Геннадий Стерник
сертификация
курсы
статьи
конкурсы
о компании
библиотека
мониторинг
конференции
об авторе, новости сайта, анонсы
ссылки
e-mail
e-mail
Интернет-агентство СТЕРНО.РУ
designed by NIKE
Стерник Г.М. МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН НА ЖИЛЬЕ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ТИПА РЫНКА. Журнал "Имущественные отношения в РФ", № 12, 2010.

Принято к опубликованию в журнале «Имущественные отношения в РФ» № 12, 2010

Стерник Г.М.,

профессор кафедры «Управление проектами и программами» РЭУ им. Г.В.Плеханова

Методика прогнозирования цен на жилье в зависимости

от типа рынка

Постановка задачи

Кризис 2008-2010 годов в экономике и на рынке недвижимости вновь обострил потребность в краткосрочных, среднесрочных, долгосрочных прогнозах динамики цен на рынке жилья. За последние два-три года опубликованы многочисленные работы, содержщие как экспертные предсказания, так и прогнозы, основанные на различных методических подходах и моделях различного типа, в том числе регрессионных динамических однофакторных /1/, статических многофакторных /2/, опирающихся на фундаментальный и технический анализ, в том числе по методологии фондового рынка /4/, использующих нейронные сети /5/ и т. д.

К сожалению, результаты прогнозов не вполне удовлетворяют экспертов и потребителей, и поэтому дальнейшее развитие методов прогнозирования представляется актуальной и важной задачей аналитиков рынка недвижимости.

Особо необходимо отметить сравнительно новый аспект этой задачи – проявившуюся недавно потребность в методиках прогнозирования развития рынка недвижимости со стороны госорганов, связанную с разработкой и необходимостью обоснования стратегий развития рынка жилья и жилищного строительства, ипотечного кредитования и т. д. Такие методики, помимо обычных требований к научной обоснованности и достоверности результатов, выдвигают специфические требования доступности для расчетов в условиях ограниченного набора исходных данных, а именно – публикуемых в официальной статистике и в прогнозах развития экономики МЭР РФ, Минфина РФ, ЦБ РФ.

В связи с этим в настоящей статье предложена новая методика, основанная  на ранее выполненном исследовании эластичности цен на жилье по доходам и типизации рынков в зависимости от стадии их динамики /6/. Методика обеспечивает прогнозирование цен на жилье при наличии прогнозов динамики душевых доходов населения.

Понятно, что темпы роста среднедушевых доходов лишь в первом приближении характеризуют темпы роста платежеспособного спроса населения на рынке жилья. Известно, что недвижимость приобретается не за текущие доходы, а за сбережения, однако, повышение темпов роста текущих доходов уменьшает склонность населения к сбережению, а снижение – увеличивает и тем самым приводит к падению платежеспособно спроса на рынке жилья.

Понятно также, что платежеспособный спрос зависит и от объема денежной массы в стране, темпов инфляции, от дополнительного (сверх доходов) вливания денег на рынок через кредитование покупателя (прежде всего ипотечное), от таких факторов, как перелив инвестиционных капиталов на рынок жилья и превращения недвижимости в инструмент их сохранения и преумножения, а также множество психологических, иррациональных факторов (публичные высказывания и тем более действия представительной и законодательной власти, недоверие населения к финансовой политике властей, обострение обстановки перед выборами различного уровня и ожидание изменений в экономической политике), и др.

Тем не менее, в основу методики прогнозирования средних цен на жилье P (Price) мы положили сопоставление величин dP/P - темпов роста цен на рынке жилья и dI/I - темпов роста  доходов населения I (Income). Остальные факторы спобствуют волатильности цен и формируют погрешность прогноза, поддающуюся оценке.

Исходные данные для построения модели

В цит. работе /6/ на основе изучения эластичности цен на жилье по доходам населения получены оценки среднемесячных темпов роста цен на жилье в Москве и доходов населения на протяжении 12 стадий длительностью от 6 до 22 месяцев. Под стадией динамики рынка понимается отрезок времени, в течение которого темпы роста цен существенно не менялись. По соотношению темпов роста цен и доходов сформировано 10 типов рынков, отличающихся эластичностью цен по доходам.

Типизация рынков по эластичности цен относительно доходов и примеры значений признаков

Тип рынка

Примеры статистических значений признаков в Москве

Темп роста цен dP/P

Темп роста доходовdI/I

Длительность стадииТ, мес.

В

1

Развитый (насыщенный)

нет

2

Развивающийся (дефицитный)

0,025

0,015

99

1,61

3

Растущий

0,021; 0,032

0,017; 0,020

18; 22

1,16; 1,60

4

Перегретый

0,050; 0,039

0,022; 0,014

17; 11

2,27; 2,82

5

Стабильный

0,0040; 0,006; 0,002

0,0044; 0,019; 0,005

9; 12;

10

0,91; 0,32; 0,40

6

Надутый

нет

7

Падающий (кризисный)

-0,033; -0,048

-0,088; -0,097

13; 6

0,38; 0,49

8

Депрессивный

-0,0006

0,035

10

-0,028

9

Стартующий

0,017

-0,015

11

-1,10

10

Взлетающий

0,090

-0,020

20

-4,50

Полученные данные использованы для построения прогнозной модели.

Модель для прогнозирования динамики цен

Модель для прогнозирования цен на жилье получена в виде статистической связи между темпами роста цен на жилье на каждой стадии динамики и темпов роста среднедушевых доходов населения (рис. 1).

Рис. 1

Модель построена дифференцировано для различных типов рынков и имеет высокие показатели надежности:

- для типов 2 (развивающийся) и 7 (падающий, кризисный) y = 0,534x + 0,795 (коэффициент детерминации R2 = 0,94);

- для типов 5 (стабильный) и 8 (депрессивный) y = 0,361х – 0,692 (R2 = 0,93);

- для типов 3 (растущий) и 4 (перегретый) y = 0,730х + 2,683 (R2 = 0,99).

Исходные данные для прогнозирования

Прогноз рассчитан при принятых в правительственном среднесрочном прогнозе развития экономики на ближайшие 3 года макроэкономических показателях – стабильность цен на нефть в диапазоне 75-85 долларов за баррель, постепенное увеличение притока капитала частного сектора, стабильность (колебательная) курса рубля к доллару в диапазоне 29,5-31,5 рублей за доллар.

Руководители страны четко объявили, что заработная плата и душевые доходы населения (в реальном выражении, т. е. с исключением инфляции) повышаться практически не будут. Во-первых, к этому нет макроэкономических предпосылок (роста цены на нефть никто не прогнозирует на ближайшие 2-3 года). Во-вторых, государство такой политикой постарается не допустить нового безумного роста цен на жилье (именно так реагирует наш дефицитный рынок недвижимости на повышение доходов среднедоходного слоя населения – основного покупателя квартир). Заметим, что это не касается низкодоходных слоев – им доходы надо и будут повышать, они не предъявят их на рынке жилья.

Из данных среднесрочного правительственного прогноза, заложенного в основу годового и трехлетнего бюджета, из высказываний руководителя правительства и министра финансов следует, что в ближайшие годы (2011-2013) темпы роста реальных доходов населения составят 3-4%, это при инфляции 6-7% дает 10,5-11,5% роста номинальных доходов в год. В следующие два-три года (2014-2016) первая величина увеличится до 7-8%, инфляция ожидается в 5-6%, годовые темпы роста номинальных доходов – 11-12%.

Примеры прогнозирования

На основании этих данных рассчитан среднесрочный прогноз цен на жилье для Москвы, Санкт-Петербурга и Московской области. При этом введены допущения:

- модель, полученная для рынка жилья Москвы, распространена и на другие регионы;

- темпы роста душевых доходов, запланированные властями в среднем для РФ, приняты одинаковыми для всех трех регионов.

Снятие этих допущений и повышение достоверности прогнозов возможно при повторении исследования эластичности цен на жилье по доходам для других регионов и при использовании региональных среднесрочных прогнозов роста доходов населения и инфляции.

В соответствии с накопленными данными о динамике цен на рынке жилья (рис. 2), принято, что на среднесрочную перспективу рынок жилья Москвы, где в течение 2010 года происходит плавное восстановление цен, будет относиться к типу 2 (растущий). Рынки Петербурга и Московской области, где продолжается депрессивная стабилизация – в первом полугодии 2011 года будут относиться к типу 5/8 (стабильный/депрессивный), далее – к типу 2 (растущий).

Соответственно, расчет для Москвы дает оценку темпов роста цен на жилье в 2011-2013 годах в 1,2% в месяц, 15% в год.

Для Петербурга и Московской области темпы роста цен получены в 1 полугодии 2011 году – близкие к нулю, далее – аналогично Москве.

Рис. 2

График показывает, что средние темпы роста цен (в рублях) будут аналогичны периоду 2002-2004 гг. (а в процентах – еще ниже). За три года цены вырастут в Москве - на 52%, в Петербурге – на 33%, в Московской области – на 38%. На докризисный уровень цены вернутся в Москве  (около 200 тыс. руб./кв. м) весной-летом 2012 года, в Петербурге (около 110 тыс. руб./кв. м) и в Мособласти (около 90 тыс. руб./кв. м) – к концу 2013 года.

Отметим, что рассчитанный по модели и приведенный на рисунке прогноз на 2011-2013 года является сглаженным. При этом сохраняется ранее сделанный прогноз повышенной волатильности цен, вследствие чего в течение 4-6 месяцев месячные темпы роста цен могут отклоняться от средних вверх и вниз на 1-2 процентных пункта.

Литература

1. Стерник Г.М., Печенкина А.В. Прогноз цен предложения квартир на российском рынке жилья (макроэкономический подход). – Журнал «Имущественные отношения в РФ», №10 (73), 2007, стр. 11-18.

2. Мальгинов Г.Н., Стерник Г.М. Российский рынок жилья в 2009 году: от кризисного падения к стагнации. - В Сб. «Российская экономика в 2009 году. Тенденции и перспективы (вып. 31), 2010, стр. 608-628.

3. Печенкина А.В. Использование многоуровневой факторной модели при прогнозировании ситуации на региональном рынке недвижимости (на примере Пермского края). Журнал «Имущественные отношения в РФ» (в печати).

4.  Афанасьева О.Н. Рынки недвижимости в регионах – путь к равновесию? – Доклад на IV межрегиональном форуме «Развитие рынка недвижимости Центрального региона России в новых экономических условиях». – Ярославль, 2009.

5. Комаров С.И. Прогнозирование в системе управления земельнл-имущественным комплексом. – Журнал «Имущественные отношения в РФ» № 5 (104), 2010, с. 84-100.

6. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Типология рынков недвижимости по склонности к образованию ценовых пузырей. - Журнал «Имущественные отношения в РФ» №8 (95) 2009, с. 18-28. 

© Стерник Г.М., 5.11.10.

Rambler's Top100