Стерник Г.М., Краснопольская А.Н.

НЕГАРМОНИЧЕСКОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ ЦЕНОВОЙ ДИНАМИКИ
РЫНКА ЖИЛЬЯ МОСКВЫ

Рынок недвижимости – это сложная социально-экономическая система, обладающая свойствами самонастройки, саморегулирования, т.е. типичными свойствами кибернетической системы (Стерник Г.М. «Статистический подход к прогнозированию цен на жилье». Журнал РАН «Экономика и математические методы», том 34 вып.1, 1998, с. 85-90.)

Ровно 193 месяца, с июня 1990 по июнь 2006 года, мы проводим мониторинг московского рынка жилья. Накопленный динамический ряд среднемесячных удельных цен на квартиры (рис. 1) предоставляет возможность объективного анализа сущностного поведения рынка.

Рис. 1

На графике видно, что за 16 лет новейшей истории рынка динамика цен четко распадается на два этапа. Первый этап – с июня 1990 года по июнь 2000 года – занял 10 лет. Второй этап – до июня 2006 года – занял шесть лет. Эмпирические данные хорошо аппроксимируются полиномом 6 порядка (коэффициент детерминации R^2 = 0,97).

Первый этап начинался как переход «от нерынка к рынку», аналогичного переходу технической системы (автомобиль, самолет) от состояния покоя к состоянию движения с заданной скоростью или на заданной высоте. Он включил в себя стадию старта (с уровня 100 $/кв. м), разгона и взлета (к марту 1995 года – 1270 $/кв. м), колебательной стабилизации с снижением высоты до «заданной» внешними и внутренними факторами (к июню 1998 года – 980 $/кв. м) и закончился стадией кризиса (в нижней точке – июне 2000 года – 650 $/кв. м). Таким образом, за первые 10 лет рынок прошел один полный период одного цикла колебаний (от нижней до нижней точки).

Второй этап пока демонстрирует постоянный рост цен на рынке жилья (к июню 2006 года – более 4000 /кв. м), с некоторыми кратковременными изменениями темпов роста (вплоть до полной стабилизации).

Интересно отметить, что наибольшие месячные темпы прироста цен (в процентах) наблюдались в июле-сентябре 1992 года (20-27%), т.е. в начале процесса либерализации российской экономики. Заметные увеличения месячных приростов часто происходили в конце года (до 4-6%) – в этом отражается известный факт календарной (сезонной) колебательности рынка недвижимости и всей нашей экономики. Резкое увеличение темпов роста в начале 2006 года (8-10%) сегодня мы связываем с повышением платежеспособного спроса на рынке жилья Москвы во втором полугодии прошлого года и образованием дефицита предложения. Наибольший отрицательный прирост наблюдался в начале 1999 года (-8-9%), как реакция московского рынка жилья на финансовый кризис августа 1998 года.

В том, что за 16 лет на рынке отслеживается полтора периода колебаний (рост-снижение-рост), сомневаться не приходится. Но рассмотрим подробнее более короткий, второй этап развития рынка.

Из графиков рис. 1 и рис. 2 видно, что к концу 2001 года закончилась послекризисная восстановительная стадия развития московского рынка жилья – цены достигли докризисного уровня (около 1000 $/кв. м), и наметился переход рынка к стабилизации (кстати, в этом отношении мы обогнали другие рынки и отрасли экономики Москвы по крайней мере на полгода-год). Затем начался новый виток роста цен, и в середине 2004 года они достигли уровня 1940-1950 $/кв. м. Далее последовал 12-месячный период стагнации рынка на буме (с июня 2004 по июнь 2005 года), а затем начался бурный рост цен, продолжающийся и сегодня.

Рис. 2

Что представляет собой этот новый, второй этап развития рынка? Это опровержение теории циклов? Это невозможность нового снижения цен на московское жилье?

Для того, чтобы ответить на эти вопросы, вспомним, что рынок недвижимости, как сложная система, является подсистемой, элементом для систем более высокого уровня – экономики региона, страны, мировой экономики. Для экономики России период 1990-х годов – это период нестабильности, а с 2000-го года политическая и экономическая ситуация стабилизировалась, и начался период устойчивого развития. Следовательно, мы находимся в начале долговременного, медленно протекающего экономического цикла, в котором полупериод роста может занять 20-25 лет и более. Это утверждают не только Правительство РФ, но и многие видные экономисты. И даже Всемирный банк, который предсказывает высокие темпы роста экономики России до 2030 года. Форс-мажорные обстоятельства не исключены, однако вероятность их минимальна.

Поскольку поведение рынка недвижимости сегодня в значительной степени определяется внешними факторами – развитием общеэкономических условий, то можно утверждать, что основная закономерность, базовый тренд рынка на эти годы – устойчивое развитие и рост цен на жилье.

Тренд 1 («длинный» цикл)

В динамике цен действительно не происходило перехода в отрицательную полуплоскость графика, что вызывает иллюзию отсутствия цикличности на рынке. Поэтому общепринятый метод изучения динамических рядов цен ограничивает наше понимание тенденций рынка.

Мы предлагаем новый метод изучения динамики рынка, названный нами методом негармонического разложения ценового тренда.

Сущность предлагаемого метода сводится к переходу от изучения динамики исследуемой величины (собственно цен) к исследованию первой (приросты, или скорость роста), затем второй (скорость роста приростов, или ускорение роста цен) и т.д. производной – динамических рядов темпов прироста величин относительно аппроксимирующей функции предыдущего уровня.

Подберем аппроксимацию динамики цен, позволяющую выделить базовый тренд. На рис. 2 видно, что подходящей аппроксимацией является парабола второй степени

Это уравнение отражает начало периода «длинного» цикла колебаний на рынке недвижимости Москвы, ответственность за который несет совокупность макроэкономических показателей страны и города.

Однако, как всякая, даже самая удачная, аппроксимация, это уравнение не имеет прогностической способности. На рынке недвижимости действуют и другие, внутренние факторы, которые накладывают на базовый тренд другие, более быстро протекающие колебания. Например, связанные с строительно-инвестиционным циклом, с развитием инфраструктуры рынка строительства жилья, с потребительским поведением граждан и т.д.

Но эти циклы на рынке жилья Москвы реализовались не в колебаниях цен, а в колебаниях первой производной – темпов прироста цен. Для поиска этих циклов перейдем к следующему шагу.

Тренд 2 («средние» циклы).

Пересчитанные относительно базового тренда (1) темпы прироста цен (в абсолютных единицах) приведены на рис. 3.

Видны два цикла колебаний «рост-спад» с периодом около двух лет и амплитудой (+150) – (-280) $/кв. м/месяц, или +/-13 %/месяц, и начало нового полупериода роста (пока до уровня 700 $/кв. м/месяц, или до 20 %/месяц).

Рис. 3

Из полученного графика видно, что полупериод повышения темпов роста (с июля 2000 г. до декабря 2001 г.) занял 1,5 года, полупериод замедления темпов роста (до конца 2002 года) – еще около года. Амплитуда колебаний приростов составила (-98) – (+111) $/кв. м в месяц. Это был период послекризисного восстановления рынка.

Полупериод нового повышения темпов роста, связанный с началом событий вокруг Ирака и ростом мировых цен на нефть (до середины 2004 года), занял 1,5 года, темпы роста выросли до +(216) $/кв. м в месяц. Полупериод нового снижения темпов роста, связанный с известными политическими событиями в стране (противостоянием власти и бизнеса), приведшими к ускоренному вывозу капитала (до середины 2005 года), занял год. Прирост цен относительно базового тренда (1) упал до -374 $/кв. м в месяц.

Затем начался новый полупериод роста, который еще не закончился, а величина прироста относительно базового тренда превысила 797 $/кв. м в месяц.

Динамический ряд хорошо аппроксимируется параболой девятой степени

Наш анализ показал (Стерник Г.М., Луцков В.М., Краснопольская А.Н. и др. Рынок недвижимости Московского региона в 2005 г. Анализ и прогноз. – «МИЭЛЬ-Недвижимость», 2005. – 86 с.), что основная причина резкого увеличения темпов роста цен с лета 2005 года связана, с одной стороны, с повышением платежеспособного спроса на рынке (вызванного общим повышением совокупного спроса, а также бурным развитием ипотеки и других форм жилищного финансирования), а с другой – со снижением предложения (вызванного уменьшением объема строительства, которое, в свою очередь, отражает отдаленные последствия микрокризиса 2004 года на рынке строительства, усиленные дезорганизацией строительного процесса после вступления в силу в апреле 2005 года Федерального Закона № 214 «О долевом строительстве…»).

Легко заметить достаточно стабильную периодичность колебаний «среднего» тренда (2): полтора года рост и около года – снижение. При этом амплитуды колебаний приростов росли. Положительные максимумы принимали значения 111, 216, 794 $/кв. м в месяц (соотношение 1:1,9:3,7). Иными словами, абсолютные значения положительной полуамплитуды удваивалось. Отрицательные максимумы принимали значения 98, 374 $/кв. м в месяц, т.е. вторая полуамплитуда втрое больше первой и в 1,7 раза больше второй положительной полуамплитуды. Такие параметры колебаний можно принять в качестве ориентировочных при прогнозировании тенденций изменения темпов роста цен относительно базового тренда (параболы второй степени).

Тренд 3 («короткие» циклы).

Повторим процедуру и перейдем к динамике второй производной (ускорение темпов роста цен) относительно тренда (2).

Обнаруживаются (рис. 4) быстропротекающие колебания: полупериоды роста величины ускорения составляют от трех до семи месяцев, полуамплитуды от 23 до 127 $/кв. м в месяц за месяц. Полупериоды снижения занимают от шести до десяти месяцев, полуамплитуды от 12 до 126 $/кв. м в месяц за месяц. Для целей дальнейшего прогнозирования примем следующие параметры: полупериод роста – 6 месяцев, полуамплитуда – 70 $/кв. м в месяц за месяц, Полупериод снижения – 7 месяцев, полуамплитуда – (-40) $/кв. м в месяц за месяц.

Рис. 4

Возможные причины сверхкоротких циклов также нами исследованы (например, сезонные и календарные колебания, и/или колебания цен на энергоносители, и/или резкое повышение-понижение сальдо оттока частного капитала, и т.п.).

Таким образом, циклы на рынке недвижимости, как и на любых рынках, существуют, ибо они являются имманентным свойством рынка как сложной кибернетической социально-экономической системы. Эти циклы (периоды и амплитуды их протекания) представляют собой результат суперпозиции нескольких протекающих с разным темпом и иногда разнонаправленно циклов колебания темпов роста цен. На этапе устойчивого роста макросистемы – экономики региона, страны – исследование циклов необходимо проводить путем последовательного выделения «старших», медленно протекающих циклов, определения прироста цен относительно полученного базового тренда, затем трендов «младших», средне- и быстропротекающих циклов, и выявления причин (факторов), приведших рынок к данному состоянию.

Такой подход может быть использован при прогнозировании тенденций развития рынка недвижимости. Для этого необходимо последовательно, снизу вверх, дать прогноз изменения выявленных факторов, ориентировочно (по данным предыстории) оценить ожидаемую периодичность и амплитуду вызываемых ими колебаний соответствующего уровня разложения, а затем произвести суперпозицию прогнозных трендов путем их последовательного интегрирования.

Циклические колебания темпов роста цен с различной периодичностью и амплитудой, накладываясь на базовый тренд, приводят то к бурному повышению цен, то к стабилизации на короткий период. Что касается прогноза на ближайшие годы, то теоретически они могут привести к кратковременному снижению (коррекции) цен, но эта коррекция не будет существенной и не будет продолжительной (в пределах длинного полупериода устойчивого роста экономики России). Такой экспертный прогноз был нами дан в декабре 2005 года, и сейчас есть возможность проверить его расчетом.

Для получения количественного прогноза выполнена следующая последовательность операций (рис. 5):
- дан прогноз базового тренда циклов до конца 2007 года (рис. 2);
- на основании выявленной периодичности и амплитуды дан прогноз «средних» циклов (рис. 3);
- на основании выявленной периодичности и амплитуды дан прогноз «коротких» циклов (рис. 4);
- последовательной суперпозицией снизу-вверх получен интегральный прогноз (рис. 5) в двух вариантах: промежуточный (прогноз 1 - суперпозиция длинных и средних циклов) и окончательный (прогноз 2 – суперпозиция длинных, средних и коротких циклов).

Полученный результат подтверждает ранее сделанный экспертный прогноз-предсказание и уточняет его параметры: в ближайшие месяцы ожидается начало стагнации на рынке жилья Москвы, аналогичное концу 2004 – началу 2005 гг. Оно продлится по крайней мере до осени 2007 года и будет включать в себя коррекцию цен (относительно июня с. г.) в размере около 5%, пик которой придется на весну 2007 года (аналогичное коррекции в Петербурге весной 2005 года).

Рис. 5

Г.М.Стерник
научный руководитель Аналитического консалтингового центра "МИЭЛЬ-Недвижимость",
профессор кафедры "Экономика и управление городским строительством" РЭА им. Г.В.Плеханова

тел. +7(495)795-7158 mailto:sternik@miel.ru,
URL: www.miel.ru, www.realtymarket.org

Краснопольская А.Н.
аналитик

6.08.06.

Стерник Г.М., Краснопольская А.Н. НЕГАРМОНИЧЕСКОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ ЦЕНОВОЙ ДИНАМИКИ РЫНКА ЖИЛЬЯ МОСКВЫ

Стерник Г.М., Краснопольская А.Н.

НЕГАРМОНИЧЕСКОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ ЦЕНОВОЙ ДИНАМИКИ
РЫНКА ЖИЛЬЯ МОСКВЫ

Рынок недвижимости – это сложная социально-экономическая система, обладающая свойствами самонастройки, саморегулирования, т.е. типичными свойствами кибернетической системы (Стерник Г.М. «Статистический подход к прогнозированию цен на жилье». Журнал РАН «Экономика и математические методы», том 34 вып.1, 1998, с. 85-90.)

Ровно 193 месяца, с июня 1990 по июнь 2006 года, мы проводим мониторинг московского рынка жилья. Накопленный динамический ряд среднемесячных удельных цен на квартиры (рис. 1) предоставляет возможность объективного анализа сущностного поведения рынка.

Рис. 1

На графике видно, что за 16 лет новейшей истории рынка динамика цен четко распадается на два этапа. Первый этап – с июня 1990 года по июнь 2000 года – занял 10 лет. Второй этап – до июня 2006 года – занял шесть лет. Эмпирические данные хорошо аппроксимируются полиномом 6 порядка (коэффициент детерминации R^2 = 0,97).

Первый этап начинался как переход «от нерынка к рынку», аналогичного переходу технической системы (автомобиль, самолет) от состояния покоя к состоянию движения с заданной скоростью или на заданной высоте. Он включил в себя стадию старта (с уровня 100 $/кв. м), разгона и взлета (к марту 1995 года – 1270 $/кв. м), колебательной стабилизации с снижением высоты до «заданной» внешними и внутренними факторами (к июню 1998 года – 980 $/кв. м) и закончился стадией кризиса (в нижней точке – июне 2000 года – 650 $/кв. м). Таким образом, за первые 10 лет рынок прошел один полный период одного цикла колебаний (от нижней до нижней точки).

Второй этап пока демонстрирует постоянный рост цен на рынке жилья (к июню 2006 года – более 4000 /кв. м), с некоторыми кратковременными изменениями темпов роста (вплоть до полной стабилизации).

Интересно отметить, что наибольшие месячные темпы прироста цен (в процентах) наблюдались в июле-сентябре 1992 года (20-27%), т.е. в начале процесса либерализации российской экономики. Заметные увеличения месячных приростов часто происходили в конце года (до 4-6%) – в этом отражается известный факт календарной (сезонной) колебательности рынка недвижимости и всей нашей экономики. Резкое увеличение темпов роста в начале 2006 года (8-10%) сегодня мы связываем с повышением платежеспособного спроса на рынке жилья Москвы во втором полугодии прошлого года и образованием дефицита предложения. Наибольший отрицательный прирост наблюдался в начале 1999 года (-8-9%), как реакция московского рынка жилья на финансовый кризис августа 1998 года.

В том, что за 16 лет на рынке отслеживается полтора периода колебаний (рост-снижение-рост), сомневаться не приходится. Но рассмотрим подробнее более короткий, второй этап развития рынка.

Из графиков рис. 1 и рис. 2 видно, что к концу 2001 года закончилась послекризисная восстановительная стадия развития московского рынка жилья – цены достигли докризисного уровня (около 1000 $/кв. м), и наметился переход рынка к стабилизации (кстати, в этом отношении мы обогнали другие рынки и отрасли экономики Москвы по крайней мере на полгода-год). Затем начался новый виток роста цен, и в середине 2004 года они достигли уровня 1940-1950 $/кв. м. Далее последовал 12-месячный период стагнации рынка на буме (с июня 2004 по июнь 2005 года), а затем начался бурный рост цен, продолжающийся и сегодня.

Рис. 2

Что представляет собой этот новый, второй этап развития рынка? Это опровержение теории циклов? Это невозможность нового снижения цен на московское жилье?

Для того, чтобы ответить на эти вопросы, вспомним, что рынок недвижимости, как сложная система, является подсистемой, элементом для систем более высокого уровня – экономики региона, страны, мировой экономики. Для экономики России период 1990-х годов – это период нестабильности, а с 2000-го года политическая и экономическая ситуация стабилизировалась, и начался период устойчивого развития. Следовательно, мы находимся в начале долговременного, медленно протекающего экономического цикла, в котором полупериод роста может занять 20-25 лет и более. Это утверждают не только Правительство РФ, но и многие видные экономисты. И даже Всемирный банк, который предсказывает высокие темпы роста экономики России до 2030 года. Форс-мажорные обстоятельства не исключены, однако вероятность их минимальна.

Поскольку поведение рынка недвижимости сегодня в значительной степени определяется внешними факторами – развитием общеэкономических условий, то можно утверждать, что основная закономерность, базовый тренд рынка на эти годы – устойчивое развитие и рост цен на жилье.

Тренд 1 («длинный» цикл)

В динамике цен действительно не происходило перехода в отрицательную полуплоскость графика, что вызывает иллюзию отсутствия цикличности на рынке. Поэтому общепринятый метод изучения динамических рядов цен ограничивает наше понимание тенденций рынка.

Мы предлагаем новый метод изучения динамики рынка, названный нами методом негармонического разложения ценового тренда.

Сущность предлагаемого метода сводится к переходу от изучения динамики исследуемой величины (собственно цен) к исследованию первой (приросты, или скорость роста), затем второй (скорость роста приростов, или ускорение роста цен) и т.д. производной – динамических рядов темпов прироста величин относительно аппроксимирующей функции предыдущего уровня.

Подберем аппроксимацию динамики цен, позволяющую выделить базовый тренд. На рис. 2 видно, что подходящей аппроксимацией является парабола второй степени

Это уравнение отражает начало периода «длинного» цикла колебаний на рынке недвижимости Москвы, ответственность за который несет совокупность макроэкономических показателей страны и города.

Однако, как всякая, даже самая удачная, аппроксимация, это уравнение не имеет прогностической способности. На рынке недвижимости действуют и другие, внутренние факторы, которые накладывают на базовый тренд другие, более быстро протекающие колебания. Например, связанные с строительно-инвестиционным циклом, с развитием инфраструктуры рынка строительства жилья, с потребительским поведением граждан и т.д.

Но эти циклы на рынке жилья Москвы реализовались не в колебаниях цен, а в колебаниях первой производной – темпов прироста цен. Для поиска этих циклов перейдем к следующему шагу.

Тренд 2 («средние» циклы).

Пересчитанные относительно базового тренда (1) темпы прироста цен (в абсолютных единицах) приведены на рис. 3.

Видны два цикла колебаний «рост-спад» с периодом около двух лет и амплитудой (+150) – (-280) $/кв. м/месяц, или +/-13 %/месяц, и начало нового полупериода роста (пока до уровня 700 $/кв. м/месяц, или до 20 %/месяц).

Рис. 3

Из полученного графика видно, что полупериод повышения темпов роста (с июля 2000 г. до декабря 2001 г.) занял 1,5 года, полупериод замедления темпов роста (до конца 2002 года) – еще около года. Амплитуда колебаний приростов составила (-98) – (+111) $/кв. м в месяц. Это был период послекризисного восстановления рынка.

Полупериод нового повышения темпов роста, связанный с началом событий вокруг Ирака и ростом мировых цен на нефть (до середины 2004 года), занял 1,5 года, темпы роста выросли до +(216) $/кв. м в месяц. Полупериод нового снижения темпов роста, связанный с известными политическими событиями в стране (противостоянием власти и бизнеса), приведшими к ускоренному вывозу капитала (до середины 2005 года), занял год. Прирост цен относительно базового тренда (1) упал до -374 $/кв. м в месяц.

Затем начался новый полупериод роста, который еще не закончился, а величина прироста относительно базового тренда превысила 797 $/кв. м в месяц.

Динамический ряд хорошо аппроксимируется параболой девятой степени

Наш анализ показал (Стерник Г.М., Луцков В.М., Краснопольская А.Н. и др. Рынок недвижимости Московского региона в 2005 г. Анализ и прогноз. – «МИЭЛЬ-Недвижимость», 2005. – 86 с.), что основная причина резкого увеличения темпов роста цен с лета 2005 года связана, с одной стороны, с повышением платежеспособного спроса на рынке (вызванного общим повышением совокупного спроса, а также бурным развитием ипотеки и других форм жилищного финансирования), а с другой – со снижением предложения (вызванного уменьшением объема строительства, которое, в свою очередь, отражает отдаленные последствия микрокризиса 2004 года на рынке строительства, усиленные дезорганизацией строительного процесса после вступления в силу в апреле 2005 года Федерального Закона № 214 «О долевом строительстве…»).

Легко заметить достаточно стабильную периодичность колебаний «среднего» тренда (2): полтора года рост и около года – снижение. При этом амплитуды колебаний приростов росли. Положительные максимумы принимали значения 111, 216, 794 $/кв. м в месяц (соотношение 1:1,9:3,7). Иными словами, абсолютные значения положительной полуамплитуды удваивалось. Отрицательные максимумы принимали значения 98, 374 $/кв. м в месяц, т.е. вторая полуамплитуда втрое больше первой и в 1,7 раза больше второй положительной полуамплитуды. Такие параметры колебаний можно принять в качестве ориентировочных при прогнозировании тенденций изменения темпов роста цен относительно базового тренда (параболы второй степени).

Тренд 3 («короткие» циклы).

Повторим процедуру и перейдем к динамике второй производной (ускорение темпов роста цен) относительно тренда (2).

Обнаруживаются (рис. 4) быстропротекающие колебания: полупериоды роста величины ускорения составляют от трех до семи месяцев, полуамплитуды от 23 до 127 $/кв. м в месяц за месяц. Полупериоды снижения занимают от шести до десяти месяцев, полуамплитуды от 12 до 126 $/кв. м в месяц за месяц. Для целей дальнейшего прогнозирования примем следующие параметры: полупериод роста – 6 месяцев, полуамплитуда – 70 $/кв. м в месяц за месяц, Полупериод снижения – 7 месяцев, полуамплитуда – (-40) $/кв. м в месяц за месяц.

Рис. 4

Возможные причины сверхкоротких циклов также нами исследованы (например, сезонные и календарные колебания, и/или колебания цен на энергоносители, и/или резкое повышение-понижение сальдо оттока частного капитала, и т.п.).

Таким образом, циклы на рынке недвижимости, как и на любых рынках, существуют, ибо они являются имманентным свойством рынка как сложной кибернетической социально-экономической системы. Эти циклы (периоды и амплитуды их протекания) представляют собой результат суперпозиции нескольких протекающих с разным темпом и иногда разнонаправленно циклов колебания темпов роста цен. На этапе устойчивого роста макросистемы – экономики региона, страны – исследование циклов необходимо проводить путем последовательного выделения «старших», медленно протекающих циклов, определения прироста цен относительно полученного базового тренда, затем трендов «младших», средне- и быстропротекающих циклов, и выявления причин (факторов), приведших рынок к данному состоянию.

Такой подход может быть использован при прогнозировании тенденций развития рынка недвижимости. Для этого необходимо последовательно, снизу вверх, дать прогноз изменения выявленных факторов, ориентировочно (по данным предыстории) оценить ожидаемую периодичность и амплитуду вызываемых ими колебаний соответствующего уровня разложения, а затем произвести суперпозицию прогнозных трендов путем их последовательного интегрирования.

Циклические колебания темпов роста цен с различной периодичностью и амплитудой, накладываясь на базовый тренд, приводят то к бурному повышению цен, то к стабилизации на короткий период. Что касается прогноза на ближайшие годы, то теоретически они могут привести к кратковременному снижению (коррекции) цен, но эта коррекция не будет существенной и не будет продолжительной (в пределах длинного полупериода устойчивого роста экономики России). Такой экспертный прогноз был нами дан в декабре 2005 года, и сейчас есть возможность проверить его расчетом.

Для получения количественного прогноза выполнена следующая последовательность операций (рис. 5):
- дан прогноз базового тренда циклов до конца 2007 года (рис. 2);
- на основании выявленной периодичности и амплитуды дан прогноз «средних» циклов (рис. 3);
- на основании выявленной периодичности и амплитуды дан прогноз «коротких» циклов (рис. 4);
- последовательной суперпозицией снизу-вверх получен интегральный прогноз (рис. 5) в двух вариантах: промежуточный (прогноз 1 - суперпозиция длинных и средних циклов) и окончательный (прогноз 2 – суперпозиция длинных, средних и коротких циклов).

Полученный результат подтверждает ранее сделанный экспертный прогноз-предсказание и уточняет его параметры: в ближайшие месяцы ожидается начало стагнации на рынке жилья Москвы, аналогичное концу 2004 – началу 2005 гг. Оно продлится по крайней мере до осени 2007 года и будет включать в себя коррекцию цен (относительно июня с. г.) в размере около 5%, пик которой придется на весну 2007 года (аналогичное коррекции в Петербурге весной 2005 года).

Рис. 5

Г.М.Стерник
научный руководитель Аналитического консалтингового центра "МИЭЛЬ-Недвижимость",
профессор кафедры "Экономика и управление городским строительством" РЭА им. Г.В.Плеханова

тел. +7(495)795-7158 mailto:sternik@miel.ru,
URL: www.miel.ru, www.realtymarket.org

Краснопольская А.Н.
аналитик

6.08.06.

Стерник Г.М.

ЦИКЛЫ НА РЫНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ

Рынок недвижимости – это сложная социально-экономическая система, обладающая свойствами самонастройки, саморегулирования, т.е. типичными свойствами кибернетической системы (Стерник Г.М. «Статистический подход к прогнозированию цен на жилье». Журнал РАН «Экономика и математические методы», том 34 вып.1, 1998, с. 85-90).

Ровно 192 месяца, с июня 1990 по июнь 2006 года, мы проводим мониторинг московского рынка жилья. Накопленный динамический ряд среднемесячных удельных цен на квартиры (рис. 1) предоставляет возможность объективного анализа сущностного поведения рынка.

Рис. 1

На графике видно, что 16 лет новейшей истории рынка четко распадаются на два этапа. Первый этап – с июня 1990 года по июнь 2000 года – занял 10 лет. Второй этап – до июня 2006года – занял (пока!) шесть лет.

Первый этап начинался как переход «от нерынка к рынку», аналогичного переходу технической системы (автомобиль, самолет) от состояния покоя к состоянию движения с заданной скоростью или на заданной высоте. Он включил в себя стадию старта (с уровня 100 $/кв. м), разгона и взлета (к марту 1995 года – до 1270 /кв. м), колебательной стабилизации с снижением высоты до «заданной» внешними и внутренними факторами (к июню 1998 года – около1000 $/кв. м) и закончился стадией кризиса (в нижней точке – июне 2000 года – 740 $/кв. м).

Второй этап пока видится как этап устойчивого роста цен на рынке жилья (к июню 2006 года – более 3800 /кв. м).

Интересно отметить, что наибольшие месячные темпы прироста цен (в долларовом выражении) наблюдались (рис. 2) в июле-сентябре 1992 года (20-27%), осенью 1994 года (5-6%), в конце 2001, 2003, 2005 гг. (около 5%) и в начале 2006 года (8-10%). Наибольшие отрицательные приросты – в середине 1996 года (-5%), в 1996-1997 гг. (-3%), в начале 1999 года (-9%).

Рис. 2

В том, что за 16 лет на рынке отслеживается полтора цикла колебаний (рост-снижение-рост), сомневаться не приходится. Но рассмотрим подробнее более короткий, второй этап развития рынка.

Из графиков рис. 1 и рис. 3 видно, что к концу 2001 года закончилась послекризисная восстановительная стадия развития московского рынка жилья – цены достигли докризисного уровня (около 1000 $/кв. м), и наметился переход рынка к стабилизации (кстати, в этом отношении мы обогнали другие рынки и отрасли экономики Москвы по крайней мере на полгода-год). Затем начался новый виток роста цен, и в начале 2004 года они достигли уровня 2000 $. Далее последовал 12-месячный период стагнации рынка на буме (с июня 2004 по июнь 2005 года) и новый виток роста цен, продолжающийся и сегодня.

Рис. 3

Что представляет собой этот новый, второй этап развития рынка? Это опровержение теории циклов? Это невозможность нового снижения цен на московское жилье?

Для того, чтобы ответить на эти вопросы, вспомним, что рынок недвижимости, как сложная система, является подсистемой, элементом для систем более высокого уровня – экономики региона, страны, мировой экономики. Для экономики России период 1990-х годов – это период нестабильности, а с 2000-го года политическая и экономическая ситуация стабилизировалась, и начался период устойчивого развития. Следовательно, мы находимся в начале долговременного, медленно протекающего экономического цикла, в котором полупериод роста может занять 20-25 лет и более. Это утверждают не только Правительство РФ, но и многие видные экономисты. И даже Всемирный банк, который предсказывает высокие темпы роста экономики России до 2025 года. Форс-мажорные обстоятельства не исключены, однако вероятность их минимальна.

Поскольку поведение рынка недвижимости сегодня в значительной степени определяется внешними факторами – развитием общеэкономических условий, то можно утверждать, что основная закономерность, базовый тренд рынка на эти годы – устойчивое развитие и рост цен на жилье.

Подберем аппроксимацию динамики цен, позволяющую выделить базовый тренд. На рис. 3 видно, что подходящей аппроксимацией является парабола второго порядка

Тем не менее, на рынке недвижимости действуют и другие, внутренние факторы, которые накладывают на базовый тренд другие, более быстро протекающие колебания. Например связанные с строительно-инвестиционным циклом, с развитием инфраструктуры рынка строительства жилья, с потребительским поведением граждан и т.д.

Однако, эти циклы невозможно изучать общепринятым методом изучения динамических рядов цен. В динамике цен действительно не происходит перехода в отрицательную полуплоскость графика, что и вызывает иллюзию отсутствия цикличности на рынке. Для более детального изучения поведения системы «рынок» необходимо перейти к исследованию первой производной – динамических рядов темпов прироста цен.

Для этого пересчитаем темпы прироста цен относительно базового тренда (рис. 4).

Рис. 4

Из полученного графика видно, что темпы прироста цен в Москве на втором этапе развития рынка жилья относительно базового тренда имеют колебательный характер. Полупериод повышения темпов роста (с июля 2000 г. до декабря 2001 г.) занял полтора года и имел амплитуду (-9%) – (+11%). Период снижения и нового роста (до середины 2004 года) занял 2,5 года, темпы роста сначала понизились до (-3%) – (-5%), затем выросли до +(11-13%). Полупериод нового снижения темпов роста (до середины 2005 года) занял год, и месячный прирост цен упал до -13%. Затем начался новый полупериод роста, который еще не закончился, а величина месячного прироста относительно базового тренда превысила 20%.

Если аппроксимировать полученную динамику темпов роста цен (рис. 4) подходящим уравнением (например, параболой 6-го порядка), затем пересчитать приросты относительно нового уравнения, то обнаружатся новые быстропротекающие колебания, причины которых также нами исследованы (например, колебания цен на энергоносители, или резкое повышение-понижение сальдо оттока частного капитала, сезонные колебания, развитие-торможение ипотеки, политические решения законодательной и исполнительной власти различного уровня и т.п.).

Таким образом, циклические колебания темпов роста цен с различной периодичностью и амплитудой, накладываясь на базовый тренд, приводили то к бурному повышению цен, то к стабилизации на короткий период. Теоретически они могут привести к кратковременному снижению (коррекции) цен, но эта коррекция не будет существенной и не будет продолжительной (в пределах долгого полупериода устойчивого роста экономики России).

Вывод: циклы на рынке недвижимости, как и на любых рынках, существуют, ибо они являются имманентным свойством рынка как сложной кибернетической социально-экономической системы. Эти циклы (периоды и амплитуды их протекания) представляют собой результат суперпозиции нескольких протекающих с разным темпом и иногда разнонаправленно циклов колебания темпов роста цен. На этапе устойчивого роста макросистемы – экономики региона, страны – исследование циклов необходимо проводить путем последовательного выделения «старших», медленно протекающих циклов, определения прироста цен относительно полученного базового тренда и последующих трендов «младших», средне- и быстропротекающих циклов и выявления причин (факторов), приведших рынок к данному состоянию.

Г.М.Стерник
научный руководитель Аналитического консалтингового центра "МИЭЛЬ-Недвижимость",
профессор кафедры "Экономика и управление городским строительством" РЭА им. Г.В.Плеханова

тел. +7(095)795-7158 mailto:sternik@miel.ru,
URL: www.miel.ru, www.realtymarket.org
20.06.06.

Стерник Г.М. Циклы на рынке недвижимости

Стерник Г.М.

ЦИКЛЫ НА РЫНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ

Рынок недвижимости – это сложная социально-экономическая система, обладающая свойствами самонастройки, саморегулирования, т.е. типичными свойствами кибернетической системы (Стерник Г.М. «Статистический подход к прогнозированию цен на жилье». Журнал РАН «Экономика и математические методы», том 34 вып.1, 1998, с. 85-90).

Ровно 192 месяца, с июня 1990 по июнь 2006 года, мы проводим мониторинг московского рынка жилья. Накопленный динамический ряд среднемесячных удельных цен на квартиры (рис. 1) предоставляет возможность объективного анализа сущностного поведения рынка.

Рис. 1

На графике видно, что 16 лет новейшей истории рынка четко распадаются на два этапа. Первый этап – с июня 1990 года по июнь 2000 года – занял 10 лет. Второй этап – до июня 2006года – занял (пока!) шесть лет.

Первый этап начинался как переход «от нерынка к рынку», аналогичного переходу технической системы (автомобиль, самолет) от состояния покоя к состоянию движения с заданной скоростью или на заданной высоте. Он включил в себя стадию старта (с уровня 100 $/кв. м), разгона и взлета (к марту 1995 года – до 1270 /кв. м), колебательной стабилизации с снижением высоты до «заданной» внешними и внутренними факторами (к июню 1998 года – около1000 $/кв. м) и закончился стадией кризиса (в нижней точке – июне 2000 года – 740 $/кв. м).

Второй этап пока видится как этап устойчивого роста цен на рынке жилья (к июню 2006 года – более 3800 /кв. м).

Интересно отметить, что наибольшие месячные темпы прироста цен (в долларовом выражении) наблюдались (рис. 2) в июле-сентябре 1992 года (20-27%), осенью 1994 года (5-6%), в конце 2001, 2003, 2005 гг. (около 5%) и в начале 2006 года (8-10%). Наибольшие отрицательные приросты – в середине 1996 года (-5%), в 1996-1997 гг. (-3%), в начале 1999 года (-9%).

Рис. 2

В том, что за 16 лет на рынке отслеживается полтора цикла колебаний (рост-снижение-рост), сомневаться не приходится. Но рассмотрим подробнее более короткий, второй этап развития рынка.

Из графиков рис. 1 и рис. 3 видно, что к концу 2001 года закончилась послекризисная восстановительная стадия развития московского рынка жилья – цены достигли докризисного уровня (около 1000 $/кв. м), и наметился переход рынка к стабилизации (кстати, в этом отношении мы обогнали другие рынки и отрасли экономики Москвы по крайней мере на полгода-год). Затем начался новый виток роста цен, и в начале 2004 года они достигли уровня 2000 $. Далее последовал 12-месячный период стагнации рынка на буме (с июня 2004 по июнь 2005 года) и новый виток роста цен, продолжающийся и сегодня.

Рис. 3

Что представляет собой этот новый, второй этап развития рынка? Это опровержение теории циклов? Это невозможность нового снижения цен на московское жилье?

Для того, чтобы ответить на эти вопросы, вспомним, что рынок недвижимости, как сложная система, является подсистемой, элементом для систем более высокого уровня – экономики региона, страны, мировой экономики. Для экономики России период 1990-х годов – это период нестабильности, а с 2000-го года политическая и экономическая ситуация стабилизировалась, и начался период устойчивого развития. Следовательно, мы находимся в начале долговременного, медленно протекающего экономического цикла, в котором полупериод роста может занять 20-25 лет и более. Это утверждают не только Правительство РФ, но и многие видные экономисты. И даже Всемирный банк, который предсказывает высокие темпы роста экономики России до 2025 года. Форс-мажорные обстоятельства не исключены, однако вероятность их минимальна.

Поскольку поведение рынка недвижимости сегодня в значительной степени определяется внешними факторами – развитием общеэкономических условий, то можно утверждать, что основная закономерность, базовый тренд рынка на эти годы – устойчивое развитие и рост цен на жилье.

Подберем аппроксимацию динамики цен, позволяющую выделить базовый тренд. На рис. 3 видно, что подходящей аппроксимацией является парабола второго порядка

Тем не менее, на рынке недвижимости действуют и другие, внутренние факторы, которые накладывают на базовый тренд другие, более быстро протекающие колебания. Например связанные с строительно-инвестиционным циклом, с развитием инфраструктуры рынка строительства жилья, с потребительским поведением граждан и т.д.

Однако, эти циклы невозможно изучать общепринятым методом изучения динамических рядов цен. В динамике цен действительно не происходит перехода в отрицательную полуплоскость графика, что и вызывает иллюзию отсутствия цикличности на рынке. Для более детального изучения поведения системы «рынок» необходимо перейти к исследованию первой производной – динамических рядов темпов прироста цен.

Для этого пересчитаем темпы прироста цен относительно базового тренда (рис. 4).

Рис. 4

Из полученного графика видно, что темпы прироста цен в Москве на втором этапе развития рынка жилья относительно базового тренда имеют колебательный характер. Полупериод повышения темпов роста (с июля 2000 г. до декабря 2001 г.) занял полтора года и имел амплитуду (-9%) – (+11%). Период снижения и нового роста (до середины 2004 года) занял 2,5 года, темпы роста сначала понизились до (-3%) – (-5%), затем выросли до +(11-13%). Полупериод нового снижения темпов роста (до середины 2005 года) занял год, и месячный прирост цен упал до -13%. Затем начался новый полупериод роста, который еще не закончился, а величина месячного прироста относительно базового тренда превысила 20%.

Если аппроксимировать полученную динамику темпов роста цен (рис. 4) подходящим уравнением (например, параболой 6-го порядка), затем пересчитать приросты относительно нового уравнения, то обнаружатся новые быстропротекающие колебания, причины которых также нами исследованы (например, колебания цен на энергоносители, или резкое повышение-понижение сальдо оттока частного капитала, сезонные колебания, развитие-торможение ипотеки, политические решения законодательной и исполнительной власти различного уровня и т.п.).

Таким образом, циклические колебания темпов роста цен с различной периодичностью и амплитудой, накладываясь на базовый тренд, приводили то к бурному повышению цен, то к стабилизации на короткий период. Теоретически они могут привести к кратковременному снижению (коррекции) цен, но эта коррекция не будет существенной и не будет продолжительной (в пределах долгого полупериода устойчивого роста экономики России).

Вывод: циклы на рынке недвижимости, как и на любых рынках, существуют, ибо они являются имманентным свойством рынка как сложной кибернетической социально-экономической системы. Эти циклы (периоды и амплитуды их протекания) представляют собой результат суперпозиции нескольких протекающих с разным темпом и иногда разнонаправленно циклов колебания темпов роста цен. На этапе устойчивого роста макросистемы – экономики региона, страны – исследование циклов необходимо проводить путем последовательного выделения «старших», медленно протекающих циклов, определения прироста цен относительно полученного базового тренда и последующих трендов «младших», средне- и быстропротекающих циклов и выявления причин (факторов), приведших рынок к данному состоянию.

Г.М.Стерник
научный руководитель Аналитического консалтингового центра "МИЭЛЬ-Недвижимость",
профессор кафедры "Экономика и управление городским строительством" РЭА им. Г.В.Плеханова

тел. +7(095)795-7158 mailto:sternik@miel.ru,
URL: www.miel.ru, www.realtymarket.org
20.06.06.

Стерник Г.М., Мирончук Я.С., Краснопольская А.Н., СИСТЕМА ИНДЕКСОВ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ

Стерник Г.М.,
Российская Гильдия риэлторов, главный аналитик, Агентство экспертизы инвестиционных проектов, зам. гендиректора

ЧТО ЕСТЬ ЭЛИТА?
Принципы формирования базы данных о лучших домах Москвы[1]

В настоящее время анализом рынка элитного жилья в Москве занимаются специалисты-консультанты нескольких фирм иностранного происхождения, специализирующихся на продаже жилья в основном для иностранных клиентов. Ведущими на этом рынке являются Kalinka-Realty, Noble Gibbons, Baut-L, Penny Lane Realty и др. Ими выработаны определенные критерии элитности жилья, разработана классификация этого товара на рынке. На их мнение ссылаются журналисты в многочисленных публикациях по данной проблеме.

Вместе с тем, однозначных взглядов и критериев до сих пор не сформировано, и между специалистами существуют разногласия по этим вопросам.

По мнению специалистов компании «Баут-Л», современный рынок высококачественного жилья в Москве начал формироваться в 1993 году вместе со строительством качественно новых домов на улице Вересаева, в Весковском переулке и на улице Татарской. Многие эксперты считает, что первые многоэтажные элитные дома появились в Москве всего 4 года назад (в 1999 году). Другие относят к элитным ряд объектов ввода 1997-98 гг. и ранее.

Сегодня существует достаточно установившееся определение жилья высших категорий качества, известны функциональные качества и технические характеристики, которым оно должно соответствовать. Однако, применяемые классификации жилья, их деление на группы по качеству все еще разнообразны: элитное жилье делят на две категории (АА и А), три категории (А, А- и В), четыре категории (А, В, С и Д), и критерии выделения категорий не совпадают.

В первую очередь это относится к ценовому диапазону жилья. Так, нижний предел стоимости апартаментов класса АА («де люкс») «Ноубл Гиббенс» ограничивает $4 тысячами за 1 кв. метр, а «Баут-Л» и «Калинка-Риэлти» допускают в эту категорию и жилье стоимостью от $3 тысяч/кв. м и выше. Просто к элитному (класс А) большинство экспертов относят жилье с удельной стоимостью квартир от $2 тысяч, некоторые - от $1,5 тысяч и менее.

Следующим параметром элитного жилья, по которому мнения специалистов расходятся, является количество квартир в доме. «Нобл Гиббонс» считает, что эволюция апартаментов класса «люкс» развивается в сторону клубного жилья, и количество квартир в таком доме не может быть больше 40. «Калинка-Риэлти» ограничивает количество квартир до 30. «Баут-Л» не считает количество квартир показателем соответствующего уровня здания, полагая основополагающим критерием принадлежности жилья к категории «люкс» соотношение жилой площади (50/50). «Декра-Люкс» говорит о 80 квартирах в доме как ограничении на элитность.

На наш взгляд, эти требования не только противоречивы, но и весьма субъективны: одному по вкусу клубный дом, другому - дом-город с просторной территорией, развитой инфраструктурой, круговоротом людей.

Наконец, существуют утверждения о том, что элитными можно считать только дома, расположенные в самых престижных районах Москвы. Многие эксперты считают обязательным для элитного дома расположение в пределах так называемой «Золотой мили». К ним кто-то относит зону внутри Садового кольца от Тверской улицы до Пречистенской набережной. По мнению «Баут-Л», никакие другие районы центра Москвы не могут являться местами нахождения жилья класса «люкс». В то же время другие эксперты включают в список элитных зон также Фрунзенскую набережную и улицу Косыгина в районе Воробьевых гор, третьи - считают недостаточно элитными даже Патриаршие пруды.

Есть специалисты относят к этой зоне Замоскворечье в той его части, где оно примыкает к Третьяковке, но категорически исключают районы за Садовым кольцом. «Вот и все. В других местах нынешней Москвы элитных домов быть не может (единственное исключение, признаваемое всеми - "Агаларов-хаус", расположенный на углу Большой Грузинской и Климашкина в районе Пресни)»2.

На наш взгляд, никакие четкие ограничения местоположения дома не могут явиться основание для исключения его из состава элитных. Местоположение - важный фактор качества проживания и цены жилья, но одним покупателям по вкусу Арбат и Остоженка, другим - зеленые просторы Свиблово. И как исключать из элитных «Корону» на пр. Вернадского или «Green Hous» на ул. Гришина?

Даже по наиболее определенным критериям качества дома, его инфраструктуры и сервиса между специалистами существуют разногласия. Разработанные критерии относятся (в соответствии с взглядами специалистов на размеры и местоположение домов, признаваемых элитными) к клубным домам Арбата-Хамовников. И если критерии качества мы в основном заимствовали (хотя и уточнили) из названных выше классификаций, то вопросы инфраструктуры рассмотрели отдельно.

Требования к инфраструктуре дома, на наш взгляд, существенно меняются от его размера, а также от социально-профессионального состава будущих жильцов. К примеру, один из лучших домов Москвы Агаларов-хаус (Грузинская/Климашкина ул., 19/1-3, в нем 34 квартиры) заселен по большей части людьми публичных профессий - звездами телевидения, искусства, шоу-бизнеса. Отсюда и развитая общественная зона дома. Здесь большое патио с бассейном, созданы все возможности для общения.

Но в 6-12-квартирном клубном доме инфраструктура может быть минимальной. Она компенсируется развитой инфраструктурой района.

В то же время, на наш взгляд, дом-город немыслим без полной и развитой инфраструктуры и сервиса высшего класса.

Отсутствие определенности в критериях элитности жилья затрудняет выработку практических рекомендаций инвестору-застройщику, желающему оперировать на этом рынке.

На наш взгляд, причиной неопределенности является то, что все подобные публикации опираются на экспертные мнения, без проведения статистического исследования объектов, предлагаемых на рынке.

Поэтому на первом этапе исследования элитных домов, квартиры в которых продаются на первичном рынке, мы сочли необходимым сформировать как можно более широкую базу объектов, «претендующих» на звание элитного, с целью последующего анализа, уточнения критериев и классификации на базе всей статистической совокупности объектов, реально предлагаемых на рынке, и окончательного отбора объектов, признанных элитными.

На этом этапе мы отобрали дома с привычным критерием «элитности» - от $2 тыс./кв. м. Таких домов оказалось в нашей базе 72 (что превысило наши ожидания), и все они расположены в Центре. Но по мере сбора данных о характеристиках качества домов, мы поняли, что многие объекты, расположенные вне Центра, могут быть отнесены по этим характеристикам к категории элитных. Было принято решение расширить границы исследования и включить в него объекты, которые по своим конструктивно-техническим характеристикам, инфраструктуре и сервису могут претендовать на звание элитных, хотя (вследствие удаленного от Центра местоположения) находятся в другом ценовом диапазоне (от 1 тыс. $/кв. м).

В конце концов мы сформировали базу данных исходя из следующих принципов.

1. Понятие элитности жилья существенно зависит от места (страны, города). В Нью-Йорке, Лос-Анжелесе, Париже, Москве, Петербурге, Самаре элитными и неэлитными назовут совершенно разные по устройству и оборудованию, архитектуре и отделке, размерам и местоположению дома и квартиры. Поэтому нельзя ограничивать категорию элитного жилья в Москве на основании того, что иностранные клиенты у себя не считают подобное жилье элитным, а исходить из существующих именно в Москве запросов и критериев потребителей.

2. Понятие элитности жилья существенно меняется во времени. Еще 20 лет назад в Москве элитными называли сталинские высотки, 10 - т.н. «цековские» дома, 5 - дома индивидуального проекта с просторными квартирами и подземными гаражами, или мансардные либо двухуровневые квартиры в кирпичном довоенном доме после реконструкции. Завтра возникнут новые потребности и критерии, и сегодняшние дома класса АА окажутся не соответствующими понятию элитных. Поэтому необходимо фиксировать критерии элитности для текущего периода времени.

3. Ценовой диапазон элитного жилья также меняется во времени в силу рыночных условий. То, что перед кризисом в Москве продавалось по $7-10 тыс./кв. м, после кризиса стало предлагаться по $3-4 тыс., но уже в 2001 г. - по $5-7 тыс. Аналогично жилье ценового диапазона $2-3 тыс. опустилось в 1999 г. до $1,2-1,5 тыс., в 2001 г. - поднялось до $2-2,5 тыс. Следовательно, ценовой диапазон жилья, включаемого в базу данных для исследования, необходимо расширить в сторону меньших значений ($1-2 тыс.) при наличии других признаков элитности.

4. Размеры дома, число квартир в нем («клубность») как критерий элитности расплывчаты и субъективны. Наряду с понятием клубного дома (которое требуется формализовать), необходимо рассматривать в качестве элитного жилья и дом-город, если по другим критериям он соответствует элитности.

5. Насыщенность инфраструктурой как критерий элитности не работает без учета размера дома: в клубном доме и доме-городе необходима разная степень развитости инфраструктуры и сервиса.

6. Понятие престижности местоположения неоднозначно и переменчиво. Кроме Центра, престижными в Москве считаются то район Рублевского шоссе, то Крылатское, то Юго-Запад. Загазованность и транспортная непроходимость Центра заставляют многих сомневаться в удобстве и целесообразности проживания вблизи Бульварного кольца. Следовательно, в базу данных для исследования необходимо включать дома в любых районах Москвы, если по другим своим качествам они могут претендовать на звание элитного.

Исходя из изложенного, нами была собрана информация о более чем 200 адресах в Москве, где построены в 1998-2001 гг., строятся или намечаются к строительству со сроками ввода в 2002-2003 гг. жилые дома (включая отдельные корпуса, а также несколько корпусов по одному строительному адресу) с удельной ценой предложения квартир на первичном рынке от $1 тыс. за кв. м и выше (по состоянию цен предложения на конец 2001 года). После сбора данных о характеристиках этих объектов из рекламы и публикаций в СМИ, Интернете, на нескольких выставках, полевого обследования, бесед с застройщиками и продавцами была произведена предварительная очистка от явно неэлитных объектов, от объектов, строительство которых реально не начато, от объектов, квартиры в которых предлагаются только на вторичном рынке, а также от объектов, данные о которых противоречивы и недостаточны.

В результате была сформирована база данных о лучшей сотне домов Москвы («Топ-100»), квартиры в которых предлагаются на первичном рынке. Она включает 92 адреса (объекта), 6548 квартир общей площадью 1,02 млн кв. м.

Из них в ЦАО 72 адреса, 2133 квартиры, 364,7 тыс. кв. м,

в ЗАО 11 адресов, 2330 квартир, 348,1 тыс. кв. м,

в СЗАО 8 адресов, 1285 квартир, 177,6 тыс. кв. м,

в САО 1 адрес, 800 квартир, 130 тыс. кв. м.

В том числе введенных в строй (планируемых к вводу)

в 1998 г. 11 объектов, 591 квартира, 102,4 тыс. кв. м,

в 1999 г. 18 объектов, 643 квартиры, 116,1 тыс. кв. м,

в 2000 г. 20 объектов, 1390 квартир, 252,7 тыс. кв. м,

в 2001 г. 23 объекта, 1151 квартира, 175,5 тыс. кв. м,

в 2002 г. 19 объектов, 1973 квартир, 243,6 тыс. кв. м,

в 2003 г. 1 объект, 800 квартир, 130 тыс. кв. м.

По ценовым диапазонам в базу данных включены объекты со средней ценой 1 кв. м:

$1-2 тыс. - 12,5%,

$2-4 тыс. - 71,6%,

$4-8 тыс. - 15,9%.

При этом в 92 процентах объектов имеются квартиры, удельная цена которых превышает $2 тыс., и в 2,7% она достигает $10 тыс.

Классификация объектов по размеру

Размер отобранных объектов (включающих от 1 до 7 разноэтажных зданий (корпусов), в том числе до 13 разноэтажных секций) можно охарактеризовать такими параметрами, как число квартир, этажность, общая площадь жилых помещений объекта. В исследуемой выборке представлены объекты:

- с числом квартир - от 6 до 800 (односемейные дома не рассматривались),

- с этажностью - от 3 до 44 этажей,

- с общей площадью жилых помещений в объекте - от 900 до 130000 кв. м.

В качестве основного классификационного признака нами было выбрано число квартир.

Анализ распределения объектов по числу квартир показывает, что наибольшее число объектов расположено в сегменте малых размеров: половина объектов имеет от 6 до 28 квартир, вторая половина - от 28 до 800 квартир (медиана распределения равна 28). Наиболее вероятное значение числа квартир (мода распределения) - 12. Распределение полимодально: на графике хорошо просматриваются группы объектов с достаточно узкими диапазонами числа квартир и других характеристик (числа этажей, общей площади жилых помещений объекта). Статистика позволяет выделить следующие группы:

- Р1 - “клубный дом” (6-21 квартира, 3-9 этажей, 900-6300 кв. м),

- Р2 - малоквартирный дом (24-34 квартиры, 6-14 этажей, 3300-6750 кв. м),

- Р3 - среднеквартирный дом (38-69 квартир, 6-15 этажей, 5980-14300 кв. м),

- Р4 - многоквартирный дом (77-136 квартир, 9-29 этажей, 10000-30000 кв. м),

- Р5 - «высотный дом» (149-160 квартир, 30-35 этажей, 20000-24200 кв. м),

- Р6 - «дом-город» (470-800 квартир, 21-44 этажа, 63500-130000 кв. м).

Понятно, что в малоразмерных домах площадей и квартир соответственно меньше, чем в домах крупного размера. Следствием такой «ассиметрии размеров» является то, что распределение числа квартир и общей площади жилья по группам смещены в сторону многоквартирных домов: наибольшее число квартир (46,2%) и площадей (42,6%) в группе Р6, затем следует группа Р4 (25,0 и 26,5% соответственно), в остальных группах эти показатели составляют от 4 до 10%.

СЕГМЕНТАЦИЯ РЫНКА ПО РАЗМЕРУ ОБЪЕКТОВ

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА КВАРТИР И СУММАРНОЙ ПЛОЩАДИ ЖИЛЬЯ МЕЖДУ ГРУППАМИ ОБЪЕКТОВ ПО РАЗМЕРУ

Местоположение объектов в Москве

Исследуемые объекты расположены в следующих административных округах и районах Москвы:

- в ЦАО - Арбат, Басманный, Замоскворечье, Мещанский, Пресненский, Тверской, Хамовники, Якиманка;

- в ЗАО - Дорогомилово, Крылатское, Можайский, Раменки, Тропарево-Никулино, Фили-Давыдково;

- в СЗАО - Строгино, Щукино;

- в САО - Сокол.

Как видно на плане, большинство районов относится к ЦАО, и при этом в ЦАО и вне его они расположены западнее оси север-юг, проходящей через центр Москвы (традиционно более предпочтительная для проживания территория).

Среди районов ЦАО эксперты выделяют как самые престижные часть Арбата, Хамовников, Пресненского, которые образуют т.н. «золотую милю» Москвы.

Экологи ввели понятие «экологический резерв застройки территории» и разделили Москву на три зоны:

- зона экологически неблагополучная - отсутствие резерва, когда любое новое строительство вызовет недопустимую нагрузку на экологическую обстановку

- зона экологически напряженная - имеется некоторый резерв для нового строительства

- зона экологически благополучная - только здесь еще возможно жилищное строительство.

Данные об экологических условиях на территории Москвы показывают, что наиболее неблагополучная обстановка приходится как раз на ЦАО, а также на участки вблизи основных транспортных артерий, включая проспекты и шоссе, Садовое кольцо (СК), Третье кольцо (ТК), Московскую кольцевую автомобильную дорогу (МКАД). Относительно благополучная обстановка - в отдельных районах СЗАО (Строгино, западное Щукино) и ЗАО (Фили-Давыдково, Тропарево-Никулино, Крылатское).

Однако, решение о месте строительства элитного дома принимается застройщиком и властями без учета экологической ситуации. Все рвутся в Центр, поскольку центральность местоположения автоматически обеспечивает повышенные цены продажи жилья и доходность строительства. В результате наибольшее количество исследуемых объектов приходится на Центр.

Но многие покупатели элитного жилья не стремятся в арбатские и хамовнические переулки, а предпочитают другие районы Москвы, хотя и не столь близкие к Центру, но имеющие свои неоспоримые достоинства - «купеческое» Замоскворечье и Якиманку, респектабельные Фрунзенскую набережную и Мосфильмовскую улицу, водно-зеленые просторы Щукино-Строгино, водно-спортивное Крылатское и т.д.

Другими словами, престижность, предпочтительность мест проживания среди потенциальных покупателей элитного жилья определяется множеством факторов, и это требует комплексного изучения районов и микрорайонов (зон) размещения исследуемых объектов.

Результаты исследования рейтинга районов и топонимических зон

Привлекательность района проживания в глазах покупателей элитного жилья определяется целым рядом объективных и субъективных факторов: близостью к историческому центру Москвы, престижностью, наличием реки, озера, других природных зон, экологической обстановкой, характером окружающей застройки и социального окружения («возрастом элитности»), видом из окон на Москва-реку, на Кремль, на церковные купола, тенистые скверы или старинные особняки, наличием культурной, образовательной, социальной инфраструктуры, транспортной доступностью по отношению к административному Центру и периферийным и загородными объектам, и в то же время - изолированностью от шумных магистралей, и др. Они трудно поддаются формализации, изменчивы во времени, разнятся для различных социальны групп, а некоторые вообще не формализуются.

Мы провели экспертный опрос специалистов - аналитиков и риэлторов, коренных москвичей и недавних иммигрантов - жителей высококачественных домов (общее число экспертов - 18 человек). Не претендуя на полноту и высокую достоверность, тем не менее мы получили устойчивые оценки рейтинга районов и выделенных зон Москвы, где расположены исследуемые 100 лучших домов Москвы (Топ-100).

Экспертам было предложено дать оценку в баллах каждому критерию для всех оцениваемых зон. В результате обработки экспертных форм рассчитан средний балл для каждой зоны, где расположены исследуемые объекты, и получены рейтинги зон.

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ИССЛЕДУЕМЫХ ОБЪЕКТОВ

Связь размера с местоположением

В соответствии с Концепцией городской политики в области недвижимости (Распоряжение Мэра от 14 апреля 1995 г. N 188-РМ), вопросы, связанные с разрешенным использованием земельных участков для строительства, с установлением архитектурно - объемных, функциональных и инженерных ограничений при застройке, решаются в рамках единых городских градостроительных правил и утвержденной градостроительной документации на отдельные фрагменты территории Москвы (Генеральный план, проекты планировки и застройки, схемы зонирования и др.). Особое внимание при этом уделяется т.н. заповедным территориям, в которые входит практически вся территория внутри Садового кольца (Постановление правительства Москвы «Об утверждении зон охраны центральной части г. Москвы (в пределах Садового кольца)» от 16 декабря 1997 года N 881-ПП).

При практическом применении данных градостроительных требований оказывается, что в историческом центре Москвы (в первую очередь в Замоскворечье, а также в прилегающих к Бульварному кольцу переулках Арбата и Хамовников) этажность вновь строящихся домов не должна выделять их из окружающей застройки, не должна перекрывать вид из окон имеющихся домов на памятники истории и архитектуры, и поэтому не может быть более 5-6, редко 9 этажей. В остальных районах ЦАО (вблизи Садового кольца и вне его), в соответствии со сложившейся окружающей застройкой, она ограничена 12-14 этажами, и лишь на отдельных участках может быть получено разрешение на возведение дома в 17-18 этажей. Что касается реконструируемых домов дореволюционной застройки, то они обычно имеют 3-6 этажей, а с надстроенным мансардным этажом - 4-7.

В других районах Москвы таких ограничений нет. Вот почему малоэтажные дома сосредоточены в основном в историческом центре, среднеэтажные - в других районах ЦАО, многоэтажные - вне ЦАО.

Территориальная дифференциация объектов по размеру, исходно обусловленная объективными предпосылками, служит застройщикам исторического центра Москвы и занимающимся продажей этих объектов риэлтерам основанием для развертывания агрессивной рекламной компании, объявляющей только эти районы достойными элитного жилья, а малоквартирные (клубные) дома - единственно возможным элитным жильем. Все объекты вне этих районов, и все многоквартирные объекты, независимо от качества отделки, инфраструктуры и сервиса, а также достоинств местоположения, объявляются заведомо неэлитными. Мы исходим из других предпосылок: элитным может быть дом любого размера и в любом районе, если он обладает совокупностью потребительских свойств, удовлетворяющих самого взыскательного и обеспеченного покупателя.

Статистика распределения 100 лучших домов-новостроек по этажности в зависимости от их расположения (Москва, ЦАО, вне ЦАО) приведена на рисунке.

Критерии качества объектов Топ-100

На основе изучения характеристик выделенной совокупности построенных или строящихся объектов, мы разделили объекты по качеству (без учета местоположения, размера, цены) на 4 класса:

- класс А1 - высший элитный класс;

- класс А2 - средний элитный класс;

- класс А3 - низший элитный класс;

- класс В - неэлитные объекты.

Класс А2 - это «стандартный» элитный проект, признаки которого подробно описаны. КлассА1 - это «эксклюзивный» проект, имеющий все признаки стандартного, но при этом обладающий дополнительными признаками, повышающими его потребительские свойства. Класс А3 - это стандартный проект «с недостатками», не требующими его исключения из класса элитных.

Класс В - это объект высокой комфортности, имеющий хотя бы один признак, не позволяющий признать его элитным.

При разделении объектов на классы по качеству рассматривались следующие признаки: качество и экологичность ограждающих конструкций, качество остекления, качество наружного и внутреннего инженерного обеспечения, качество планировки дома и квартир, качество внутренней отделки дома и квартир, качество инфраструктуры и сервиса, качество прилегающей территории, качество парковки, качество проработки внешнего архитектурного облика, состав жильцов.

Пример результатов классификации объектов по качеству приведен в таблице.

Таким образом, выявлено 26 объектов (28,3%) класса А1, 13 объектов (14,1%) класса А2, 32 объекта (34,8%) класса А3 и 21 объект (22,8%) класса В. При этом число квартир в объектах класса А1 составляет около 60% от общего числа квартир в исследуемых объектах, класса А2 - 8,5%, класса А3 - 29,3%, класса В - 6,3%. Примерно такое же распределение площади объектов: А1 - 57,6%, А2 - 9,5%, А3 - 26,7%, В - 6,3%.

Все объекты, отнесенные к неэлитным, оказались на территории наиболее престижных районов (Арбат, Хамовники), вследствие чего средняя удельная цена квартир в этих объектах выше, чем в объектах элитных классов (поскольку объекты в центре автоматически включались в список Топ-100 по признаку высокой цены (более $2 тыс./кв. м), а объекты вне центра и с меньшей удельной ценой подвергались предварительному отбору перед включением в список).

При этом число квартир в объектах класса А1 составляет около 60% от общего числа квартир в исследуемых объектах, класса А2 - 8,5%, класса А3 - 29,3%, класса В - 6,3%. Примерно такое же распределение площади объектов: А1 - 57,6%, А2 - 9,5%, А3 - 26,7%, В - 6,3%.

В Центральном административном округе доля объектов класса А1 составляет 20,8%, А2 - 9,7%, А3 - 40,3%, В - 29,2%. Распределение числа квартир по классам качества несколько отличается уменьшением доли класса В: А1 - 25,7%, А2 - 5,1%, А3 - 50,0%, В - 17,5%.

Расположенные вне ЦАО объекты класса В в выборку не включены. Доля объектов класса А1 составляет 55%, А2 - 30%, А3 - 15%. При этом распределение числа квартир сдвинуто в сторону класса А1: 71, 10 и 19% соответственно. Аналогично распределены и площади объектов: 74, 11 и 15% соответственно.

Такое смещение распределения по классам качества числа квартир и площадей относительно распределения числа объектов отражает связь «ассиметрии качества» с «ассиметрией размеров» и «ассиметрией местоположения»: в исследуемую выборку попало достаточно большое количество объектов низших классов, расположенных в Центре и имеющих высокую цену и малые размеры, а объекты вне Центра с низкой ценой и большими размерами отбирались по более строгим критериям качества.

Полученные статистические данные служат ориентиром застройщику при решении задачи выбора концепции проекта строительства дома по трем критериям - качества, размера и местоположения.

Взаимосвязь качества, местоположения и цены

Статистическая взаимосвязь цены, качества и местоположения исследовалась на основании результатов типизации объектов по качеству и оценки рейтингов зон их местоположения.

На графике в координатах «качество-местоположение» нанесены точки, соответствующие значениям класса качества и рейтингу зоны местоположения для каждого объекта. Нанесены также границы диапазонов удельной цены предложения объектов от 1000 $/кв. м с шагом 1000. Видно, что объекты близкого качества расположены в различных по рейтингу зонах и попадают в различные диапазоны цены. Так, объекты класса А1 попадают во все шесть выделенных диапазонов, класса А2 и А3 - в четыре нижних, класса В - в три нижних. Есть и исключения: отдельные объекты выпадают из этой закономерности, и это отражает субъективную ценовую политику застройщиков.

Например, при практически одинаковом стандарте качества во всех объектах “ДОН-Строя”, удельная цена предложения в домах, расположенных в районе Щукино, составляет в среднем 1500 $/кв. м. В “Воробьевых горах” (район Раменки) и “Триумф-Паласе” (район Сокол) - 2100-2600 $/кв. м. В комплексах на Арбате - 2600 - 2800 $/кв. м. Следовательно, на Мосфильмовской и Соколе прирост цены одинакового по качеству жилья относительно Щукино составляет 500-700 $/кв. м, а на Арбате - 1000-1200 $/кв. м.

Объекты, расположенные в зонах, близких по рейтингу, имеют различный класс качества и находятся в различных диапазонах цен. Так, объекты в зонах с высоким рейтингом (24-29) попадают в пять верхних диапазонов, со средним рейтингом (19-24) - в три нижних (с отмеченными единичными исключениями), с низким рейтингом (16-19) - в два нижних диапазона.

Наконец, объекты, близкие по цене, могут находиться в различных по рейтингу зонах и поэтому относиться к различным классам качества.

График позволяет инвестору-застройщику решать следующие задачи:

- по данным проекта определить класс качества объекта, и с учетом местоположения площадки определить существующий на рынке диапазон удельной цены предложения объектов данного класса в данном месте

- для объекта желаемого класса качества и желаемого диапазона средней цены предложения определить целесообразные зоны местоположения, соответствующие рыночной статистике

- для данного местоположения объекта и желаемой цены предложения определить требуемый рынком класс качества.

Таким образом, статистическое исследование лучших домов-новостроек позволило ответить на вопрос «что есть элита?», выработать обоснованные критерии классификации элитных жилых объектов по качеству и размеру о получить объективную оценку соотношения качества, местоположения и цены объектов.

© Стерник Г.М., 31.10.02.

[1] Стерник Г.М., Сапожников А.Ю., Стерник С.Г.
Исследование рынка элитного жилья Москвы («Новостройки Топ-100»).
- «Стройснабторг», части 1-3, 520 стр.

[2] Марина Драганова.
Под крышей клуба своего. VIP-коммуны обживают Остоженку.
- Журнал "Наша Собственность" realesmedia.ru/ns)

_________________ Опубликовано в еженедельном деловом журнале для руководителей "Директор-инфо" №5(70), спецвыпуск "Недвижимость" (февраль 2003 г.)

Стерник Г.М., ЧТО ЕСТЬ ЭЛИТА? Принципы формирования базы данных о лучших домах Москвы

Стерник Г.М.,
Российская Гильдия риэлторов, главный аналитик, Агентство экспертизы инвестиционных проектов, зам. гендиректора

ЧТО ЕСТЬ ЭЛИТА?
Принципы формирования базы данных о лучших домах Москвы[1]

В настоящее время анализом рынка элитного жилья в Москве занимаются специалисты-консультанты нескольких фирм иностранного происхождения, специализирующихся на продаже жилья в основном для иностранных клиентов. Ведущими на этом рынке являются Kalinka-Realty, Noble Gibbons, Baut-L, Penny Lane Realty и др. Ими выработаны определенные критерии элитности жилья, разработана классификация этого товара на рынке. На их мнение ссылаются журналисты в многочисленных публикациях по данной проблеме.

Вместе с тем, однозначных взглядов и критериев до сих пор не сформировано, и между специалистами существуют разногласия по этим вопросам.

По мнению специалистов компании «Баут-Л», современный рынок высококачественного жилья в Москве начал формироваться в 1993 году вместе со строительством качественно новых домов на улице Вересаева, в Весковском переулке и на улице Татарской. Многие эксперты считает, что первые многоэтажные элитные дома появились в Москве всего 4 года назад (в 1999 году). Другие относят к элитным ряд объектов ввода 1997-98 гг. и ранее.

Сегодня существует достаточно установившееся определение жилья высших категорий качества, известны функциональные качества и технические характеристики, которым оно должно соответствовать. Однако, применяемые классификации жилья, их деление на группы по качеству все еще разнообразны: элитное жилье делят на две категории (АА и А), три категории (А, А- и В), четыре категории (А, В, С и Д), и критерии выделения категорий не совпадают.

В первую очередь это относится к ценовому диапазону жилья. Так, нижний предел стоимости апартаментов класса АА («де люкс») «Ноубл Гиббенс» ограничивает $4 тысячами за 1 кв. метр, а «Баут-Л» и «Калинка-Риэлти» допускают в эту категорию и жилье стоимостью от $3 тысяч/кв. м и выше. Просто к элитному (класс А) большинство экспертов относят жилье с удельной стоимостью квартир от $2 тысяч, некоторые - от $1,5 тысяч и менее.

Следующим параметром элитного жилья, по которому мнения специалистов расходятся, является количество квартир в доме. «Нобл Гиббонс» считает, что эволюция апартаментов класса «люкс» развивается в сторону клубного жилья, и количество квартир в таком доме не может быть больше 40. «Калинка-Риэлти» ограничивает количество квартир до 30. «Баут-Л» не считает количество квартир показателем соответствующего уровня здания, полагая основополагающим критерием принадлежности жилья к категории «люкс» соотношение жилой площади (50/50). «Декра-Люкс» говорит о 80 квартирах в доме как ограничении на элитность.

На наш взгляд, эти требования не только противоречивы, но и весьма субъективны: одному по вкусу клубный дом, другому - дом-город с просторной территорией, развитой инфраструктурой, круговоротом людей.

Наконец, существуют утверждения о том, что элитными можно считать только дома, расположенные в самых престижных районах Москвы. Многие эксперты считают обязательным для элитного дома расположение в пределах так называемой «Золотой мили». К ним кто-то относит зону внутри Садового кольца от Тверской улицы до Пречистенской набережной. По мнению «Баут-Л», никакие другие районы центра Москвы не могут являться местами нахождения жилья класса «люкс». В то же время другие эксперты включают в список элитных зон также Фрунзенскую набережную и улицу Косыгина в районе Воробьевых гор, третьи - считают недостаточно элитными даже Патриаршие пруды.

Есть специалисты относят к этой зоне Замоскворечье в той его части, где оно примыкает к Третьяковке, но категорически исключают районы за Садовым кольцом. «Вот и все. В других местах нынешней Москвы элитных домов быть не может (единственное исключение, признаваемое всеми - "Агаларов-хаус", расположенный на углу Большой Грузинской и Климашкина в районе Пресни)»2.

На наш взгляд, никакие четкие ограничения местоположения дома не могут явиться основание для исключения его из состава элитных. Местоположение - важный фактор качества проживания и цены жилья, но одним покупателям по вкусу Арбат и Остоженка, другим - зеленые просторы Свиблово. И как исключать из элитных «Корону» на пр. Вернадского или «Green Hous» на ул. Гришина?

Даже по наиболее определенным критериям качества дома, его инфраструктуры и сервиса между специалистами существуют разногласия. Разработанные критерии относятся (в соответствии с взглядами специалистов на размеры и местоположение домов, признаваемых элитными) к клубным домам Арбата-Хамовников. И если критерии качества мы в основном заимствовали (хотя и уточнили) из названных выше классификаций, то вопросы инфраструктуры рассмотрели отдельно.

Требования к инфраструктуре дома, на наш взгляд, существенно меняются от его размера, а также от социально-профессионального состава будущих жильцов. К примеру, один из лучших домов Москвы Агаларов-хаус (Грузинская/Климашкина ул., 19/1-3, в нем 34 квартиры) заселен по большей части людьми публичных профессий - звездами телевидения, искусства, шоу-бизнеса. Отсюда и развитая общественная зона дома. Здесь большое патио с бассейном, созданы все возможности для общения.

Но в 6-12-квартирном клубном доме инфраструктура может быть минимальной. Она компенсируется развитой инфраструктурой района.

В то же время, на наш взгляд, дом-город немыслим без полной и развитой инфраструктуры и сервиса высшего класса.

Отсутствие определенности в критериях элитности жилья затрудняет выработку практических рекомендаций инвестору-застройщику, желающему оперировать на этом рынке.

На наш взгляд, причиной неопределенности является то, что все подобные публикации опираются на экспертные мнения, без проведения статистического исследования объектов, предлагаемых на рынке.

Поэтому на первом этапе исследования элитных домов, квартиры в которых продаются на первичном рынке, мы сочли необходимым сформировать как можно более широкую базу объектов, «претендующих» на звание элитного, с целью последующего анализа, уточнения критериев и классификации на базе всей статистической совокупности объектов, реально предлагаемых на рынке, и окончательного отбора объектов, признанных элитными.

На этом этапе мы отобрали дома с привычным критерием «элитности» - от $2 тыс./кв. м. Таких домов оказалось в нашей базе 72 (что превысило наши ожидания), и все они расположены в Центре. Но по мере сбора данных о характеристиках качества домов, мы поняли, что многие объекты, расположенные вне Центра, могут быть отнесены по этим характеристикам к категории элитных. Было принято решение расширить границы исследования и включить в него объекты, которые по своим конструктивно-техническим характеристикам, инфраструктуре и сервису могут претендовать на звание элитных, хотя (вследствие удаленного от Центра местоположения) находятся в другом ценовом диапазоне (от 1 тыс. $/кв. м).

В конце концов мы сформировали базу данных исходя из следующих принципов.

1. Понятие элитности жилья существенно зависит от места (страны, города). В Нью-Йорке, Лос-Анжелесе, Париже, Москве, Петербурге, Самаре элитными и неэлитными назовут совершенно разные по устройству и оборудованию, архитектуре и отделке, размерам и местоположению дома и квартиры. Поэтому нельзя ограничивать категорию элитного жилья в Москве на основании того, что иностранные клиенты у себя не считают подобное жилье элитным, а исходить из существующих именно в Москве запросов и критериев потребителей.

2. Понятие элитности жилья существенно меняется во времени. Еще 20 лет назад в Москве элитными называли сталинские высотки, 10 - т.н. «цековские» дома, 5 - дома индивидуального проекта с просторными квартирами и подземными гаражами, или мансардные либо двухуровневые квартиры в кирпичном довоенном доме после реконструкции. Завтра возникнут новые потребности и критерии, и сегодняшние дома класса АА окажутся не соответствующими понятию элитных. Поэтому необходимо фиксировать критерии элитности для текущего периода времени.

3. Ценовой диапазон элитного жилья также меняется во времени в силу рыночных условий. То, что перед кризисом в Москве продавалось по $7-10 тыс./кв. м, после кризиса стало предлагаться по $3-4 тыс., но уже в 2001 г. - по $5-7 тыс. Аналогично жилье ценового диапазона $2-3 тыс. опустилось в 1999 г. до $1,2-1,5 тыс., в 2001 г. - поднялось до $2-2,5 тыс. Следовательно, ценовой диапазон жилья, включаемого в базу данных для исследования, необходимо расширить в сторону меньших значений ($1-2 тыс.) при наличии других признаков элитности.

4. Размеры дома, число квартир в нем («клубность») как критерий элитности расплывчаты и субъективны. Наряду с понятием клубного дома (которое требуется формализовать), необходимо рассматривать в качестве элитного жилья и дом-город, если по другим критериям он соответствует элитности.

5. Насыщенность инфраструктурой как критерий элитности не работает без учета размера дома: в клубном доме и доме-городе необходима разная степень развитости инфраструктуры и сервиса.

6. Понятие престижности местоположения неоднозначно и переменчиво. Кроме Центра, престижными в Москве считаются то район Рублевского шоссе, то Крылатское, то Юго-Запад. Загазованность и транспортная непроходимость Центра заставляют многих сомневаться в удобстве и целесообразности проживания вблизи Бульварного кольца. Следовательно, в базу данных для исследования необходимо включать дома в любых районах Москвы, если по другим своим качествам они могут претендовать на звание элитного.

Исходя из изложенного, нами была собрана информация о более чем 200 адресах в Москве, где построены в 1998-2001 гг., строятся или намечаются к строительству со сроками ввода в 2002-2003 гг. жилые дома (включая отдельные корпуса, а также несколько корпусов по одному строительному адресу) с удельной ценой предложения квартир на первичном рынке от $1 тыс. за кв. м и выше (по состоянию цен предложения на конец 2001 года). После сбора данных о характеристиках этих объектов из рекламы и публикаций в СМИ, Интернете, на нескольких выставках, полевого обследования, бесед с застройщиками и продавцами была произведена предварительная очистка от явно неэлитных объектов, от объектов, строительство которых реально не начато, от объектов, квартиры в которых предлагаются только на вторичном рынке, а также от объектов, данные о которых противоречивы и недостаточны.

В результате была сформирована база данных о лучшей сотне домов Москвы («Топ-100»), квартиры в которых предлагаются на первичном рынке. Она включает 92 адреса (объекта), 6548 квартир общей площадью 1,02 млн кв. м.

Из них в ЦАО 72 адреса, 2133 квартиры, 364,7 тыс. кв. м,

в ЗАО 11 адресов, 2330 квартир, 348,1 тыс. кв. м,

в СЗАО 8 адресов, 1285 квартир, 177,6 тыс. кв. м,

в САО 1 адрес, 800 квартир, 130 тыс. кв. м.

В том числе введенных в строй (планируемых к вводу)

в 1998 г. 11 объектов, 591 квартира, 102,4 тыс. кв. м,

в 1999 г. 18 объектов, 643 квартиры, 116,1 тыс. кв. м,

в 2000 г. 20 объектов, 1390 квартир, 252,7 тыс. кв. м,

в 2001 г. 23 объекта, 1151 квартира, 175,5 тыс. кв. м,

в 2002 г. 19 объектов, 1973 квартир, 243,6 тыс. кв. м,

в 2003 г. 1 объект, 800 квартир, 130 тыс. кв. м.

По ценовым диапазонам в базу данных включены объекты со средней ценой 1 кв. м:

$1-2 тыс. - 12,5%,

$2-4 тыс. - 71,6%,

$4-8 тыс. - 15,9%.

При этом в 92 процентах объектов имеются квартиры, удельная цена которых превышает $2 тыс., и в 2,7% она достигает $10 тыс.

Классификация объектов по размеру

Размер отобранных объектов (включающих от 1 до 7 разноэтажных зданий (корпусов), в том числе до 13 разноэтажных секций) можно охарактеризовать такими параметрами, как число квартир, этажность, общая площадь жилых помещений объекта. В исследуемой выборке представлены объекты:

- с числом квартир - от 6 до 800 (односемейные дома не рассматривались),

- с этажностью - от 3 до 44 этажей,

- с общей площадью жилых помещений в объекте - от 900 до 130000 кв. м.

В качестве основного классификационного признака нами было выбрано число квартир.

Анализ распределения объектов по числу квартир показывает, что наибольшее число объектов расположено в сегменте малых размеров: половина объектов имеет от 6 до 28 квартир, вторая половина - от 28 до 800 квартир (медиана распределения равна 28). Наиболее вероятное значение числа квартир (мода распределения) - 12. Распределение полимодально: на графике хорошо просматриваются группы объектов с достаточно узкими диапазонами числа квартир и других характеристик (числа этажей, общей площади жилых помещений объекта). Статистика позволяет выделить следующие группы:

- Р1 - “клубный дом” (6-21 квартира, 3-9 этажей, 900-6300 кв. м),

- Р2 - малоквартирный дом (24-34 квартиры, 6-14 этажей, 3300-6750 кв. м),

- Р3 - среднеквартирный дом (38-69 квартир, 6-15 этажей, 5980-14300 кв. м),

- Р4 - многоквартирный дом (77-136 квартир, 9-29 этажей, 10000-30000 кв. м),

- Р5 - «высотный дом» (149-160 квартир, 30-35 этажей, 20000-24200 кв. м),

- Р6 - «дом-город» (470-800 квартир, 21-44 этажа, 63500-130000 кв. м).

Понятно, что в малоразмерных домах площадей и квартир соответственно меньше, чем в домах крупного размера. Следствием такой «ассиметрии размеров» является то, что распределение числа квартир и общей площади жилья по группам смещены в сторону многоквартирных домов: наибольшее число квартир (46,2%) и площадей (42,6%) в группе Р6, затем следует группа Р4 (25,0 и 26,5% соответственно), в остальных группах эти показатели составляют от 4 до 10%.

СЕГМЕНТАЦИЯ РЫНКА ПО РАЗМЕРУ ОБЪЕКТОВ

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА КВАРТИР И СУММАРНОЙ ПЛОЩАДИ ЖИЛЬЯ МЕЖДУ ГРУППАМИ ОБЪЕКТОВ ПО РАЗМЕРУ

Местоположение объектов в Москве

Исследуемые объекты расположены в следующих административных округах и районах Москвы:

- в ЦАО - Арбат, Басманный, Замоскворечье, Мещанский, Пресненский, Тверской, Хамовники, Якиманка;

- в ЗАО - Дорогомилово, Крылатское, Можайский, Раменки, Тропарево-Никулино, Фили-Давыдково;

- в СЗАО - Строгино, Щукино;

- в САО - Сокол.

Как видно на плане, большинство районов относится к ЦАО, и при этом в ЦАО и вне его они расположены западнее оси север-юг, проходящей через центр Москвы (традиционно более предпочтительная для проживания территория).

Среди районов ЦАО эксперты выделяют как самые престижные часть Арбата, Хамовников, Пресненского, которые образуют т.н. «золотую милю» Москвы.

Экологи ввели понятие «экологический резерв застройки территории» и разделили Москву на три зоны:

- зона экологически неблагополучная - отсутствие резерва, когда любое новое строительство вызовет недопустимую нагрузку на экологическую обстановку

- зона экологически напряженная - имеется некоторый резерв для нового строительства

- зона экологически благополучная - только здесь еще возможно жилищное строительство.

Данные об экологических условиях на территории Москвы показывают, что наиболее неблагополучная обстановка приходится как раз на ЦАО, а также на участки вблизи основных транспортных артерий, включая проспекты и шоссе, Садовое кольцо (СК), Третье кольцо (ТК), Московскую кольцевую автомобильную дорогу (МКАД). Относительно благополучная обстановка - в отдельных районах СЗАО (Строгино, западное Щукино) и ЗАО (Фили-Давыдково, Тропарево-Никулино, Крылатское).

Однако, решение о месте строительства элитного дома принимается застройщиком и властями без учета экологической ситуации. Все рвутся в Центр, поскольку центральность местоположения автоматически обеспечивает повышенные цены продажи жилья и доходность строительства. В результате наибольшее количество исследуемых объектов приходится на Центр.

Но многие покупатели элитного жилья не стремятся в арбатские и хамовнические переулки, а предпочитают другие районы Москвы, хотя и не столь близкие к Центру, но имеющие свои неоспоримые достоинства - «купеческое» Замоскворечье и Якиманку, респектабельные Фрунзенскую набережную и Мосфильмовскую улицу, водно-зеленые просторы Щукино-Строгино, водно-спортивное Крылатское и т.д.

Другими словами, престижность, предпочтительность мест проживания среди потенциальных покупателей элитного жилья определяется множеством факторов, и это требует комплексного изучения районов и микрорайонов (зон) размещения исследуемых объектов.

Результаты исследования рейтинга районов и топонимических зон

Привлекательность района проживания в глазах покупателей элитного жилья определяется целым рядом объективных и субъективных факторов: близостью к историческому центру Москвы, престижностью, наличием реки, озера, других природных зон, экологической обстановкой, характером окружающей застройки и социального окружения («возрастом элитности»), видом из окон на Москва-реку, на Кремль, на церковные купола, тенистые скверы или старинные особняки, наличием культурной, образовательной, социальной инфраструктуры, транспортной доступностью по отношению к административному Центру и периферийным и загородными объектам, и в то же время - изолированностью от шумных магистралей, и др. Они трудно поддаются формализации, изменчивы во времени, разнятся для различных социальны групп, а некоторые вообще не формализуются.

Мы провели экспертный опрос специалистов - аналитиков и риэлторов, коренных москвичей и недавних иммигрантов - жителей высококачественных домов (общее число экспертов - 18 человек). Не претендуя на полноту и высокую достоверность, тем не менее мы получили устойчивые оценки рейтинга районов и выделенных зон Москвы, где расположены исследуемые 100 лучших домов Москвы (Топ-100).

Экспертам было предложено дать оценку в баллах каждому критерию для всех оцениваемых зон. В результате обработки экспертных форм рассчитан средний балл для каждой зоны, где расположены исследуемые объекты, и получены рейтинги зон.

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ИССЛЕДУЕМЫХ ОБЪЕКТОВ

Связь размера с местоположением

В соответствии с Концепцией городской политики в области недвижимости (Распоряжение Мэра от 14 апреля 1995 г. N 188-РМ), вопросы, связанные с разрешенным использованием земельных участков для строительства, с установлением архитектурно - объемных, функциональных и инженерных ограничений при застройке, решаются в рамках единых городских градостроительных правил и утвержденной градостроительной документации на отдельные фрагменты территории Москвы (Генеральный план, проекты планировки и застройки, схемы зонирования и др.). Особое внимание при этом уделяется т.н. заповедным территориям, в которые входит практически вся территория внутри Садового кольца (Постановление правительства Москвы «Об утверждении зон охраны центральной части г. Москвы (в пределах Садового кольца)» от 16 декабря 1997 года N 881-ПП).

При практическом применении данных градостроительных требований оказывается, что в историческом центре Москвы (в первую очередь в Замоскворечье, а также в прилегающих к Бульварному кольцу переулках Арбата и Хамовников) этажность вновь строящихся домов не должна выделять их из окружающей застройки, не должна перекрывать вид из окон имеющихся домов на памятники истории и архитектуры, и поэтому не может быть более 5-6, редко 9 этажей. В остальных районах ЦАО (вблизи Садового кольца и вне его), в соответствии со сложившейся окружающей застройкой, она ограничена 12-14 этажами, и лишь на отдельных участках может быть получено разрешение на возведение дома в 17-18 этажей. Что касается реконструируемых домов дореволюционной застройки, то они обычно имеют 3-6 этажей, а с надстроенным мансардным этажом - 4-7.

В других районах Москвы таких ограничений нет. Вот почему малоэтажные дома сосредоточены в основном в историческом центре, среднеэтажные - в других районах ЦАО, многоэтажные - вне ЦАО.

Территориальная дифференциация объектов по размеру, исходно обусловленная объективными предпосылками, служит застройщикам исторического центра Москвы и занимающимся продажей этих объектов риэлтерам основанием для развертывания агрессивной рекламной компании, объявляющей только эти районы достойными элитного жилья, а малоквартирные (клубные) дома - единственно возможным элитным жильем. Все объекты вне этих районов, и все многоквартирные объекты, независимо от качества отделки, инфраструктуры и сервиса, а также достоинств местоположения, объявляются заведомо неэлитными. Мы исходим из других предпосылок: элитным может быть дом любого размера и в любом районе, если он обладает совокупностью потребительских свойств, удовлетворяющих самого взыскательного и обеспеченного покупателя.

Статистика распределения 100 лучших домов-новостроек по этажности в зависимости от их расположения (Москва, ЦАО, вне ЦАО) приведена на рисунке.

Критерии качества объектов Топ-100

На основе изучения характеристик выделенной совокупности построенных или строящихся объектов, мы разделили объекты по качеству (без учета местоположения, размера, цены) на 4 класса:

- класс А1 - высший элитный класс;

- класс А2 - средний элитный класс;

- класс А3 - низший элитный класс;

- класс В - неэлитные объекты.

Класс А2 - это «стандартный» элитный проект, признаки которого подробно описаны. КлассА1 - это «эксклюзивный» проект, имеющий все признаки стандартного, но при этом обладающий дополнительными признаками, повышающими его потребительские свойства. Класс А3 - это стандартный проект «с недостатками», не требующими его исключения из класса элитных.

Класс В - это объект высокой комфортности, имеющий хотя бы один признак, не позволяющий признать его элитным.

При разделении объектов на классы по качеству рассматривались следующие признаки: качество и экологичность ограждающих конструкций, качество остекления, качество наружного и внутреннего инженерного обеспечения, качество планировки дома и квартир, качество внутренней отделки дома и квартир, качество инфраструктуры и сервиса, качество прилегающей территории, качество парковки, качество проработки внешнего архитектурного облика, состав жильцов.

Пример результатов классификации объектов по качеству приведен в таблице.

Таким образом, выявлено 26 объектов (28,3%) класса А1, 13 объектов (14,1%) класса А2, 32 объекта (34,8%) класса А3 и 21 объект (22,8%) класса В. При этом число квартир в объектах класса А1 составляет около 60% от общего числа квартир в исследуемых объектах, класса А2 - 8,5%, класса А3 - 29,3%, класса В - 6,3%. Примерно такое же распределение площади объектов: А1 - 57,6%, А2 - 9,5%, А3 - 26,7%, В - 6,3%.

Все объекты, отнесенные к неэлитным, оказались на территории наиболее престижных районов (Арбат, Хамовники), вследствие чего средняя удельная цена квартир в этих объектах выше, чем в объектах элитных классов (поскольку объекты в центре автоматически включались в список Топ-100 по признаку высокой цены (более $2 тыс./кв. м), а объекты вне центра и с меньшей удельной ценой подвергались предварительному отбору перед включением в список).

При этом число квартир в объектах класса А1 составляет около 60% от общего числа квартир в исследуемых объектах, класса А2 - 8,5%, класса А3 - 29,3%, класса В - 6,3%. Примерно такое же распределение площади объектов: А1 - 57,6%, А2 - 9,5%, А3 - 26,7%, В - 6,3%.

В Центральном административном округе доля объектов класса А1 составляет 20,8%, А2 - 9,7%, А3 - 40,3%, В - 29,2%. Распределение числа квартир по классам качества несколько отличается уменьшением доли класса В: А1 - 25,7%, А2 - 5,1%, А3 - 50,0%, В - 17,5%.

Расположенные вне ЦАО объекты класса В в выборку не включены. Доля объектов класса А1 составляет 55%, А2 - 30%, А3 - 15%. При этом распределение числа квартир сдвинуто в сторону класса А1: 71, 10 и 19% соответственно. Аналогично распределены и площади объектов: 74, 11 и 15% соответственно.

Такое смещение распределения по классам качества числа квартир и площадей относительно распределения числа объектов отражает связь «ассиметрии качества» с «ассиметрией размеров» и «ассиметрией местоположения»: в исследуемую выборку попало достаточно большое количество объектов низших классов, расположенных в Центре и имеющих высокую цену и малые размеры, а объекты вне Центра с низкой ценой и большими размерами отбирались по более строгим критериям качества.

Полученные статистические данные служат ориентиром застройщику при решении задачи выбора концепции проекта строительства дома по трем критериям - качества, размера и местоположения.

Взаимосвязь качества, местоположения и цены

Статистическая взаимосвязь цены, качества и местоположения исследовалась на основании результатов типизации объектов по качеству и оценки рейтингов зон их местоположения.

На графике в координатах «качество-местоположение» нанесены точки, соответствующие значениям класса качества и рейтингу зоны местоположения для каждого объекта. Нанесены также границы диапазонов удельной цены предложения объектов от 1000 $/кв. м с шагом 1000. Видно, что объекты близкого качества расположены в различных по рейтингу зонах и попадают в различные диапазоны цены. Так, объекты класса А1 попадают во все шесть выделенных диапазонов, класса А2 и А3 - в четыре нижних, класса В - в три нижних. Есть и исключения: отдельные объекты выпадают из этой закономерности, и это отражает субъективную ценовую политику застройщиков.

Например, при практически одинаковом стандарте качества во всех объектах “ДОН-Строя”, удельная цена предложения в домах, расположенных в районе Щукино, составляет в среднем 1500 $/кв. м. В “Воробьевых горах” (район Раменки) и “Триумф-Паласе” (район Сокол) - 2100-2600 $/кв. м. В комплексах на Арбате - 2600 - 2800 $/кв. м. Следовательно, на Мосфильмовской и Соколе прирост цены одинакового по качеству жилья относительно Щукино составляет 500-700 $/кв. м, а на Арбате - 1000-1200 $/кв. м.

Объекты, расположенные в зонах, близких по рейтингу, имеют различный класс качества и находятся в различных диапазонах цен. Так, объекты в зонах с высоким рейтингом (24-29) попадают в пять верхних диапазонов, со средним рейтингом (19-24) - в три нижних (с отмеченными единичными исключениями), с низким рейтингом (16-19) - в два нижних диапазона.

Наконец, объекты, близкие по цене, могут находиться в различных по рейтингу зонах и поэтому относиться к различным классам качества.

График позволяет инвестору-застройщику решать следующие задачи:

- по данным проекта определить класс качества объекта, и с учетом местоположения площадки определить существующий на рынке диапазон удельной цены предложения объектов данного класса в данном месте

- для объекта желаемого класса качества и желаемого диапазона средней цены предложения определить целесообразные зоны местоположения, соответствующие рыночной статистике

- для данного местоположения объекта и желаемой цены предложения определить требуемый рынком класс качества.

Таким образом, статистическое исследование лучших домов-новостроек позволило ответить на вопрос «что есть элита?», выработать обоснованные критерии классификации элитных жилых объектов по качеству и размеру о получить объективную оценку соотношения качества, местоположения и цены объектов.

© Стерник Г.М., 31.10.02.

[1] Стерник Г.М., Сапожников А.Ю., Стерник С.Г.
Исследование рынка элитного жилья Москвы («Новостройки Топ-100»).
- «Стройснабторг», части 1-3, 520 стр.

[2] Марина Драганова.
Под крышей клуба своего. VIP-коммуны обживают Остоженку.
- Журнал "Наша Собственность" realesmedia.ru/ns)

_________________ Опубликовано в еженедельном деловом журнале для руководителей "Директор-инфо" №5(70), спецвыпуск "Недвижимость" (февраль 2003 г.)

Стерник Г.М.
Директор Аналитического центра «МИЭЛЬ-Недвижимость»

ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ АРЕНДНОЙ ПЛАТЫ И АРЕНДНОЙ СТАВКИ ОТ РАЗМЕРА КВАРТИР

Постановка задачи

Экспертами – риэлторами, работающими в сегменте аренды квартир, высказываются различные суждения относительно связи между уровнем арендной платы за квартиру и ее размером. Большинство предполагает, что арендатор ориентируется в основном на число комнат в квартире, меньше обращая внимание на ее общую площадь. Другие считают, что площадь квартиры столь же важна для клиента, и именно она определяет уровень арендной платы.

Настоящее исследование проведено с целью получения статистических характеристик взаимосвязи арендной платы и арендной ставки за квартиру с ее размером, в том числе для квартир с определенным числом комнат (1-, 2-, 3-комнатных).

Исходные данные

Для проведения анализа был взят однодневный срез базы данных по предложениям компании «МИЭЛЬ-Недвижимость» на 10 августа 2004. Объем анализируемой выборки составил 408 предложений, в том числе 1-комнатных - 45, 2-комнатных - 166, 3-комнатных - 197.

Статистическая обработка данных

Характеристики выборок представлены в табл. 1, а гистограммы распределения арендной платы – на рис. 1-4.

Таблица 1

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫБОРОК

Из приведенных данных следует, что распределение арендной платы в однокомнатных квартирах лежит в диапазоне $400-3000 в месяц и имеет экспоненциальный вид: модальное значение принадлежит диапазону $401-600, далее частота плавно снижается. Среднее значение равно $913+/-17%, медиана - $800. Диапазон значений общей площади квартир – от 30 до 60 кв. м, среднее значение – 40,1 кв. м, мода и медиана – 40 кв. м.

Распределение арендной платы в двухкомнатных квартирах лежит в диапазоне $450-6000 в месяц и имеет вид, близкий к нормальному, с левосторонней скошенностью: модальное значение принадлежит диапазону $801-1000, среднее значение равно $1446+/-9%, медиана - $1200. Диапазон значений общей площади квартир – от 38 до 105 кв. м, среднее значение – 61,0 кв. м, мода и медиана – 60 кв. м.

Распределение арендной платы в трехкомнатных квартирах лежит в диапазоне $450-8000 в месяц и имеет вид, близкий к нормальному, с левосторонней скошенностью: модальное значение принадлежит диапазону $1401-1600, среднее значение равно $2324+/-9%, медиана - $2000. Диапазон значений общей площади квартир – от 54 до 190 кв. м, среднее значение – 87,0 кв. м, мода и медиана – 80 кв. м.

Погрешность в определении среднего значения арендной платы, зависящая от собственного размаха выборки и ее объема, составила 17%, 9% и 9% для 1-, 2-, 3-комнатных квартир соответственно.

Средняя арендная плата квартир составляет соответственно $913, $1446 и $2324 в месяц, т.е. относительно однокомнатных возрастает для двухкомнатных в 1,6 раза и для трехкомнатных – в 2,5 раза.

Статистическая связь между арендной платой и общей площадью квартир

Статистическая связь между арендной платой и общей площадью квартир была проверена методом корреляционно-регрессионного анализа (рис. 5-8). Получено, что коэффициент корреляции между этими величинами составляет для однокомнатных квартир – 0,55, двухкомнатных – 0,71, трехкомнатных – 0,72, для всех квартир – 0,73. Зависимость хорошо описывается линейным уравнением с коэффициентами детерминации, равными соответственно 0,30, 0,49, 0,51 и 0,53.

Такие значения статистических критериев говорят о наличии средневыраженной связи между исследуемыми величинами. Причиной недостаточно высокого значения коэффициентов является значительный разброс точек вокруг уравнения регрессии. Он определяется различиями в местоположении и качестве квартир.

В среднем можно считать, что при изменении общей площади квартиры вдвое арендная плата увеличивается для однокомнатных квартир - в 3,5 раза, для двухкомнатных – в 3 раза, для трехкомнатных – в 2,7 раза, для всех квартир – в 3 раза.

Например, при увеличении площади 1-комнатной квартиры на 10 кв. м - с 30 до 40 кв. м (на 33%) арендная плата возрастает в среднем с $500 до $1000, т.е. на 100%. При увеличении площади 2-комнатной квартиры на 10 кв. м – с 50 до 60 кв. м (на 20%) арендная плата возрастает в среднем с $1000 до $1600, т.е. на 60%. При увеличении площади 3-комнатной квартиры на 10 кв. м – с 80 до 90 кв. м (на 12,5%) арендная плата возрастает в среднем с $2100 до $3000, т.е. на 35%.

Таким образом, размер арендной платы, запрашиваемой владельцами квартир, существенно зависит не только от числа комнат в квартире, но и от ее общей площади при одном и том же числе комнат.

Определение статистических характеристик арендных ставок квартир

Полученный линейный характер зависимости арендной платы от размера квартиры позволил

предположить, что первая производная от этой функции, т.е. зависимость арендной ставки от размера квартиры – должна иметь угол наклона, близкий к нулю. Были рассчитаны арендные ставки ($/кв. м в месяц) для всех квартир выборки и определены статистические характеристики этого показателя (табл. 2).

Таблица 2

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫБОРОК (продолжение)

Среднее значение арендной ставки составляет для однокомнатных квартир 22,4, двухкомнатных 23,0, трехкомнатных – 25,5 $/кв. м в месяц. Рост этого показателя относительно однокомнатных квартир составил 10% для двухкомнатных и 14% для трехкомнатных, что в 6-10 раз меньше, чем соответствующий рост арендной платы.

Погрешность в определении средней арендной ставки составила 14%, 6% и 7% соответственно. По сравнению с погрешностью в определении средней величины арендной платы по аналогичным выборкам она уменьшилась в 1,3-1,5 раза.

Статистическая связь между арендной ставкой и общей площадью квартир

Результаты корреляционно-регрессионного исследования взаимосвязи между величиной арендной ставки и общей площадью квартир приведены на рис. 9-12.

Заметна тенденция к увеличению арендной ставки при увеличении площади квартир. Так, увеличение площади квартир вдвое приводит в среднем к увеличению уровня арендной ставки в полтора-два раза.

Однако, что коэффициент корреляции между этими величинами составляет для квартир с различным числом комнат 0,2-0,4, а коэффициент детерминации – 0,08-0,17. Такие значения статистических критериев не позволяют признать полученную регрессионную зависимость значимой.

Таким образом, в среднем арендная ставка увеличивается при увеличении числа комнат в квартире, но связь между уровнем арендной ставки и общей площадью квартиры при одном и том же числе комнат не подтверждается статистическими критериями, и гипотеза о наличии такой зависимости должна быть отвергнута.

Полученные результаты и выводы

Проведенное статистическое исследование взаимосвязи между уровнем арендной платы и размером квартиры показало, что арендная плата, запрашиваемая владельцами квартир, существенно зависит как от числа комнат в квартире, так и от ее общей площади при одном и том же числе комнат. Средняя арендная плата возрастает для двухкомнатных в 1,6 раза и для трехкомнатных – в 2,5 раза относительно однокомнатных квартир. При изменении общей площади квартиры вдвое арендная плата увеличивается для однокомнатных квартир - в 3,5 раза, для двухкомнатных – в 3 раза, для трехкомнатных – в 4 раза, для всех квартир – в 2,7 раза.

Этот результат должен учитываться как риэлторами в брокерской деятельности, так и аналитиками при мониторинге рынка аренды квартир.

В то же время средняя арендная ставка увеличивается при увеличении числа комнат в квартире. Рост этого показателя относительно однокомнатных квартир составил 10% для двухкомнатных и 14% для трехкомнатных, что в 6-10 раз меньше, чем соответствующий рост арендной платы. Но связь между уровнем арендной ставки и общей площадью квартиры при одном и том же числе комнат не подтверждается статистическими критериями, и гипотеза о наличии такой зависимости должна быть отвергнута.

Этот результат свидетельствует о том, что арендная ставка является более удобным показателем состояния рынка аренды квартир, чем арендная плата.

Еще одним обоснованием данного вывода является тот факт, что погрешность в определении среднего значения арендной платы, зависящая от собственного размаха выборки и ее объема, составила 17%, 9% и 9% для 1-, 2-, 3-комнатных квартир соответственно. В то же время погрешность в определении средней арендной ставки составила 14%, 6% и 7% соответственно, т.е. уменьшилась в 1,3-1,5 раза по сравнению с погрешностью в определении средней величины арендной платы по аналогичным выборкам.

Дополнительный результат исследования может представлять интерес для оценщиков. Он состоит в том, что поправка к величине арендной платы при изменении общей площади квартиры на 10 кв. м составляет для 1-комнатной квартиры 100%, 2-комнатной - 60%, 3-комнатной – 35%.

Г.М.Стерник.

5.11.04.

Стерник Г.М. Исследование зависимости арендной платы и арендной ставки от размера квартир

Стерник Г.М.
Директор Аналитического центра «МИЭЛЬ-Недвижимость»

ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ АРЕНДНОЙ ПЛАТЫ И АРЕНДНОЙ СТАВКИ ОТ РАЗМЕРА КВАРТИР

Постановка задачи

Экспертами – риэлторами, работающими в сегменте аренды квартир, высказываются различные суждения относительно связи между уровнем арендной платы за квартиру и ее размером. Большинство предполагает, что арендатор ориентируется в основном на число комнат в квартире, меньше обращая внимание на ее общую площадь. Другие считают, что площадь квартиры столь же важна для клиента, и именно она определяет уровень арендной платы.

Настоящее исследование проведено с целью получения статистических характеристик взаимосвязи арендной платы и арендной ставки за квартиру с ее размером, в том числе для квартир с определенным числом комнат (1-, 2-, 3-комнатных).

Исходные данные

Для проведения анализа был взят однодневный срез базы данных по предложениям компании «МИЭЛЬ-Недвижимость» на 10 августа 2004. Объем анализируемой выборки составил 408 предложений, в том числе 1-комнатных - 45, 2-комнатных - 166, 3-комнатных - 197.

Статистическая обработка данных

Характеристики выборок представлены в табл. 1, а гистограммы распределения арендной платы – на рис. 1-4.

Таблица 1

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫБОРОК

Из приведенных данных следует, что распределение арендной платы в однокомнатных квартирах лежит в диапазоне $400-3000 в месяц и имеет экспоненциальный вид: модальное значение принадлежит диапазону $401-600, далее частота плавно снижается. Среднее значение равно $913+/-17%, медиана - $800. Диапазон значений общей площади квартир – от 30 до 60 кв. м, среднее значение – 40,1 кв. м, мода и медиана – 40 кв. м.

Распределение арендной платы в двухкомнатных квартирах лежит в диапазоне $450-6000 в месяц и имеет вид, близкий к нормальному, с левосторонней скошенностью: модальное значение принадлежит диапазону $801-1000, среднее значение равно $1446+/-9%, медиана - $1200. Диапазон значений общей площади квартир – от 38 до 105 кв. м, среднее значение – 61,0 кв. м, мода и медиана – 60 кв. м.

Распределение арендной платы в трехкомнатных квартирах лежит в диапазоне $450-8000 в месяц и имеет вид, близкий к нормальному, с левосторонней скошенностью: модальное значение принадлежит диапазону $1401-1600, среднее значение равно $2324+/-9%, медиана - $2000. Диапазон значений общей площади квартир – от 54 до 190 кв. м, среднее значение – 87,0 кв. м, мода и медиана – 80 кв. м.

Погрешность в определении среднего значения арендной платы, зависящая от собственного размаха выборки и ее объема, составила 17%, 9% и 9% для 1-, 2-, 3-комнатных квартир соответственно.

Средняя арендная плата квартир составляет соответственно $913, $1446 и $2324 в месяц, т.е. относительно однокомнатных возрастает для двухкомнатных в 1,6 раза и для трехкомнатных – в 2,5 раза.

Статистическая связь между арендной платой и общей площадью квартир

Статистическая связь между арендной платой и общей площадью квартир была проверена методом корреляционно-регрессионного анализа (рис. 5-8). Получено, что коэффициент корреляции между этими величинами составляет для однокомнатных квартир – 0,55, двухкомнатных – 0,71, трехкомнатных – 0,72, для всех квартир – 0,73. Зависимость хорошо описывается линейным уравнением с коэффициентами детерминации, равными соответственно 0,30, 0,49, 0,51 и 0,53.

Такие значения статистических критериев говорят о наличии средневыраженной связи между исследуемыми величинами. Причиной недостаточно высокого значения коэффициентов является значительный разброс точек вокруг уравнения регрессии. Он определяется различиями в местоположении и качестве квартир.

В среднем можно считать, что при изменении общей площади квартиры вдвое арендная плата увеличивается для однокомнатных квартир - в 3,5 раза, для двухкомнатных – в 3 раза, для трехкомнатных – в 2,7 раза, для всех квартир – в 3 раза.

Например, при увеличении площади 1-комнатной квартиры на 10 кв. м - с 30 до 40 кв. м (на 33%) арендная плата возрастает в среднем с $500 до $1000, т.е. на 100%. При увеличении площади 2-комнатной квартиры на 10 кв. м – с 50 до 60 кв. м (на 20%) арендная плата возрастает в среднем с $1000 до $1600, т.е. на 60%. При увеличении площади 3-комнатной квартиры на 10 кв. м – с 80 до 90 кв. м (на 12,5%) арендная плата возрастает в среднем с $2100 до $3000, т.е. на 35%.

Таким образом, размер арендной платы, запрашиваемой владельцами квартир, существенно зависит не только от числа комнат в квартире, но и от ее общей площади при одном и том же числе комнат.

Определение статистических характеристик арендных ставок квартир

Полученный линейный характер зависимости арендной платы от размера квартиры позволил

предположить, что первая производная от этой функции, т.е. зависимость арендной ставки от размера квартиры – должна иметь угол наклона, близкий к нулю. Были рассчитаны арендные ставки ($/кв. м в месяц) для всех квартир выборки и определены статистические характеристики этого показателя (табл. 2).

Таблица 2

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫБОРОК (продолжение)

Среднее значение арендной ставки составляет для однокомнатных квартир 22,4, двухкомнатных 23,0, трехкомнатных – 25,5 $/кв. м в месяц. Рост этого показателя относительно однокомнатных квартир составил 10% для двухкомнатных и 14% для трехкомнатных, что в 6-10 раз меньше, чем соответствующий рост арендной платы.

Погрешность в определении средней арендной ставки составила 14%, 6% и 7% соответственно. По сравнению с погрешностью в определении средней величины арендной платы по аналогичным выборкам она уменьшилась в 1,3-1,5 раза.

Статистическая связь между арендной ставкой и общей площадью квартир

Результаты корреляционно-регрессионного исследования взаимосвязи между величиной арендной ставки и общей площадью квартир приведены на рис. 9-12.

Заметна тенденция к увеличению арендной ставки при увеличении площади квартир. Так, увеличение площади квартир вдвое приводит в среднем к увеличению уровня арендной ставки в полтора-два раза.

Однако, что коэффициент корреляции между этими величинами составляет для квартир с различным числом комнат 0,2-0,4, а коэффициент детерминации – 0,08-0,17. Такие значения статистических критериев не позволяют признать полученную регрессионную зависимость значимой.

Таким образом, в среднем арендная ставка увеличивается при увеличении числа комнат в квартире, но связь между уровнем арендной ставки и общей площадью квартиры при одном и том же числе комнат не подтверждается статистическими критериями, и гипотеза о наличии такой зависимости должна быть отвергнута.

Полученные результаты и выводы

Проведенное статистическое исследование взаимосвязи между уровнем арендной платы и размером квартиры показало, что арендная плата, запрашиваемая владельцами квартир, существенно зависит как от числа комнат в квартире, так и от ее общей площади при одном и том же числе комнат. Средняя арендная плата возрастает для двухкомнатных в 1,6 раза и для трехкомнатных – в 2,5 раза относительно однокомнатных квартир. При изменении общей площади квартиры вдвое арендная плата увеличивается для однокомнатных квартир - в 3,5 раза, для двухкомнатных – в 3 раза, для трехкомнатных – в 4 раза, для всех квартир – в 2,7 раза.

Этот результат должен учитываться как риэлторами в брокерской деятельности, так и аналитиками при мониторинге рынка аренды квартир.

В то же время средняя арендная ставка увеличивается при увеличении числа комнат в квартире. Рост этого показателя относительно однокомнатных квартир составил 10% для двухкомнатных и 14% для трехкомнатных, что в 6-10 раз меньше, чем соответствующий рост арендной платы. Но связь между уровнем арендной ставки и общей площадью квартиры при одном и том же числе комнат не подтверждается статистическими критериями, и гипотеза о наличии такой зависимости должна быть отвергнута.

Этот результат свидетельствует о том, что арендная ставка является более удобным показателем состояния рынка аренды квартир, чем арендная плата.

Еще одним обоснованием данного вывода является тот факт, что погрешность в определении среднего значения арендной платы, зависящая от собственного размаха выборки и ее объема, составила 17%, 9% и 9% для 1-, 2-, 3-комнатных квартир соответственно. В то же время погрешность в определении средней арендной ставки составила 14%, 6% и 7% соответственно, т.е. уменьшилась в 1,3-1,5 раза по сравнению с погрешностью в определении средней величины арендной платы по аналогичным выборкам.

Дополнительный результат исследования может представлять интерес для оценщиков. Он состоит в том, что поправка к величине арендной платы при изменении общей площади квартиры на 10 кв. м составляет для 1-комнатной квартиры 100%, 2-комнатной - 60%, 3-комнатной – 35%.

Г.М.Стерник.

5.11.04.

Стерник Геннадий Моисеевич, Директор Аналитического центра «МИЭЛЬ-Недвижимость», профессор кафедры экономики и городского строительства РЭА им. Г.В.Плеханова
sternik@miel.ru, realtymarket.org

ИНВЕСТИЦИОННЫЙ КОНСАЛТИНГ НА РЫНКЕ ЗЕМЛИ И НЕДВИЖИМОСТИ
(доклад на конференции «Права на землю как основа рыночного оборота недвижимости» 7.12.2004 г.)

1. ТЕХНОЛОГИЯ ОРГАНИЗАЦИИ И ПРОВЕДЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОГО КОНСАЛТИНГА В АЦ «МИЭЛЬ-Недвижимость»

Инвестиционный консалтинг - вид информационно-аналитической деятельности на рынке недвижимости, имеющий целью разработку рекомендаций Заказчику и обеспечение его информацией для принятия управленческих решений на различных стадиях инвестиционного проекта.

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ИНВЕСТИЦИОННОГО КОНСАЛТИНГА

2. ПРИМЕРЫ ВЫПОЛНЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА ЗЕМЛИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ. – М., 2003. – 132 стр.

Цель работы: дать рекомендации Заказчику по дальнейшему развитию лэнд-девелопмента после вступления в силу Закона об обороте сельхозземель.

1. Правовая характеристика ситуации на рынке ЗСХН. Эволюция законодательной и нормативной базы рынка, изменение собственности на земли колхозов и совхозов в период предыстории – с 1991 года. Сложившееся к 2003 году фактическое распределение земель. Анализ новаций, содержащихся в Земельном кодексе РФ, Законе об обороте ЗСХН и других правовых актах последнего времени с точки зрения их влияния на деятельность лэнд-девелопера. Основные сценарии доступа девелопера к участкам ЗСХН большой площади.

2. Экономическая характеристика ситуации на рынке ЗСХН Московской области. Два конкурирующих направления последующего использования земель – по прямому назначению и под ИЖС. Ситуация в агробизнесе региона - подъем продуктивности сельского хозяйства идет по общемировому пути интенсификации, не требующем вовлечения в производство ранее заброшенных земель и даже способствующем их дальнейшему высвобождению. Урбанизация территории Подмосковья как объективно обусловленный процесс оправданный экономически в соответствии с принципом наилучшего и наиболее эффективного использования земель.

3.Эконометрический анализ ситуации на рынке ЗСХН. Сбор и статистическая обработка доступной информации об оборотах рынка, открытом предложении на рынке, выявление некоторых закономерностей поведения показателей (индикаторов) рынка. Экспертные оценки и прогноз ресурсной емкости рынка -объемов земельных ресурсов, которые могут поступить в оборот из различных источников немедленно и в течение нескольких лет.

4. Оценка ситуации на рынке ЗСХН участниками рынка (социологическое исследование). Результаты глубинных (полуформализованных) интервью с участниками рынка – лэнд-девелоперами и риэлторами. Обобщение их мнений, оценок, видения ситуации по основным аспектам состояния и развития рынка крупных земельных участков, составу его игроков, процедурам покупки и продажи участков, перевода их в другое назначение, факторам, влияющим на цену и ликвидность участков при их использовании под ИЖС.

РЫНОК КОТТЕДЖНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА В МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ (социологическое исследование методом глубинных интервью). «МИЭЛЬ-Недвижимость» и «Медиа-Шторм», июнь 2004 г. – 197 стр.

Цель: дать рекомендации Заказчику об основных условиях и перспективах использования земель под коттеджное строительство.

1. состав экспертов

2. Общая характеристика подмосковного рынка коттеджей (Описание рынка, сегменты рынка, Расстояние от МКАД, Специфика направлений, Оценка объема продаж, оценка объема спроса, Текущая ситуация на рынке, соотношение спроса и предложения)

3. КОМПАНИИ - Основные игроки рынка

4. Перспективы развития рынка, темпы роста

5. Способы продаж (Деловая практика, Рассрочка, Ипотека)

6. Категории потребителей

7. Строительство коттеджного поселка

Факторы разработки концепции поселка (Комплексная оценка земли, Определение ценового сегмента, Соотношение инфраструктуры и размера поселка, Создание уникального продукта, Генпланирование, Определение площади домов и материала,

Определение площади участков)

Проблемы проектирования и согласований

8. Финансовые условия строительства

Себестоимость, ее структура

Тенденции управления себестоимостью и качеством

Финансовые схемы развития поселков (Продажа с подрядом и без, Соинвестирование как возможность реализации проекта на деньги приобретателей, Этапы продаж и этапы строительства, Рекомендации по ценовой политике, Возможность продажи с правом аренды леса, Возможность развития инфраструктуры как «открытого» проекта)

Дополнительные доходы: дополнительные услуги, эксплуатация поселков, управление инфраструктурой

Финансовые схемы сотрудничества участников проекта

Возможность оплаты строительства по завершению работ

Методы продвижения и стимулирования сбыта

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДПОЧТЕНИЙ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НА КОТТЕДЖНОМ РЫНКЕ ПОДМОСКОВЬЯ методом опроса экспертов (третья волна). – «МИЭЛЬ-Недвижимость», июнь 2004. – 102 стр.

Цель: дать рекомендации Заказчику о целесообразных параметрах застройки коттеджного поселка.

Всего в опросе приняли участие 25 респондентов от компаний «МИЭЛЬ-Недвижимость», «БЕСТ-Недвижимость», «Новый Город», обслуживших в 2003-2004 гг. в совокупности около 4 тыс. клиентов и проведших около 700 сделок на рынке коттеджей (в том числе около 46% на первичном и 54% на вторичном). Исследование проводилось по развернутой программе экспертного опроса на основе анкеты, включавшей 65 вопроса по всем аспектам предпочтений клиентов на рынке коттеджей. Анкета была доработана и расширена с учетом опыта предыдущего исследования.

Опрос затрагивал следующие аспекты по теме исследования:

1. Уровень компетентности респондентов.

ИССЛЕДОВАНИЕ ПЕРСПЕКТИВНОСТИ СТРОИТЕЛЬСТВА ЖИЛЬЯ В РЕГИОНАХ РОССИИ. – «МИЭЛЬ-Недвижимость», декабрь 2003. – Часть 1, 2, 3. - 377 стр.

Цель: дать рекомендации Заказчику о целесообразности входа на рынок строительства и продажи жилья городов России.

Часть 1 Состояние рынка недвижимости России и предварительный отбор перспективных городов.

1. Краткий обзор состояния рынка ЖИЛЬЯ ГОРОДОВ России

2. Факторы, определяющие состояние рынка недвижимости города

2.1. Внешние факторы, определяющие тенденции развития рынка недвижимости

2.2. Факторы, определяющие уровень цен в конкретном городе

2.3. Внутренние факторы рынка недвижимости, влияющие на его состояние

3. Критерии отбора наиболее перспективных городов

Уровень обеспеченности населения жильем (спрос-потребность)

Уровень совокупного платежеспособного спроса и его динамика

Уровень реализованного спроса и емкость рынка

Уровень цен на жилье и его динамика

Объем жилищного строительства и его динамика

Наличие свободных площадок и их подготовка

Конкуренция, административные условия входа на рынок

4. Обобщение результатов анализа и выработка рекомендаций заказчику по отбору наиболее перспективных городов для строительства и развития бизнеса

Города европейской России

Города Московской области

Часть 2 РЫНОК ЖИЛЬЯ ГОРОДОВ ЕВРОПЕЙСКОЙ РОССИИ

В части 2 приведен анализ рынка жилья следующих 12 городов: Нижний Новгород, Екатеринбург, Рязань, Воронеж, Калуга, Вологда, Череповец, Таганрог, Ярославль, Тверь, Тула, Владимир.

По каждому городу приведены следующие сведения:

- Краткая социально-экономическая характеристика города

- Объем строительства жилья за последние 5-8 лет (в кв. метрах, домах, квартирах, кв. метрах на 1000 человек населения, с дифференциацией по типам домов, строительным сериям, с кратким их описанием, а также по районам (зонам) города).

- Цены и объемы продаж на первичном рынке.

- Динамика цен и объемов продаж на вторичном рынке.

- Спрос на жилье различных категорий и потребительские предпочтения.

- Конкуренция (перечень застройщиков, объемы строительства, близость к Администрации и др.)

- Экспертный прогноз возможных объемов строительства, потребительского спроса и продажи жилья, динамики цен на ближайшие 5-7 лет.

© Стерник Г.М., 21.11.04.

Инвестиционный консалтинг рынка земли и недвижимости

Стерник Геннадий Моисеевич, Директор Аналитического центра «МИЭЛЬ-Недвижимость», профессор кафедры экономики и городского строительства РЭА им. Г.В.Плеханова
sternik@miel.ru, realtymarket.org

ИНВЕСТИЦИОННЫЙ КОНСАЛТИНГ НА РЫНКЕ ЗЕМЛИ И НЕДВИЖИМОСТИ
(доклад на конференции «Права на землю как основа рыночного оборота недвижимости» 7.12.2004 г.)

1. ТЕХНОЛОГИЯ ОРГАНИЗАЦИИ И ПРОВЕДЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОГО КОНСАЛТИНГА В АЦ «МИЭЛЬ-Недвижимость»

Инвестиционный консалтинг - вид информационно-аналитической деятельности на рынке недвижимости, имеющий целью разработку рекомендаций Заказчику и обеспечение его информацией для принятия управленческих решений на различных стадиях инвестиционного проекта.

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ИНВЕСТИЦИОННОГО КОНСАЛТИНГА

2. ПРИМЕРЫ ВЫПОЛНЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА ЗЕМЛИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ. – М., 2003. – 132 стр.

Цель работы: дать рекомендации Заказчику по дальнейшему развитию лэнд-девелопмента после вступления в силу Закона об обороте сельхозземель.

1. Правовая характеристика ситуации на рынке ЗСХН. Эволюция законодательной и нормативной базы рынка, изменение собственности на земли колхозов и совхозов в период предыстории – с 1991 года. Сложившееся к 2003 году фактическое распределение земель. Анализ новаций, содержащихся в Земельном кодексе РФ, Законе об обороте ЗСХН и других правовых актах последнего времени с точки зрения их влияния на деятельность лэнд-девелопера. Основные сценарии доступа девелопера к участкам ЗСХН большой площади.

2. Экономическая характеристика ситуации на рынке ЗСХН Московской области. Два конкурирующих направления последующего использования земель – по прямому назначению и под ИЖС. Ситуация в агробизнесе региона - подъем продуктивности сельского хозяйства идет по общемировому пути интенсификации, не требующем вовлечения в производство ранее заброшенных земель и даже способствующем их дальнейшему высвобождению. Урбанизация территории Подмосковья как объективно обусловленный процесс оправданный экономически в соответствии с принципом наилучшего и наиболее эффективного использования земель.

3.Эконометрический анализ ситуации на рынке ЗСХН. Сбор и статистическая обработка доступной информации об оборотах рынка, открытом предложении на рынке, выявление некоторых закономерностей поведения показателей (индикаторов) рынка. Экспертные оценки и прогноз ресурсной емкости рынка -объемов земельных ресурсов, которые могут поступить в оборот из различных источников немедленно и в течение нескольких лет.

4. Оценка ситуации на рынке ЗСХН участниками рынка (социологическое исследование). Результаты глубинных (полуформализованных) интервью с участниками рынка – лэнд-девелоперами и риэлторами. Обобщение их мнений, оценок, видения ситуации по основным аспектам состояния и развития рынка крупных земельных участков, составу его игроков, процедурам покупки и продажи участков, перевода их в другое назначение, факторам, влияющим на цену и ликвидность участков при их использовании под ИЖС.

РЫНОК КОТТЕДЖНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА В МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ (социологическое исследование методом глубинных интервью). «МИЭЛЬ-Недвижимость» и «Медиа-Шторм», июнь 2004 г. – 197 стр.

Цель: дать рекомендации Заказчику об основных условиях и перспективах использования земель под коттеджное строительство.

1. состав экспертов

2. Общая характеристика подмосковного рынка коттеджей (Описание рынка, сегменты рынка, Расстояние от МКАД, Специфика направлений, Оценка объема продаж, оценка объема спроса, Текущая ситуация на рынке, соотношение спроса и предложения)

3. КОМПАНИИ - Основные игроки рынка

4. Перспективы развития рынка, темпы роста

5. Способы продаж (Деловая практика, Рассрочка, Ипотека)

6. Категории потребителей

7. Строительство коттеджного поселка

Факторы разработки концепции поселка (Комплексная оценка земли, Определение ценового сегмента, Соотношение инфраструктуры и размера поселка, Создание уникального продукта, Генпланирование, Определение площади домов и материала,

Определение площади участков)

Проблемы проектирования и согласований

8. Финансовые условия строительства

Себестоимость, ее структура

Тенденции управления себестоимостью и качеством

Финансовые схемы развития поселков (Продажа с подрядом и без, Соинвестирование как возможность реализации проекта на деньги приобретателей, Этапы продаж и этапы строительства, Рекомендации по ценовой политике, Возможность продажи с правом аренды леса, Возможность развития инфраструктуры как «открытого» проекта)

Дополнительные доходы: дополнительные услуги, эксплуатация поселков, управление инфраструктурой

Финансовые схемы сотрудничества участников проекта

Возможность оплаты строительства по завершению работ

Методы продвижения и стимулирования сбыта

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДПОЧТЕНИЙ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НА КОТТЕДЖНОМ РЫНКЕ ПОДМОСКОВЬЯ методом опроса экспертов (третья волна). – «МИЭЛЬ-Недвижимость», июнь 2004. – 102 стр.

Цель: дать рекомендации Заказчику о целесообразных параметрах застройки коттеджного поселка.

Всего в опросе приняли участие 25 респондентов от компаний «МИЭЛЬ-Недвижимость», «БЕСТ-Недвижимость», «Новый Город», обслуживших в 2003-2004 гг. в совокупности около 4 тыс. клиентов и проведших около 700 сделок на рынке коттеджей (в том числе около 46% на первичном и 54% на вторичном). Исследование проводилось по развернутой программе экспертного опроса на основе анкеты, включавшей 65 вопроса по всем аспектам предпочтений клиентов на рынке коттеджей. Анкета была доработана и расширена с учетом опыта предыдущего исследования.

Опрос затрагивал следующие аспекты по теме исследования:

1. Уровень компетентности респондентов.

ИССЛЕДОВАНИЕ ПЕРСПЕКТИВНОСТИ СТРОИТЕЛЬСТВА ЖИЛЬЯ В РЕГИОНАХ РОССИИ. – «МИЭЛЬ-Недвижимость», декабрь 2003. – Часть 1, 2, 3. - 377 стр.

Цель: дать рекомендации Заказчику о целесообразности входа на рынок строительства и продажи жилья городов России.

Часть 1 Состояние рынка недвижимости России и предварительный отбор перспективных городов.

1. Краткий обзор состояния рынка ЖИЛЬЯ ГОРОДОВ России

2. Факторы, определяющие состояние рынка недвижимости города

2.1. Внешние факторы, определяющие тенденции развития рынка недвижимости

2.2. Факторы, определяющие уровень цен в конкретном городе

2.3. Внутренние факторы рынка недвижимости, влияющие на его состояние

3. Критерии отбора наиболее перспективных городов

Уровень обеспеченности населения жильем (спрос-потребность)

Уровень совокупного платежеспособного спроса и его динамика

Уровень реализованного спроса и емкость рынка

Уровень цен на жилье и его динамика

Объем жилищного строительства и его динамика

Наличие свободных площадок и их подготовка

Конкуренция, административные условия входа на рынок

4. Обобщение результатов анализа и выработка рекомендаций заказчику по отбору наиболее перспективных городов для строительства и развития бизнеса

Города европейской России

Города Московской области

Часть 2 РЫНОК ЖИЛЬЯ ГОРОДОВ ЕВРОПЕЙСКОЙ РОССИИ

В части 2 приведен анализ рынка жилья следующих 12 городов: Нижний Новгород, Екатеринбург, Рязань, Воронеж, Калуга, Вологда, Череповец, Таганрог, Ярославль, Тверь, Тула, Владимир.

По каждому городу приведены следующие сведения:

- Краткая социально-экономическая характеристика города

- Объем строительства жилья за последние 5-8 лет (в кв. метрах, домах, квартирах, кв. метрах на 1000 человек населения, с дифференциацией по типам домов, строительным сериям, с кратким их описанием, а также по районам (зонам) города).

- Цены и объемы продаж на первичном рынке.

- Динамика цен и объемов продаж на вторичном рынке.

- Спрос на жилье различных категорий и потребительские предпочтения.

- Конкуренция (перечень застройщиков, объемы строительства, близость к Администрации и др.)

- Экспертный прогноз возможных объемов строительства, потребительского спроса и продажи жилья, динамики цен на ближайшие 5-7 лет.

© Стерник Г.М., 21.11.04.

Стерник Г.М., директор Аналитического центра "МИЭЛЬ-Недвижимость"

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ДИСКРЕТНЫХ ПРОСТРАНСТВЕННО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ РЫНКА ЖИЛЬЯ

Методология дискретного анализа рынка недвижимости, развиваемая в работах /1-3 и др./, в интересах практиков-аналитиков описывалась на вербальном уровне, почти без применения символьного изложения. В настоящей работе дается формализованное описание процедуры построения широко применяемых дискретных пространственно-параметрических моделей рынка (с примерами по рынку жилья Москвы) в терминах теории множеств /4/ - аппарата, специально созданного для описания дискретных пространств. Изложение ведется в сопоставлении с подходами и понятиями смежной методологии - регрессионных моделей массовой оценки объектов недвижимости /5, 6/.

Характеристики могут быть непрерывными и дискретными величинами и выражаться:
- числом (значения размера кухни, высоты потолка, декартовых координат местоположения, расстояния до ближайшей станции метро, и т.п.);
- диапазоном чисел (диапазон значений периода строительства, высоты потолков, и т.п.);
- количественным признаком (этажность дома, этаж расположения квартиры, число комнат, число санузлов, число балконов, и т.п.);
- качественным признаком (материал несущих конструкций, материал наружных ограждений, тип санузла, тип планировки, ориентация окон во двор или на проезжую часть, и т.п.);
- бинарным признаком "да-нет" (наличие лифта в доме, наличие телефона в квартире, состояние дома - после реконструкции, капремонта, и т.д.).

Разделим все характеристики по трем классификационным основаниям - качества, местоположения, размера:

В теории регрессионного анализа характеристики объекта именуются "факторами". На основании рыночной информации строится непрерывно-дискретная модель рынка X = F ( i), с помощью статистических критериев определяются уровни значимости факторов. Критериальные значения факторов, по которым принимаются решения, задаются исследователем. Факторы, удовлетворяющие этим критериям, признаются значимыми, остальные - случайными, и регрессионная модель строится как осреднение по факторам, признанным случайными. Обычно при исходных 20-30 факторах значимыми оказываются 5-10. Иногда исследователь переходит к дискретной по каждому отдельному фактору модели, разбивая его диапазон варьирования на поддиапазоны (шаги) по признаку существенного изменения цены на каждом (не обязательно равном) шаге. Общее число диапазонов будет равно сумме чисел диапазонов каждой характеристики-фактора. Например, при 10 характеристиках, значения каждой из которых разбито на три диапазона, образуется матрица из 30 значений. Далее, полное число перестановок значений диапазонов набора характеристик соответствует теоретически возможному числу сочетаний вариантов описания квартир (на практике, при построении регрессионных моделей массовой оценки квартир, оно достигает нескольких сотен).

Аналогичные по сути, но несколько иные по форме процедуры используются и при построении дискретных моделей. Начнем их описание с группы характеристик качества объекта.

Изучение существующих в жилищном фонде и на рынке квартир показывает, что большая часть теоретически возможного числа вариантов являются физически нереализуемыми. Например, сочетание "панель - высота потолков от 3 м", или "свободная планировка - кухня площадью менее 6,0 м", и т.п.

Сгруппируем характеристики качества таким образом, чтобы совокупность диапазонов и/или признаков всех значимых характеристик образовывала физически определимое множество, соответствующее подмножеству элементов множества (1):

Пример типизации (или классификации объектов по качеству) приведен в таблице 1. критерии типизации - заданный набор характеристик качества, значения которых описаны дискретными диапазонами значений и признаками.

Условие (7) означает, что пересечение множеств (3)-(5) есть пустое множество. На практике возможно, что в исходных данных (1) информация о характеристиках квартир неполна, и объект не удается приписать ни одному из выбранных типов, или зон, или размеров. Тогда необходимо их выделить в тип (зону, размер) "прочие" для выполнения условия (7).

Выражение (8) в терминах регрессионных моделей массовой оценки называется "спецификацией" модели рынка. Следующий этап - "калибровка" модели, или получение количественных оценок входящих в модель параметров.

В терминах дискретных пространственно-параметрических моделей эта процедура включает статистическую обработку выборок (8) и определение основных параметров выборки - объема n, среднего xср., размаха варьирования xмин. и xмакс., дисперсии D, погрешности в определении среднего . В результате образуется исходная дискретная пространственно-параметрическая модель рынка

Пример записанной в числовом виде модели (9) приведен в табл. 2. Таблица рассчитана для 11 типов квартир по данным о 115 тыс. предложений жилья в Москве в 2003 году с территориальной дифференциацией по 123 муниципальным районам и промежуточным обобщением по 10 административным округам. По условиям задачи в качестве периода осреднения цен принимался год. Для сокращения таблицы приведены данные только о трех типах жилья (из табл. 1) и трех административных округах с осреднением по размерам квартир (числу комнат).

Полученная числовая модель (матрица) включает 1353 малые выборки "1 тип / 1 район", 110 укрупненных выборок "1 тип /все районы АО", 123 укрупненные выборки "все типы / 1 район", 11 объединенных выборок "1 тип / все районы Москвы", 10 объединенных выборок "все типы / все районы АО" и 1 обобщенную выборку "все типы / все районы Москвы".

Следующей операцией при построении дискретной пространственно-параметрической модели рынка (ДППМ) является ее корректировка и оптимизация (в терминах регрессионных моделей массовой оценки - "настройка").

Корректировка начинается с проверки объема выборок в каждой клетке матрицы (табл. 2).

На практике возможно отсутствие объектов какого-либо типа в жилищном фонде и на рынке данного района. В этом случае из матрицы исключается соответствующая строка.

Возможны случаи слишком малого объема выборки данного типа в конкретном районе (обоснование минимального требуемого объема приведено в работах / /. В этом случае данная выборка подлежит объединению с выборкой территориально смежного района, параметры объединенной выборки пересчитываются.

Оптимизация модели начинается с проверки размаха выборок и их дисперсий. Условие оптимизации - минимизация размаха каждой выборки при ориентировочном равенстве коэффициентов варьирования V:

Уменьшение размаха выборки можно получить за счет ее разделения на две путем введения дополнительного признака или разбиения диапазона какого-либо признака. Например, если выборка квартир в пятиэтажных панельных домах имеет слишком большой размах варьирования (значительно отличающийся от выборок квартир других типов), то рекомендуется разделить ее на два подтипа, включающие квартиры на первом/последнем и крайних этажах. Другой пример: разделение совокупности квартир в пятиэтажных панельных домах одного района на квартиры в сериях домов, объявленных к сносу (что может повысить их привлекательность и цену) и в несносимых сериях.

Аналогично могут быть разбиты выборки по признаку местоположения: в заданных границах района выделяются 2-3 зоны с отличающимся уровнем цен, и вместо одной образуется 2-3 выборки квартир одного типа с изменившимися средними и уменьшимся размахом варьирования.

Следующая процедура оптимизации модели имеет обратный характер - она направлена на проверку целесообразности объединения выборок. Для этого производится попарная проверка значимости различия выборок по типам, по размерам, по смежным районам. Она включает проверку различия дисперсий (по критерию Фишера Fp) и средних (по критерию Стьюдента tp ) при заданных критериальных значениях уровня значимости р, выбираемых исследователем. Эта процедура соответствует аналогичной процедуре проверки значимости факторов в терминах регрессионного моделирования.

По результатам проверки выборки с незначимыми различиями объединяются, и значения параметров объединенных выборок пересчитываются. На практике возможно применение более простого условия объединения выборок 1 и 2:

Такое преобразование соответствует по смыслу понижению размерности регрессионной модели, исключению незначимых факторов качества, местоположения и размера.

В результате образуется оптимизированная ДППМ рынка.

Пример такой модели приведен в табл. 3. Ранее сформированные 1353 малых выборки преобразованы в 568, при этом обеспечено повышение точности в определении средневыборочных цен.

В результате получена оптимизированная модель, которая включает 568 малых выборок "1 тип / несколько районов", 110 укрупненных выборок "1 тип /все районы АО", 123 укрупненные выборки "все типы / 1 район", 11 объединенных выборок "1 тип / все районы Москвы", 10 объединенных выборок "все типы / все районы АО" и 1 обобщенную выборку "все типы / все районы Москвы".

Вывод: на основе использования аппарата теории множеств произведено формализованное математическое описание дискретных пространственно-параметрических моделей рынка жилья и процедур их построения.

© Стерник Г.М., 30.05.05.

Таблица 2

ИСХОДНАЯ ПРОСТРАНСТВЕННО-ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РЫНКА ЖИЛЬЯ МОСКВЫ

…………………………………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………………………………

Таблица 3

…………………………………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………………………………

Стерник Г.М., Ноздрина Н.Н. Методология сбора и обработки информации о рынке недвижимости (пособие риэлтору). РГР, - М. 1997. – 96 с.

Стерник Г. М. Методические рекомендации по анализу рынка недвижимости. РГР, - М., 1998. – 60 с.

Стерник Г.М. Технология анализа рынка недвижимости (учебное пособие). – РГР, 2002. – 130 с.

Н. Бурбаки. Теория множеств. - М.: Изд. «Мир», 1965. – 455 с.

Джозеф К. Эккерт. Организация оценки и налогообложения недвижимости. 2 т. – М.: Стар Интер, 1997.

Калинина Н.В. Отчет о результатах введения налога на недвижимость в Великом Новгороде, утвержденного решением Думы Великого Новгорода 25.12.2003 № 659.

Грибовский С.В., Баринов Н.П., Анисимова И.Н. О повышении достоверности оценки рыночной стоимости методом сравнительного анализа // Вопросы оценки, №1, 2002.

Стерник Г.М. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ДИСКРЕТНЫХ ПРОСТРАНСТВЕННО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ РЫНКА ЖИЛЬЯ

Стерник Г.М., директор Аналитического центра "МИЭЛЬ-Недвижимость"

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ДИСКРЕТНЫХ ПРОСТРАНСТВЕННО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ РЫНКА ЖИЛЬЯ

Методология дискретного анализа рынка недвижимости, развиваемая в работах /1-3 и др./, в интересах практиков-аналитиков описывалась на вербальном уровне, почти без применения символьного изложения. В настоящей работе дается формализованное описание процедуры построения широко применяемых дискретных пространственно-параметрических моделей рынка (с примерами по рынку жилья Москвы) в терминах теории множеств /4/ - аппарата, специально созданного для описания дискретных пространств. Изложение ведется в сопоставлении с подходами и понятиями смежной методологии - регрессионных моделей массовой оценки объектов недвижимости /5, 6/.

Характеристики могут быть непрерывными и дискретными величинами и выражаться:
- числом (значения размера кухни, высоты потолка, декартовых координат местоположения, расстояния до ближайшей станции метро, и т.п.);
- диапазоном чисел (диапазон значений периода строительства, высоты потолков, и т.п.);
- количественным признаком (этажность дома, этаж расположения квартиры, число комнат, число санузлов, число балконов, и т.п.);
- качественным признаком (материал несущих конструкций, материал наружных ограждений, тип санузла, тип планировки, ориентация окон во двор или на проезжую часть, и т.п.);
- бинарным признаком "да-нет" (наличие лифта в доме, наличие телефона в квартире, состояние дома - после реконструкции, капремонта, и т.д.).

Разделим все характеристики по трем классификационным основаниям - качества, местоположения, размера:

В теории регрессионного анализа характеристики объекта именуются "факторами". На основании рыночной информации строится непрерывно-дискретная модель рынка X = F ( i), с помощью статистических критериев определяются уровни значимости факторов. Критериальные значения факторов, по которым принимаются решения, задаются исследователем. Факторы, удовлетворяющие этим критериям, признаются значимыми, остальные - случайными, и регрессионная модель строится как осреднение по факторам, признанным случайными. Обычно при исходных 20-30 факторах значимыми оказываются 5-10. Иногда исследователь переходит к дискретной по каждому отдельному фактору модели, разбивая его диапазон варьирования на поддиапазоны (шаги) по признаку существенного изменения цены на каждом (не обязательно равном) шаге. Общее число диапазонов будет равно сумме чисел диапазонов каждой характеристики-фактора. Например, при 10 характеристиках, значения каждой из которых разбито на три диапазона, образуется матрица из 30 значений. Далее, полное число перестановок значений диапазонов набора характеристик соответствует теоретически возможному числу сочетаний вариантов описания квартир (на практике, при построении регрессионных моделей массовой оценки квартир, оно достигает нескольких сотен).

Аналогичные по сути, но несколько иные по форме процедуры используются и при построении дискретных моделей. Начнем их описание с группы характеристик качества объекта.

Изучение существующих в жилищном фонде и на рынке квартир показывает, что большая часть теоретически возможного числа вариантов являются физически нереализуемыми. Например, сочетание "панель - высота потолков от 3 м", или "свободная планировка - кухня площадью менее 6,0 м", и т.п.

Сгруппируем характеристики качества таким образом, чтобы совокупность диапазонов и/или признаков всех значимых характеристик образовывала физически определимое множество, соответствующее подмножеству элементов множества (1):

Пример типизации (или классификации объектов по качеству) приведен в таблице 1. критерии типизации - заданный набор характеристик качества, значения которых описаны дискретными диапазонами значений и признаками.

Условие (7) означает, что пересечение множеств (3)-(5) есть пустое множество. На практике возможно, что в исходных данных (1) информация о характеристиках квартир неполна, и объект не удается приписать ни одному из выбранных типов, или зон, или размеров. Тогда необходимо их выделить в тип (зону, размер) "прочие" для выполнения условия (7).

Выражение (8) в терминах регрессионных моделей массовой оценки называется "спецификацией" модели рынка. Следующий этап - "калибровка" модели, или получение количественных оценок входящих в модель параметров.

В терминах дискретных пространственно-параметрических моделей эта процедура включает статистическую обработку выборок (8) и определение основных параметров выборки - объема n, среднего xср., размаха варьирования xмин. и xмакс., дисперсии D, погрешности в определении среднего . В результате образуется исходная дискретная пространственно-параметрическая модель рынка

Пример записанной в числовом виде модели (9) приведен в табл. 2. Таблица рассчитана для 11 типов квартир по данным о 115 тыс. предложений жилья в Москве в 2003 году с территориальной дифференциацией по 123 муниципальным районам и промежуточным обобщением по 10 административным округам. По условиям задачи в качестве периода осреднения цен принимался год. Для сокращения таблицы приведены данные только о трех типах жилья (из табл. 1) и трех административных округах с осреднением по размерам квартир (числу комнат).

Полученная числовая модель (матрица) включает 1353 малые выборки "1 тип / 1 район", 110 укрупненных выборок "1 тип /все районы АО", 123 укрупненные выборки "все типы / 1 район", 11 объединенных выборок "1 тип / все районы Москвы", 10 объединенных выборок "все типы / все районы АО" и 1 обобщенную выборку "все типы / все районы Москвы".

Следующей операцией при построении дискретной пространственно-параметрической модели рынка (ДППМ) является ее корректировка и оптимизация (в терминах регрессионных моделей массовой оценки - "настройка").

Корректировка начинается с проверки объема выборок в каждой клетке матрицы (табл. 2).

На практике возможно отсутствие объектов какого-либо типа в жилищном фонде и на рынке данного района. В этом случае из матрицы исключается соответствующая строка.

Возможны случаи слишком малого объема выборки данного типа в конкретном районе (обоснование минимального требуемого объема приведено в работах / /. В этом случае данная выборка подлежит объединению с выборкой территориально смежного района, параметры объединенной выборки пересчитываются.

Оптимизация модели начинается с проверки размаха выборок и их дисперсий. Условие оптимизации - минимизация размаха каждой выборки при ориентировочном равенстве коэффициентов варьирования V:

Уменьшение размаха выборки можно получить за счет ее разделения на две путем введения дополнительного признака или разбиения диапазона какого-либо признака. Например, если выборка квартир в пятиэтажных панельных домах имеет слишком большой размах варьирования (значительно отличающийся от выборок квартир других типов), то рекомендуется разделить ее на два подтипа, включающие квартиры на первом/последнем и крайних этажах. Другой пример: разделение совокупности квартир в пятиэтажных панельных домах одного района на квартиры в сериях домов, объявленных к сносу (что может повысить их привлекательность и цену) и в несносимых сериях.

Аналогично могут быть разбиты выборки по признаку местоположения: в заданных границах района выделяются 2-3 зоны с отличающимся уровнем цен, и вместо одной образуется 2-3 выборки квартир одного типа с изменившимися средними и уменьшимся размахом варьирования.

Следующая процедура оптимизации модели имеет обратный характер - она направлена на проверку целесообразности объединения выборок. Для этого производится попарная проверка значимости различия выборок по типам, по размерам, по смежным районам. Она включает проверку различия дисперсий (по критерию Фишера Fp) и средних (по критерию Стьюдента tp ) при заданных критериальных значениях уровня значимости р, выбираемых исследователем. Эта процедура соответствует аналогичной процедуре проверки значимости факторов в терминах регрессионного моделирования.

По результатам проверки выборки с незначимыми различиями объединяются, и значения параметров объединенных выборок пересчитываются. На практике возможно применение более простого условия объединения выборок 1 и 2:

Такое преобразование соответствует по смыслу понижению размерности регрессионной модели, исключению незначимых факторов качества, местоположения и размера.

В результате образуется оптимизированная ДППМ рынка.

Пример такой модели приведен в табл. 3. Ранее сформированные 1353 малых выборки преобразованы в 568, при этом обеспечено повышение точности в определении средневыборочных цен.

В результате получена оптимизированная модель, которая включает 568 малых выборок "1 тип / несколько районов", 110 укрупненных выборок "1 тип /все районы АО", 123 укрупненные выборки "все типы / 1 район", 11 объединенных выборок "1 тип / все районы Москвы", 10 объединенных выборок "все типы / все районы АО" и 1 обобщенную выборку "все типы / все районы Москвы".

Вывод: на основе использования аппарата теории множеств произведено формализованное математическое описание дискретных пространственно-параметрических моделей рынка жилья и процедур их построения.

© Стерник Г.М., 30.05.05.

Таблица 2

ИСХОДНАЯ ПРОСТРАНСТВЕННО-ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РЫНКА ЖИЛЬЯ МОСКВЫ

…………………………………………………………………………………………………………