

2.3. Выработка рекомендаций по изменению соотношения активной и неактивной частей ПН

2.4. Прогноз изменения потребности в офисах банка в связи с предполагаемым развитием онлайн услуг банка

2.5. Влияние предполагаемого изменения соотношения клиентов банка - физических и юридических лиц - на потребность в офисах банка

3. Оценка показателей эффективности ПКН

3.1. Определение рентабельности капитала, вложенного в отдельные группы активов ПН

Инструменты финансового анализа:

- коэффициенты рентабельности

- коэффициенты ликвидности

- коэффициенты доходности

- инструменты стоимостной оценки недвижимости

- калькуляция управленческих затрат

3.2. Оценка ликвидности и рыночной стоимости каждого объекта ПН

3.3. Оценка уровня ликвидности, стоимости и доходности ПН в целом

3.4. Оценка затрат на управление ПН

4. Юридическое сопровождение ПН

4.1. Формирование стандартов юридического сопровождения ПН

Правовые инструменты

5. Оптимизация ПН с точки зрения прав собственности и аренды

5.1. Определение оптимального соотношения собственной и арендуемой недвижимости банка на основе лучших международных практик (сравнение с банками и другими организациями с развитыми филиальными сетями)

5.2. Расчет вмененной арендной платы за собственные объекты банка

5.3. Разработка этапов перехода от текущего к оптимальному соотношению собственной и арендуемой недвижимости

6. Оптимизация архитектуры бизнес-процессов по управлению ПН

6.1. Поиск наиболее эффективных владельцев для всех бизнес-процессов управления недвижимостью

Организационных инструменты:

- формализация бизнес-процессов

- аудит бизнес-процессов

- моделирование бизнес-процессов

6.2. Разработка методики передачи бизнес-процессов от текущих владельцев к наиболее эффективным владельцам

6.3. Разработка способов методической поддержки владельцев бизнес-процессов

7. Оценка и минимизация рисков

7.1. Выявление и оценка рисков, связанных с эксплуатацией собственной и арендованной недвижимости

Инструменты риск-менеджмента

7.2. Разработка методики снижения выявленных рисков

7.3. Определение значения коэффициента β для различных групп активов ПН

8. Повышение качества существующих и строящихся объектов ПН

8.1. Разработка корпоративных стандартов строительства, реконструкции, оснащения и технической эксплуатации всех объектов ПН

Технические регламенты, стандарты

9. Оптимальное управление  портфелем недвижимости, сформированным при урегулировании проблемной задолженности

9.1. Разработка системы показателей эффективности управления ПН, сформированных в результате урегулирования проблемной задолженности

Портфельные инструменты управления ПН в результате урегулирования проблемной задолженности, в том числе инструменты массовой оценки, система КПЭ реализации объектов ПН

9.2. Установление целевых значений показателей

9.3. Внедрение системы мониторинга эффективностью процесса реализации активов ПН, сформированного в результате урегулирования проблемной задолженности

Источник: предложения авторов

Список литературы

1.        Malpezzi S.. Residential Real Estate in the U.S. Financial Crisis, the Great Recession, and their Aftermath. Taiwan Economic Review, no. 45:1, 2017, pp. 5–56. doi: 10.6277/TER.2017.451.1

2.        Sutorova B., Teply P. The Impact of Basel III on Lending Rates of EU Banks. – Czech Journal of Economics and Finance, Charles University Prague, 2013, no. 63(3). pp. 226-243.

3.        Hoesli M., Milcheva S., Moss A. Is Financial Regulation Good or Bad for Real Estate Companies? – An Event Study. Swiss Finance Institute Research Paper, no. 16-20. doi: 10.1007/s11146-017-9634-z

4.        Ferrari S., Pirovano M., Kaltwasser P.R. Systemic risk, macroprudential policy, bank capital requirements, real estate. Working Paper Research 306, National Bank of Belgium.

5.        Федотова М.А., Стерник С.Г., Латкин Ф.А. Актуальные проблемы оценки портфеля корпоративной недвижимости. // Имущественные отношения в РФ N1 (184). 2017.  C. 70-77.

6.        Igan D. Dealing with real estate booms and busts. BIS Papers, No 64 Property markets and financial stability. pp. 59-67. Available at: https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap64.pdf

7.        Barrell, R., Davis, E.P., Karim, D. and Liadze I. Calibrating macropduential policy. Working Paper 2017-17. Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper 2017-17. doi: 10.24148/wp2017-17

8.        Barrell R., Davis P., Karim D., Liadze I. Bank and regulation, property prices and early warning systems for banking crises in OECD. Available at: http://www.niesr.ac.uk/sites/default/files/publications/310309_111955.pdf

9.        Carmen M. Reinhart & Kenneth S. Rogoff. This Time Is Different – Eight Centuries of Financial Folly. Princeton University Press. 2009. 496 P.

10.    Mian a., Sufi A. Household Leverage and the Recession of 2007 to 2009. Paper presented at the 10th Jacques Polak Annual Research Conference Hosted by the International Monetary Fund Washington, DC─November 5–6, 2009.

11.    Zhu. H. The importance of property markets for monetary policy and financial stability. BIS Papers No. 21. pp. 9-19. Available at: https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap21.pdf

12.    Котляров М.А. Рынок недвижимости в системе обеспечения финансовой стабильности Центральным банком РФ // Финансовая аналитика: проблемы и решения. т. 8, вып. 39. 2015. С.21-31

13.    Койка К.А. Роль Центрального Банка в регулировании процессов консолидация в банковском секторе России // Наука и бизнес: пути развития. № 8 (74). 2017. С. 51-54.

14.    Блохин А.А. (рук.авт.кол-ва), д-р экон.наук Стерник С.Г., Близняк А.Б., Дранев С.Я., Телешев Г.В. Научный доклад “Эффекты институциональных различий и институциональной ренты в российской экономике”. Москва: Изд-во ИД «Международные отношения», 2018. – 74 с.

15.    Стерник Г.М., Стерник С.Г. Оценка ставок аренды коммерческой недвижимости на узких рынках. // Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. 2015;(5): С. 73-79.

16.    Федотова М.А., Стерник С.Г., Телешев Г.В. Методология управления портфелем недвижимости в составе собственного капитала и активов банка // Управленческие науки N4 (17). 2015. C.62-70

17.    Пархоменко М.С. Влияние международных санкций на рынок жилой недвижимости в  России. Сборник научных трудов XI Международной научно-практической конференции, посвященной 110-летию экономического образования в Томском политехническом университете. Томск: Изд-во Национального исследовательского Томского политехнического университета, 2014, С. 242-247.

18.    Болочев С.А, Алиева А.И, Бороденко А.А. Оценка влияния международных санкций на рынок недвижимости России // Астрахань: Инженерно-строительный вестник Прикаспия, 4 (10), 2014. С. 46-49.

19.    Apgar. M. Managing Real Estate to Build Value. Harward Business Review, November 1995. Available at: https://hbr.org/1995/11/managing-real-estate-to-build-value

20.    Lindholm A., Gibler K., Levainen K. Modeling the Value-Adding Attributes of Real Estate to the Wealth Maximization of the Firm. Journal of real estate research, 2006, vol. 28, no. 4. pp. 445-475. Available at: https://pages.jh.edu/jrer/papers/pdf/past/vol28n04/05.445_476.pdf

21.    Жуков Е.В. Стратегическое управление недвижимым имуществом в российских корпорациях // Экономика и предпринимательство. №5-2 (82). 2017. С. 1119-1124.

22.    Озеров Е.С., Пупенцова С.В. Управление стоимостью и инвестиционным потенциалом недвижимости. Санкт-Петербург: издательство Политехнического университета. 2015 – 600 с.

References

1.        Malpezzi S.. Residential Real Estate in the U.S. Financial Crisis, the Great Recession, and their Aftermath. Taiwan Economic Review, 45:1, 2017, pp. 5–56. doi: 10.6277/TER.2017.451.1

2.        Sutorova B., Teply P. The Impact of Basel III on Lending Rates of EU Banks. – Czech Journal of Economics and Finance, Charles University Prague, 2013, no. 63(3). pp. 226-243.

3.        Hoesli M., Milcheva S., Moss A. Is Financial Regulation Good or Bad for Real Estate Companies? – An Event Study. Swiss Finance Institute Research Paper, no. 16-20. doi: 10.1007/s11146-017-9634-z

4.        Ferrari S., Pirovano M., Kaltwasser P.R. Systemic risk, macroprudential policy, bank capital requirements, real estate. Working Paper Research 306, National Bank of Belgium.

5.        Fedotova M.A., Sternik S.G., Latkin F.A. [Current problems of corporate real estate portfolio valuation]. Property Relations in the Russian Federation,  2017, no. 1 (184), pp.70-77 (In Russ.)

6.        Igan D. Dealing with real estate booms and busts. BIS Papers, No 64 Property markets and financial stability. pp. 59-67. Available at: https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap64.pdf

7.        Barrell, R., Davis, E.P., Karim, D. and Liadze I. Calibrating macropduential policy. Working Paper 2017-17. Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper 2017-17. doi: 10.24148/wp2017-17

8.        Barrell R., Davis P., Karim D., Liadze I. Bank and regulation, property prices and early warning systems for banking crises in OECD. Available at: http://www.niesr.ac.uk/sites/default/files/publications/310309_111955.pdf

9.        Carmen M. Reinhart & Kenneth S. Rogoff. This Time Is Different – Eight Centuries of Financial Folly. Princeton University Press. 2009. 496 p.

10.    Mian a., Sufi A. Household Leverage and the Recession of 2007 to 2009. Paper presented at the 10th Jacques Polak Annual Research Conference Hosted by the International Monetary Fund Washington, DC─November 5–6, 2009.

11.    Zhu. H. The importance of property markets for monetary policy and financial stability. BIS Papers No. 21. pp. 9-19. Available at: https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap21.pdf

12.    Kotlyarov M.A. [Real estate market in facilitating financial system stability by the Central Bank]. Finansovaya analitika: problemy i resheniya = Financial analytics: problems and solutions. vol. 8, no. 39, 2015., pp.21-31 (In Russ.)

13.    Koyka K.A. [Role of Central Bank in regulating consolidation processes in Russian banking sector]. Nauka i biznes: puti razvitija = Science and business: paths of development, no. 8 (74), 2017, pp. 51-54. (In Russ.)

14.    Blohin A.A., Sternik S.G., Bliznyak A.B., Dranev S.Ya., Teleshev G.V. Nauchnyi doklad «Effekty institutsional'nykh razlichii i institutsional'noi renty v rossiiskoi ekonomike» [Scientific report: effects of institutional differences and institutional rent in Russian economy]. Moscow, Mezhdunarodnye otnosheniya Publ., 2018. – 74 p.

15.    Sternik G.M., Sternik. S.G. [Evaluation of commercial rental rates on narrow markets]. Finansy: teoriya i praktika = Finance: Theory and Practice. 2015, no. 5, pp. 73-79. (In. Russ.)

16.    Fedotova M.A., Sternik S.G., Teleshev G.V. [Methodology for managing real estate as part of bank assets and capital]. Upravlencheskie nauki = Management sciences. 2015, no. 4 (17), pp. 62-70 (In. Russ.)

17.    Parhomenko M.S. [Impact of international sanctions on residential real estate market in Russia]. Vliyanie mezhdunarodnykh sanktsii na rynok zhiloi nedvizhimosti v Rossii. Sbornik nauchnykh trudov XI Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii, posvyashchennoi 110-letiyu ekonomicheskogo obrazovaniya v Tomskom politekhnicheskom universitete. Tomsk, NITPU Publ, 2014, pp. 242-247.

18.    Bolochev S.A., Alieva A.I., Borodenko A.A. [Evaluation of international sanctions impact on Russian real estate market]. Inzhenerno-stroitel'nyi vestnik Prikaspiya = Engineering and construction herald of Near-Kaspian region, no. 4 (10), 2014. pp. 46-49. (In. Russ.)

19.    Apgar. M. Managing Real Estate to Build Value. Harward Business Review, November 1995. Available at: https://hbr.org/1995/11/managing-real-estate-to-build-value

20.    Lindholm A., Gibler K., Levainen K. Modeling the Value-Adding Attributes of Real Estate to the Wealth Maximization of the Firm. Journal of real estate research, 2006, vol. 28, no. 4. pp. 445-475. Available at: https://pages.jh.edu/jrer/papers/pdf/past/vol28n04/05.445_476.pdf

21.    Zhukov E.V. [Strategic management of real esate in Russian corporations]. Ekonomika i prepdrinimatel’stvo = Economy and entrepreneurship, no. 5-2 (82). 2017. pp. 1119-1124.

22.    Ozerov E.S., Pupentsova S.V. Upravlenie stoimost'yu i investitsionnym potentsialom nedvizhimosti. [Management of value and investment potential of real estate]. Saint Petersburg, Polytechnical University Publ., 2016, 600 p.



[1] Экономист Международного валютного фонда.

[2] См. в частности перечень существенных риском Группы Сбербанк – Годовой Отчет ПАО Сбербанк за 2017 г. URL: https://www.sberbank.com/common/img/uploaded/files/pdf/yrep/sberbank_annual_report_2017_rus.pdf

[3] Положение Банка России  от 22 декабря 2014 г. № 448-П  «О порядке бухгалтерского учета основных средств, нематериальных активов, недвижимости, временно неиспользуемой в основной деятельности, долгосрочных активов, предназначенных для продажи, запасов, средств труда и предметов труда, полученных по договорам отступного, залога, назначение которых не определено, в кредитных организациях».

[4] Международный стандарт финансовой отчетности (IFRS) 13 «Оценка справедливой стоимости». URL: https://www.minfin.ru/common/upload/library/no_date/2013/prilozhenie_%E2%84%96_7_-_ru_gvt_ifrs_13_may_2011.pdf

[5] Аналогичные замечания к понятию «справедливая стоимость» (и к наличию деривативов понятий, к примеру «объективная рыночная стоимость» и пр.) высказывались и международными экспертами, в частности Международным комитетом по стандартам оценки в их письме в адрес Базельского комитета. URL: https://www.bis.org/bcbs/cp3/invastco.pdf.

[6] International Valuation Standards 2017. Pre-publication draft. P. 20. URL: https://www.ivsc.org/files/file/view/id/811

[7] «Положение о порядке бухгалтерского учета основных средств, нематериальных активов, недвижимости, временно неиспользуемой в основной деятельности, долгосрочных активов, предназначенных для продажи, запасов, средств труда и предметов труда, полученных по договорам отступного, залога, назначение которых не определено, в кредитных организациях», утверждено Банком России 22.12.2014, № 448-П.

[8] На основе данных публикуемых Банком России формы 101 во всем банкам в банковской системе Российской Федерации (неконсолидированные данные) по следующим категориям: основные средства, ДАПП, НВНОД (остатки по соответствующим счетам на 01.10.2018) в соответствии с ПБУ. Формы 101 по всем банкам РФ, URL: http://www.cbr.ru/credit/forms/

[9] На основе формы 101 - счёту второго уровня №91312 «Имущество, принятое в обеспечение по размещенным средствам, кроме ценных бумаг и  драгоценных  металлов» кредитных организаций по состоянию на 01.10.2018 (форма 101). Данные Банка России. URL: http://www.cbr.ru/credit/forms/

[10] Целевые показатели приведены на основании мнения авторов относительно и могут быть изменены с учетом специфики конкретных кредитных организаций и на основе анализа лучших и бенчмаркинга по отдельным показателям управления портфелем недвижимости.

[11] Показатель, чаще всего упоминаемый в Западных источниках как “recovery rate”.

[12] Система управления корпоративной недвижимостью ValMaster™ FM/FacilitiesManagement. URL: valmaster.ru

С. Г. Стерник, Г. В. Телешев. СТРУКТУРА ПОРТФЕЛЕЙ НЕДВИЖИМЫХ АКТИВОВ НА БАЛАНСЕ БАНКОВ КАК ФАКТОР УСТОЙЧИВОСТИ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ

(Опубликовано в журнале "Финансы и кредит" — 2019. — Т. 25, № 2. — С. 293 — 311)
Категория: методические материалы

JEL: G01, G21, G32

структура ПОРТФЕЛЕЙ недвижимых активов НА балансе банков как фактор устойчивости банковской системы

Strusture of real estate assets portfolios on banks balance sheets as a factor of banking system stability

Сергей Геннадьевич СТЕРНИК

доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник, Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация

sgs728@mail.ru

SCOPUS-ID: 6507292791

https://orcid.org/0000-0003-1411-1011

SPIN-код: 2930-4020

AUTHORID: 596056

Григорий Владимирович ТЕЛЕШЕВ

аспирант, Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, Москва, Российская Федерация

gteleshev@gmail.com

https://orcid.org/0000-0003-1016-6111

SPIN-код:      5148-6655

AUTHORID: 999417

Аннотация

Предмет. Рынки недвижимости способны оказывать существенное влияние на устойчивость банковской системы и способствовать возникновению кризисов, которые по своей продолжительности и потенциальному объему потерь для национальной экономики в несколько раз превосходят кризисы, возникающие на рынках акций. Взаимосвязь между рынками недвижимости и стабильностью финансовой системы в настоящее время в достаточной степени изучена в западных источниках, но требует существенной проработки и изучения применительно к российскому банковскому сектору. В данной статье исследуется частный аспект взаимосвязи рынков недвижимости со стабильностью  банковской системы, а именно взаимосвязь структуры активов недвижимости банков, находящихся на балансе банков с потенциальным убытками в случае их резкого обесценения.

Цели. Изучение связи между структурой активов недвижимости на балансах банков и устойчивостью банковской системы.

Методология. В процессе исследования применялись методы исследования временных рядов (стоимость активов банковской системы, стоимость недвижимых активов), методы логического анализа.

Результаты. В ходе исследования в банковском секторе выявлена существенная концентрация активов на балансах крупнейших банков. Вместе с тем отмечается, что доля активов недвижимости в общих активах российской банковской системы незначительна и неспособна сама по себе вызвать полномасштабный банковский кризис даже в случае резкого обесценения портфелей недвижимости банков.

Выводы. Сделаны выводы об относительно невысокой доле активов недвижимости в общих активах банковской системы и, как следствие, малой вероятности банковского кризиса только вследствие их резкого обесценения. Вместе с тем, учитывая потенциал роста портфелей недвижимости на балансах банков и их доли в активах банковской системы, а также наличие существенных различий в структуре портфелей недвижимости крупнейших системно-значимых банков, существует необходимость формирования единообразной комплексной системы показателей стоимостного управления портфелями недвижимости банков, адаптированной с учетом непрофильного характера управления недвижимостью для банковского сектора и особенностей российского рынка недвижимости.

Ключевые слова: недвижимость, риски изменения стоимости недвижимости, системно значимые банки

Abstract

Importance Real estate markets may significantly impact banking sector stability and cause banking crises, which are several times more prolonged and carry heavier potential losses for national economy than the crises originating from the stock markets. Interconnectedness between real estate markets dynamics is well-studied in Western literature, but requires and in-depth study as applied to Russian banking sector. In this article, we study particular aspect of this relationship, namely an interrelation between banking real estate portfolios structure and banking stability and potential losses in case of significant banking real estate portfolios devaluation.

Objectives To study relation between the structure of real estate portfolios on Russian banks balance sheets and banking system stability.

Methods The research employs methods of logical analysis and analysis of time series (bank assets, real estate assets on banks book), logical analysis.

Results During this study we identified significant concentration of real estate assets on largest banks balance sheets. At the same time it is noted that the share of real estate assets on banks’ balance sheets is relatively small compared to total banking system assets and as such, it has no potential  to cause a full-scale banking crisis in case of material banks’ real estate portfolios devaluation.

Conclusions and Relevance Conclusions are drawn with regards to relatively small share of real estate assets on banks’ balance sheets compared to total assets of Russian banking system and relatively small probability of banking crisis as a result of real estate portfolios devaluation. At the same time, given potential for real estate portfolios growth on the banks’ balance sheets and significant difference in portfolio structures between largest systemically-significant banks, there is a necessity for development of internally-consistent and comprehensive system of indicators for banks’ real estate portfolios value management, which is tailored to non-core nature of real estate management for banking sector and specifics of Russian real estate market.

Keywords: real estate, real estate-associated risks, systemically-significant banks

Предыдущий финансовый кризис в США заставил мировое сообщество осознать рискованную взаимосвязь динамики рынков недвижимости и глобального финансового рынка, поскольку первоначально он развился из ипотечного кризиса [1]. Из-за недооценки рисков на рынке недвижимости не удалось предотвратить наихудший сценарий развития любого национального и транснационального экономического кризиса (выражающегося изначально в падении производства, занятости и потребления) – переход в финансовый кризис (резкое снижение стоимости активов в национальной финансовой системе), а затем в банковский кризис (неспособность национальной банковской системы отвечать по своим обязательствам).

Важной управленческой реакцией мирового сообщества на этот кризис явилось повышение нормативов достаточности капитала и ужесточение требований к внутренним процедурам оценки достаточности капитала банков, нашедшие отражение в обновленном своде банковских стандартов Basel III, которые могут существенно повлиять на динамику рынка недвижимости за счёт более консервативной политики банков при кредитовании, в том числе под залог недвижимости [2], [3], [4].  

Вместе с тем, признание со стороны банковских регуляторов наличия системной связи между состоянием рынка недвижимости и стабильностью финансовой системы не ограничивается пересмотром нормативов при кредитовании под залог недвижимости (а также при структурировании сложных финансовых продуктов с преимущественной долей недвижимости в качестве обеспечения). Регуляторы, как системные заказчики академических исследований рынков недвижимости в их неразрывной связи с финансовым сектором, понимают, что недвижимость как класс активов играет более существенную роль в системной стабильности финансового сектора, чем было принято считать до последнего ипотечного финансового  кризиса в США. Поэтому регуляторы (и банковское сообщество в целом) нуждаются в решении важной научно-практической задачи – определении механизмов и степени влияния рыночной стоимости недвижимых активов банков на устойчивость финансовой системы.

Дополнительным фактором, повышающим необходимость формирования более глубокого и системного понимания рынков недвижимости для целей регулирования банковского сектора, является характеристика указанных рынков как преимущественно локальных, цикличных, отличающихся относительной неэластичностью предложения и «ассиметрией» информации о сделках, что существенно затрудняет выработку инструментов регулирования, в полной мере учитывающих сложность и сегментированность портфелей недвижимости банков и потенциальное воздействие рынков недвижимости на стабильность банковской системы.

Степень проработанности проблемы в зарубежной науке и практике

После ипотечного кризиса в США 2006-2008 гг. общее признание во всем мире получила точка зрения, что на развитых рынках недвижимость представляет собой не только реальный (материальный) капитал, но может формировать и существенную часть рынка заимствований (первичная и вторичная ипотека), и существенную часть фондового рынка – акции трастов недвижимости и котируемых паевых инвестиционных фондов (ПИФов). Поэтому, например, международное рейтинговое агентство Moody’s включило рейтинг «волатильности денежных потоков по портфелям недвижимости» в группу «Прочие некредитные рейтинги» [5].

Отражением растущего признания роли рынков недвижимости (и недвижимости как класса активов) в стабильности банковской системы со стороны регуляторов, в частности, является организация международных дискуссионных мероприятий, ставящих целью поиск и создание адекватной системы регулирования банковского сектора применительно к рискам, возникающим в результате существенных изменений на рынках недвижимости.

Одним из таких мероприятий безусловно является международная конференция, организованная в 2012 г. Банком Международных Расчетов совместо с Центральным банком Сингапура, объединившая представителей большинства центральных банков Азиатско-Тихоокеанского региона, представителей Международного Валютного Фонда и академических кругов США и Великобритании и озаглавленная «Рынки недвижимости и финансовая стабильность» [6]. Организованная основным международным законодателем банковского регулирования (примечание: Банк Международных Расчетов является разработчиком системы Базельских стандартов) конференция, была организована вокруг следующих ключевых тем:

1.         Уроки кризиса (примечание: международного финансового кризиса 2008-09 гг.);

2.         Анализ цен на рынке недвижимости;

3.         Взрывной рост и кризисы на рынках недвижимости;

4.         Недвижимость, кредит и рынки капитала.

Примечателен в этом смысле не только состав ключевых тем конференции, но и тезисы отдельных докладов. В частности, в докладе «Преодолевая последствия бума и кризиса на рынках недвижимости» (Dealing with real estate booms and busts), автор Дениз Иган[1], отмечает:

«Недвижимость является важным, если не наиболее важным  средством сбережения в экономике. Дополнительно, большинство домохозяйств проявляют тенденцию к сбережению основной части своего  состояния в недвижимости в противоположность к сбережениям в акциях. Обычно, в развитых экономиках, менее половины домохозяйств владеют акциями (в прямую или опосредованно), в то время как доля домохозяйств имеющих недвижимость в собственности составляет в среднем около 65%. Кроме того, имеет место существенный «эффект предложения». В большинстве развитых экономик, цены на рынке недвижимости предвосхищают кредитные и бизнес-циклы. Это указывает на то, что флуктуации цен на рынке недвижимости создают «волны» в экономике путем воздействия на инвестиции в недвижимость, потребление и кредит, в то время как обратный эффект не настолько выражен, имея в виду что рынок недвижимости может быть источником шоков (в экономике). Рецессии, которые совпадают с кризисами на рынке недвижимости имеют тенденцию быть более глубокими и продолжаться дольше, чем те, которые не совпадают (с кризисом на рынке недвижимости), а их совокупный эффект потерь для экономики в среднем в три раза выше. В завершение, рецессии, которые возникают в результате спадов на рынке акций не наносят больший урон и не продолжаются дольше, чем рецессии, не совпадающие со спадом на рынках акций».

Очевидно, что в данном случае признается не только важная роль недвижимости и рынков недвижимости в финансовых кризисах, но и практически центральная – в наиболее серьезных из них. Выводы при этом базируются в существенной мере на глубоком понимании особенностей рынков недвижимости: относительной неликвидности, непрозрачности и «негативных экстерналиях» (например, воздействие на занятость и мобильность) кризисов на рынке недвижимости.

Очевидно, что в западных академических источниках и общей методологии прогнозирования банковских кризисов, индикаторы рынка недвижимости занимают одной из центральных мест наряду с показателями достаточности капитала, ликвидности и счета текущих операций [7], [8]. При этом также признаётся существенная инертность рынков недвижимости и долгосрочность их воздействия на экономику [9], а также способность секьюритизации ипотеки вызывать «кредитные шоки» [10] и способность циклов на рынке недвижимости оказывать существенное влияние на доходность банковского сектора [11].

Степень проработанности проблемы в российской науке и практике

Переходя к анализу российской банковской системы и развитости регулирования в данной области, следует отметить, что банковская система стремится модернизироваться в соответствии со стандартами Базельского комитета и адаптирует многие передовые технологии по управлению банковскими продуктами. При этом, Банк России способствует внедрению новых инструментов управления рисками (в частности, в соответствии с системой стандартов Basel III кредитные организации при существенности данной категории рисков, разрабатывают и внедряют политики управления риском изменения стоимости недвижимости[2]).

Тем не менее, на наш взгляд присутствует определенный дефицит исследований, обосновывающих очевидный системный характер связи между динамикой и развитостью рынка недвижимости и присущих ему характеристик с устойчивостью финансового, в частности, банковского сектора. Кроме того, исследователями констатируется необходимость совершенствования методологических подходов Банка России к макропруденциоальному регулированию посредством внедрения показателей развития рынка недвижимости [12]. К этому добавляются такие особенности российской экономики, которые в отдельных аспектах могут быть нехарактерны для более развитых экономик:

·                Консолидация российского банковского сектора в том числе за счёт ужесточения обязательных нормативов [13] и иных институциональных различий [14] и, как следствие, концентрация рисков, связанных с изменением стоимости недвижимости;

·                Неравномерная развитость локальных рынков недвижимости Российской Федерации и, как следствие,  концентрация технологий и компетенций по анализу, оценке и управлению недвижимостью на наиболее развитых из них, затрудняющая выработку относительно универсальных системных инструментов регулирования в данной области, а также существенная доля недвижимости на «узких», наименее информационно-симметричных локальных рынках недвижимости [15];

·                Более высокий аппетит к риску, связанному с недвижимостью, среди российских банковских игроков по сравнению с международными финансовыми группами [16];

·                Изменяющиеся геополитические условия, санкционный режим в отношении Российской Федерации и, как следствие с одной стороны – уход международных игроков традиционно формирующих спрос на передовые технологии оценки, анализа и управления недвижимостью, с другой стороны – потенциальное снижение аналогичного спроса со стороны российских игроков в условиях, когда выход на международные рынки капитала де-факто закрыт и наличие указанных технологий в портфеле нематериальных активов не создает осязаемого эффекта для их капитализации, а также другие эффекты санкций на рынок недвижимости (см. в частности [17], [18]).

Основные понятия об учете и оценке недвижимых активов банковской системы России

Регламентирование балансового учета и оценки недвижимости банков осуществляется Положением Банка России  от 22 декабря 2014 г. № 448-П  (далее ПБУ[3]).

Согласно п.4 ПБУ оценка справедливой стоимости основных средств, нематериальных активов, недвижимости, временно неиспользуемой в основной деятельности, долгосрочных активов, предназначенных для продажи, запасов, средств труда и предметов труда, полученных по договорам отступного, залога, назначение которых не определено, осуществляется в порядке, определенном Международным стандартом финансовой отчетности (IFRS) 13 «Оценка справедливой стоимости», введенным в действие на территории Российской Федерации приказом Минфина России от 18 июля 2012 года № 106н «О введении в действие и прекращении действия документов Международных стандартов финансовой отчетности на территории Российской Федерации», зарегистрированным Министерством юстиции Российской Федерации 3 августа 2012 года № 25095 (Российская газета от 15 августа 2012 года).

В свою очередь, в пп. 61-66 МСФО[4], в части методологии оценки внимание акцентируется на мультипликативных рыночных моделях: «при рыночном подходе используются цены и другая уместная информация, генерируемая рыночными операциями с идентичными или сопоставимыми (то есть аналогичными) активами, обязательствами или группой активов и обязательств, такой как бизнес…  Например, в методах оценки, совместимых с рыночным подходом, часто используются рыночные множители, возникающие из комплекта сопоставимых показателей. Множители могут находиться в одних диапазонах с другим множителем по каждому сопоставимому показателю. Для выбора надлежащего множителя из диапазона требуется использовать суждение с учетом качественных и количественных факторов, специфических для оценки…Методы оценки, совместимые с рыночным подходом, включают матричное ценообразование. Матричное ценообразование – это математический метод, используемый преимущественно для оценки некоторых видов финансовых инструментов, таких как долговые ценные бумаги, не основываясь лишь на котируемых ценах на определенные ценные бумаги, а скорее на отношении ценных бумаг к другим котируемым ценным бумагам, используемым как ориентир».

Приведенные нормы, на наш взгляд, игнорируют действующее законодательство об оценочной деятельности в РФ, оперирующее понятиями «рыночная» стоимость и «кадастровая» стоимость, но не «справедливая» стоимость недвижимых активов[5]. Кроме того, регулятор, в противоречие указанному законодательству устанавливает, что кредитная организация самостоятельно определяет методы оценки, применяемые при определении справедливой стоимости, в стандартах экономического субъекта или иных внутренних документах. Возможно, данные правовые коллизии будут устранены в будущем, во избежание коррупционных практик и конфликта экономических интересов разных участников рынка. Надо при этом отметить, что в международной оценочной практике понятие «справедливой» стоимости также дискутируется. В частности, во избежание терминологической путаницы, в Международных стандартах оценки в основных видам стоимости понятие «справедливой стоимости» упоминается именно применительно к IFRS 13 в подразделе «иные виды стоимости», аналогичное определение стандарта основных (базовых видов) стоимости при этом видоизменено на «равноправную стоимость» (equitable value)[6].

Тем не менее, в целях дальнейшего обсуждения продолжим анализ действующей практики, исходя из допущения о равнозначности «справедливой» и «рыночной» стоимости.

Рассмотрим также некоторые основные понятия и определения об учете недвижимости банков, установленные Положением по ведению бухгалтерского учёта №448-П (далее – ПБУ[7]), в частности недвижимые активы в собственности банков включают следующие основные категории:

·                основные средства;

·                недвижимость, временно неиспользуемая в основной деятельности (далее – НВНОД);

·                долгосрочные активы, предназначенные для продажи (далее – ДАПП).

Приведенные категории включают основной объем недвижимых активов в собственности кредитных организаций, при этом недвижимость учитываемая в составе основных средств – это преимущественно операционная (используемая в основной деятельности или «корпоративная» недвижимость), учитываемая в составе НВНОД и ДАПП – неиспользуемая в основной деятельности (в том числе выведенная из использования в основной деятельности, либо полученная при урегулировании проблемной задолженности). Не останавливаясь более подробно на особенностях бухгалтерского учёта каждой категории, проведём анализ стоимостной структуры недвижимых активов[8].

Рисунок 1.

Динамика балансовой стоимости недвижимых активов банковской системы России

Источник: расчёты авторов по данным Банка России

По состоянию на 01.10.2018 балансовая стоимость всех видов недвижимых активов приведенных выше категорий в банковской системе РФ (оцененных по справедливой стоимости в соответствии с ПБУ) составляла 1,33 трлн руб., что составляло долю в 1,27% от балансовой стоимости всех активов российских банков. Данная величина и указанная доля являются весьма устойчивыми показателями за исследованный период 11 кварталов (2016-2018 гг.). Разброс стоимости в динамике составлял от 1,04 до 1,13 трлн.руб., доля – 1,24-1,33% (немонотонные колебания этого показателя связаны, вероятно, не столько с приходом/выбытием недвижимых активов, сколько с обычной практикой их переоценки, о чем подробнее будет сказано ниже). Примечательно также, что абсолютный показатель балансовой стоимости недвижимых активов банковской системы не только не снижался с уменьшением числа кредитных организаций в банковской системе, но даже увеличился примерно приблизительно на 97 млрд руб. за аналогичный период, что указывает на то, что при консолидации банковского сектора недвижимость как класс активов имеет тенденцию к концентрации у меньшего количества кредитных организаций.

Рисунок 2.

Структура балансовой стоимости недвижимости на балансах банков в российской банковской системе по состоянию на 01.10.2018, млрд руб.

Источник: расчёты авторов по данным Банка России

Балансовая стоимость недвижимости на счете основных средств (земля, здания, сооружения и др.) в структуре недвижимых активов банковской системы РФ составляет по оценкам авторов 833,45 млрд руб (73,5% от всей стоимости недвижимых активов), из них стоимость земли 16,55 млрд руб.

Балансовая стоимость недвижимости в составе долгосрочных активов на продажу составляет округленно 62,28 млрд руб. (5,49% от всей стоимости недвижимых активов).

И, наконец, самым интересным подразделом баланса (в части недвижимых активов) является недвижимость, временно неиспользуемая в основной деятельности (НВНОД), «справедливая» стоимость которой составила 238,16 млрд руб. (21% от всей стоимости недвижимых активов), на которые начислено 6,44 млрд руб. т.н. резервов на возможные потери (2,71% от балансовой стоимости данной категории).

Очевидно, что НВНОД большей частью –  нереализованные недвижимые объекты залога перешедшие на балансы банков в рамках урегулирования проблемной задолженности, которые не используются в операционной деятельности банков и являются экономическим обременением банковской системы. В меньшей степени это собственные площади, выведенные по разным причинам из портфеля операционной недвижимости банков, но еще не реализованные на рынке.

Малая часть (на сумму 8,15 млрд.руб. или 3,4% стоимости НВНОД) представлена объектами незавершенного строительства. По нашему мнению это не только (и не столько) строительство для собственных операционных нужд банков, сколько принятые на баланс активы девелоперов.

Дополнительно, присутствует часть временно неиспользуемой земли (14,73 млрд руб., 43% в составе НВНОД) и временно неиспользуемых площадей (64,01 млрд руб., 27,08% в составе НВНОД) которые сданы банками в аренду, что частично может компенсировать убытки, но не является профильной деятельностью для банковской системы.

Из рассмотренных данных, на первый взгляд, можно сделать промежуточный вывод о том, что незначительность доли балансовой стоимости недвижимых активов от полной балансовой стоимости всех активов банковской системы (1,27%) исключает угрозу банковского кризиса даже при их резком обесценивании. Однако при анализе рисков банковского кризиса необходимо учитывать не только суммарные показатели по банковской системе в целом, но и потенциал увеличения размера портфеля недвижимости на балансах банков в случае существенного ухудшения состояния кредитных портфелей банков, а также показатели по отдельным банкам (по крайней мере – крупнейшим системным банкам с существенной долей государства в акционерном капитале).

В целях оценки потенциального увеличения размеров портфелей недвижимости банков на Рисунке 3 представлен совокупный объем имущества, принятого в обеспечение по размещенным средствам банков, представляющий собой пул активов (по стоимости в значительной степени недвижимости) потенциально способных существенно увеличить размер портфелей недвижимости банков в случае реализации наиболее неблагоприятного сценария развития банковского сектора.

Рисунок 3.

Имущество, принятое в обеспечение по размещенным средствам, кроме ценных бумаг и  драгоценных  металлов по состоянию на 01.10.2018, трлн руб.

Источник: расчёты авторов по данным Банка России[9]

На Рисунке 4 представлен сравнительный анализ структуры балансовой стоимости недвижимых активов ПАО Сбербанк и Банка ВТБ (ПАО), включая балансы АО «БМ-Банк» на 01.10.2018 г.

Рисунок 4.

Стоимостная структура портфелей ПАО Сбербанк и банков Группы ВТБ (Банк ВТБ (ПАО), АО «БМ-Банк»)

Источник: расчёты авторов по данным Банка России

Суммарная балансовая стоимость недвижимости указанных банков составляет оценочно 581,61 млрд. или 51,29% от стоимости недвижимости всей банковской системы РФ. Причем структура балансовой стоимости недвижимости у этих банков заметно отличается.

Диаграмма на рисунке 2 наглядно показывает, что подавляющая доля недвижимых активов ПАО Сбербанк (95,93%) представлена основными средствами, в то время как у Банка ВТБ (ПАО), как видно из диаграммы на рисунке 3, основные средства составляют только 46,88% балансовой стоимости недвижимых активов, 2,59% представлены в активах, предназначенных для продажи и целых 52,27% составляет недвижимость, временно неиспользуемая в основной деятельности. Справедливо предположить, что в управлении портфелем недвижимости Банка ВТБ (ПАО), по сравнению с портфелем ПАО Сбербанк, имеют место потенциально более значительные риски убытков вследствие неэффективных затрат и обременений в составе стоимости владения значительной долей непрофильных активов, а также вероятного рыночного обесценивания объектов, эксплуатируемых без системного учета концепции наиболее эффективного использования (НЭИ).

Приведенный пример позволяет сделать вывод о необходимости разработки методологии стоимостного управления портфелями недвижимости банков в интересах повышения финансовой устойчивости банковской системы России.

Некоторые предложения по разработке методологии стратегического стоимостного управления портфелями недвижимости банков

Как видно из изложенного выше в предыдущих разделах настоящей работы, недвижимость играет важную и многостороннюю роль в банковской системе, объекты в собственности или аренде банка предназначенные для использования в основной деятельности формируют часть его капитала (в частности за счёт включения переоценки основных средств в состав капитала второго уровня) и представляют вторую по размеру статью расходов после расходов на персонал  (традиционно в западной литературе данная категория обозначается как  корпоративная недвижимость).

С другой стороны, недвижимость поступающая в рамках урегулирования проблемной задолженности может также увеличивать портфель недвижимости и создавать дополнительную нагрузку на капитал при невозможности её реализации и установления справедливой стоимости за счёт необходимости формирования дополнительных резервов (залоговая недвижимость).

Кроме того, в особенности в свете кризисных явлений, банки всё чаще в целях повышения ликвидности выделяют в консолидированной отчётности по МСФО отдельную категорию недвижимости, а именно инвестиционную недвижимость – портфель которой предназначен для получения арендных доходов и улучшения банковских нормативов от повышения стоимости.

Указанные категории имеют свои особенности и инструментарий управления, и, кроме того, по-разному учитываются в бухгалтерском и управленческом учёте банковских организаций (корпоративная недвижимость в составе основных средств за минусом накопленной амортизации, инвестиционная – на базе текущей справедливой стоимости на основе рыночной оценки (как правило, у ведущих профессиональных участников рынка недвижимости).

Указанная многогранная роль недвижимости как актива в банковской отрасли, подчеркивает необходимость научно обоснованного компетентного управления портфелем для предотвращения рисков неустойчивости национальной банковской системы, применения системного подхода к решению задач управления портфелем, анализу и управлению рисками изменения её стоимости.

Предлагаемая стратегия формирования и развития портфеля недвижимости (ПН) банка – система комплексного стоимостного управления недвижимым имуществом как частью активов, направленная на обеспечение интересов акционеров банка путем выполнения следующих условий:

1.             количественный и качественный состав объектов ПН является необходимым и достаточным для операционной деятельности и согласованного акционерами перспективного развития на заданный период;

2.             текущая рентабельность вложенного в ПН капитала (капитальные затраты + операционные расходы) положительна;

3.             ликвидность и рыночная стоимость каждого объекта ПН отчуждении (выбытии) максимальна в варианте НЭИ для данного локального рынка (каждый объект ПН относится к первоклассной недвижимости в соответствующем сегменте каждого локального рынка);

4.             все объекты ПН, необходимые для операционной деятельности, но не являющиеся первоклассной недвижимостью для данного локального рынка, переведены из режима владения (собственности) в режим аренды;

5.             проектирование, строительство (реконструкция), инженерное оснащение и техническая эксплуатация всех объектов ПН осуществляются централизовано, в соответствии с утвержденными корпоративными стандартами, обеспечивающими имиджевую функцию ПН банка на современном уровне (технологичность, инновационность, эргономичность, экологичность, энергоэффективность, экономичность и эстетичность).

Предлагаемые целевые индикаторы ПН представлены в Таблице 1 (по аналогии со сбалансированной системой показателей по корпоративной недвижимости, принятой в западной практике [19], [20]), с учетом российских исследований в области управления портфелями корпораций [21] и концепции управления стоимостным потенциалом недвижимости [22], а также на основе опыта авторов по анализу крупных портфелей недвижимости банков и адаптированных с учетом непрофильности управления недвижимостью для банковского сектора.

Таблица 1

Система показателей стоимостного управления ПН банка

Индикатор

Содержание

Целевой показатель[10]

1.       Доля неиспользуемых (неэффективно используемых) площадей, %

Отношение полезной площади объектов ПН, превышающей нормативно необходимую, к суммарной полезной площади ПН

< 5%

2.       Доля второсортных и неликвидных площадей в собственности, %

Отношение полезной площади неликвидных для данного локального рынка объектов к суммарной полезной площади ПН (из числа находящихся в собственности)

< 10%

3.       Рентабельность операционных затрат портфеля недвижимости

Отношение операционных затрат к операционным доходам

(C / I)

< 1

4.       Рентабельность вложенного капитала, с учетом рисков владения ПН

Отношение операционной прибыли к текущей балансовой стоимости ПН, за вычетом рыночной уценки и стоимости резервирования рисков 

> Текущего коэффициента инфляции

5.       Коэффициент β (насколько ПН лучше рынка?)

Средневзвешенное отношение суммарной рыночной стоимости ПН к текущим средним рыночным ценам в соответствующих сегментах локальных рынков

      >1,20

6.       Показатели объёма ПН,  сформированного в результатам урегулирования проблемной задолженности

6.1. Отношение ПН, сформированного в результате урегулирования проблемной задолженности к операционному портфелю

6.2. Отношение ПН сформированного в результате урегулирования проблемной задолженности к общим активам банка

6.1. <30%

6.2. <0,5%

7.       Показатели эффективности управления ПН, сформированного в результате урегулирования проблемной задолженности

7.1. Показатель оборачиваемости ПН, сформированного в результате урегулирования проблемной задолженности

7.2. Показатель возмещения стоимости проблемных активов (проблемных кредитов под залог недвижимости[11])

7.1. Средний период нахождения на балансе до реализации <1 года

7.2. Исходя из отраслевой практики, в среднем >60%

Источник: предложения авторов

Система показателей стоимостного управления ПН является комплексной и сбалансированной (включающей показатели по различным категориям недвижимых активов на балансе кредитной организации, влияющие на различные аспекты её деятельности), при этом состав показателей и их целевые значения могут адаптироваться с учётом специфики отдельных кредитных организаций, их финансового состояния, а также параметров банковского регулирования (в случае их изменения).

Таким образом, в качестве главного фактора формирования стоимости ПН предлагается рассматривать степень удовлетворения потребностей кредитной организации в объектах недвижимости в целях её уставной операционной деятельности, а также качество управления активами ПН, поступившими в рамках урегулирования проблемной задолженности.

При этом необходимо подчеркнуть, что НЭИ объекта, оцениваемого изолированно, может отличаться от его НЭИ в составе группы активов, когда необходимо учитывать вклад актива в общую стоимость. Поэтому основная предпосылка анализа НЭИ при оценке стоимости ПН требует замены критерия максимальной стоимости конкретного объекта недвижимости на максимальную стоимость банка в целом, которая будучи достигнутой будет отражать и максимальную стоимость ПН.

На основании изложенного предлагается понимать в качестве НЭИ портфеля недвижимости банка как физически, юридически и экономически сложного системного объекта (имущественного комплекса) такое использование, которое максимизирует стоимость банка в части оптимального распределения ресурсов в виде недвижимого имущества.

Некоторые предложения по развитию тактических методов и инструментов управления стоимостью ПН банков

С учётом продемонстрированной положительной обратной связи между состоянием рынка недвижимости и финансовой системы, для обеспечения устойчивости последней необходимо решение комплекса научно-практических задач, связанных с формированием единоообразной методологической базы управления крупными, территориально распределенными портфелями недвижимости банков, системы мониторинга, анализа и прогнозирования рынка(ов) недвижимости для целей управления рисками и формирования устойчивой капитальной базы банковского сектора.

В таблице 2 представлены общие направления развития теоретических и практических инструментов реализации стратегических положений, необходимых для формирования комплексной системы управления недвижимостью банков, охватывающей как компонент корпоративной (операционной, используемой в основной деятельности), так и недвижимости неиспользуемой в основной деятельности (в том числе инвестиционной недвижимости). Применение указанных инструментов необходимо не только с точки зрения управления текущими портфелями недвижимости (уже находящимися на балансах банков), но и ставит целью сформировать инструментарий управления на случай существенного увеличения размеров портфелей недвижимости (и доли недвижимости в активах банковского сектора) вследствие реализации неблагоприятного сценария развития банковской системы – банковского кризиса, вызванного существенными изменениями в динамике рынка недвижимости). Указанные основные направления, методы и инструменты реализации стратегии стоимостного управления портфелями недвижимости банков сформулированы авторами на основе опыта анализа и опыта работы с крупными портфелями недвижимости банков.

Таблица 2

Основные направления, методы и инструменты реализации стратегии стоимостного управления ПН банка

Направления

Методы

Инструменты

1. Определение количественного и качественного состава объектов ПН

1.1. Формирование реестра недвижимости банка с учётом местоположения, вида объекта, площади, цели использования, юридических прав на недвижимость (включая земельные участки), юридического статуса объектов (право на объект и земельный участок зарегистрировано/не зарегистрировано, объект и участок поставлены/не поставлены на кадастровый учёт), полной стоимости эксплуатации, арендной платы за объект, фактической загруженности объекта

Информационно-аналитические инструменты:

- автоматизированные системы управления портфеля недвижимости (см. пример[12])

- аналитические базы данных

- аналитические инструменты кластеризации объектов ПН

- аналитические инструменты визуализации больших массивов данных о ПН (диаграммы, графики, карты данных)

1.2. Формирование экономико-географической карты расположения объектов по стране/регионам/крупным городам

1.3. Определение географических точек роста (необходимо больше офисов банка и сопутствующей недвижимости) и регионов снижения присутствия банка

1.4. Выделение экономически не оправданных, но социально значимых объектов недвижимости банка

2. Оптимизация структуры ПН

2.1. Определение объема активной части ПН

Инструменты экономического анализа:

- сравнительный анализ

- корреляционно-регрессионный анализ

- кластерный анализ

- пространственно-параметрический анализ

2.2. Определение объема неактивной части ПН и анализ эффективности её текущего использования

2.3. Выработка рекомендаций по изменению соотношения активной и неактивной частей ПН

2.4. Прогноз изменения потребности в офисах банка в связи с предполагаемым развитием онлайн услуг банка

2.5. Влияние предполагаемого изменения соотношения клиентов банка - физических и юридических лиц - на потребность в офисах банка

3. Оценка показателей эффективности ПКН

3.1. Определение рентабельности капитала, вложенного в отдельные группы активов ПН

Инструменты финансового анализа:

- коэффициенты рентабельности

- коэффициенты ликвидности

- коэффициенты доходности

- инструменты стоимостной оценки недвижимости

- калькуляция управленческих затрат

3.2. Оценка ликвидности и рыночной стоимости каждого объекта ПН

3.3. Оценка уровня ликвидности, стоимости и доходности ПН в целом

3.4. Оценка затрат на управление ПН

4. Юридическое сопровождение ПН

4.1. Формирование стандартов юридического сопровождения ПН

Правовые инструменты

5. Оптимизация ПН с точки зрения прав собственности и аренды

5.1. Определение оптимального соотношения собственной и арендуемой недвижимости банка на основе лучших международных практик (сравнение с банками и другими организациями с развитыми филиальными сетями)

5.2. Расчет вмененной арендной платы за собственные объекты банка

5.3. Разработка этапов перехода от текущего к оптимальному соотношению собственной и арендуемой недвижимости

6. Оптимизация архитектуры бизнес-процессов по управлению ПН

6.1. Поиск наиболее эффективных владельцев для всех бизнес-процессов управления недвижимостью

Организационных инструменты:

- формализация бизнес-процессов

- аудит бизнес-процессов

- моделирование бизнес-процессов

6.2. Разработка методики передачи бизнес-процессов от текущих владельцев к наиболее эффективным владельцам

6.3. Разработка способов методической поддержки владельцев бизнес-процессов

7. Оценка и минимизация рисков

7.1. Выявление и оценка рисков, связанных с эксплуатацией собственной и арендованной недвижимости

Инструменты риск-менеджмента

7.2. Разработка методики снижения выявленных рисков

7.3. Определение значения коэффициента β для различных групп активов ПН

8. Повышение качества существующих и строящихся объектов ПН

8.1. Разработка корпоративных стандартов строительства, реконструкции, оснащения и технической эксплуатации всех объектов ПН

Технические регламенты, стандарты

9. Оптимальное управление  портфелем недвижимости, сформированным при урегулировании проблемной задолженности

9.1. Разработка системы показателей эффективности управления ПН, сформированных в результате урегулирования проблемной задолженности

Портфельные инструменты управления ПН в результате урегулирования проблемной задолженности, в том числе инструменты массовой оценки, система КПЭ реализации объектов ПН

9.2. Установление целевых значений показателей

9.3. Внедрение системы мониторинга эффективностью процесса реализации активов ПН, сформированного в результате урегулирования проблемной задолженности

Источник: предложения авторов

Список литературы

1.        Malpezzi S.. Residential Real Estate in the U.S. Financial Crisis, the Great Recession, and their Aftermath. Taiwan Economic Review, no. 45:1, 2017, pp. 5–56. doi: 10.6277/TER.2017.451.1

2.        Sutorova B., Teply P. The Impact of Basel III on Lending Rates of EU Banks. – Czech Journal of Economics and Finance, Charles University Prague, 2013, no. 63(3). pp. 226-243.

3.        Hoesli M., Milcheva S., Moss A. Is Financial Regulation Good or Bad for Real Estate Companies? – An Event Study. Swiss Finance Institute Research Paper, no. 16-20. doi: 10.1007/s11146-017-9634-z

4.        Ferrari S., Pirovano M., Kaltwasser P.R. Systemic risk, macroprudential policy, bank capital requirements, real estate. Working Paper Research 306, National Bank of Belgium.

5.        Федотова М.А., Стерник С.Г., Латкин Ф.А. Актуальные проблемы оценки портфеля корпоративной недвижимости. // Имущественные отношения в РФ N1 (184). 2017.  C. 70-77.

6.        Igan D. Dealing with real estate booms and busts. BIS Papers, No 64 Property markets and financial stability. pp. 59-67. Available at: https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap64.pdf

7.        Barrell, R., Davis, E.P., Karim, D. and Liadze I. Calibrating macropduential policy. Working Paper 2017-17. Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper 2017-17. doi: 10.24148/wp2017-17

8.        Barrell R., Davis P., Karim D., Liadze I. Bank and regulation, property prices and early warning systems for banking crises in OECD. Available at: http://www.niesr.ac.uk/sites/default/files/publications/310309_111955.pdf

9.        Carmen M. Reinhart & Kenneth S. Rogoff. This Time Is Different – Eight Centuries of Financial Folly. Princeton University Press. 2009. 496 P.

10.    Mian a., Sufi A. Household Leverage and the Recession of 2007 to 2009. Paper presented at the 10th Jacques Polak Annual Research Conference Hosted by the International Monetary Fund Washington, DC─November 5–6, 2009.

11.    Zhu. H. The importance of property markets for monetary policy and financial stability. BIS Papers No. 21. pp. 9-19. Available at: https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap21.pdf

12.    Котляров М.А. Рынок недвижимости в системе обеспечения финансовой стабильности Центральным банком РФ // Финансовая аналитика: проблемы и решения. т. 8, вып. 39. 2015. С.21-31

13.    Койка К.А. Роль Центрального Банка в регулировании процессов консолидация в банковском секторе России // Наука и бизнес: пути развития. № 8 (74). 2017. С. 51-54.

14.    Блохин А.А. (рук.авт.кол-ва), д-р экон.наук Стерник С.Г., Близняк А.Б., Дранев С.Я., Телешев Г.В. Научный доклад “Эффекты институциональных различий и институциональной ренты в российской экономике”. Москва: Изд-во ИД «Международные отношения», 2018. – 74 с.

15.    Стерник Г.М., Стерник С.Г. Оценка ставок аренды коммерческой недвижимости на узких рынках. // Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. 2015;(5): С. 73-79.

16.    Федотова М.А., Стерник С.Г., Телешев Г.В. Методология управления портфелем недвижимости в составе собственного капитала и активов банка // Управленческие науки N4 (17). 2015. C.62-70

17.    Пархоменко М.С. Влияние международных санкций на рынок жилой недвижимости в  России. Сборник научных трудов XI Международной научно-практической конференции, посвященной 110-летию экономического образования в Томском политехническом университете. Томск: Изд-во Национального исследовательского Томского политехнического университета, 2014, С. 242-247.

18.    Болочев С.А, Алиева А.И, Бороденко А.А. Оценка влияния международных санкций на рынок недвижимости России // Астрахань: Инженерно-строительный вестник Прикаспия, 4 (10), 2014. С. 46-49.

19.    Apgar. M. Managing Real Estate to Build Value. Harward Business Review, November 1995. Available at: https://hbr.org/1995/11/managing-real-estate-to-build-value

20.    Lindholm A., Gibler K., Levainen K. Modeling the Value-Adding Attributes of Real Estate to the Wealth Maximization of the Firm. Journal of real estate research, 2006, vol. 28, no. 4. pp. 445-475. Available at: https://pages.jh.edu/jrer/papers/pdf/past/vol28n04/05.445_476.pdf

21.    Жуков Е.В. Стратегическое управление недвижимым имуществом в российских корпорациях // Экономика и предпринимательство. №5-2 (82). 2017. С. 1119-1124.

22.    Озеров Е.С., Пупенцова С.В. Управление стоимостью и инвестиционным потенциалом недвижимости. Санкт-Петербург: издательство Политехнического университета. 2015 – 600 с.

References

1.        Malpezzi S.. Residential Real Estate in the U.S. Financial Crisis, the Great Recession, and their Aftermath. Taiwan Economic Review, 45:1, 2017, pp. 5–56. doi: 10.6277/TER.2017.451.1

2.        Sutorova B., Teply P. The Impact of Basel III on Lending Rates of EU Banks. – Czech Journal of Economics and Finance, Charles University Prague, 2013, no. 63(3). pp. 226-243.

3.        Hoesli M., Milcheva S., Moss A. Is Financial Regulation Good or Bad for Real Estate Companies? – An Event Study. Swiss Finance Institute Research Paper, no. 16-20. doi: 10.1007/s11146-017-9634-z

4.        Ferrari S., Pirovano M., Kaltwasser P.R. Systemic risk, macroprudential policy, bank capital requirements, real estate. Working Paper Research 306, National Bank of Belgium.

5.        Fedotova M.A., Sternik S.G., Latkin F.A. [Current problems of corporate real estate portfolio valuation]. Property Relations in the Russian Federation,  2017, no. 1 (184), pp.70-77 (In Russ.)

6.        Igan D. Dealing with real estate booms and busts. BIS Papers, No 64 Property markets and financial stability. pp. 59-67. Available at: https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap64.pdf

7.        Barrell, R., Davis, E.P., Karim, D. and Liadze I. Calibrating macropduential policy. Working Paper 2017-17. Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper 2017-17. doi: 10.24148/wp2017-17

8.        Barrell R., Davis P., Karim D., Liadze I. Bank and regulation, property prices and early warning systems for banking crises in OECD. Available at: http://www.niesr.ac.uk/sites/default/files/publications/310309_111955.pdf

9.        Carmen M. Reinhart & Kenneth S. Rogoff. This Time Is Different – Eight Centuries of Financial Folly. Princeton University Press. 2009. 496 p.

10.    Mian a., Sufi A. Household Leverage and the Recession of 2007 to 2009. Paper presented at the 10th Jacques Polak Annual Research Conference Hosted by the International Monetary Fund Washington, DC─November 5–6, 2009.

11.    Zhu. H. The importance of property markets for monetary policy and financial stability. BIS Papers No. 21. pp. 9-19. Available at: https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap21.pdf

12.    Kotlyarov M.A. [Real estate market in facilitating financial system stability by the Central Bank]. Finansovaya analitika: problemy i resheniya = Financial analytics: problems and solutions. vol. 8, no. 39, 2015., pp.21-31 (In Russ.)

13.    Koyka K.A. [Role of Central Bank in regulating consolidation processes in Russian banking sector]. Nauka i biznes: puti razvitija = Science and business: paths of development, no. 8 (74), 2017, pp. 51-54. (In Russ.)

14.    Blohin A.A., Sternik S.G., Bliznyak A.B., Dranev S.Ya., Teleshev G.V. Nauchnyi doklad «Effekty institutsional'nykh razlichii i institutsional'noi renty v rossiiskoi ekonomike» [Scientific report: effects of institutional differences and institutional rent in Russian economy]. Moscow, Mezhdunarodnye otnosheniya Publ., 2018. – 74 p.

15.    Sternik G.M., Sternik. S.G. [Evaluation of commercial rental rates on narrow markets]. Finansy: teoriya i praktika = Finance: Theory and Practice. 2015, no. 5, pp. 73-79. (In. Russ.)

16.    Fedotova M.A., Sternik S.G., Teleshev G.V. [Methodology for managing real estate as part of bank assets and capital]. Upravlencheskie nauki = Management sciences. 2015, no. 4 (17), pp. 62-70 (In. Russ.)

17.    Parhomenko M.S. [Impact of international sanctions on residential real estate market in Russia]. Vliyanie mezhdunarodnykh sanktsii na rynok zhiloi nedvizhimosti v Rossii. Sbornik nauchnykh trudov XI Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii, posvyashchennoi 110-letiyu ekonomicheskogo obrazovaniya v Tomskom politekhnicheskom universitete. Tomsk, NITPU Publ, 2014, pp. 242-247.

18.    Bolochev S.A., Alieva A.I., Borodenko A.A. [Evaluation of international sanctions impact on Russian real estate market]. Inzhenerno-stroitel'nyi vestnik Prikaspiya = Engineering and construction herald of Near-Kaspian region, no. 4 (10), 2014. pp. 46-49. (In. Russ.)

19.    Apgar. M. Managing Real Estate to Build Value. Harward Business Review, November 1995. Available at: https://hbr.org/1995/11/managing-real-estate-to-build-value

20.    Lindholm A., Gibler K., Levainen K. Modeling the Value-Adding Attributes of Real Estate to the Wealth Maximization of the Firm. Journal of real estate research, 2006, vol. 28, no. 4. pp. 445-475. Available at: https://pages.jh.edu/jrer/papers/pdf/past/vol28n04/05.445_476.pdf

21.    Zhukov E.V. [Strategic management of real esate in Russian corporations]. Ekonomika i prepdrinimatel’stvo = Economy and entrepreneurship, no. 5-2 (82). 2017. pp. 1119-1124.

22.    Ozerov E.S., Pupentsova S.V. Upravlenie stoimost'yu i investitsionnym potentsialom nedvizhimosti. [Management of value and investment potential of real estate]. Saint Petersburg, Polytechnical University Publ., 2016, 600 p.



[1] Экономист Международного валютного фонда.

[2] См. в частности перечень существенных риском Группы Сбербанк – Годовой Отчет ПАО Сбербанк за 2017 г. URL: https://www.sberbank.com/common/img/uploaded/files/pdf/yrep/sberbank_annual_report_2017_rus.pdf

[3] Положение Банка России  от 22 декабря 2014 г. № 448-П  «О порядке бухгалтерского учета основных средств, нематериальных активов, недвижимости, временно неиспользуемой в основной деятельности, долгосрочных активов, предназначенных для продажи, запасов, средств труда и предметов труда, полученных по договорам отступного, залога, назначение которых не определено, в кредитных организациях».

[4] Международный стандарт финансовой отчетности (IFRS) 13 «Оценка справедливой стоимости». URL: https://www.minfin.ru/common/upload/library/no_date/2013/prilozhenie_%E2%84%96_7_-_ru_gvt_ifrs_13_may_2011.pdf

[5] Аналогичные замечания к понятию «справедливая стоимость» (и к наличию деривативов понятий, к примеру «объективная рыночная стоимость» и пр.) высказывались и международными экспертами, в частности Международным комитетом по стандартам оценки в их письме в адрес Базельского комитета. URL: https://www.bis.org/bcbs/cp3/invastco.pdf.

[6] International Valuation Standards 2017. Pre-publication draft. P. 20. URL: https://www.ivsc.org/files/file/view/id/811

[7] «Положение о порядке бухгалтерского учета основных средств, нематериальных активов, недвижимости, временно неиспользуемой в основной деятельности, долгосрочных активов, предназначенных для продажи, запасов, средств труда и предметов труда, полученных по договорам отступного, залога, назначение которых не определено, в кредитных организациях», утверждено Банком России 22.12.2014, № 448-П.

[8] На основе данных публикуемых Банком России формы 101 во всем банкам в банковской системе Российской Федерации (неконсолидированные данные) по следующим категориям: основные средства, ДАПП, НВНОД (остатки по соответствующим счетам на 01.10.2018) в соответствии с ПБУ. Формы 101 по всем банкам РФ, URL: http://www.cbr.ru/credit/forms/

[9] На основе формы 101 - счёту второго уровня №91312 «Имущество, принятое в обеспечение по размещенным средствам, кроме ценных бумаг и  драгоценных  металлов» кредитных организаций по состоянию на 01.10.2018 (форма 101). Данные Банка России. URL: http://www.cbr.ru/credit/forms/

[10] Целевые показатели приведены на основании мнения авторов относительно и могут быть изменены с учетом специфики конкретных кредитных организаций и на основе анализа лучших и бенчмаркинга по отдельным показателям управления портфелем недвижимости.

[11] Показатель, чаще всего упоминаемый в Западных источниках как “recovery rate”.

[12] Система управления корпоративной недвижимостью ValMaster™ FM/FacilitiesManagement. URL: valmaster.ru

А. А. Блохин

главный научный сотрудник Института народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук, профессор Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, доктор экономических наук (г. Москва)

С.Г. Стерник

ведущий научный сотрудник Института народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук, профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, профессор, доктор экономических наук (г. Москва)

Г. В. Телешев

аспирант Института народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук (г. Москва)

Сергей Геннадьевич Стерник, sgs728@mail.ru

Авторами анализируется процесс трансформации институциональной ренты застройщиков многоквартирного жилья, возникающей в свете изменения порядка доступа застройщиков к средствам дольщиков (использование счетов эскроу) и введения института проектного финансирования. Приводятся существующие и вновь возникающие институциональные барьеры, постулируется перераспределение институциональной ренты в пользу банковского сектора в результате указанных изменений. Предложены направления для дальнейшего мониторинга институциональных изменений сектора строительства многоквартирного жилья в целях сохранения его устойчивости и достижения приоритетных показателей развития отрасли (объем строительства, доступность жилья и т. д.).

Ключевые слова: трансформация институциональной ренты застройщиков, коррупционная рента, институциональные ограничения, рентный капитализм, многоквартирное строительство, институт уполномоченных банков, банковское сопровождение застройщиков; institutional barriers, institutional rent, off-plan real estate development, designated banks

A.A. Blokhin, S.G. Sternik, G.V. Teleshev. TRANSFORMATION OF THE INSTITUTIONAL RENT OF DEVELOPERS OF MULTI-FAMILY HOUSING INTO INSTITUTIONAL RENT OF CREDIT ORGANIZATIONS

Authors of the article analyze the process of institutional rent transformation for multi-family housing builders resulting from recent changes in access by builders to off-plan buyers funds (introduction of escrow accounts) and introduction of project financing. Analysis is undertaken in institutional framework, existing and newly arising institutional barriers are discussed, while redistribution of institutional rent in favor of banking sector is postulated as a result of these changes. Authors of the article propose directions for further monitoring of institutional changes in multi-family housing construction sector in order to maintain its stability and ability to achieve the high-level priority target indicators (construction volume, housing affordability etc.).

Различные аспекты феномена институциональной ренты в России последние два десятка лет являются предметом внимания многих направлений фундаментальной и прикладной науки, а также обсуждаются практическими экспертами и управленцами различных уровней и специальностей (юристами, экономистами, политологами, философами, психологами, журналистами, государственными и корпоративными менеджерами, политиками и т. д.).

По нашему мнению, для того чтобы кратко (не претендуя на полноту обзора) сформулировать основные устоявшиеся результаты этого направления работы научной и общественной мысли, стоит отметить условную «точку начала координат» в работах известного российского экономиста, академика Российской академии наук В.М. Полтеровича, который рассматривает элементы теории институциональной трансформации (см. [1]).

Существуют открытые экономические системы (рынки), допускающие вход и выход участников деятельности на основе добровольных контрактов между ними, и закрытые (привилегированные), вход/выход из которых связан с высокими издержками. Институциональная ловушка по Полтеровичу образуется в виде системных условий деятельности привилегированных групп экономических агентов, когда в периоды институциональной трансформации усиливается перераспределительная активность – различные формы захвата прав на присвоение ренты (лоббирование законов, выгодных группе, коррупция и т. д.).

Рассмотрим кратко сложившиеся в российской науке исходные понятия.

Институт – совокупность норм или правил поведения.

Институциональная рента – разница между прибылью при наличии привилегий и нормальной прибылью при тех же расходах (подробнее см. [2]).

Несмотря на многочисленные исследования по теории ренты, многие авторы тяготеют к унификации этого понятия как «дохода от использования земли, территории страны, ее природных ресурсов, магистральных трубопроводов, средств сообщения, монопольного использования производителей важных видов продукции, пользующихся повышенным спросом на рынке» [3].

В соответствии с таким подходом экономическая система, сформировавшаяся в постсоветском пространстве на основе несбалансированной системы власти, – это рентная экономика перераспределительного типа с доминированием рентных интересов, рентоориентированного поведения и рентного капитализма.

Сутью ренты является перераспределение сверхприбыли в пользу сильнейшего.

Ослабление России по сравнению с передовыми по темпам экономического развития странами обусловлено присвоением первичной земельной ренты (в широком понимании) узким кругом лиц и перераспределением рентных потоков как первичного, так и вторичного (квазирентного) уровней за пределы России (см. [4]).

Отдельной строкой фигурирует понятие статусной ренты как продукта институционального монополизма. В условиях так называемого анархофеодального капитализма и сохранения пережитков феодальных отношений в управлении государственная и муниципальная служба расценивается в качестве «кормления», бизнеса, доходного места. В этой сфере формируется статусно-административная рента, которая может приобретать как легитимные, так и нелигитимные формы. Условием возникновения этой ренты является контроль доступа к трансакциям (см. [5]).

В некоторых научных публикациях описанное понятие статусной ренты трансформировалось в термин «коррупционная рента»: «Одним из основных проявлений коррупционной деятельности является формирование коррупционной ренты. Термин «рента» широко используется в экономической теории и применяется к факторам производства – труду, земле, капиталу. Образование ренты связано с владением редким ресурсом и его с ограниченным предложением. Таким ресурсом для коррупционеров различных уровней государственной власти (федеральной, региональной, муниципальной) выступает доступ к государственным ресурсам (включая инвестиционные и финансовые ресурсы). Системная коррупция имеет возможность гарантировать бизнесу получение государственного либо муниципального заказа, обеспечив тем самым стабильный источник финансирования его предпринимательской деятельности (с помощью выигранного тендера, участия в реализации соответствующей программы или конкретного инвестиционного проекта). Коррупция часто намеренно создает барьеры бизнесу, искусственно ограничивая ему доступ к государственным ресурсам, т. е. ограничивая их предложение и извлекая при этом значительную выгоду. Подобное положение можно сравнить с ситуацией, обозначенной в экономической теории как формирование монопольной прибыли или монопольной ренты» [6].

А.А. Блохиным было показано, что в России фактор усиливающихся институциональных различий недооценивается и роль институциональной ренты в перераспределении доходов и воздействии на экономическое равновесие и экономический рост пока не принимается во внимание, в то время как действие на участника рынка определенных факторов в значительной мере связано с размерами бизнеса, то есть по-разному проявляется для крупнейших, крупных и остальных компаний (такая классификация компаний обоснована и предложена автором в работе [7]).

Таким образом, в российской экономике сложилась как минимум трехуровневая иерархия бизнеса, сектора (уровни) которой различаются по группам факторов, определяющим различия институциональных условий для компаний, их образующих.

Существенным индикатором состояния национальной макроэкономики является рынок строительства и продажи городского многоквартирного жилья. Мониторинг и прогнозирование тенденций указанного сектора актуальны не только для прикладного планирования жилищной политики государства и регионов, но и для оценки перспектив социально-экономического развития страны в целом (см. [8]).

На конец 2017 года объем ввода нового многоквартирного жилья составлял примерно 45 миллионов квадратных метров в год (из 80 миллионов квадратных метров общего ввода жилья в России). Президентом Российской Федерации установлена программная цель увеличить приведенные цифры в полтора раза (110–120 миллионов квадратных метров в год общего ввода жилья, что в стоимостной оценке составляет от 5,7 до 6,8 триллиона рублей в год в средних ценах 2017 года и при неизменной региональной структуре ввода жилья).

По данным портала «Единый реестр застройщиков» (www.erzrf.ru), ТОП застройщиков городского многоквартирного жилья Российской Федерации по текущему строительству вот уже полгода возглавляет Группа ЛСР. О принадлежности Группы ЛСР к уровню крупнейших бизнесов (или альфа-бизнеса по А.А. Блохину (см. [2]) косвенно свидетельствует то, что экс-министр транспорта Максим Соколов вошел в ее совет директоров. В рейтинге Эксперт 400 за 2016 год эта компания занимает 120 место. В предшествующие годы она также занимала места в середине третьей полусотни компаний этого рейтинга. В течение 2018 года лидер рынка увеличил объем текущего строительства на 11 810 квадратных метров (с 4 487 647 до 4 499 457 квадратных метров). Застройщиком возводится 28 жилых комплексов, в которые входят 280 многоквартирных домов, 1 дом блокированной застройки и 3 дома с апартаментами. ГК «ПИК» (занимает 189 место в рейтинге Эксперт 400 за 2016 год) остается второй, несмотря на увеличение объема текущего жилищного строительства на 83 969 квадратных метров (с 4 267 556 до 4 351 525 квадратных метров). Однако разрыв между лидерами сократился до 3,3 процента (с 4,9 процента в предыдущем месяце). По итогам 9 месяцев Группа ЛСР занимает в ТОП по объемам ввода жилья (не путать с объемами текущего строительства) лишь десятое место. Между тем по данным проектных деклараций она планирует ввести до конца года еще более 1 миллиона квадратных метров жилья, так что скорее всего ЛСР будет, как и в 2016–2017 годах, претендовать на второе место после ГК «ПИК» в ранжировании застройщиков по объему ввода жилья по итогам 2018 года.

По состоянию на 1 июля 2018 года всего десять крупнейших застройщиков возводят 18,28 миллиона квадратных метров жилья (15,24 процентов от объема текущего строительства всех застройщиков России). Месяцем ранее эти же компании имели в текущем строительстве 18,00 миллиона квадратных метров жилья (15,06%). На тройку лидеров приходится 11,24 миллиона квадратных метров (9,37%) строящегося в Российской Федерации жилья.

Очевидным трендом 2018 года является рост доли рынка крупнейших застройщиков. Власти трех регионов (Москва, Санкт-Петербург и Ленинградская область) практически одновременно воспользовались положениями реформированного законодательства о долевом строительстве и внесли в Федеральную службу государственной регистрации, кадастра и картографии (далее – Росреестр) списки застройщиков, в отношении которых введен запрет на привлечение средств дольщиков. Сразу 95 застройщиков из трех крупнейших регионов утратили право регистрировать в Росреестре договоры долевого участия в строительстве. Похоже, новые правила долевого строительства начинают приводить к достижению поставленной цели по удалению с рынка слабых игроков.

Изменение порядка финансирования многоквартирного строительства как фактор перераспределения институциональной ренты в строительном секторе

Если ранее основным механизмом непосредственного финансирования жилищного строительства являлось долевое строительство (инвестиционные взносы граждан), то с 2018 года оно начинает неуклонно замещаться специально регулируемым государством «банковским сопровождением», включающим накопление взносов граждан в уполномоченных банках и пропорциональное целевое проектное кредитование застройщиков. При этом если ранее смысловая граница возникновения институциональной ренты (в том числе институционально-обусловленная селекция сильнейших игроков) на рынке в основном проходила по фронтам выделения землеотводов, присоединения к городским коммуникациям и особенностям градостроительного регулирования (например, допустимая плотность застройки, социальная нагрузка проекта и т. п.), то теперь фронт сосредотачивается в доступе к регулируемому финансированию.

При этом в описанном процессе застройщик как бизнес-институт все в большей степени становится подчиненным правилам, устанавливаемым основным бенефициаром процесса – уполномоченным банком, а процесс распределения институциональной ренты в строительном секторе все в большей степени перемещается в банковскую систему (конкретно в законодательно ограниченный перечень уполномоченных банков). Речь, таким образом, идет о перераспределении веса институциональных факторов и направлений конкуренции застройщиков из отраслевых в экономические и правовые группы факторов (см. [9]). Происходит этот процесс на фоне существующих диспропорций в экономике, традиционно создающих ограничения для развития сектора жилищного строительства, в том числе существенные региональные диспропорции и административные барьеры (подробнее см. [10–12]).

Основные изменения, получившие широкую огласку на строительном рынке, связаны, как указано ранее, с введением института уполномоченных банков для работы со средствами дольщиков. Критерии определения уполномоченных банков установлены постановлением Правительства Российской Федерации от 18 июня 2018 года № 697 «Об утверждении критериев (требований), которым в соответствии с Федеральным законом «Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации» должны соответствовать уполномоченные банки и банки, которые имеют право на открытие счетов эскроу…» (далее – Постановление). В соответствии с Постановлением с 1 июля 2018 года в Российской Федерации начинают применяться нормы, регулирующие деятельность уполномоченных банков – банков, наделенных компетенцией по осуществлению банковского сопровождения девелоперских проектов, строящихся с привлечением средств дольщиков. Критерии, установленные для уполномоченных банков, правительство распространило и на банки, которые имеют право на работу со счетами эскроу для дольщиков. Вступившим в силу 6 июля 2018 года Постановлением установлено, что в общем случае уполномоченный банк должен в совокупности соответствовать четырем критериям:

1) иметь универсальную лицензию;

2) быть участником обязательного страхования вкладов;

3) не участвовать в санкциях, вводимых в отношении отраслей Российской Федерации, а также должен отсутствовать риск такого участия. Список таких банков утверждается Правительством Российской Федерации и направляется в Центральный банк Российской Федерации (далее – Банк России);

4) наличие рейтинга не ниже «A-(RU)» по шкале АКРА либо не ниже «ruA-» по национальной рейтинговой шкале «Эксперт РА».

От соблюдения четвертого критерия освобождаются:

·        банк единого института развития в жилищной сфере (Банк «Российский капитал»);

·        банки, в отношении которых Банком России осуществляются меры по предупреждению банкротства или принято решение о гарантировании Банком России непрерывности деятельности такого банка;

·        банки (контролирующие лица банков), которые находятся под действием санкций иностранных государств. Список таких банков утверждается Правительством Российской Федерации.

Распоряжение Правительства Российской Федерации № 2465-р, предусматривающее передачу 100 процентов акций банка «Российский капитал» из казны Российской Федерации в Агентство ипотечного жилищного кредитования, премьер-министр Дмитрий Медведев подписал 8 ноября 2017 года. Всего за год совокупная доля АО «ДОМ.РФ» и дочернего банка «Российский капитал» на рынке ипотеки увеличилась в 2 раза – с 1,4 до 2,8 процента. Этот процесс проходил, несмотря на завершающиеся структурные преобразования в банке – АО «ДОМ.РФ» завершает оптимизацию банка «Российский Капитал» («РосКап»), переданного ей в конце прошлого года в качестве инструмента ипотечного кредитования. В итоге этой оптимизации по состоянию на середину июня сокращено две трети отделений Банка (со 132 до 54) и около половины его сотрудников (с 4,3 до 2,5 тысячи человек). Руководящий состав Банка уменьшился на 30 процентов. Скорее всего, одной из основных причин реформирования работы банка стали результаты его финансовой деятельности, так как согласно финансовой отчетности Банка по итогам 2017 года «РосКап» понес убыток в размере 16,3 миллиарда рублей (см. [18]).

Между тем, несмотря на негативную динамику в целом ряде показателей экономической эффективности, в ближайшие годы «РосКап» претендует выйти на третье место среди ведущих игроков на рынке ипотечного кредитования в стране (после Сбербанка и ВТБ). В частности, в 2018 году планируется выдать ипотечных займов на 100 миллиардов рублей.

Теперь рассмотрим список 55 уполномоченных банков по обслуживанию застройщиков жилья, опубликованный Банком России по состоянию на 1 июля 2018 года. Но прежде обратим внимание на первоисточники одного из решающих критериев допуска банков в этот список.

RAEX (Эксперт РА) – крупнейшее в России рейтинговое агентство c 20-летней историей, в 2017 году включено в реестр кредитных рейтинговых агентств Банка России в соответствии с требованиями Федерального закона № 222-ФЗ[1], является лидером в области рейтингования, а также исследовательско-коммуникационной деятельности. Акционерами агентства наряду с небанковскими компаниями и физическими лицами являются два банка: «Открытие» (9,9%) и «ПЕРЕСВЕТ» (4,2%).

Аналитическое кредитное рейтинговое агентство (далее – АКРА) учреждено 20 ноября 2015 года. Акционерами АКРА стали 27 крупнейших российских компаний и финансовых институтов с долями 3,7 уставного капитала, общий объем которого составил более 3 миллиардов рублей. Деятельность агентства строится в соответствии с новейшими регулятивными требованиями и своей основной задачей видит обеспечение российского рынка качественным рейтинговым продуктом. Наряду с крупнейшими небанковскими корпорациями акционерами АКРА являются следующие банки (в алфавитном порядке): Альфа-банк, ВТБ, Газпромбанк, Московский кредитный банк, Открытие, Промсвязьбанк, Райффайзенбанк, РОСБАНК, Россельхозбанк, Сбербанк, Совкомбанк, ЮниКредит Банк.

Отметим, что в обоих случаях уполномоченные рейтинговые агентства, по нашему мнению, не являются абсолютно независимыми от своих банков-акционеров или крупнейших клиентов[2], которые также входят в указанный список банков, допущенных к банковскому сопровождению застройщиков жилья (см. табл.).

55 банков, которые могут быть допущены к банковскому сопровождению застройщиков жилья по состоянию на 1 июля 2018 года [3]

Банк

Рейтинг

Иные критерии

Учредитель АКРА или Эксперт РА

Эксперт РА

АКРА

Российский капитал

ruBBB–

BBB+(RU)

ДОМ.РФ

нет

ПАО Банк «ФК Открытие»

ruA

A+(RU)

*

**

ПАО Промсвязьбанк

ruA–

поддержка Банка России

АКРА

ПАО БИНБАНК

ruBBB

нет

ПАО «Банк ВТБ»

ruAAA

санкции

АКРА

ПАО Сбербанк

AAA(RU)

АО ЮниКредит Банк

ruAAA

AAA(RU)

АО «Райффайзенбанк»

AAA(RU)

АО «Данске банк»

AAA(RU)

нет

АО «Мидзухо Банк (Москва)»

AAA(RU)

АО «БНП ПАРИБА Банк»

AAA(RU)

ООО «Дойче Банк»

AAA(RU)

АО АКБ «РосЕвроБанк»

A(RU)

АО «КБ ДельтаКредит»

AAA(RU)

ООО «Русфинанс Банк»

AAA(RU)

АО «Тойота Банк»

AAA(RU)

АО «КОММЕРЦБАНК (ЕВРАЗИЯ)»

AAA(RU)

АО «Натиксис Банк»

AAA(RU)

АО КБ «Ситибанк»

AAA(RU)

АО Креди Агриколь КИБ

AAA(RU)

АО ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ)

AAA(RU)

АО «Нордеа Банк»

AAA(RU)

АО «СЭБ Банк»

AAA(RU)

АО «Газпромбанк»

ruAA+

AA(RU)

санкции

АКРА

АО «РН Банк»

AA+(RU)

нет

АЛЬФА–БАНК

ruAA

AA(RU)

АКРА

РОСЭКСИМБАНК

санкции

нет

АКБ «БЭНК ОФ ЧАЙНА»

ruAA

АйСиБиСи Банк

ruAA

ПАО РОСБАНК

ruAAA

AAA(RU)

Челиндбанк

ruAA–

АО Банк «ВБРР»

ruAA

AA–(RU)

Кредит Урал Банк

ruA+

санкции

Банк «Аверс»

ruA–

АО «ОТП Банк»

ruA

A+(RU)

Банк «Интеза»

ruA

ПАО «Связь–Банк»

ruA

BBB+(RU)

санкции

Челябинвестбанк

ruA

СДМ–Банк

ruA–

BBB+(RU)

ПАО «Совкомбанк»

ruA

A(RU)

АКРА

ПАО «Московский кредитный банк»

ruA–

A(RU)

АО «Тинькофф Банк»

ruA

A(RU)

нет

ПАО РНКБ Банк

ruA–

A(RU)

санкции

СМП Банк

ruA–

Банк ЗЕНИТ

ruA–

Банк Ак Барс

ruA–

Бест Эффортс Банк

ruA–

ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк»

ruA–

ПАО «Запсибкомбанк»

ruBBB+

A–(RU)

ПАО «Банк «Санкт–Петербург»

ruA–

A–(RU)

АКРА

АО «Россельхозбанк»

AA(RU)

санкции

АО «Сургутнефтегазбанк»

ruA+

нет

АО «АБ «РОССИЯ»

ruAA

A+(RU)

АО «МСП БАНК»

A+(RU)

ПАО «Азиатско-Тихоокеанский Банк»

* Поддержка Банка России (участие в капитале 99,99 процента, санация через механизм Фонда консолидации банковского сектора).

** Бывшая головная компания Банка (АО «Открытие Холдинг») является учредителем АКРА и Эксперт РА.

Необходимо еще раз отметить, что наличие рейтинга на уровне минимального от одного из указанных рейтинговых агентств является одним из критериев (по сути, необязательным) наряду с другими (к примеру, нахождение банка в санкционном списке одного из иностранных государств, что само по себе является фактором, способным отрицательно повлиять на платежеспособность кредитной организации). Таким образом, из приведенных в Постановлении критериев самым существенным ограничивающим число участников является наличие универсальной банковской лицензии (размер собственных средств должен составлять не менее 1 миллиарда рублей) и связанные с наличием универсальной банковской лицензии повышенные требования к управлению рисками, раскрытию информации и распространению требований международных стандартов (подробнее см. [21]).

Вместе с тем Постановление смягчает требования к банкам, допущенным к открытию счетов эскроу, по сравнению с предыдущей редакцией аналогичного постановления (постановление Правительства Российской Федерации от 27 апреля 2017 года № 498), которое уравнивало требования к уполномоченным банкам для открытия счетов эскроу с требованиями к банкам для размещения средств федерального бюджета. При этом требования к банкам для размещения средств федерального бюджета являются значительно более жесткими, в частности, с точки зрения требований к размеру собственных средств на уровне не менее 25 миллиардов рублей[4].В связи с этим следует ожидать дальнейшего расширения списка уполномоченных банков в соответствии с критериями, указанными в Постановлении (так, за время написания настоящей статьи в список были включены еще 3 банка – ПАО КБ «Центр-инвест», АО «РОСЭКСИМБАНК», ООО «Эйч-эс-би-си Банк (РР)») [5].

Вследствие столь существенных изменений законодательства о порядке финансирования строительства многоквартирного жилья с 2018 года ожидается не только дальнейшее увеличение доли крупнейших застройщиков на рынке [6], но и упомянутое ранее перемещение институциональной ренты рынка от этих застройщиков к уполномоченным банкам (де-факто – основным бенефициарам указанного процесса). Механизм перемещения ренты в банковский сектор пока окончательно не сформирован и будет трансформироваться с изменением регулирования, в том числе с учетом практической отработки новых требований. При этом, учитывая общую логику преобразований, самые существенные изменения будут происходить по следующим направлениям:

1) размещение средств дольщиков на счетах в уполномоченных банках создаст для уполномоченных банков дополнительный объем пассивов (причем в отличие от депозитов на остатки по счетам эскроу не начисляются проценты, отделяя таким образом застройщика от получения наиболее привлекательного источника финансирования строительства напрямую от дольщиков), параллельно усилятся позиции уполномоченных банков на строительном рынке, а также потенциально увеличится концентрацию недвижимости как класса активов на балансах крупнейших банков (см. [13]);

2) в стремлении минимизировать свои риски, связанные с изменением стоимости недвижимости и потенциальным банкротством застройщиков, уполномоченные банки все в большей степени будут отдавать предпочтение «финансово-устойчивым» и «надежным» застройщикам. В связи с этим следует ожидать появления дополнительных требований к застройщикам со стороны банков для включения в число таковых в дополнение к критериям, предусмотренным в законе;

3) уход с рынка застройщиков, которые не смогут по разным причинам соответствовать вновь установленным критериям, и перераспределение рынка в пользу игроков, уже имеющих стабильные связи с уполномоченными банками. Таким образом, следует ожидать не только банкротства небольших застройщиков, но и увеличения активности на рынке слияний и поглощений в пользу более сильных игроков (в том числе при участии инвестиционно-банковских подразделений уполномоченных банков).

В целом за последние годы расслоение компаний на рынках финансирования многоквартирного жилья на альфа- и бета-бизнес резко усилилось. Оно стало естественным результатом предшествующей концентрации бизнеса крупными застройщиками и крупными банками, ростом их совокупной институциональной силы, позволяющей перенести акценты имевшихся институциональных барьеров с уровня муниципалитетов (землеотводы и разрешения, доступ к инфраструктуре) на уровень границы бизнеса, выделившегося в строительном секторе альфа-бизнеса.

Указанные изменения правового поля в публичном пространстве позиционируются как вызванные социальными причинами и отчетливой необходимостью повышения надежности и прозрачности системы финансирования строительства многоквартирного жилья, в том числе в свете неисполнения обязательств крупными застройщиками и банкротств (СУ-155, Urban Group и другие). В то же время указанные требования создают будущие риски для банков и застройщиков, не попавших в число участников трансформированной системы. Экономические показатели последних будут объективно снижаться, при этом упущенные ими доля рынка и прибыль будут преимущественно перераспределены между банками и застройщикам первой группы. При этом в последующем социальные и иные риски для клиентов «отстающих» банков и компаний в других сегментах рынков могут существенно возрасти.

Вместе с тем необходимо отметить, что выделение альфа-бизнеса на рынке застройщиков многоквартирного жилья происходит с заметным отставанием от других секторов экономики (топливно-энергетический комплекс (ТЭК), металлургия), что определяется:

·        более скромными размерами этого рынка по сравнению с указанными секторами;

·        «вторичностью» рынка – рынок застройщиков многоквартирного жилья, по сути, вырос на «второй волне» после компаний ТЭК и металлургии, в том числе благодаря полученным ими экспортным доходам, трансформировавшимся впоследствии в спрос населения на жилье;

·        более высокой, по экспертным оценкам, чем на других рынках, теневой составляющей в приобретении жилья, затрудняющей консолидацию рынка (в частности доли наличных расчетов при покупке недвижимости, общей доли строительного сектора в объеме сомнительных операций в представлении Банка России [7]);

·        существенно большей сегментацией рынка недвижимости по сравнению с остальными рынками (в том числе за счет наличия земельной и «разрешительной/инфраструктурной» ренты у муниципальных и городских властей), что объективно ограничивает возможности быстрой централизации и укрупнения отрасли.

Следует отметить и то, что в рейтинге уполномоченных банков, формально подходящих к работе с застройщиками по критериям Правительства Российской Федерации, особое место занимает банковская группа под брендом ДОМ.РФ (включающая банк «Российский капитал»), не отличавшаяся до сих пор высоким уровнем в российских банковских рейтингах. Остальные места по российским рейтингам в подавляющей доле занимают, во-первых, крупнейшие системные и преимущественно государственные банки (в первую очередь Сбербанк и ВТБ. Однако и в отношении рейтинговых агентств, на которые ориентируется законодатель, возникают вопросы об их аффилированности с банками-бенефициарами и о соответствии международным стандартам их деятельности (некоторые банки с позитивным внутрироссийским рейтингом имеют негативные рейтинги у международных агентств).

Тенденции, риски и показатели для дальнейшего мониторинга

Представляется, что в ближайшие годы процессы консолидации рынка строительства многоквартирного жилья будут только усиливаться (как за счет банкротств застройщиков, так и за счет усиления тенденции к слияниям-поглощениям в отрасли). Оценить конкретные последствия для населения указанной консолидации банков, строительных компаний, теневого рынка пока трудно из-за разнонаправленных трендов, присутствующих на этом рынке (подробнее см [14]), а также из-за ранней стадии указанного процесса (по разным оценкам процесс может развиваться на протяжении следующих 3–5 лет при непосредственном участии государства). В то же время концепция институциональной ренты и институциональных ограничений в многоуровневой экономике позволяет усовершенствовать мониторинг этого процесса для своевременного выявления рисков, связанных со столь масштабной консолидацией и структурировать анализ происходящих процессов в целях выработки решений, направленных на сохранение стабильности отрасли и достижения приоритетных показателей ее развития (в том числе по заявленным целевым объемам ввода жилья, обеспеченности и доступности жилья для населения).

На наш взгляд, основные изменения и эффекты указанного процесса будут структурироваться по следующим основным направлениям, требующим дальнейшего мониторинга:

1) экономические, связанные с потенциально более быстрым ростом объема строительства жилья за счет поддержки лидеров строительной отрасли, потенциальным сокращением издержек за счет эффектов масштаба (в том числе за счет типизации или даже «коммодитизации» массового жилья, оценка крупных портфелей которой будет для банков наиболее удобна). В т о же время эти изменения будут связаны с рисками передела рынков строительства жилья, их явной или неявной монополизацией, банкротствами небольших строительных компаний и обусловленным этим повышением нагрузки на рынок труда (что особенно болезненно для небольших городов и отчетливо депрессивных регионов, строительство в которых для крупных застройщиков не является приоритетом);

2) социальные, обусловленные, с одной стороны, снижением рисков обмана граждан (дольщиков) за счет сокращения доли наличных расчетов и размещения средств в устойчивых банках, с другой – повышением рисков для клиентов банков, не попавших в число уполномоченных по этой системе, снижением нелегального рынка труда в строительной сфере;

3) технологические, связанные с большими возможностями крупных консолидированных игроков строительной отрасли осваивать и внедрять достижения в инновационной сфере (в том числе наличие компетенций по разработке и внедрению типовых проектов жилья, подходящих для массовой застройки микрорайонов, «волновой застройки» в рамках программ реновации);

4) финансовые, обусловленные возможным усилением банковского контроля за происхождением средств и постепенным выводом из теневого оборота средств населения, следовательно, с расширением налогооблагаемой базы, а также повышением устойчивости бюджетной системы. Внедрение банковскими институтами новых инструментов мониторинга строительного сектора (методология оценки устойчивости застройщиков, связанное с этим рейтингование застройщиков, совершенствование методологии массовой оценки и прочее).

ЛИТЕРАТУРА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ

1.        Полтерович В. М. Элементы теории реформ. М. : Издательство «Экономика», 2007.

2.        Сироткин В. Б. Совмещение целей и средств при институциональной трансформации экономических систем: проблема «безбилетника» и проблема «принципал-агент» // Экономическое возрождение России. 2013. № 4 (38). С. 67–73.

3.        Комолева С. А. Особенности перераспределения рентных доходов в социально ориентированной экономике // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2009. № 3 (27).

4.        Федотов А. М. Финансовая рента и экономическая безопасность России // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2012. № 5 (44). С. 84–87.

5.        Рассоха Р. Р. Трансформация институционального монополизма в российской социально-экономической системе // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2012. № 5 (44). С. 52–55.

6.        Котова Н. Н. Теневой сектор отечественной экономики (проблемы и особенности) // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2015. Т. 9. № 2. С. 58–64.

7.        Блохин А. А. Институциональные рамки и факторы экономического роста в перспективе // Проблемы прогнозирования. 2012. № 6. C. 52–58.

8.        Стерник Г. М., Стерник С. Г. Методология моделирования и прогнозирования жилищного рынка : монография. М. : РГ-Пресс, 2018. 584 с.

9.        Эффекты институциональных различий и институциональной ренты в российской экономике: научный доклад / рук. авт. кол. А. А. Блохин, С. Г. Стерник, А. Б. Близняк, С. Я. Дранев, Г. В. Телешев. М. : Международные отношения, 2018. 74 с.

10.    Кузьмич Н. П. Влияние институциональных факторов на развитие предпринимательства в строительстве // Наука и бизнес: пути развития. 2013. № 7(25). С. 74–77.

11.    Захарова Ж. А. Жилищное строительство и перспективы его развития в условиях неоптимальности российской экономики // Региональная экономика: теория и практика. 2016. № 1. С. 182–90.

12.    Золотухин С. Л., Фадеева Н. С. Институциональные факторы и регуляторы модернизации строительства // Экономика строительства. 2010. № 4 (4). С. 23–29.

13.    Sternik S. G., Teleshev G. V. Impact of Banking Real Estate as an Asset Class on Financial System Stability: Monitoring, Forecasting, Management // Journal of Reviews on Global Economics. 2018. No. 7. P. 851864.

14.    Стерник Г. М., Стерник С. Г. Факторы и тренды развития российского рынка многоквартирного жилья по итогам 2017 года // Жилищные стратегии. 2018. № 3.

15.    Портал «Единый реестр застройщиков». UTL: www.erzrf.ru

16.    Об утверждении критериев (требований), которым в соответствии с Федеральным законом «Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации» должны соответствовать уполномоченные банки и банки, которые имеют право на открытие счетов эскроу для расчетов по договорам участия в долевом строительстве : постановление Правительства Российской Федерации от 18 июня 2018 года № 697. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».

17.    Распоряжение Правительства Российской Федерации от 8 ноября 2017 года № 2465-р. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».

18.    Ипотечный банк уплотнили // Коммерсант. 2018. 20 июня. URL: https://www.kommersant.ru/doc/3662584

19.    О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации : Федеральный закон от 23 июня 2016 года № 222-ФЗ. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».

20.    Рейтинговое агентство «Эксперт РА» : [сайт]. URL: https://raexpert.ru/docbank//572/6f1/30f/80b3b08df9dbe46e6a38ca6.pdf

21.    Пропорциональное регулирование банковского сектора. URL: http://www.cbr.ru/Press/press_centre/events/02062017.pdf

22.    О требованиях к банкам, которые имеют право на открытие счетов эскроу для расчетов по договорам участия в долевом строительстве : постановление Правительства Российской Федерации от 27 апреля 2017 года № 498. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».

23.    О порядке размещения средств федерального бюджета на банковских депозитах : постановление Правительства Российской Федерации от 24 декабря 2011 года № 1121. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».

24.    URL: http://www.cbr.ru/vfs/credit/fzlist/fz697list-20180901.xls

25.    URL: https://erzrf.ru/news/uzhe-143-zastroyshchikam-zapreshcheno-privlekat-sredstva-dolshchikov-po-ddu?search=%D0%95%D1%89%D0%B5

26.    РБК: «ЦБ впервые назвал лидирующие на теневом рынке обналички отрасли». URL: https://www.rbc.ru/finances/12/11/2018/5be59fb69a7947ce92493f2e?from=main


[1] Федеральный закон от 13 июля 2015 года №222-ФЗ «О деятельности кредитных рейтинговых агентств в Российской Федерации, о внесении изменения в статью 76.1 Федерального закона «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» и признании утратившими силу отдельных положений законодательных актов Российской Федерации»

[2] Эксперт РА в списке потенциальных конфликтов интересов своих аналитиков раскрывает часть банков указанного списка (см. URL: https://raexpert.ru/docbank//572/6f1/30f/80b3b08df9dbe46e6a38ca6.pdf ), в то время как в выручке АКРА два банка из приведенного списка генерируют не менее 5 процентов выручки (Банк ГПБ (АО), АО «АЛЬФА-БАНК»). При этом политика и АКРА, и Эксперт РА направлена на избежание конфликтов – агентства декларируют отсутствие конфликтов интересов с рейтингуемыми компаниями.

[3] В таблице использованы данные портала erzrf.ru

[4] Постановление Правительства Российской Федерации от 24 декабря 2011 года № 1121 «О порядке размещения средств федерального бюджета на банковских депозитах».

[5] URL: http://www.cbr.ru/vfs/credit/fzlist/fz697list-20180901.xls

[6] По оценкам экспертов, непосредственное несоблюдение требования к открытию специальных счетов в уполномоченных банках не выполнили ~10 процентов застройщиков. Так, по состоянию на 15октября 2018 года указанное требование не выполнили 143 застройщика Москвы, Московской области и Санкт-Петербурга. URL: https://erzrf.ru/news/uzhe-143-zastroyshchikam-zapreshcheno-privlekat-sredstva-dolshchikov-po-ddu?search=%D0%95%D1%89%D0%B5

[7] РБК: «ЦБ впервые назвал лидирующие на теневом рынке обналички отрасли». URL: https://www.rbc.ru/finances/12/11/2018/5be59fb69a7947ce92493f2e?from=main

А. А. Блохин, С.Г. Стерник, Г. В. Телешев. Трансформация институциональной ренты застройщиков многоквартирного жилья в институциональную ренту кредитных организаций

(Статья опубликована в первом номере журнала «Имущественные отношения в РФ» (январь, 2019 г.))
Категория: методические материалы

А. А. Блохин

главный научный сотрудник Института народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук, профессор Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, доктор экономических наук (г. Москва)

С.Г. Стерник

ведущий научный сотрудник Института народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук, профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, профессор, доктор экономических наук (г. Москва)

Г. В. Телешев

аспирант Института народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук (г. Москва)

Сергей Геннадьевич Стерник, sgs728@mail.ru

Авторами анализируется процесс трансформации институциональной ренты застройщиков многоквартирного жилья, возникающей в свете изменения порядка доступа застройщиков к средствам дольщиков (использование счетов эскроу) и введения института проектного финансирования. Приводятся существующие и вновь возникающие институциональные барьеры, постулируется перераспределение институциональной ренты в пользу банковского сектора в результате указанных изменений. Предложены направления для дальнейшего мониторинга институциональных изменений сектора строительства многоквартирного жилья в целях сохранения его устойчивости и достижения приоритетных показателей развития отрасли (объем строительства, доступность жилья и т. д.).

Ключевые слова: трансформация институциональной ренты застройщиков, коррупционная рента, институциональные ограничения, рентный капитализм, многоквартирное строительство, институт уполномоченных банков, банковское сопровождение застройщиков; institutional barriers, institutional rent, off-plan real estate development, designated banks

A.A. Blokhin, S.G. Sternik, G.V. Teleshev. TRANSFORMATION OF THE INSTITUTIONAL RENT OF DEVELOPERS OF MULTI-FAMILY HOUSING INTO INSTITUTIONAL RENT OF CREDIT ORGANIZATIONS

Authors of the article analyze the process of institutional rent transformation for multi-family housing builders resulting from recent changes in access by builders to off-plan buyers funds (introduction of escrow accounts) and introduction of project financing. Analysis is undertaken in institutional framework, existing and newly arising institutional barriers are discussed, while redistribution of institutional rent in favor of banking sector is postulated as a result of these changes. Authors of the article propose directions for further monitoring of institutional changes in multi-family housing construction sector in order to maintain its stability and ability to achieve the high-level priority target indicators (construction volume, housing affordability etc.).

Различные аспекты феномена институциональной ренты в России последние два десятка лет являются предметом внимания многих направлений фундаментальной и прикладной науки, а также обсуждаются практическими экспертами и управленцами различных уровней и специальностей (юристами, экономистами, политологами, философами, психологами, журналистами, государственными и корпоративными менеджерами, политиками и т. д.).

По нашему мнению, для того чтобы кратко (не претендуя на полноту обзора) сформулировать основные устоявшиеся результаты этого направления работы научной и общественной мысли, стоит отметить условную «точку начала координат» в работах известного российского экономиста, академика Российской академии наук В.М. Полтеровича, который рассматривает элементы теории институциональной трансформации (см. [1]).

Существуют открытые экономические системы (рынки), допускающие вход и выход участников деятельности на основе добровольных контрактов между ними, и закрытые (привилегированные), вход/выход из которых связан с высокими издержками. Институциональная ловушка по Полтеровичу образуется в виде системных условий деятельности привилегированных групп экономических агентов, когда в периоды институциональной трансформации усиливается перераспределительная активность – различные формы захвата прав на присвоение ренты (лоббирование законов, выгодных группе, коррупция и т. д.).

Рассмотрим кратко сложившиеся в российской науке исходные понятия.

Институт – совокупность норм или правил поведения.

Институциональная рента – разница между прибылью при наличии привилегий и нормальной прибылью при тех же расходах (подробнее см. [2]).

Несмотря на многочисленные исследования по теории ренты, многие авторы тяготеют к унификации этого понятия как «дохода от использования земли, территории страны, ее природных ресурсов, магистральных трубопроводов, средств сообщения, монопольного использования производителей важных видов продукции, пользующихся повышенным спросом на рынке» [3].

В соответствии с таким подходом экономическая система, сформировавшаяся в постсоветском пространстве на основе несбалансированной системы власти, – это рентная экономика перераспределительного типа с доминированием рентных интересов, рентоориентированного поведения и рентного капитализма.

Сутью ренты является перераспределение сверхприбыли в пользу сильнейшего.

Ослабление России по сравнению с передовыми по темпам экономического развития странами обусловлено присвоением первичной земельной ренты (в широком понимании) узким кругом лиц и перераспределением рентных потоков как первичного, так и вторичного (квазирентного) уровней за пределы России (см. [4]).

Отдельной строкой фигурирует понятие статусной ренты как продукта институционального монополизма. В условиях так называемого анархофеодального капитализма и сохранения пережитков феодальных отношений в управлении государственная и муниципальная служба расценивается в качестве «кормления», бизнеса, доходного места. В этой сфере формируется статусно-административная рента, которая может приобретать как легитимные, так и нелигитимные формы. Условием возникновения этой ренты является контроль доступа к трансакциям (см. [5]).

В некоторых научных публикациях описанное понятие статусной ренты трансформировалось в термин «коррупционная рента»: «Одним из основных проявлений коррупционной деятельности является формирование коррупционной ренты. Термин «рента» широко используется в экономической теории и применяется к факторам производства – труду, земле, капиталу. Образование ренты связано с владением редким ресурсом и его с ограниченным предложением. Таким ресурсом для коррупционеров различных уровней государственной власти (федеральной, региональной, муниципальной) выступает доступ к государственным ресурсам (включая инвестиционные и финансовые ресурсы). Системная коррупция имеет возможность гарантировать бизнесу получение государственного либо муниципального заказа, обеспечив тем самым стабильный источник финансирования его предпринимательской деятельности (с помощью выигранного тендера, участия в реализации соответствующей программы или конкретного инвестиционного проекта). Коррупция часто намеренно создает барьеры бизнесу, искусственно ограничивая ему доступ к государственным ресурсам, т. е. ограничивая их предложение и извлекая при этом значительную выгоду. Подобное положение можно сравнить с ситуацией, обозначенной в экономической теории как формирование монопольной прибыли или монопольной ренты» [6].

А.А. Блохиным было показано, что в России фактор усиливающихся институциональных различий недооценивается и роль институциональной ренты в перераспределении доходов и воздействии на экономическое равновесие и экономический рост пока не принимается во внимание, в то время как действие на участника рынка определенных факторов в значительной мере связано с размерами бизнеса, то есть по-разному проявляется для крупнейших, крупных и остальных компаний (такая классификация компаний обоснована и предложена автором в работе [7]).

Таким образом, в российской экономике сложилась как минимум трехуровневая иерархия бизнеса, сектора (уровни) которой различаются по группам факторов, определяющим различия институциональных условий для компаний, их образующих.

Существенным индикатором состояния национальной макроэкономики является рынок строительства и продажи городского многоквартирного жилья. Мониторинг и прогнозирование тенденций указанного сектора актуальны не только для прикладного планирования жилищной политики государства и регионов, но и для оценки перспектив социально-экономического развития страны в целом (см. [8]).

На конец 2017 года объем ввода нового многоквартирного жилья составлял примерно 45 миллионов квадратных метров в год (из 80 миллионов квадратных метров общего ввода жилья в России). Президентом Российской Федерации установлена программная цель увеличить приведенные цифры в полтора раза (110–120 миллионов квадратных метров в год общего ввода жилья, что в стоимостной оценке составляет от 5,7 до 6,8 триллиона рублей в год в средних ценах 2017 года и при неизменной региональной структуре ввода жилья).

По данным портала «Единый реестр застройщиков» (www.erzrf.ru), ТОП застройщиков городского многоквартирного жилья Российской Федерации по текущему строительству вот уже полгода возглавляет Группа ЛСР. О принадлежности Группы ЛСР к уровню крупнейших бизнесов (или альфа-бизнеса по А.А. Блохину (см. [2]) косвенно свидетельствует то, что экс-министр транспорта Максим Соколов вошел в ее совет директоров. В рейтинге Эксперт 400 за 2016 год эта компания занимает 120 место. В предшествующие годы она также занимала места в середине третьей полусотни компаний этого рейтинга. В течение 2018 года лидер рынка увеличил объем текущего строительства на 11 810 квадратных метров (с 4 487 647 до 4 499 457 квадратных метров). Застройщиком возводится 28 жилых комплексов, в которые входят 280 многоквартирных домов, 1 дом блокированной застройки и 3 дома с апартаментами. ГК «ПИК» (занимает 189 место в рейтинге Эксперт 400 за 2016 год) остается второй, несмотря на увеличение объема текущего жилищного строительства на 83 969 квадратных метров (с 4 267 556 до 4 351 525 квадратных метров). Однако разрыв между лидерами сократился до 3,3 процента (с 4,9 процента в предыдущем месяце). По итогам 9 месяцев Группа ЛСР занимает в ТОП по объемам ввода жилья (не путать с объемами текущего строительства) лишь десятое место. Между тем по данным проектных деклараций она планирует ввести до конца года еще более 1 миллиона квадратных метров жилья, так что скорее всего ЛСР будет, как и в 2016–2017 годах, претендовать на второе место после ГК «ПИК» в ранжировании застройщиков по объему ввода жилья по итогам 2018 года.

По состоянию на 1 июля 2018 года всего десять крупнейших застройщиков возводят 18,28 миллиона квадратных метров жилья (15,24 процентов от объема текущего строительства всех застройщиков России). Месяцем ранее эти же компании имели в текущем строительстве 18,00 миллиона квадратных метров жилья (15,06%). На тройку лидеров приходится 11,24 миллиона квадратных метров (9,37%) строящегося в Российской Федерации жилья.

Очевидным трендом 2018 года является рост доли рынка крупнейших застройщиков. Власти трех регионов (Москва, Санкт-Петербург и Ленинградская область) практически одновременно воспользовались положениями реформированного законодательства о долевом строительстве и внесли в Федеральную службу государственной регистрации, кадастра и картографии (далее – Росреестр) списки застройщиков, в отношении которых введен запрет на привлечение средств дольщиков. Сразу 95 застройщиков из трех крупнейших регионов утратили право регистрировать в Росреестре договоры долевого участия в строительстве. Похоже, новые правила долевого строительства начинают приводить к достижению поставленной цели по удалению с рынка слабых игроков.

Изменение порядка финансирования многоквартирного строительства как фактор перераспределения институциональной ренты в строительном секторе

Если ранее основным механизмом непосредственного финансирования жилищного строительства являлось долевое строительство (инвестиционные взносы граждан), то с 2018 года оно начинает неуклонно замещаться специально регулируемым государством «банковским сопровождением», включающим накопление взносов граждан в уполномоченных банках и пропорциональное целевое проектное кредитование застройщиков. При этом если ранее смысловая граница возникновения институциональной ренты (в том числе институционально-обусловленная селекция сильнейших игроков) на рынке в основном проходила по фронтам выделения землеотводов, присоединения к городским коммуникациям и особенностям градостроительного регулирования (например, допустимая плотность застройки, социальная нагрузка проекта и т. п.), то теперь фронт сосредотачивается в доступе к регулируемому финансированию.

При этом в описанном процессе застройщик как бизнес-институт все в большей степени становится подчиненным правилам, устанавливаемым основным бенефициаром процесса – уполномоченным банком, а процесс распределения институциональной ренты в строительном секторе все в большей степени перемещается в банковскую систему (конкретно в законодательно ограниченный перечень уполномоченных банков). Речь, таким образом, идет о перераспределении веса институциональных факторов и направлений конкуренции застройщиков из отраслевых в экономические и правовые группы факторов (см. [9]). Происходит этот процесс на фоне существующих диспропорций в экономике, традиционно создающих ограничения для развития сектора жилищного строительства, в том числе существенные региональные диспропорции и административные барьеры (подробнее см. [10–12]).

Основные изменения, получившие широкую огласку на строительном рынке, связаны, как указано ранее, с введением института уполномоченных банков для работы со средствами дольщиков. Критерии определения уполномоченных банков установлены постановлением Правительства Российской Федерации от 18 июня 2018 года № 697 «Об утверждении критериев (требований), которым в соответствии с Федеральным законом «Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации» должны соответствовать уполномоченные банки и банки, которые имеют право на открытие счетов эскроу…» (далее – Постановление). В соответствии с Постановлением с 1 июля 2018 года в Российской Федерации начинают применяться нормы, регулирующие деятельность уполномоченных банков – банков, наделенных компетенцией по осуществлению банковского сопровождения девелоперских проектов, строящихся с привлечением средств дольщиков. Критерии, установленные для уполномоченных банков, правительство распространило и на банки, которые имеют право на работу со счетами эскроу для дольщиков. Вступившим в силу 6 июля 2018 года Постановлением установлено, что в общем случае уполномоченный банк должен в совокупности соответствовать четырем критериям:

1) иметь универсальную лицензию;

2) быть участником обязательного страхования вкладов;

3) не участвовать в санкциях, вводимых в отношении отраслей Российской Федерации, а также должен отсутствовать риск такого участия. Список таких банков утверждается Правительством Российской Федерации и направляется в Центральный банк Российской Федерации (далее – Банк России);

4) наличие рейтинга не ниже «A-(RU)» по шкале АКРА либо не ниже «ruA-» по национальной рейтинговой шкале «Эксперт РА».

От соблюдения четвертого критерия освобождаются:

·        банк единого института развития в жилищной сфере (Банк «Российский капитал»);

·        банки, в отношении которых Банком России осуществляются меры по предупреждению банкротства или принято решение о гарантировании Банком России непрерывности деятельности такого банка;

·        банки (контролирующие лица банков), которые находятся под действием санкций иностранных государств. Список таких банков утверждается Правительством Российской Федерации.

Распоряжение Правительства Российской Федерации № 2465-р, предусматривающее передачу 100 процентов акций банка «Российский капитал» из казны Российской Федерации в Агентство ипотечного жилищного кредитования, премьер-министр Дмитрий Медведев подписал 8 ноября 2017 года. Всего за год совокупная доля АО «ДОМ.РФ» и дочернего банка «Российский капитал» на рынке ипотеки увеличилась в 2 раза – с 1,4 до 2,8 процента. Этот процесс проходил, несмотря на завершающиеся структурные преобразования в банке – АО «ДОМ.РФ» завершает оптимизацию банка «Российский Капитал» («РосКап»), переданного ей в конце прошлого года в качестве инструмента ипотечного кредитования. В итоге этой оптимизации по состоянию на середину июня сокращено две трети отделений Банка (со 132 до 54) и около половины его сотрудников (с 4,3 до 2,5 тысячи человек). Руководящий состав Банка уменьшился на 30 процентов. Скорее всего, одной из основных причин реформирования работы банка стали результаты его финансовой деятельности, так как согласно финансовой отчетности Банка по итогам 2017 года «РосКап» понес убыток в размере 16,3 миллиарда рублей (см. [18]).

Между тем, несмотря на негативную динамику в целом ряде показателей экономической эффективности, в ближайшие годы «РосКап» претендует выйти на третье место среди ведущих игроков на рынке ипотечного кредитования в стране (после Сбербанка и ВТБ). В частности, в 2018 году планируется выдать ипотечных займов на 100 миллиардов рублей.

Теперь рассмотрим список 55 уполномоченных банков по обслуживанию застройщиков жилья, опубликованный Банком России по состоянию на 1 июля 2018 года. Но прежде обратим внимание на первоисточники одного из решающих критериев допуска банков в этот список.

RAEX (Эксперт РА) – крупнейшее в России рейтинговое агентство c 20-летней историей, в 2017 году включено в реестр кредитных рейтинговых агентств Банка России в соответствии с требованиями Федерального закона № 222-ФЗ[1], является лидером в области рейтингования, а также исследовательско-коммуникационной деятельности. Акционерами агентства наряду с небанковскими компаниями и физическими лицами являются два банка: «Открытие» (9,9%) и «ПЕРЕСВЕТ» (4,2%).

Аналитическое кредитное рейтинговое агентство (далее – АКРА) учреждено 20 ноября 2015 года. Акционерами АКРА стали 27 крупнейших российских компаний и финансовых институтов с долями 3,7 уставного капитала, общий объем которого составил более 3 миллиардов рублей. Деятельность агентства строится в соответствии с новейшими регулятивными требованиями и своей основной задачей видит обеспечение российского рынка качественным рейтинговым продуктом. Наряду с крупнейшими небанковскими корпорациями акционерами АКРА являются следующие банки (в алфавитном порядке): Альфа-банк, ВТБ, Газпромбанк, Московский кредитный банк, Открытие, Промсвязьбанк, Райффайзенбанк, РОСБАНК, Россельхозбанк, Сбербанк, Совкомбанк, ЮниКредит Банк.

Отметим, что в обоих случаях уполномоченные рейтинговые агентства, по нашему мнению, не являются абсолютно независимыми от своих банков-акционеров или крупнейших клиентов[2], которые также входят в указанный список банков, допущенных к банковскому сопровождению застройщиков жилья (см. табл.).

55 банков, которые могут быть допущены к банковскому сопровождению застройщиков жилья по состоянию на 1 июля 2018 года [3]

Банк

Рейтинг

Иные критерии

Учредитель АКРА или Эксперт РА

Эксперт РА

АКРА

Российский капитал

ruBBB–

BBB+(RU)

ДОМ.РФ

нет

ПАО Банк «ФК Открытие»

ruA

A+(RU)

*

**

ПАО Промсвязьбанк

ruA–

поддержка Банка России

АКРА

ПАО БИНБАНК

ruBBB

нет

ПАО «Банк ВТБ»

ruAAA

санкции

АКРА

ПАО Сбербанк

AAA(RU)

АО ЮниКредит Банк

ruAAA

AAA(RU)

АО «Райффайзенбанк»

AAA(RU)

АО «Данске банк»

AAA(RU)

нет

АО «Мидзухо Банк (Москва)»

AAA(RU)

АО «БНП ПАРИБА Банк»

AAA(RU)

ООО «Дойче Банк»

AAA(RU)

АО АКБ «РосЕвроБанк»

A(RU)

АО «КБ ДельтаКредит»

AAA(RU)

ООО «Русфинанс Банк»

AAA(RU)

АО «Тойота Банк»

AAA(RU)

АО «КОММЕРЦБАНК (ЕВРАЗИЯ)»

AAA(RU)

АО «Натиксис Банк»

AAA(RU)

АО КБ «Ситибанк»

AAA(RU)

АО Креди Агриколь КИБ

AAA(RU)

АО ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ)

AAA(RU)

АО «Нордеа Банк»

AAA(RU)

АО «СЭБ Банк»

AAA(RU)

АО «Газпромбанк»

ruAA+

AA(RU)

санкции

АКРА

АО «РН Банк»

AA+(RU)

нет

АЛЬФА–БАНК

ruAA

AA(RU)

АКРА

РОСЭКСИМБАНК

санкции

нет

АКБ «БЭНК ОФ ЧАЙНА»

ruAA

АйСиБиСи Банк

ruAA

ПАО РОСБАНК

ruAAA

AAA(RU)

Челиндбанк

ruAA–

АО Банк «ВБРР»

ruAA

AA–(RU)

Кредит Урал Банк

ruA+

санкции

Банк «Аверс»

ruA–

АО «ОТП Банк»

ruA

A+(RU)

Банк «Интеза»

ruA

ПАО «Связь–Банк»

ruA

BBB+(RU)

санкции

Челябинвестбанк

ruA

СДМ–Банк

ruA–

BBB+(RU)

ПАО «Совкомбанк»

ruA

A(RU)

АКРА

ПАО «Московский кредитный банк»

ruA–

A(RU)

АО «Тинькофф Банк»

ruA

A(RU)

нет

ПАО РНКБ Банк

ruA–

A(RU)

санкции

СМП Банк

ruA–

Банк ЗЕНИТ

ruA–

Банк Ак Барс

ruA–

Бест Эффортс Банк

ruA–

ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк»

ruA–

ПАО «Запсибкомбанк»

ruBBB+

A–(RU)

ПАО «Банк «Санкт–Петербург»

ruA–

A–(RU)

АКРА

АО «Россельхозбанк»

AA(RU)

санкции

АО «Сургутнефтегазбанк»

ruA+

нет

АО «АБ «РОССИЯ»

ruAA

A+(RU)

АО «МСП БАНК»

A+(RU)

ПАО «Азиатско-Тихоокеанский Банк»

* Поддержка Банка России (участие в капитале 99,99 процента, санация через механизм Фонда консолидации банковского сектора).

** Бывшая головная компания Банка (АО «Открытие Холдинг») является учредителем АКРА и Эксперт РА.

Необходимо еще раз отметить, что наличие рейтинга на уровне минимального от одного из указанных рейтинговых агентств является одним из критериев (по сути, необязательным) наряду с другими (к примеру, нахождение банка в санкционном списке одного из иностранных государств, что само по себе является фактором, способным отрицательно повлиять на платежеспособность кредитной организации). Таким образом, из приведенных в Постановлении критериев самым существенным ограничивающим число участников является наличие универсальной банковской лицензии (размер собственных средств должен составлять не менее 1 миллиарда рублей) и связанные с наличием универсальной банковской лицензии повышенные требования к управлению рисками, раскрытию информации и распространению требований международных стандартов (подробнее см. [21]).

Вместе с тем Постановление смягчает требования к банкам, допущенным к открытию счетов эскроу, по сравнению с предыдущей редакцией аналогичного постановления (постановление Правительства Российской Федерации от 27 апреля 2017 года № 498), которое уравнивало требования к уполномоченным банкам для открытия счетов эскроу с требованиями к банкам для размещения средств федерального бюджета. При этом требования к банкам для размещения средств федерального бюджета являются значительно более жесткими, в частности, с точки зрения требований к размеру собственных средств на уровне не менее 25 миллиардов рублей[4].В связи с этим следует ожидать дальнейшего расширения списка уполномоченных банков в соответствии с критериями, указанными в Постановлении (так, за время написания настоящей статьи в список были включены еще 3 банка – ПАО КБ «Центр-инвест», АО «РОСЭКСИМБАНК», ООО «Эйч-эс-би-си Банк (РР)») [5].

Вследствие столь существенных изменений законодательства о порядке финансирования строительства многоквартирного жилья с 2018 года ожидается не только дальнейшее увеличение доли крупнейших застройщиков на рынке [6], но и упомянутое ранее перемещение институциональной ренты рынка от этих застройщиков к уполномоченным банкам (де-факто – основным бенефициарам указанного процесса). Механизм перемещения ренты в банковский сектор пока окончательно не сформирован и будет трансформироваться с изменением регулирования, в том числе с учетом практической отработки новых требований. При этом, учитывая общую логику преобразований, самые существенные изменения будут происходить по следующим направлениям:

1) размещение средств дольщиков на счетах в уполномоченных банках создаст для уполномоченных банков дополнительный объем пассивов (причем в отличие от депозитов на остатки по счетам эскроу не начисляются проценты, отделяя таким образом застройщика от получения наиболее привлекательного источника финансирования строительства напрямую от дольщиков), параллельно усилятся позиции уполномоченных банков на строительном рынке, а также потенциально увеличится концентрацию недвижимости как класса активов на балансах крупнейших банков (см. [13]);

2) в стремлении минимизировать свои риски, связанные с изменением стоимости недвижимости и потенциальным банкротством застройщиков, уполномоченные банки все в большей степени будут отдавать предпочтение «финансово-устойчивым» и «надежным» застройщикам. В связи с этим следует ожидать появления дополнительных требований к застройщикам со стороны банков для включения в число таковых в дополнение к критериям, предусмотренным в законе;

3) уход с рынка застройщиков, которые не смогут по разным причинам соответствовать вновь установленным критериям, и перераспределение рынка в пользу игроков, уже имеющих стабильные связи с уполномоченными банками. Таким образом, следует ожидать не только банкротства небольших застройщиков, но и увеличения активности на рынке слияний и поглощений в пользу более сильных игроков (в том числе при участии инвестиционно-банковских подразделений уполномоченных банков).

В целом за последние годы расслоение компаний на рынках финансирования многоквартирного жилья на альфа- и бета-бизнес резко усилилось. Оно стало естественным результатом предшествующей концентрации бизнеса крупными застройщиками и крупными банками, ростом их совокупной институциональной силы, позволяющей перенести акценты имевшихся институциональных барьеров с уровня муниципалитетов (землеотводы и разрешения, доступ к инфраструктуре) на уровень границы бизнеса, выделившегося в строительном секторе альфа-бизнеса.

Указанные изменения правового поля в публичном пространстве позиционируются как вызванные социальными причинами и отчетливой необходимостью повышения надежности и прозрачности системы финансирования строительства многоквартирного жилья, в том числе в свете неисполнения обязательств крупными застройщиками и банкротств (СУ-155, Urban Group и другие). В то же время указанные требования создают будущие риски для банков и застройщиков, не попавших в число участников трансформированной системы. Экономические показатели последних будут объективно снижаться, при этом упущенные ими доля рынка и прибыль будут преимущественно перераспределены между банками и застройщикам первой группы. При этом в последующем социальные и иные риски для клиентов «отстающих» банков и компаний в других сегментах рынков могут существенно возрасти.

Вместе с тем необходимо отметить, что выделение альфа-бизнеса на рынке застройщиков многоквартирного жилья происходит с заметным отставанием от других секторов экономики (топливно-энергетический комплекс (ТЭК), металлургия), что определяется:

·        более скромными размерами этого рынка по сравнению с указанными секторами;

·        «вторичностью» рынка – рынок застройщиков многоквартирного жилья, по сути, вырос на «второй волне» после компаний ТЭК и металлургии, в том числе благодаря полученным ими экспортным доходам, трансформировавшимся впоследствии в спрос населения на жилье;

·        более высокой, по экспертным оценкам, чем на других рынках, теневой составляющей в приобретении жилья, затрудняющей консолидацию рынка (в частности доли наличных расчетов при покупке недвижимости, общей доли строительного сектора в объеме сомнительных операций в представлении Банка России [7]);

·        существенно большей сегментацией рынка недвижимости по сравнению с остальными рынками (в том числе за счет наличия земельной и «разрешительной/инфраструктурной» ренты у муниципальных и городских властей), что объективно ограничивает возможности быстрой централизации и укрупнения отрасли.

Следует отметить и то, что в рейтинге уполномоченных банков, формально подходящих к работе с застройщиками по критериям Правительства Российской Федерации, особое место занимает банковская группа под брендом ДОМ.РФ (включающая банк «Российский капитал»), не отличавшаяся до сих пор высоким уровнем в российских банковских рейтингах. Остальные места по российским рейтингам в подавляющей доле занимают, во-первых, крупнейшие системные и преимущественно государственные банки (в первую очередь Сбербанк и ВТБ. Однако и в отношении рейтинговых агентств, на которые ориентируется законодатель, возникают вопросы об их аффилированности с банками-бенефициарами и о соответствии международным стандартам их деятельности (некоторые банки с позитивным внутрироссийским рейтингом имеют негативные рейтинги у международных агентств).

Тенденции, риски и показатели для дальнейшего мониторинга

Представляется, что в ближайшие годы процессы консолидации рынка строительства многоквартирного жилья будут только усиливаться (как за счет банкротств застройщиков, так и за счет усиления тенденции к слияниям-поглощениям в отрасли). Оценить конкретные последствия для населения указанной консолидации банков, строительных компаний, теневого рынка пока трудно из-за разнонаправленных трендов, присутствующих на этом рынке (подробнее см [14]), а также из-за ранней стадии указанного процесса (по разным оценкам процесс может развиваться на протяжении следующих 3–5 лет при непосредственном участии государства). В то же время концепция институциональной ренты и институциональных ограничений в многоуровневой экономике позволяет усовершенствовать мониторинг этого процесса для своевременного выявления рисков, связанных со столь масштабной консолидацией и структурировать анализ происходящих процессов в целях выработки решений, направленных на сохранение стабильности отрасли и достижения приоритетных показателей ее развития (в том числе по заявленным целевым объемам ввода жилья, обеспеченности и доступности жилья для населения).

На наш взгляд, основные изменения и эффекты указанного процесса будут структурироваться по следующим основным направлениям, требующим дальнейшего мониторинга:

1) экономические, связанные с потенциально более быстрым ростом объема строительства жилья за счет поддержки лидеров строительной отрасли, потенциальным сокращением издержек за счет эффектов масштаба (в том числе за счет типизации или даже «коммодитизации» массового жилья, оценка крупных портфелей которой будет для банков наиболее удобна). В т о же время эти изменения будут связаны с рисками передела рынков строительства жилья, их явной или неявной монополизацией, банкротствами небольших строительных компаний и обусловленным этим повышением нагрузки на рынок труда (что особенно болезненно для небольших городов и отчетливо депрессивных регионов, строительство в которых для крупных застройщиков не является приоритетом);

2) социальные, обусловленные, с одной стороны, снижением рисков обмана граждан (дольщиков) за счет сокращения доли наличных расчетов и размещения средств в устойчивых банках, с другой – повышением рисков для клиентов банков, не попавших в число уполномоченных по этой системе, снижением нелегального рынка труда в строительной сфере;

3) технологические, связанные с большими возможностями крупных консолидированных игроков строительной отрасли осваивать и внедрять достижения в инновационной сфере (в том числе наличие компетенций по разработке и внедрению типовых проектов жилья, подходящих для массовой застройки микрорайонов, «волновой застройки» в рамках программ реновации);

4) финансовые, обусловленные возможным усилением банковского контроля за происхождением средств и постепенным выводом из теневого оборота средств населения, следовательно, с расширением налогооблагаемой базы, а также повышением устойчивости бюджетной системы. Внедрение банковскими институтами новых инструментов мониторинга строительного сектора (методология оценки устойчивости застройщиков, связанное с этим рейтингование застройщиков, совершенствование методологии массовой оценки и прочее).

ЛИТЕРАТУРА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ

1.        Полтерович В. М. Элементы теории реформ. М. : Издательство «Экономика», 2007.

2.        Сироткин В. Б. Совмещение целей и средств при институциональной трансформации экономических систем: проблема «безбилетника» и проблема «принципал-агент» // Экономическое возрождение России. 2013. № 4 (38). С. 67–73.

3.        Комолева С. А. Особенности перераспределения рентных доходов в социально ориентированной экономике // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2009. № 3 (27).

4.        Федотов А. М. Финансовая рента и экономическая безопасность России // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2012. № 5 (44). С. 84–87.

5.        Рассоха Р. Р. Трансформация институционального монополизма в российской социально-экономической системе // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2012. № 5 (44). С. 52–55.

6.        Котова Н. Н. Теневой сектор отечественной экономики (проблемы и особенности) // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2015. Т. 9. № 2. С. 58–64.

7.        Блохин А. А. Институциональные рамки и факторы экономического роста в перспективе // Проблемы прогнозирования. 2012. № 6. C. 52–58.

8.        Стерник Г. М., Стерник С. Г. Методология моделирования и прогнозирования жилищного рынка : монография. М. : РГ-Пресс, 2018. 584 с.

9.        Эффекты институциональных различий и институциональной ренты в российской экономике: научный доклад / рук. авт. кол. А. А. Блохин, С. Г. Стерник, А. Б. Близняк, С. Я. Дранев, Г. В. Телешев. М. : Международные отношения, 2018. 74 с.

10.    Кузьмич Н. П. Влияние институциональных факторов на развитие предпринимательства в строительстве // Наука и бизнес: пути развития. 2013. № 7(25). С. 74–77.

11.    Захарова Ж. А. Жилищное строительство и перспективы его развития в условиях неоптимальности российской экономики // Региональная экономика: теория и практика. 2016. № 1. С. 182–90.

12.    Золотухин С. Л., Фадеева Н. С. Институциональные факторы и регуляторы модернизации строительства // Экономика строительства. 2010. № 4 (4). С. 23–29.

13.    Sternik S. G., Teleshev G. V. Impact of Banking Real Estate as an Asset Class on Financial System Stability: Monitoring, Forecasting, Management // Journal of Reviews on Global Economics. 2018. No. 7. P. 851864.

14.    Стерник Г. М., Стерник С. Г. Факторы и тренды развития российского рынка многоквартирного жилья по итогам 2017 года // Жилищные стратегии. 2018. № 3.

15.    Портал «Единый реестр застройщиков». UTL: www.erzrf.ru

16.    Об утверждении критериев (требований), которым в соответствии с Федеральным законом «Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации» должны соответствовать уполномоченные банки и банки, которые имеют право на открытие счетов эскроу для расчетов по договорам участия в долевом строительстве : постановление Правительства Российской Федерации от 18 июня 2018 года № 697. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».

17.    Распоряжение Правительства Российской Федерации от 8 ноября 2017 года № 2465-р. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».

18.    Ипотечный банк уплотнили // Коммерсант. 2018. 20 июня. URL: https://www.kommersant.ru/doc/3662584

19.    О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации : Федеральный закон от 23 июня 2016 года № 222-ФЗ. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».

20.    Рейтинговое агентство «Эксперт РА» : [сайт]. URL: https://raexpert.ru/docbank//572/6f1/30f/80b3b08df9dbe46e6a38ca6.pdf

21.    Пропорциональное регулирование банковского сектора. URL: http://www.cbr.ru/Press/press_centre/events/02062017.pdf

22.    О требованиях к банкам, которые имеют право на открытие счетов эскроу для расчетов по договорам участия в долевом строительстве : постановление Правительства Российской Федерации от 27 апреля 2017 года № 498. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».

23.    О порядке размещения средств федерального бюджета на банковских депозитах : постановление Правительства Российской Федерации от 24 декабря 2011 года № 1121. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».

24.    URL: http://www.cbr.ru/vfs/credit/fzlist/fz697list-20180901.xls

25.    URL: https://erzrf.ru/news/uzhe-143-zastroyshchikam-zapreshcheno-privlekat-sredstva-dolshchikov-po-ddu?search=%D0%95%D1%89%D0%B5

26.    РБК: «ЦБ впервые назвал лидирующие на теневом рынке обналички отрасли». URL: https://www.rbc.ru/finances/12/11/2018/5be59fb69a7947ce92493f2e?from=main


[1] Федеральный закон от 13 июля 2015 года №222-ФЗ «О деятельности кредитных рейтинговых агентств в Российской Федерации, о внесении изменения в статью 76.1 Федерального закона «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» и признании утратившими силу отдельных положений законодательных актов Российской Федерации»

[2] Эксперт РА в списке потенциальных конфликтов интересов своих аналитиков раскрывает часть банков указанного списка (см. URL: https://raexpert.ru/docbank//572/6f1/30f/80b3b08df9dbe46e6a38ca6.pdf ), в то время как в выручке АКРА два банка из приведенного списка генерируют не менее 5 процентов выручки (Банк ГПБ (АО), АО «АЛЬФА-БАНК»). При этом политика и АКРА, и Эксперт РА направлена на избежание конфликтов – агентства декларируют отсутствие конфликтов интересов с рейтингуемыми компаниями.

[3] В таблице использованы данные портала erzrf.ru

[4] Постановление Правительства Российской Федерации от 24 декабря 2011 года № 1121 «О порядке размещения средств федерального бюджета на банковских депозитах».

[5] URL: http://www.cbr.ru/vfs/credit/fzlist/fz697list-20180901.xls

[6] По оценкам экспертов, непосредственное несоблюдение требования к открытию специальных счетов в уполномоченных банках не выполнили ~10 процентов застройщиков. Так, по состоянию на 15октября 2018 года указанное требование не выполнили 143 застройщика Москвы, Московской области и Санкт-Петербурга. URL: https://erzrf.ru/news/uzhe-143-zastroyshchikam-zapreshcheno-privlekat-sredstva-dolshchikov-po-ddu?search=%D0%95%D1%89%D0%B5

[7] РБК: «ЦБ впервые назвал лидирующие на теневом рынке обналички отрасли». URL: https://www.rbc.ru/finances/12/11/2018/5be59fb69a7947ce92493f2e?from=main

Статья опубликована в третьем номере журнала «Мир новой экономики» за 2018 год

DOI: 10.26794/2220-6469-2018-12-3-Х-Х

УДК 332.85 (470.311):[332.64:330.322](045)

Оценка среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в Московской области

С.Г. Стерник,

Финансовый университет,

Москва, Россия

Я.С. Мирончук,

Ассоциация застройщиков,

Московская область, Россия

Е. М. Филатова,

Финансовый университет, Москва, Россия

Аннотация. Ранее Стерником Г.М. и Стерником С.Г. обоснованы варианты методики оценки среднерыночной текущей годовой доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в зависимости от характера и содержания исходных данных о затратах в используемых источниках (себестоимость строительства или полные инвестиционные затраты) [1]. На основании анализа состава элементов затрат на девелопмент, используемого в различных источниках, получены корректирующие коэффициенты, позволяющие перейти от оценки текущей годовой доходности инвестиций в девелопмент по отношению к себестоимости (полной сметной стоимости) строительства к оценке текущей годовой доходности по отношению к полным инвестиционным затратам. Методика апробирована на примере рынка жилья Москвы, в результате чего доказана возможность ее использования для управления инвестициями на рынке жилья. В настоящей работе на основании методики по оценке доходности девелопмента Стерника Г. М. и Стерника С. Г. и с учетом повышения информационной открытости рынка недвижимости доработаны формулы расчета с использованием новых источников исходных данных и произведен расчет среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в Московской области по данным за 2014-2017 гг. Сделан вывод, что, начиная с 2015 года, показатель среднерыночной доходности принимает отрицательные значения, т.е. объем капиталовложений в строительство превышает выручку от продаж на первичном рынке. Однако, во 2 полугодии 2017 года показатель вырос до положительных значений, что связано, в большей степени со снижением объемов жилого строительства в регионе. Полученные данные в совокупности с усовершенствованной методикой исследования позволяют с высокой достоверностью прогнозировать потенциал развития региональных рынков первичного жилья в целях инвестиционного и государственного планирования жилищно-строительных программ.

Ключевые слова: рынок жилья; ценовая динамика; прогнозирование рынка; доходность инвестиций: затраты на строительство; индекс доходности; индикатор макроэкономики

_____________

Для цитирования: Стерник С.Г., Мирончук Я.С., Филатова Е.М. Оценка среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в Московской области. Мир новой экономики. 2018;12(3)Х-Х.

DOI: 10.26794/2220-6469-2018-12-3-Х-Х

UDC 332.85 (470.311):[332.64:330.322](045)

Assessment of average market profitability of investments into development of the residential real estate in the Moscow region

                                                                                                                        S. G. Sternik,

Financial University,

                                                                                                                    Moscow, Russia

                                                                                                 Ya. S. Mironchuk,

Association of builders of the Moscow region,

                                                                                                         Moscow region, Russia

E.M. Filatova,

Financial University,

                                                                                                                    Moscow, Russia

Abstract. Earlier Sternik G.M. and Sternikom has proved Of this year options of a technique of assessment of average market current annual profitability of investments into development of the residential real estate depending on character and the maintenance of basic data about expenses in the used sources (cost of construction or full investment expenses). On the basis of the analysis of the structure of elements of costs of development used in various sources the correcting coefficients allowing to pass from assessment of the current annual profitability of investments into development in relation to cost (overall estimated cost) of construction to assessment of the current annual profitability in relation to full investment expenses are received. The technique is approved on the example of the housing market of Moscow therefore the possibility of her use for management of investments in the housing market is proved. In the real work on the basis of a technique according to profitability of development of Sternik G. M. and Sternika Of this year and taking into account increase in information openness of the real estate market calculation formulas with use of new sources of basic data are finished and calculation of average market profitability of investments into development of the residential real estate in the Moscow region by data for 2014-2017 is made. It is concluded that, since 2015, the average market yield takes negative values, i.e. the volume of investment in construction exceeds the revenue from sales in the primary market. However, in the second half of 2017, the indicator increased to positive values, which is due to a greater extent to the decrease in the volume of residential construction in the region. The obtained data in total with an advanced technique of a research allow to predict with high reliability the potential of development of the regional markets of primary housing for investment and state planning of building programs.

Keywords: housing market; price dynamics; market forecasting; profitability of investments;  costs of construction; index of profitability; macroeconomic indicator

For citation: Sternik S. G., Mironchuk Ya. S., Filatova E.M. Assessment of average market profitability of investments into development of the residential real estate in the Moscow region. Mir novoj ekonomoki = Word of the new economy. 2018;12(3):Х-Х.(In Russ.).


Актуальность темы

Среднерыночная текущая доходность инвестиций в девелопмент жилой недвижимости является важным и востребованным индикатором при социально-экономическом и градостроительном планировании и инвестиционном прогнозировании развития жилищной сферы.

Показатель доходности позволяет оценить состояние отрасти жилищного строительства и выявить текущие тенденции на рынке жилья, оценить факторы, влияющие на доходность девелопмента.

На государственном уровне данный индикатор будет способствовать более точному прогнозированию развития отрасли, национальной экономики и экономики регионов, а также планированию объемов строительства, ввода и продажи жилья.

Результаты ранее выполненных исследований

В России методология научного прогнозирования рынка жилья начала развиваться более 20 лет назад, с момента старта рынка в новейшей экономической истории, в том числе – с участием авторов настоящей работы.

Авторами были разработаны и обоснованы варианты методики оценки среднерыночной текущей годовой доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в зависимости от характера и содержания исходных данных о затратах в используемых источниках (себестоимость строительства или полные инвестиционные затраты) [2].

Принципиально расчет индекса доходности инвестиций (Iд) авторы описали выражением:

 

где Pav – средневзвешенная удельная цена продажи объекта, руб./кв. м; Qc – количество зарегистрированных договоров участия в долевом строительстве (ДДУ) по данным Росреестра, шт.; Saaсредняя площадь квартиры в новостройках, кв. м; Kр – поправочный коэффициент объема продаж; Кд.з.1 – коэффициент дополнительных затрат при использовании данных Росстата; Sp  – объем поглощения площадей по рыночным данным, кв. м;  Кд.з.2 – коэффициент дополнительных затрат при использовании данных ПД; Сс1 – средняя стоимость строительства 1 кв. м по данным Росстата, руб.;  Sс – годовой объем строительства по рыночным данным, кв.м.

Нерешенные задачии пути их решения

Для проведения исследований рынка недвижимости аналитику приходится сталкиваться с проблемой закрытости данных о рынке. Открытая информация из официальных источников ограничена, и достоверность некоторых из них вызывает сомнение. Информация в различных источниках также может значительно отличаться.

Однако информационная открытость рынка растет, и уже сейчас специалистами проведена большая работа по улучшению и расширению данных официальной статистики. Так, в 2016 г. стартовал ресурс ЕМИСС, позволяющий отследить не только статистические показатели, но и дающий пояснения о технологии расчета, а также о контактах исполнителя, если возникнет необходимость уточнения. Увеличилась также частота публикаций данных.

При этом список показателей включает статистические данные многих министерств и ведомств, в том числе Федеральной службы государственной статистики. В табл. 1 приведены новые источники информации и ссылки на них.


Таблица 1 / Table 1

Статистические показатели/ Statistical indicators

Показатель

Источник

Ссылка

Количество зарегистрированных сделок на первичном рынке за период в регионе

Росреестр

https://rosreestr.ru/site/open-service/statistika-i-analitika/statisticheskaya-otchetnost/

Средняя фактическая стоимость строительства одного квадратного метра общей площади отдельно стоящих жилых домов без пристроек, надстроек и встроенных помещений (оперативные данные)

Федеральная служба государственной статистики

https://www.fedstat.ru/indicator/43242

http://www.gks.ru/free_doc/new_site/business/stroit/uk-c1.pdf

Средняя цена 1 кв. м общей площади квартир на рынке жилья

Федеральная служба государственной статистики

https://www.fedstat.ru/indicator/31452

Введено в действие общей площади жилых домов (Отдельно стоящие здания жилого назначения квартирного типа)

Федеральная служба государственной статистики, Минстройкомплекс МО

https://www.fedstat.ru/indicator/34118

http://msk.mosreg.ru/dokumenty/gosudarstvennye_uslugi

Объем новых разрешений на строительство на многоэтажное жилье в Московской области

Минстройкомплекс МО

http://msk.mosreg.ru/dokumenty/gosudarstvennye_uslugi

Источник: данные Росреестра; ФСГС; Минстройкомплекс МО

Появление новых данных позволило авторам усовершенствовать методику в следующих направлениях:

·                   Использование для расчета объема профинансированного строительства (в знаменателе) текущего объема строительства, отнесенного к средней продолжительности строительства;

·                   Использование данных о продлении разрешений на строительство для уточнения информации о сроках;

·                   Получение данных об объемах текущего строительства по данным о полученных разрешениях на строительство;

·                   Переход на ежеквартальный расчет показателя среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент для получения оперативной информации о состоянии рынка.

В результате формула расчета принимает следующий вид:

I_d=((P_av×S_aa×Q_c)/(〖Cc〗_1×S_c/t ×K_(д.з.) )-1)×100%

                                                                                                                            

где Pav – средняя цена 1 кв. м общей площади квартир, руб./кв. м; Qc – количество зарегистрированных договоров участия в долевом строительстве (ДДУ), шт.; Saaсредняя площадь квартиры в новостройках, кв. м; Сс1 – средняя стоимость строительства 1 кв. м по данным Росстата, руб.; Sс – объем строительства жилья по рыночным данным, кв. м; t – средний срок строительства жилых объектов, кварталов; Кд.з. – коэффициент дополнительных затрат при использовании данных Росстата.

Исходные данные

При расчете выручки (числитель) средняя удельная цена реализации площадей умножается на объем реализации.

Данные об объемах реализации многоквартирных жилых домов на первичном рынке были получены из официальной статистики Росреестра о количестве зарегистрированных договоров участия в долевом строительстве (ДДУ) на жилые помещения, умноженном на среднюю площадь квартиры в строящихся домах.

В соответствии с последними изменениями в законодательстве, можно говорить о том, что более 95% всех зарегистрированных сделок производится через заключение ДДУ. Доля других легальных схем (жилищно-строительные кооперативы и др.) стремиться к нулю, в связи с усилением контроля государства за деятельностью застройщиков. Поэтому в данном исследовании они не учитывались.

При расчете средней удельной цены реализации квартир использовались данные Росстата с 1 квартала 2014 г. по 4 квартал 2017 г. [3].

Для определения затрат на строительство по себестоимости (сметной стоимости) данные о стоимости строительства 1 кв. м по Росстату умножаются на объем строящихся площадей, деленный на средний срок строительства жилых объектов. Для расчета по инвестиционной стоимости данные умножаются на коэффициент дополнительных затрат.

Объем строительства рассчитан на основании информации по действующим разрешениям на строительство многоэтажных жилых домов в Московской области. Так, объем жилья на этапе строительства в 4 квартале 2017 г. составил 16,9 млн. кв. м без учета проблемных объектов (замороженных и/или снятых с продажи из-за нехватки финансирования).

Для расчета объемов строительства в каждом квартале использовались данные о квартальных объемах ввода жилья и о новых разрешениях на строительство жилья, полученных за квартал. Расчет осуществлялся по следующей формуле:

где Sс – объем строительства жилья, млн кв. м; Si – объем ввода жилья, млн кв. м; Snpобъем жилья, на строительство которого получено разрешение, за период; млн кв. м; n – расчетный период, квартал.

В табл. 2 приведены исходные данные для расчета объемов строительства жилья в Подмосковье.


Таблица 2 / Table 2

Данные для расчета объемов строительства жилья в Подмосковье / Data for calculating the volume of housing construction in the suburbs

Дата

Объем строительства Sс, млн кв. м

Объем новых разрешений на строительство, млн. кв. м

Объем ввода, млн кв. м

1 кв. 2014

20,7

0,5

1,03

2 кв. 2014

20,7

1,0

1

3 кв. 2014

19,6

1,6

2,7

4 кв. 2014

19,3

3,2

3,5

1 кв. 2015

19,5

0,8

0,5

2 кв. 2015

19,9

1,7

1,3

3 кв. 2015

20,3

1,6

1,1

4 кв. 2015

18,9

2,0

3,5

1 кв. 2016

18,9

0,9

0,9

2 кв. 2016

18,9

1,4

1,4

3 кв. 2016

18,5

1,1

1,5

4 кв. 2016

17,9

1,8

2,4

1 кв. 2017

17,9

0,9

0,9

2 кв. 2017

17,3

1,2

1,8

3 кв. 2017

17,1

1,4

1,6

4 кв. 2017

16,9

1,2

1,4

Источник: Данные Росстата

Средний срок действия этих разрешений на строительство в 2017 г. составил 3,4 года (13,7 кварталов). Срок строительства вырос на 14% по сравнению с 2014 г., так как большинство застройщиков не успевают строить в установленные сроки и оформляют продления на действующие разрешения на строительство.

Для оценки среднерыночной стоимости строительства были использованы данные о планируемой стоимости строительства, указанные в проектных декларациях на сайтах застройщиков. Выборочно для исследования было взято 25 объектов в различных муниципальных образованиях Московской области. Основные характеристики этих жилых комплексов приведены в табл. 3.

Таблица 3 / Table 3

Данные проектных деклараций для оценки средней стоимости строительства в Московской области / Data of project declarations for estimating the average cost of construction in the Moscow region

Застройщик

Населенный пункт

Название ЖК

Площадь объекта, кв. м

Общая стоимость строительства

Стоимость на 1 кв. м, руб.

Самолет Девелопмент

Химки

Химки 2019

27 835

1 242 354 288

44 633

Самолет Девелопмент

Люберцы

Люберцы 2019

55 696

4 139 551 216

74 324

Самолет Девелопмент

Ленинский район

Пригород Лесное

55 857

2 353 167 818

42 129

Урбан Групп

Одинцовский район

Лайково

9 474

627 788 000

66 266

Урбан Групп

Красногорский район

Митино О2

19 692

936 997 819

47 583

Урбан Групп

Ленинский район

Видный город

17 297

889 942 511

51 449

МИЦ

Балашиха

Новоград Павлино

37 175

2 283 454 971

61 424

МИЦ

Ленинский район

Зеленые аллеи

56 529

3 363 812 441

59 506

ДСК 1

Солнечногорский район

Первый Андреевский

55 144

1 969 408 000

35 714

ДСК 1

Домодедово

Домодедовский парк

23 206

970 096 431

41 803

ФСК Лидер

Одинцовский район

Сколковский

57 981

2 442 761 000

42 130

ФСК Лидер

Ленинский район

Римский

44 224

2 177 382 780

49 235

ФСК Лидер

Красногорский район

Новое Тушино

49 347

2 935 157 000

59 480

Гранель

Ленинский район

Государев дом

4 731

235 000 000

49 671

Гранель

Мытищи

Императорские мытищи

106 054

5 300 000 000

49 975

Гранель

Балашиха

Алексеевская роща

4 313

160 000 000

37 099

ПИК

Котельники

Оранж Парк

47 638

1 927 080 622

40 453

ПИК

Красногорск

Митино Парк

20 890

1 364 215 026

65 304

ПИК

Химки

Левобережный

10 863

454 763 231

41 863

ПИК

Химки

Путилково

28 800

1 764 289 719

61 260

RDI

Ленинский район

Ново-Молоково

28 259

1 971 764 310

69 774

RDI

Ленинский район

Южное Видное

16 702

970 224 171

58 090

Инград

Пушкинский район

Новое Пушкино

11 224

485 380 945

43 245

Инград

Мытищи

Новое Медведково

21 324

1 381 486 400

64 786

Эталон

Красногорск

Изумрудные холмы

37 588

1 704 965 000

45 359

Средняя стоимость 1 кв. м, руб.

51 957

Источник: данные о планируемой стоимости строительства, указанные в проектных декларациях на сайтах застройщиков, расчеты авторов

Средняя стоимость строительства по проектным декларациям составила 51 957 руб. за кв. м.

Однако в дальнейших расчетах в этой статье данные проектных деклараций использоваться не будут, так как показатель планируемой стоимости строительства не имеет четкой структуры включаемых в него затрат и поэтому может рассчитываться застройщиками по-разному.  Основным источником информации для определения стоимости строительства будут данные Росстата и информация ведущего действующего застройщика в Подмосковье. Преимущество показателя средней фактической стоимости строительства заключается в четкой методологии расчета на основании данных бухгалтерского учета.

Средняя фактическая стоимость строительства[1] одного квадратного метра общей площади отдельно стоящих жилых домов без пристроек, надстроек и встроенных помещений рассчитывается на основе данных застройщиков о фактической стоимости строительства общей площади введенных в действие жилых помещений в жилых и нежилых зданиях. Основанием для заполнения фактической стоимости строительства объекта являются документы бухгалтерского учета застройщика и информация об объеме введенных жилых помещений.

Фактическая стоимость зданий (жилые и нежилые) и сооружений[2] – расходы на строительство зданий и сооружений, которые складываются из выполненных строительных работ и приходящихся на них прочих капитальных затрат (проектно-изыскательских работ, затрат по отводу земельных участков под строительство, расходов на содержание застройщика, выплаты земельного налога (аренды) в период строительства и др.), включаемых при вводе объекта в эксплуатацию в инвентарную стоимость здания (сооружения).

В инвентарную стоимость здания включают также затраты на авторский надзор;  затраты на возмещение убытков землепользователям (компенсация за сносимые строения и ущерб, наносимым природной среде, на отчуждаемой территории); затраты по переселению в связи со строительством; налоги и сборы, связанные с осуществлением строительства; затраты, связанные с регистрацией законченных объектов; взносы и отчисления на развитие инфраструктуры города; затраты на нежилые здания, назначением которых является создание условий для труда, социально-культурного обслуживания населения, хранения материальных ценностей и др. (в том числе парковка, школы и детские сады).

Плата за землю при покупке, изъятии (выкупе) земельных участков для строительства в стоимости не отражается.

Для определения полной (инвестиционной) стоимости строительства 1 кв. м на рынке жилья в Московской области в нашем примере использовалась также информация по текущим затратам на проекты одного из ведущих застройщиков Московской области.

Анализ состава элементов затрат, учитываемых при расчете полной (инвестиционной) стоимости строительства 1 кв. метра жилья

Инвестиционная стоимость строительства включает все затраты, связанные с приобретением, сопровождением, строительством и управлением объектом строительства с момента приобретения прав на земельный участок до полной реализации (продажи) проекта.

Укрупненно инвестиционная стоимость строительства состоит из следующих статей затрат [3]:

1.                 Затраты на приобретение прав на объект, в т.ч. покупка земельного участка и прав на жилую застройку.

2.                 Расселение и прочие обременения по проекту.

3.                 Инженерная инфраструктура, в т.ч. выкуп технических условий на подключение.

4.                 Прединвестиционные затраты на разработку концепции и бизнес-плана инвестиционного проекта.

5.                 Проектные работы.

6.                 Строительно-монтажные работы.

7.                 Прочие расходы по сопровождению проекта.

8.                 Стоимость финансирования проекта.

9.                 Затраты на рекламу, маркетинг и реализацию площадей.

10.            Налоги.

В табл. 4 приведена структура полной инвестиционной стоимости строительства по отдельным статьям затрат. [5].

Таблица 4 / Table 4

Структура полных затрат на девелопмент / Structure of total development costs

Приобретение земельного участка и прав на застройку

Стоимость прав на земельный участок

Изменение назначения земли

Расселение

Расселение / другие обременения по проекту

Инженерная инфраструктура

Выкуп мощностей ТУ

Прединвестиционные расходы

Разработка и утверждение концепции проекта, бизнес-планирование

Прочие затраты на прединвестиционной стадии проекта

Проектные работы

Содержание службы заказчика до утверждения экспертизы 

Создание и Утверждение ППТ-ПМТ-ГПЗУ

Затраты на градостроительные изыскания (экология- топография-геология- геодезия-гидрогеология—гидроэкология - геоподоснова)

Разработка и утверждение Стадия П, Экспертиза, РД, Разрешения на строительство

Авторский надзор

Строительные работы

Затраты на подготовку участка застройки (вынос инженерных сетей, снос нежилых строений, рекультивация земли и пр.)

Строительство жилой части

Строительство коммерческих площадей

Строительство помещений соц-быт назначения

Строительство парковки

Строительство внеплощадочных сетей и выполнение ТУ

Строительство инженерных сооружений и подключение внутри площадки к зданиям и сооружениям

Служба заказчика и технадзор

Прочие затраты на строительство

Прочие расходы по сопровождению проекта

Страхование объекта

Затраты на сдачу объекта в эксплуатацию и оформление имущественных прав

Налог на землю и имущество

Управление инвестиционным проектом

Прочие расходы

Стоимость финансирования проекта

Оформление кредитной линии

Процентные платежи по кредиту

Затраты на IPO и привлечение других источников финансирования

Затраты на рекламу, маркетинг и продажи

Агентское вознаграждение

Реклама, маркетинг

Налог на прибыль

Налог на прибыль

Источник: [2].

Таблица 5 / Table 5

Доля статей затрат в полной стоимости строительства жилья в Московской области (по данным о 7 объектах застройщика) / The share of cost items in the total cost of housing construction in the Moscow region (according to data on 7 properties of the developer)

Составляющая затрат

Затраты, руб./кв. м

Доля затрат в полной стоимости строительства, %

Приобретение земельного участка и прав на застройку

5 458

8%

Расселение

0

0%

Формирование земельного участка (ПИР)

671

1%

Проектирование

1 974

3%

Инженерная инфраструктура, в т.ч. плата за технологическое присоединение к сетям

5 124

8%

Себестоимость (строительно-монтажные работы)

32 951

50%

Себестоимость строительства детского сада

1 607

2%

Себестоимость строительства школы

3 399

5%

Себестоимость строительства наземной парковки

8 478

13%

Маркетинг и продажи

2 904

4%

Накладные (управленческие) расходы девелопера

555

1%

Стоимость финансирования проекта

1 001

2%

Налог на прибыль

1 390

2%

Инвестиционная стоимость строительства

65 512

100%

Источник: Расчеты авторов

Согласно данному исследованию, доля строительно-монтажных работ в полной стоимости строительства составила 50%, затраты на строительство паркинга, ДОУ и СОШ – 20%, доля затрат на землю и обременения по проекту – 9%, доля затрат на инженерную инфраструктуру – 8%, доля затрат на финансирование – 2%.

Другие расходы (маркетинг и продажи, управленческие расходы и налоги) составляют около 10% общего бюджета проекта.

Далее приведено сравнение стоимости строительства в различных источниках информации: данные застройщиков, официальная статистика Росстата (по данных бухгалтерской отчетности застройщика) и информация о планируемой стоимости из публикуемых на сайтах проектных деклараций.

В табл. 6 представлен расчет доли учтенных затрат на строительство объекта в различных источниках информации.

Таблица 6 / Table 6

Расчет доли учтенных затрат на строительство объекта в различных источниках информации / Calculation of the share of recorded costs for the construction of the facility in various sources of information

Содержание составляющей затрат

Учет статей затрат в различных источниках

Доля стоимости затрат, %

Росстат

Застройщик

1

Приобретение проекта

-

+/-

8%

2

Прединвестиционные затраты

+

+/-

1%

3

Проектные работы

+

+

3%

4

Строительные работы (в т.ч. получение ТУ)

+

+

58%

5

Строительные работы по социальной инфраструктуре и парковке

+/-

+

21%

6

Прочие расходы по сопровождению проекта

+

+

1%

7

Стоимость финансирования проекта

+

+

2%

8

Затраты на рекламу, маркетинг и продажи

+

+

4%

9

Налоги

-

+

2%

Всего доля учтенных затрат, %

80%

95%

100%

Источник: Расчеты авторов

Полученные данные позволяют использовать поправочный коэффициент 1,28 для приведения фактической стоимости строительства, по данным Росстата, к полной (инвестиционной) стоимости строительства.

Расчет индекса текущей доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости  

Методика оценки текущей доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости апробирована на примере жилищного строительства в Московской области в 2014-2017 гг. Исходные данные для расчета приведены в табл. 7.

Таблица 7 / Table 7

Исходные данные для оценки доходности инвестиций в девелопмент / Initial data for assessing the return on investment in development

Дата

Средне-взвешенная удельная цена Pav, тыс. руб./кв. м

Количество зареги-стриро-ванных ДДУ Qc, шт.

Средняя площадь квартиры Saa, кв. м

Объем строительства Sс, млн кв. м

Средний срок строитель-ства, кварталов

Средняя фактическая стоимость строительства в МО, по данным Росстата

1 кв. 2014

76,3

22300

55,7

20,7

12,0

52,2

2 кв. 2014

82,5

22516

52,5

20,7

12,0

56,5

3 кв. 2014

81,7

23017

50,2

19,6

12,0

49,1

4 кв. 2014

80,4

33866

48,4

19,3

12,0

41,8

1 кв. 2015

81,8

20744

48,2

19,5

12,0

52,1

2 кв. 2015

80,4

22250

49,0

19,9

12,0

54,4

3 кв. 2015

80,6

19562

48,0

20,3

12,5

42,9

4 кв. 2015

80,8

23587

48,6

18,9

12,5

42,5

1 кв. 2016

76,6

22591

47,2

18,9

13,0

59,1

2 кв. 2016

78,7

18666

47,6

18,9

13,0

46,9

3 кв. 2016

78,7

20490

48,1

18,5

13,0

46,0

4 кв. 2016

78,8

19962

48,0

17,9

13,0

46,4

1 кв. 2017

76,8

19080

47,5

17,9

13,7

54,1

2 кв. 2017

77,7

21919

46,9

17,3

13,7

54,0

3 кв. 2017

78,6

20844

46,7

17,1

13,7

47,3

4 кв. 2017

78,7

23014

46,7

16,9

13,7

47,2

Источник: Расчеты авторов

Итоговые результаты исследования в виде динамики объемов выручки и затрат в Московской области в 2014-2017 гг. приведены в табл. 8.

Таблица 8 / Table 8

Результаты расчета среднерыночной текущей годовой доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости Московской области (%) / The results of calculating the average market annual return on investment in the development of residential real estate in the Moscow Region (%)

Дата

Объем выручки от продаж, млрд руб. в год

Объем профинансированного строительства, млрд. руб. Росстат

Среднерыночная доходность девелопмента в МО,%

1 кв. 2014

94,8

115,2

-18%

2 кв. 2014

97,4

124,7

-22%

3 кв. 2014

94,3

102,5

-8%

4 кв. 2014

131,9

85,9

54%

1 кв. 2015

81,8

108,2

-24%

2 кв. 2015

87,7

115,2

-24%

3 кв. 2015

75,7

89,2

-15%

4 кв. 2015

92,6

82,1

13%

1 кв. 2016

81,7

109,8

-26%

2 кв. 2016

69,9

87,1

-20%

3 кв. 2016

77,6

84,0

-8%

4 кв. 2016

75,5

81,8

-8%

1 кв. 2017

69,6

90,4

-23%

2 кв. 2017

79,8

87,2

-9%

3 кв. 2017

76,6

75,6

1%

4 кв. 2017

84,7

74,5

14%

Источник: Расчеты авторов

На рисунке представлена квартальная динамика среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент в Московской области в 2014-2017 гг.

Рис. / Рисунок/Fig. Динамика среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в Московской области / Dynamics of average market return on investment in the development of residential real estate in the Moscow region

Источник: данные Росстата

Интерпретация результатов исследования

Анализ среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент в Подмосковье с 2014 по 2017 гг. показывает, что самым прибыльным для застройщиков был 2014 г., когда годовая доходность на первичном рынке составила в среднем 9%. Это произошло за счет 4 квартала, который был рекордным по продажам вследствие макроэкономического шока – обвала курса рубля вслед за обвалом цен на нефть. В этот период строительство большинства проектов могло осуществляться только за счет привлеченных средств граждан. В 2014 г. застройщиками было получено также рекордное количество разрешений на строительство 6,3 млн кв. м и введено 9,9 млн кв. м жилья. Поэтому во второй половине 2015 г. при заявленном объеме строительства и сокращении объема выручки на 20% многие девелоперы стали испытывать недостаток финансирования. Это выразилось в приостановлении и заморозке строительства по многим проектам на различных стадиях готовности. Так, по оценкам авторов, основная доля проблемных объектов приходится на проекты, получившие разрешения на строительство в 2013 и 2014 гг. (более 2 млн кв. м. жилья).

В 2016 г. объем поглощения на рынке снизился еще на 7% по сравнению с 2015 г. В 2017 г. объем продаж по ДДУ находится на уровне 2016 г.

Объем ввода жилья (многоквартирных домов) в Московской области в 2015 г. сократился на 22%, в 2016 – еще на 5% (6,1 млн кв.м). В 2017 г. объем ввода снова уменьшился на 6% – до 5,7 млн кв.м.

В 2015 и 2016 гг. среднерыночная доходность девелоперов на первичном рынке упала до минусовых значений -8% и -10% соответственно. Это произошло из-за больших объемов строительства и уменьшения выручки от продаж на первичном рынке. В 2017 г. ситуация улучшилась во многом благодаря сокращению объемов строительства в регионе и в 3 и 4 кварталах 2017 г. составила 1% и 14% соответственно.

Всего за 2017 г. объем поглощения квартир остался на уровне 2016 г. и составил 3,9 млн кв.м. Без изменений за последние 2 года осталась также и средневзвешенная цена продажи в области – 78 тыс. руб. за 1 кв.м.

Сильное влияние на рынок жилья оказывает введение новых поправок по ужесточению требований к застройщикам и необходимости привлечения ими дополнительных источников финансирования проектов[3]. Это приведет к значительному сокращению числа мелких и средних застройщиков в области. Уже сейчас число застройщиков, получивших разрешение на привлечение средств дольщиков для финансирования проектов, сократилось: чуть более половины всех полученных разрешений на строительство жилья в Московской области в 2017 г. получили ЗОСТ (заключение о соответствии застройщика требованиям) на заключение ДДУ.

Возможно, в скором времени рынок жилья Московской области будет перераспределен между крупными игроками, которые будут нести дополнительную нагрузку по достройке проблемных объектов и строительству социальной инфраструктуры.

Выводы

1.                 Методика оценки среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент, усовершенствованная благодаря наличию новых источников информации,  позволила рассчитать показатели доходности в Московской области в 2014-2017 гг. в поквартальной динамике. Полученные результаты хорошо объясняются ситуацией на рынке в рассмотренные периоды.

2.                 Доходность инвестиций в девелопмент жилой недвижимости после 2014 г. упала до отрицательных значений, но в 2017 г. росла и достигла в 4 квартале 2017 г. 14%.

3.                 Полученные данные в совокупности с усовершенствованной методикой исследования позволяют с высокой достоверностью прогнозировать потенциал развития региональных рынков первичного жилья в целях инвестиционного и государственного планирования жилищно-строительных программ.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1.                 Стерник Г.М., Стерник С.Г. Оценка среднерыночной доходности девелопмента при прогнозировании рынков жилья. Проблемы прогнозирования. 2017;(2):106-116.

2.                 G. M. Sternik and S. G. Sternik. Evaluation of the Mid-Market Return of Developments When Forecasting the Housing Market. - Studies on Russian Economic Development, Pleiades Publishing, Ltd, 2017, Vol. 28, No. 2, pp. 204–212.

3.                 Методологические рекомендации по наблюдению за уровнем и динамикой цен на рынке жилья, утвержденные приказом Росстата от 20 января 2009 г. № 7

4.                 Стерник Г.М., Стерник С.Г., Преминина М. В. Анализ методов определения затрат на девелопмент и направлений их совершенствования // Механизация строительства и ЖКХ;2011(2).

5.                 Вотолевский В.Л. Работа девелоперских компаний в условиях кризиса // Имущественные отношения в РФ. 2009. №8.

REFERENCES

1.                 G. M. Sternik and S. G. Sternik. Evaluation of the Mid-Market Return of Developments When Forecasting the Housing Market. - Studies on Russian Economic Development, Pleiades Publishing, Ltd, 2017, Vol. 28, No. 2, p. 204–212.

2.                 Sternik G.M., Sternik S.G., Preminina M. V. Analysis of existing methods of determining of the development costs and directions of their improvement // Mechanization of construction and housing and public utilities = Analiz metodov opredeleniya zatrat na development i napravlenii ikh sovershenstvovaniya // Mekhanizatsiya stroitel'stva i ZhKKh. 2011. № 2 (In Russ.).

3.                 Methodological recommendations for monitoring the level and dynamics of prices in the housing market, approved by the order of Rosstat on January 20, 2009 № 7

4.                 Sternik G.M., Sternik S.G. Assessment of average market profitability of development when forecasting the housing markets. – Forecasting problems = Otsenka srednerynochnoi dokhodnosti developmenta pri prognozirovanii rynkov zhil'ya. – Problemy prognozirovaniya, 2017, №2, p. 106-116 (In Russ.).

5.                 Votolevsky V. L. Work real estate companies in crisis // Property relations in the Russian Federation. 2009. No. 8.


ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Стерник Сергей Геннадьевич - профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления Финансового университета при Правительстве РФ

sgsternik@fa.ru

Мирончук Янина Сергеевна - ведущий аналитик Ассоциации застройщиков Московской области

mironch@mail.ru

Филатова Екатерина Михайловна - студентка 4 курса финансово-экономического факультета Финансового университета при Правительстве РФ

katri96@rambler.ru

ABOUT THE AUTHORS

Sternik Sergey Gennadyevich - professor of Department of corporate finance and corporate management of Financial University under the Government of the Russian Federation

sgsternik@fa.ru

Mironchuk Yanina Sergeyevna - the leading analyst of Association of builders of the Moscow region

mironch@mail.ru

Filatova Ekaterina Mikhaelovna - the student 4 courses of financial and economic faculty of Financial University under the Government of the Russian Federation

katri96@rambler.ru



1 Приказ Федеральной службы государственной статистики от 25 ноября 2016 года N 746 Об утверждении официальной статистической методологии определения инвестиций в основной капитал на федеральном уровне

2 Приказ Министерства экономического развития Российской Федерации от 30 августа 2017 года N 562 Об утверждении статистического инструментария для организации федерального статистического наблюдения за строительством, инвестициями в нефинансовые активы и жилищно-коммунальным хозяйством (с изменениями на 5 сентября 2017 года)

[3]Федеральный закон "Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации" от 30.12.2004 N 214-ФЗ

С.Г. Стерник, Я.С. Мирончук, Е. М. Филатова. Оценка среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в Московской области

(Статья опубликована в третьем номере журнала «Мир новой экономики» за 2018 год)
Категория: методические материалы

Статья опубликована в третьем номере журнала «Мир новой экономики» за 2018 год

DOI: 10.26794/2220-6469-2018-12-3-Х-Х

УДК 332.85 (470.311):[332.64:330.322](045)

Оценка среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в Московской области

С.Г. Стерник,

Финансовый университет,

Москва, Россия

Я.С. Мирончук,

Ассоциация застройщиков,

Московская область, Россия

Е. М. Филатова,

Финансовый университет, Москва, Россия

Аннотация. Ранее Стерником Г.М. и Стерником С.Г. обоснованы варианты методики оценки среднерыночной текущей годовой доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в зависимости от характера и содержания исходных данных о затратах в используемых источниках (себестоимость строительства или полные инвестиционные затраты) [1]. На основании анализа состава элементов затрат на девелопмент, используемого в различных источниках, получены корректирующие коэффициенты, позволяющие перейти от оценки текущей годовой доходности инвестиций в девелопмент по отношению к себестоимости (полной сметной стоимости) строительства к оценке текущей годовой доходности по отношению к полным инвестиционным затратам. Методика апробирована на примере рынка жилья Москвы, в результате чего доказана возможность ее использования для управления инвестициями на рынке жилья. В настоящей работе на основании методики по оценке доходности девелопмента Стерника Г. М. и Стерника С. Г. и с учетом повышения информационной открытости рынка недвижимости доработаны формулы расчета с использованием новых источников исходных данных и произведен расчет среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в Московской области по данным за 2014-2017 гг. Сделан вывод, что, начиная с 2015 года, показатель среднерыночной доходности принимает отрицательные значения, т.е. объем капиталовложений в строительство превышает выручку от продаж на первичном рынке. Однако, во 2 полугодии 2017 года показатель вырос до положительных значений, что связано, в большей степени со снижением объемов жилого строительства в регионе. Полученные данные в совокупности с усовершенствованной методикой исследования позволяют с высокой достоверностью прогнозировать потенциал развития региональных рынков первичного жилья в целях инвестиционного и государственного планирования жилищно-строительных программ.

Ключевые слова: рынок жилья; ценовая динамика; прогнозирование рынка; доходность инвестиций: затраты на строительство; индекс доходности; индикатор макроэкономики

_____________

Для цитирования: Стерник С.Г., Мирончук Я.С., Филатова Е.М. Оценка среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в Московской области. Мир новой экономики. 2018;12(3)Х-Х.

DOI: 10.26794/2220-6469-2018-12-3-Х-Х

UDC 332.85 (470.311):[332.64:330.322](045)

Assessment of average market profitability of investments into development of the residential real estate in the Moscow region

                                                                                                                        S. G. Sternik,

Financial University,

                                                                                                                    Moscow, Russia

                                                                                                 Ya. S. Mironchuk,

Association of builders of the Moscow region,

                                                                                                         Moscow region, Russia

E.M. Filatova,

Financial University,

                                                                                                                    Moscow, Russia

Abstract. Earlier Sternik G.M. and Sternikom has proved Of this year options of a technique of assessment of average market current annual profitability of investments into development of the residential real estate depending on character and the maintenance of basic data about expenses in the used sources (cost of construction or full investment expenses). On the basis of the analysis of the structure of elements of costs of development used in various sources the correcting coefficients allowing to pass from assessment of the current annual profitability of investments into development in relation to cost (overall estimated cost) of construction to assessment of the current annual profitability in relation to full investment expenses are received. The technique is approved on the example of the housing market of Moscow therefore the possibility of her use for management of investments in the housing market is proved. In the real work on the basis of a technique according to profitability of development of Sternik G. M. and Sternika Of this year and taking into account increase in information openness of the real estate market calculation formulas with use of new sources of basic data are finished and calculation of average market profitability of investments into development of the residential real estate in the Moscow region by data for 2014-2017 is made. It is concluded that, since 2015, the average market yield takes negative values, i.e. the volume of investment in construction exceeds the revenue from sales in the primary market. However, in the second half of 2017, the indicator increased to positive values, which is due to a greater extent to the decrease in the volume of residential construction in the region. The obtained data in total with an advanced technique of a research allow to predict with high reliability the potential of development of the regional markets of primary housing for investment and state planning of building programs.

Keywords: housing market; price dynamics; market forecasting; profitability of investments;  costs of construction; index of profitability; macroeconomic indicator

For citation: Sternik S. G., Mironchuk Ya. S., Filatova E.M. Assessment of average market profitability of investments into development of the residential real estate in the Moscow region. Mir novoj ekonomoki = Word of the new economy. 2018;12(3):Х-Х.(In Russ.).


Актуальность темы

Среднерыночная текущая доходность инвестиций в девелопмент жилой недвижимости является важным и востребованным индикатором при социально-экономическом и градостроительном планировании и инвестиционном прогнозировании развития жилищной сферы.

Показатель доходности позволяет оценить состояние отрасти жилищного строительства и выявить текущие тенденции на рынке жилья, оценить факторы, влияющие на доходность девелопмента.

На государственном уровне данный индикатор будет способствовать более точному прогнозированию развития отрасли, национальной экономики и экономики регионов, а также планированию объемов строительства, ввода и продажи жилья.

Результаты ранее выполненных исследований

В России методология научного прогнозирования рынка жилья начала развиваться более 20 лет назад, с момента старта рынка в новейшей экономической истории, в том числе – с участием авторов настоящей работы.

Авторами были разработаны и обоснованы варианты методики оценки среднерыночной текущей годовой доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в зависимости от характера и содержания исходных данных о затратах в используемых источниках (себестоимость строительства или полные инвестиционные затраты) [2].

Принципиально расчет индекса доходности инвестиций (Iд) авторы описали выражением:

 

где Pav – средневзвешенная удельная цена продажи объекта, руб./кв. м; Qc – количество зарегистрированных договоров участия в долевом строительстве (ДДУ) по данным Росреестра, шт.; Saaсредняя площадь квартиры в новостройках, кв. м; Kр – поправочный коэффициент объема продаж; Кд.з.1 – коэффициент дополнительных затрат при использовании данных Росстата; Sp  – объем поглощения площадей по рыночным данным, кв. м;  Кд.з.2 – коэффициент дополнительных затрат при использовании данных ПД; Сс1 – средняя стоимость строительства 1 кв. м по данным Росстата, руб.;  Sс – годовой объем строительства по рыночным данным, кв.м.

Нерешенные задачии пути их решения

Для проведения исследований рынка недвижимости аналитику приходится сталкиваться с проблемой закрытости данных о рынке. Открытая информация из официальных источников ограничена, и достоверность некоторых из них вызывает сомнение. Информация в различных источниках также может значительно отличаться.

Однако информационная открытость рынка растет, и уже сейчас специалистами проведена большая работа по улучшению и расширению данных официальной статистики. Так, в 2016 г. стартовал ресурс ЕМИСС, позволяющий отследить не только статистические показатели, но и дающий пояснения о технологии расчета, а также о контактах исполнителя, если возникнет необходимость уточнения. Увеличилась также частота публикаций данных.

При этом список показателей включает статистические данные многих министерств и ведомств, в том числе Федеральной службы государственной статистики. В табл. 1 приведены новые источники информации и ссылки на них.


Таблица 1 / Table 1

Статистические показатели/ Statistical indicators

Показатель

Источник

Ссылка

Количество зарегистрированных сделок на первичном рынке за период в регионе

Росреестр

https://rosreestr.ru/site/open-service/statistika-i-analitika/statisticheskaya-otchetnost/

Средняя фактическая стоимость строительства одного квадратного метра общей площади отдельно стоящих жилых домов без пристроек, надстроек и встроенных помещений (оперативные данные)

Федеральная служба государственной статистики

https://www.fedstat.ru/indicator/43242

http://www.gks.ru/free_doc/new_site/business/stroit/uk-c1.pdf

Средняя цена 1 кв. м общей площади квартир на рынке жилья

Федеральная служба государственной статистики

https://www.fedstat.ru/indicator/31452

Введено в действие общей площади жилых домов (Отдельно стоящие здания жилого назначения квартирного типа)

Федеральная служба государственной статистики, Минстройкомплекс МО

https://www.fedstat.ru/indicator/34118

http://msk.mosreg.ru/dokumenty/gosudarstvennye_uslugi

Объем новых разрешений на строительство на многоэтажное жилье в Московской области

Минстройкомплекс МО

http://msk.mosreg.ru/dokumenty/gosudarstvennye_uslugi

Источник: данные Росреестра; ФСГС; Минстройкомплекс МО

Появление новых данных позволило авторам усовершенствовать методику в следующих направлениях:

·                   Использование для расчета объема профинансированного строительства (в знаменателе) текущего объема строительства, отнесенного к средней продолжительности строительства;

·                   Использование данных о продлении разрешений на строительство для уточнения информации о сроках;

·                   Получение данных об объемах текущего строительства по данным о полученных разрешениях на строительство;

·                   Переход на ежеквартальный расчет показателя среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент для получения оперативной информации о состоянии рынка.

В результате формула расчета принимает следующий вид:

I_d=((P_av×S_aa×Q_c)/(〖Cc〗_1×S_c/t ×K_(д.з.) )-1)×100%

                                                                                                                            

где Pav – средняя цена 1 кв. м общей площади квартир, руб./кв. м; Qc – количество зарегистрированных договоров участия в долевом строительстве (ДДУ), шт.; Saaсредняя площадь квартиры в новостройках, кв. м; Сс1 – средняя стоимость строительства 1 кв. м по данным Росстата, руб.; Sс – объем строительства жилья по рыночным данным, кв. м; t – средний срок строительства жилых объектов, кварталов; Кд.з. – коэффициент дополнительных затрат при использовании данных Росстата.

Исходные данные

При расчете выручки (числитель) средняя удельная цена реализации площадей умножается на объем реализации.

Данные об объемах реализации многоквартирных жилых домов на первичном рынке были получены из официальной статистики Росреестра о количестве зарегистрированных договоров участия в долевом строительстве (ДДУ) на жилые помещения, умноженном на среднюю площадь квартиры в строящихся домах.

В соответствии с последними изменениями в законодательстве, можно говорить о том, что более 95% всех зарегистрированных сделок производится через заключение ДДУ. Доля других легальных схем (жилищно-строительные кооперативы и др.) стремиться к нулю, в связи с усилением контроля государства за деятельностью застройщиков. Поэтому в данном исследовании они не учитывались.

При расчете средней удельной цены реализации квартир использовались данные Росстата с 1 квартала 2014 г. по 4 квартал 2017 г. [3].

Для определения затрат на строительство по себестоимости (сметной стоимости) данные о стоимости строительства 1 кв. м по Росстату умножаются на объем строящихся площадей, деленный на средний срок строительства жилых объектов. Для расчета по инвестиционной стоимости данные умножаются на коэффициент дополнительных затрат.

Объем строительства рассчитан на основании информации по действующим разрешениям на строительство многоэтажных жилых домов в Московской области. Так, объем жилья на этапе строительства в 4 квартале 2017 г. составил 16,9 млн. кв. м без учета проблемных объектов (замороженных и/или снятых с продажи из-за нехватки финансирования).

Для расчета объемов строительства в каждом квартале использовались данные о квартальных объемах ввода жилья и о новых разрешениях на строительство жилья, полученных за квартал. Расчет осуществлялся по следующей формуле:

где Sс – объем строительства жилья, млн кв. м; Si – объем ввода жилья, млн кв. м; Snpобъем жилья, на строительство которого получено разрешение, за период; млн кв. м; n – расчетный период, квартал.

В табл. 2 приведены исходные данные для расчета объемов строительства жилья в Подмосковье.


Таблица 2 / Table 2

Данные для расчета объемов строительства жилья в Подмосковье / Data for calculating the volume of housing construction in the suburbs

Дата

Объем строительства Sс, млн кв. м

Объем новых разрешений на строительство, млн. кв. м

Объем ввода, млн кв. м

1 кв. 2014

20,7

0,5

1,03

2 кв. 2014

20,7

1,0

1

3 кв. 2014

19,6

1,6

2,7

4 кв. 2014

19,3

3,2

3,5

1 кв. 2015

19,5

0,8

0,5

2 кв. 2015

19,9

1,7

1,3

3 кв. 2015

20,3

1,6

1,1

4 кв. 2015

18,9

2,0

3,5

1 кв. 2016

18,9

0,9

0,9

2 кв. 2016

18,9

1,4

1,4

3 кв. 2016

18,5

1,1

1,5

4 кв. 2016

17,9

1,8

2,4

1 кв. 2017

17,9

0,9

0,9

2 кв. 2017

17,3

1,2

1,8

3 кв. 2017

17,1

1,4

1,6

4 кв. 2017

16,9

1,2

1,4

Источник: Данные Росстата

Средний срок действия этих разрешений на строительство в 2017 г. составил 3,4 года (13,7 кварталов). Срок строительства вырос на 14% по сравнению с 2014 г., так как большинство застройщиков не успевают строить в установленные сроки и оформляют продления на действующие разрешения на строительство.

Для оценки среднерыночной стоимости строительства были использованы данные о планируемой стоимости строительства, указанные в проектных декларациях на сайтах застройщиков. Выборочно для исследования было взято 25 объектов в различных муниципальных образованиях Московской области. Основные характеристики этих жилых комплексов приведены в табл. 3.

Таблица 3 / Table 3

Данные проектных деклараций для оценки средней стоимости строительства в Московской области / Data of project declarations for estimating the average cost of construction in the Moscow region

Застройщик

Населенный пункт

Название ЖК

Площадь объекта, кв. м

Общая стоимость строительства

Стоимость на 1 кв. м, руб.

Самолет Девелопмент

Химки

Химки 2019

27 835

1 242 354 288

44 633

Самолет Девелопмент

Люберцы

Люберцы 2019

55 696

4 139 551 216

74 324

Самолет Девелопмент

Ленинский район

Пригород Лесное

55 857

2 353 167 818

42 129

Урбан Групп

Одинцовский район

Лайково

9 474

627 788 000

66 266

Урбан Групп

Красногорский район

Митино О2

19 692

936 997 819

47 583

Урбан Групп

Ленинский район

Видный город

17 297

889 942 511

51 449

МИЦ

Балашиха

Новоград Павлино

37 175

2 283 454 971

61 424

МИЦ

Ленинский район

Зеленые аллеи

56 529

3 363 812 441

59 506

ДСК 1

Солнечногорский район

Первый Андреевский

55 144

1 969 408 000

35 714

ДСК 1

Домодедово

Домодедовский парк

23 206

970 096 431

41 803

ФСК Лидер

Одинцовский район

Сколковский

57 981

2 442 761 000

42 130

ФСК Лидер

Ленинский район

Римский

44 224

2 177 382 780

49 235

ФСК Лидер

Красногорский район

Новое Тушино

49 347

2 935 157 000

59 480

Гранель

Ленинский район

Государев дом

4 731

235 000 000

49 671

Гранель

Мытищи

Императорские мытищи

106 054

5 300 000 000

49 975

Гранель

Балашиха

Алексеевская роща

4 313

160 000 000

37 099

ПИК

Котельники

Оранж Парк

47 638

1 927 080 622

40 453

ПИК

Красногорск

Митино Парк

20 890

1 364 215 026

65 304

ПИК

Химки

Левобережный

10 863

454 763 231

41 863

ПИК

Химки

Путилково

28 800

1 764 289 719

61 260

RDI

Ленинский район

Ново-Молоково

28 259

1 971 764 310

69 774

RDI

Ленинский район

Южное Видное

16 702

970 224 171

58 090

Инград

Пушкинский район

Новое Пушкино

11 224

485 380 945

43 245

Инград

Мытищи

Новое Медведково

21 324

1 381 486 400

64 786

Эталон

Красногорск

Изумрудные холмы

37 588

1 704 965 000

45 359

Средняя стоимость 1 кв. м, руб.

51 957

Источник: данные о планируемой стоимости строительства, указанные в проектных декларациях на сайтах застройщиков, расчеты авторов

Средняя стоимость строительства по проектным декларациям составила 51 957 руб. за кв. м.

Однако в дальнейших расчетах в этой статье данные проектных деклараций использоваться не будут, так как показатель планируемой стоимости строительства не имеет четкой структуры включаемых в него затрат и поэтому может рассчитываться застройщиками по-разному.  Основным источником информации для определения стоимости строительства будут данные Росстата и информация ведущего действующего застройщика в Подмосковье. Преимущество показателя средней фактической стоимости строительства заключается в четкой методологии расчета на основании данных бухгалтерского учета.

Средняя фактическая стоимость строительства[1] одного квадратного метра общей площади отдельно стоящих жилых домов без пристроек, надстроек и встроенных помещений рассчитывается на основе данных застройщиков о фактической стоимости строительства общей площади введенных в действие жилых помещений в жилых и нежилых зданиях. Основанием для заполнения фактической стоимости строительства объекта являются документы бухгалтерского учета застройщика и информация об объеме введенных жилых помещений.

Фактическая стоимость зданий (жилые и нежилые) и сооружений[2] – расходы на строительство зданий и сооружений, которые складываются из выполненных строительных работ и приходящихся на них прочих капитальных затрат (проектно-изыскательских работ, затрат по отводу земельных участков под строительство, расходов на содержание застройщика, выплаты земельного налога (аренды) в период строительства и др.), включаемых при вводе объекта в эксплуатацию в инвентарную стоимость здания (сооружения).

В инвентарную стоимость здания включают также затраты на авторский надзор;  затраты на возмещение убытков землепользователям (компенсация за сносимые строения и ущерб, наносимым природной среде, на отчуждаемой территории); затраты по переселению в связи со строительством; налоги и сборы, связанные с осуществлением строительства; затраты, связанные с регистрацией законченных объектов; взносы и отчисления на развитие инфраструктуры города; затраты на нежилые здания, назначением которых является создание условий для труда, социально-культурного обслуживания населения, хранения материальных ценностей и др. (в том числе парковка, школы и детские сады).

Плата за землю при покупке, изъятии (выкупе) земельных участков для строительства в стоимости не отражается.

Для определения полной (инвестиционной) стоимости строительства 1 кв. м на рынке жилья в Московской области в нашем примере использовалась также информация по текущим затратам на проекты одного из ведущих застройщиков Московской области.

Анализ состава элементов затрат, учитываемых при расчете полной (инвестиционной) стоимости строительства 1 кв. метра жилья

Инвестиционная стоимость строительства включает все затраты, связанные с приобретением, сопровождением, строительством и управлением объектом строительства с момента приобретения прав на земельный участок до полной реализации (продажи) проекта.

Укрупненно инвестиционная стоимость строительства состоит из следующих статей затрат [3]:

1.                 Затраты на приобретение прав на объект, в т.ч. покупка земельного участка и прав на жилую застройку.

2.                 Расселение и прочие обременения по проекту.

3.                 Инженерная инфраструктура, в т.ч. выкуп технических условий на подключение.

4.                 Прединвестиционные затраты на разработку концепции и бизнес-плана инвестиционного проекта.

5.                 Проектные работы.

6.                 Строительно-монтажные работы.

7.                 Прочие расходы по сопровождению проекта.

8.                 Стоимость финансирования проекта.

9.                 Затраты на рекламу, маркетинг и реализацию площадей.

10.            Налоги.

В табл. 4 приведена структура полной инвестиционной стоимости строительства по отдельным статьям затрат. [5].

Таблица 4 / Table 4

Структура полных затрат на девелопмент / Structure of total development costs

Приобретение земельного участка и прав на застройку

Стоимость прав на земельный участок

Изменение назначения земли

Расселение

Расселение / другие обременения по проекту

Инженерная инфраструктура

Выкуп мощностей ТУ

Прединвестиционные расходы

Разработка и утверждение концепции проекта, бизнес-планирование

Прочие затраты на прединвестиционной стадии проекта

Проектные работы

Содержание службы заказчика до утверждения экспертизы 

Создание и Утверждение ППТ-ПМТ-ГПЗУ

Затраты на градостроительные изыскания (экология- топография-геология- геодезия-гидрогеология—гидроэкология - геоподоснова)

Разработка и утверждение Стадия П, Экспертиза, РД, Разрешения на строительство

Авторский надзор

Строительные работы

Затраты на подготовку участка застройки (вынос инженерных сетей, снос нежилых строений, рекультивация земли и пр.)

Строительство жилой части

Строительство коммерческих площадей

Строительство помещений соц-быт назначения

Строительство парковки

Строительство внеплощадочных сетей и выполнение ТУ

Строительство инженерных сооружений и подключение внутри площадки к зданиям и сооружениям

Служба заказчика и технадзор

Прочие затраты на строительство

Прочие расходы по сопровождению проекта

Страхование объекта

Затраты на сдачу объекта в эксплуатацию и оформление имущественных прав

Налог на землю и имущество

Управление инвестиционным проектом

Прочие расходы

Стоимость финансирования проекта

Оформление кредитной линии

Процентные платежи по кредиту

Затраты на IPO и привлечение других источников финансирования

Затраты на рекламу, маркетинг и продажи

Агентское вознаграждение

Реклама, маркетинг

Налог на прибыль

Налог на прибыль

Источник: [2].

Таблица 5 / Table 5

Доля статей затрат в полной стоимости строительства жилья в Московской области (по данным о 7 объектах застройщика) / The share of cost items in the total cost of housing construction in the Moscow region (according to data on 7 properties of the developer)

Составляющая затрат

Затраты, руб./кв. м

Доля затрат в полной стоимости строительства, %

Приобретение земельного участка и прав на застройку

5 458

8%

Расселение

0

0%

Формирование земельного участка (ПИР)

671

1%

Проектирование

1 974

3%

Инженерная инфраструктура, в т.ч. плата за технологическое присоединение к сетям

5 124

8%

Себестоимость (строительно-монтажные работы)

32 951

50%

Себестоимость строительства детского сада

1 607

2%

Себестоимость строительства школы

3 399

5%

Себестоимость строительства наземной парковки

8 478

13%

Маркетинг и продажи

2 904

4%

Накладные (управленческие) расходы девелопера

555

1%

Стоимость финансирования проекта

1 001

2%

Налог на прибыль

1 390

2%

Инвестиционная стоимость строительства

65 512

100%

Источник: Расчеты авторов

Согласно данному исследованию, доля строительно-монтажных работ в полной стоимости строительства составила 50%, затраты на строительство паркинга, ДОУ и СОШ – 20%, доля затрат на землю и обременения по проекту – 9%, доля затрат на инженерную инфраструктуру – 8%, доля затрат на финансирование – 2%.

Другие расходы (маркетинг и продажи, управленческие расходы и налоги) составляют около 10% общего бюджета проекта.

Далее приведено сравнение стоимости строительства в различных источниках информации: данные застройщиков, официальная статистика Росстата (по данных бухгалтерской отчетности застройщика) и информация о планируемой стоимости из публикуемых на сайтах проектных деклараций.

В табл. 6 представлен расчет доли учтенных затрат на строительство объекта в различных источниках информации.

Таблица 6 / Table 6

Расчет доли учтенных затрат на строительство объекта в различных источниках информации / Calculation of the share of recorded costs for the construction of the facility in various sources of information

Содержание составляющей затрат

Учет статей затрат в различных источниках

Доля стоимости затрат, %

Росстат

Застройщик

1

Приобретение проекта

-

+/-

8%

2

Прединвестиционные затраты

+

+/-

1%

3

Проектные работы

+

+

3%

4

Строительные работы (в т.ч. получение ТУ)

+

+

58%

5

Строительные работы по социальной инфраструктуре и парковке

+/-

+

21%

6

Прочие расходы по сопровождению проекта

+

+

1%

7

Стоимость финансирования проекта

+

+

2%

8

Затраты на рекламу, маркетинг и продажи

+

+

4%

9

Налоги

-

+

2%

Всего доля учтенных затрат, %

80%

95%

100%

Источник: Расчеты авторов

Полученные данные позволяют использовать поправочный коэффициент 1,28 для приведения фактической стоимости строительства, по данным Росстата, к полной (инвестиционной) стоимости строительства.

Расчет индекса текущей доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости  

Методика оценки текущей доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости апробирована на примере жилищного строительства в Московской области в 2014-2017 гг. Исходные данные для расчета приведены в табл. 7.

Таблица 7 / Table 7

Исходные данные для оценки доходности инвестиций в девелопмент / Initial data for assessing the return on investment in development

Дата

Средне-взвешенная удельная цена Pav, тыс. руб./кв. м

Количество зареги-стриро-ванных ДДУ Qc, шт.

Средняя площадь квартиры Saa, кв. м

Объем строительства Sс, млн кв. м

Средний срок строитель-ства, кварталов

Средняя фактическая стоимость строительства в МО, по данным Росстата

1 кв. 2014

76,3

22300

55,7

20,7

12,0

52,2

2 кв. 2014

82,5

22516

52,5

20,7

12,0

56,5

3 кв. 2014

81,7

23017

50,2

19,6

12,0

49,1

4 кв. 2014

80,4

33866

48,4

19,3

12,0

41,8

1 кв. 2015

81,8

20744

48,2

19,5

12,0

52,1

2 кв. 2015

80,4

22250

49,0

19,9

12,0

54,4

3 кв. 2015

80,6

19562

48,0

20,3

12,5

42,9

4 кв. 2015

80,8

23587

48,6

18,9

12,5

42,5

1 кв. 2016

76,6

22591

47,2

18,9

13,0

59,1

2 кв. 2016

78,7

18666

47,6

18,9

13,0

46,9

3 кв. 2016

78,7

20490

48,1

18,5

13,0

46,0

4 кв. 2016

78,8

19962

48,0

17,9

13,0

46,4

1 кв. 2017

76,8

19080

47,5

17,9

13,7

54,1

2 кв. 2017

77,7

21919

46,9

17,3

13,7

54,0

3 кв. 2017

78,6

20844

46,7

17,1

13,7

47,3

4 кв. 2017

78,7

23014

46,7

16,9

13,7

47,2

Источник: Расчеты авторов

Итоговые результаты исследования в виде динамики объемов выручки и затрат в Московской области в 2014-2017 гг. приведены в табл. 8.

Таблица 8 / Table 8

Результаты расчета среднерыночной текущей годовой доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости Московской области (%) / The results of calculating the average market annual return on investment in the development of residential real estate in the Moscow Region (%)

Дата

Объем выручки от продаж, млрд руб. в год

Объем профинансированного строительства, млрд. руб. Росстат

Среднерыночная доходность девелопмента в МО,%

1 кв. 2014

94,8

115,2

-18%

2 кв. 2014

97,4

124,7

-22%

3 кв. 2014

94,3

102,5

-8%

4 кв. 2014

131,9

85,9

54%

1 кв. 2015

81,8

108,2

-24%

2 кв. 2015

87,7

115,2

-24%

3 кв. 2015

75,7

89,2

-15%

4 кв. 2015

92,6

82,1

13%

1 кв. 2016

81,7

109,8

-26%

2 кв. 2016

69,9

87,1

-20%

3 кв. 2016

77,6

84,0

-8%

4 кв. 2016

75,5

81,8

-8%

1 кв. 2017

69,6

90,4

-23%

2 кв. 2017

79,8

87,2

-9%

3 кв. 2017

76,6

75,6

1%

4 кв. 2017

84,7

74,5

14%

Источник: Расчеты авторов

На рисунке представлена квартальная динамика среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент в Московской области в 2014-2017 гг.

Рис. / Рисунок/Fig. Динамика среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в Московской области / Dynamics of average market return on investment in the development of residential real estate in the Moscow region

Источник: данные Росстата

Интерпретация результатов исследования

Анализ среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент в Подмосковье с 2014 по 2017 гг. показывает, что самым прибыльным для застройщиков был 2014 г., когда годовая доходность на первичном рынке составила в среднем 9%. Это произошло за счет 4 квартала, который был рекордным по продажам вследствие макроэкономического шока – обвала курса рубля вслед за обвалом цен на нефть. В этот период строительство большинства проектов могло осуществляться только за счет привлеченных средств граждан. В 2014 г. застройщиками было получено также рекордное количество разрешений на строительство 6,3 млн кв. м и введено 9,9 млн кв. м жилья. Поэтому во второй половине 2015 г. при заявленном объеме строительства и сокращении объема выручки на 20% многие девелоперы стали испытывать недостаток финансирования. Это выразилось в приостановлении и заморозке строительства по многим проектам на различных стадиях готовности. Так, по оценкам авторов, основная доля проблемных объектов приходится на проекты, получившие разрешения на строительство в 2013 и 2014 гг. (более 2 млн кв. м. жилья).

В 2016 г. объем поглощения на рынке снизился еще на 7% по сравнению с 2015 г. В 2017 г. объем продаж по ДДУ находится на уровне 2016 г.

Объем ввода жилья (многоквартирных домов) в Московской области в 2015 г. сократился на 22%, в 2016 – еще на 5% (6,1 млн кв.м). В 2017 г. объем ввода снова уменьшился на 6% – до 5,7 млн кв.м.

В 2015 и 2016 гг. среднерыночная доходность девелоперов на первичном рынке упала до минусовых значений -8% и -10% соответственно. Это произошло из-за больших объемов строительства и уменьшения выручки от продаж на первичном рынке. В 2017 г. ситуация улучшилась во многом благодаря сокращению объемов строительства в регионе и в 3 и 4 кварталах 2017 г. составила 1% и 14% соответственно.

Всего за 2017 г. объем поглощения квартир остался на уровне 2016 г. и составил 3,9 млн кв.м. Без изменений за последние 2 года осталась также и средневзвешенная цена продажи в области – 78 тыс. руб. за 1 кв.м.

Сильное влияние на рынок жилья оказывает введение новых поправок по ужесточению требований к застройщикам и необходимости привлечения ими дополнительных источников финансирования проектов[3]. Это приведет к значительному сокращению числа мелких и средних застройщиков в области. Уже сейчас число застройщиков, получивших разрешение на привлечение средств дольщиков для финансирования проектов, сократилось: чуть более половины всех полученных разрешений на строительство жилья в Московской области в 2017 г. получили ЗОСТ (заключение о соответствии застройщика требованиям) на заключение ДДУ.

Возможно, в скором времени рынок жилья Московской области будет перераспределен между крупными игроками, которые будут нести дополнительную нагрузку по достройке проблемных объектов и строительству социальной инфраструктуры.

Выводы

1.                 Методика оценки среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент, усовершенствованная благодаря наличию новых источников информации,  позволила рассчитать показатели доходности в Московской области в 2014-2017 гг. в поквартальной динамике. Полученные результаты хорошо объясняются ситуацией на рынке в рассмотренные периоды.

2.                 Доходность инвестиций в девелопмент жилой недвижимости после 2014 г. упала до отрицательных значений, но в 2017 г. росла и достигла в 4 квартале 2017 г. 14%.

3.                 Полученные данные в совокупности с усовершенствованной методикой исследования позволяют с высокой достоверностью прогнозировать потенциал развития региональных рынков первичного жилья в целях инвестиционного и государственного планирования жилищно-строительных программ.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1.                 Стерник Г.М., Стерник С.Г. Оценка среднерыночной доходности девелопмента при прогнозировании рынков жилья. Проблемы прогнозирования. 2017;(2):106-116.

2.                 G. M. Sternik and S. G. Sternik. Evaluation of the Mid-Market Return of Developments When Forecasting the Housing Market. - Studies on Russian Economic Development, Pleiades Publishing, Ltd, 2017, Vol. 28, No. 2, pp. 204–212.

3.                 Методологические рекомендации по наблюдению за уровнем и динамикой цен на рынке жилья, утвержденные приказом Росстата от 20 января 2009 г. № 7

4.                 Стерник Г.М., Стерник С.Г., Преминина М. В. Анализ методов определения затрат на девелопмент и направлений их совершенствования // Механизация строительства и ЖКХ;2011(2).

5.                 Вотолевский В.Л. Работа девелоперских компаний в условиях кризиса // Имущественные отношения в РФ. 2009. №8.

REFERENCES

1.                 G. M. Sternik and S. G. Sternik. Evaluation of the Mid-Market Return of Developments When Forecasting the Housing Market. - Studies on Russian Economic Development, Pleiades Publishing, Ltd, 2017, Vol. 28, No. 2, p. 204–212.

2.                 Sternik G.M., Sternik S.G., Preminina M. V. Analysis of existing methods of determining of the development costs and directions of their improvement // Mechanization of construction and housing and public utilities = Analiz metodov opredeleniya zatrat na development i napravlenii ikh sovershenstvovaniya // Mekhanizatsiya stroitel'stva i ZhKKh. 2011. № 2 (In Russ.).

3.                 Methodological recommendations for monitoring the level and dynamics of prices in the housing market, approved by the order of Rosstat on January 20, 2009 № 7

4.                 Sternik G.M., Sternik S.G. Assessment of average market profitability of development when forecasting the housing markets. – Forecasting problems = Otsenka srednerynochnoi dokhodnosti developmenta pri prognozirovanii rynkov zhil'ya. – Problemy prognozirovaniya, 2017, №2, p. 106-116 (In Russ.).

5.                 Votolevsky V. L. Work real estate companies in crisis // Property relations in the Russian Federation. 2009. No. 8.


ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Стерник Сергей Геннадьевич - профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления Финансового университета при Правительстве РФ

sgsternik@fa.ru

Мирончук Янина Сергеевна - ведущий аналитик Ассоциации застройщиков Московской области

mironch@mail.ru

Филатова Екатерина Михайловна - студентка 4 курса финансово-экономического факультета Финансового университета при Правительстве РФ

katri96@rambler.ru

ABOUT THE AUTHORS

Sternik Sergey Gennadyevich - professor of Department of corporate finance and corporate management of Financial University under the Government of the Russian Federation

sgsternik@fa.ru

Mironchuk Yanina Sergeyevna - the leading analyst of Association of builders of the Moscow region

mironch@mail.ru

Filatova Ekaterina Mikhaelovna - the student 4 courses of financial and economic faculty of Financial University under the Government of the Russian Federation

katri96@rambler.ru



1 Приказ Федеральной службы государственной статистики от 25 ноября 2016 года N 746 Об утверждении официальной статистической методологии определения инвестиций в основной капитал на федеральном уровне

2 Приказ Министерства экономического развития Российской Федерации от 30 августа 2017 года N 562 Об утверждении статистического инструментария для организации федерального статистического наблюдения за строительством, инвестициями в нефинансовые активы и жилищно-коммунальным хозяйством (с изменениями на 5 сентября 2017 года)

[3]Федеральный закон "Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации" от 30.12.2004 N 214-ФЗ

ВВЕДЕНИЕ

Настоящее исследование продолжает серию ранее опубликованных авторских квартальных и годовых научных исследований состояния и тенденций жилищного рынка городов России [19]. Основными источниками данных являются порталы Росстата, Росреестра, ЦБ РФ, ЕРЗ (Единый реестр застройщиков), аналитических центров и компаний-участников рынка, включая собственные данные ООО «Стерникс Консалтинг». В исследованную выборку настоящей работы входят 27 городов и один регион (Московская область, по которой приводятся усредненные по городам данные), в том числе 21 город, являющийся центром субъектов РФ, с совокупной численностью населения более 43 млн чел.

Для удобства чтения изложение разбито на 5 смысловых частей:

- методология исследования;

- макроэкономические и институциональные условия развития рынка недвижимости: состояние и перспективы;

- показатели и тенденции спроса, включая мониторинг ипотечного рынка; 

- строительство, ввод, предложение;

- ценовая ситуация и прогноз отраслевой доходности инвестиций на рынке городского жилья.

1.                  Методика исследования

1.1. Термины и определения, используемые в работе

Обработка и интерпретация данных в работе осуществляется в соответствии с положениями работы: Стерник Г.М., Стерник С.Г. Методология моделирования и прогнозирования жилищного рынка: монография. — Москва: РГ-Пресс, 2018. - 584 стр. [4], включая единообразное трактование и применение следующих понятий:

1.                  Объем спроса на недвижимость — средний в заданном периоде объем спроса соответствующей категории. Используется для расчета соотношения спрос/предложение.

2.                  Категории спроса на рынке жилой недвижимости: спрос-потребность, совокупный платежеспособный спрос, потенциальный платежеспособный спрос, предъявленный спрос, предъявленный спрос с перетеканием между смежными рынками (первичным и вторичным, арендным), удовлетворенный (реализованный) спрос.

Спрос-потребность — разность между желаемым (по европейским и мировым стандартам стиля жизни) и фактическим (объем жилищного фонда за исключением ветхого, аварийного и требующего капитального ремонта) уровнем средней обеспеченности качественным и комфортным жильем населения города.

Совокупный платежеспособный спрос — объем жилой недвижимости, которое население могло бы приобрести на рынке за счет своих накоплений.

Потенциальный спрос — объем жилой недвижимости, который покупатели предполагают приобрести на рынке в течение ближайших 3–5 лет за счет всех источников финансирования (собственные сбережения, кредиты, зачет имеющегося жилья, государственные сертификаты и т. д.).

Предъявленный спрос — объем жилой недвижимости, который покупатели предполагают приобрести на рынке в ближайшие полгода-год при текущем уровне цен за счет всех источников финансирования, с учетом изменения склонности населения к расходованию сбережений при изменении экономической ситуации в стране и регионе, степени недоверия к застройщикам, условий ипотечного кредитования, ожиданий изменения уровня цен.

Предъявленный спрос с перетеканием между смежными рынками — объем спроса, формирующийся на каждом из рынков в результате перетекания от рынка с дефицитом предложения к рынку с избыточным предложением.

Удовлетворенный (реализованный) спрос — предъявленный в текущем периоде спрос, удовлетворенный в форме сделки, направленной на приобретение жилой недвижимости (прав требования на строящийся объект). Приблизительно равен объему поглощения.

3.                  Текущий объем строительства жилья — объем строящегося в исследуемом периоде жилья (в количестве корпусов, помещений и площадей). Разделяется на объем строительства муниципального (социального) жилья и объем строительства коммерческой жилой недвижимости.

4.                  Объем незавершенного строительства — публикуется Росстатом по итогам года.

5.                  Суммарный объем строительства за период — объем незавершенного строительства за предшествующий год плюс суммарный объем нового (вновь начатого) строительства за прошедшие месяцы. Используется для расчета объема инвестиций в строительство и соотношений ввод/строительство и строительство/предложение.

6.                  Объем ввода жилья — суммарный за период объем завершенного строительства (сдачи объектов в эксплуатацию).

7.                  Суммарный объем предложения недвижимости — объем предложения на конец предшествующего периода плюс объем нового бесповторного предложения за прошедшие месяцы минус объем поглощения. Используется для расчета соотношения строительство/предложение.

8.                  Объем нового бесповторного предложения — объем вновь появившегося в заданном периоде предложения.

9.                  Средний за период объем предложения — среднее значение объема предложения за период по данным об объеме предложения на продажу или вакантного предложения в аренду в каждом месяце периода. Используется для расчета соотношения спрос/предложение.

10.              Объем поглощения недвижимости — суммарный за период объем продажи строящихся объектов/помещений (прав требования на объекты/помещения в соответствии с 214-ФЗ) на первичном рынке, купли-продажи (мены) на вторичном рынке, сдачи в аренду на рынке аренды, выраженный в количестве сделок и/или объеме площадей.

11.              Показатели ликвидности объектов недвижимости в различных сегментах рынка:

— на вторичном рынке купли-продажи/аренды отдельных зданий или помещений — средний период экспозиции, т. е. среднее по рынку время между первым выставлением объекта (помещения или дома) на рынок и уходом с рынка;

— на первичном рынке продажи/аренды помещений в строящихся зданиях — доля поглощенных помещений (площадей) от общего количества помещений (площадей) в объектах;

— на первичном и вторичном рынке аренды помещений в