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
ВЫБОР ИНДИКАТОРОВ ТЕНДЕНЦИЙ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ.
(Журнал "Вопросы оценки" №4, 1999) Стерник Г.М., главный специалист РГР по анализу рынка недвижимости,
действительный член РОО (сертифицированный оценщик недвижимости),
к.т.н., г. Москва

ВЫБОР ИНДИКАТОРОВ ТЕНДЕНЦИЙ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ

В новейшей истории рынка недвижимости России выбор показателей состояния рынка и на этой основе - индикаторов тенденций его развития всегда представлял собой сложную задачу. На ранней стадиистарта рынка(1990-1992 гг.) первые исследователи жилищного рынка /1/ прилагали титанические усилия для получения такого показателя, каксредняя цена стандартной квартиры.Под средней ценой понималось среднеарифметическое значение либо экспертная оценка средней цены сделок, и в качестве допущения - средней цены предложения. Под стандартной квартирой понималась двухкомнатная квартира площадью 48 кв. м в типовом (9-12 этажном панельном) доме, расположенном "вблизи центра" (не в центре и не на окраинах - "второе кольцо"). Использование этого показателя позволило получить первые оценки сравнительного уровня цен в городах России и доступности жилья для населения этих городов /1, 2/.

В 1993-1994 гг., на стадиипереходногорынка, когда вместе с ростом общего уровня цен обнаружилась их резкая дифференциация по типу жилья и местоположению, в качестве основного показателя вошла в практику средняя цена предложения 1 кв. м общей площади квартиры /5, 6/. Были построены первые пространственные модели рынка жилья, выявлены первые закономерности влияния качества и местоположения квартир на цену /3/. В связи с тем, что данный подход требовал увеличенного объема статистических данных, а рынок отличался беспрецедентной закрытостью, практические аналитики перешли к обработке базы данных о предложениях квартир, а данные о реальных сделках и результатах их обработки объявлялась конфиденциальной внутрифирменной информацией. Редким исключением в этот период была публикация данных о средних ценах сделок в отчетах о рынке жилья Твери (В.Н.Каминский), Барнаула (Г.Е.Малков). В качестве позитивного момента необходимо отметить обработку и публикацию нового (помимо цен) показателя - структуры (не объема!) предложения (а иногда и спроса) по типам и районам города /4/.

С конца 1994 года, с переходом к стадиискладывающегосярынка и прекращением периода непрерывного роста цен (в долларовом выражении), возникла потребность в исследовании закономерностей изменения цен во времени и разработке методов прогнозирования тенденций развития рынка /5, 6/. Для решения этой задачи потребовалось определение широкого круга показателей состояния рынка, охватывающих не толькоценовую ситуацию(цены предложения, продажи, покупки, дифференцированные по качеству и местоположению квартир и обобщенные по совокупности объектов), но иконъюнктурурынка (объем предложения и спроса и их соотношение, также с различной степенью дифференциации и обобщения),активностьрынка (количество сделок за период, отношения объема сделок к объему предложения, общему объему частного жилья),ликвидностьобъектов (среднее время экспозиции квартир в листингах агентств и рекламе) /7/.

К 1997 году некоторые наиболее прогрессивные руководители риэлторских фирм Москвы открыли свои базы сделок для аналитиков, и созданная на основе методологии /7/ автоматизированная система мониторинга КиНАС РГР успешно заработала /8/. В этот же период блестящий пример анализа базы данных предложения коммерческой недвижимости с использованием известной системы ValMaster продемонстрирован И.Е.Тарасевичем /9/.

Однако, поведение рынка жилья городов России в период кризиса 1998 года /9/ потребовало вновь вернуться к анализу и совершенствованию используемых показателей и выбору индикаторов, наиболее чувствительных к изменению ситуации на рынке (табл. 1 /10/).

Таблица 1.ПОКАЗАТЕЛИ СОСТОЯНИЯ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ

Показатель
1 Средняя, минимальная, максимальная цена предложения объектов различного типа, выставленных на продажу (аренду) за определенный период времени (с учетом и/или без учета комиссионных агентства), и объем выборки. Гистограмма и параметры выборки.
2 То же для цены сделки (покупки и/или продажи, аренды)
3 То же для цены предложения 1 кв. м общей площади объектов
4 То же для цены продажи (покупки), аренды 1 кв. м
5 Стоимость строительства 1 кв. м общей площади объектов на определенный период
6 Цена продажи 1 кв. м общей площади объектов на первичном рынке на определенный период (для готовых объектов с различной степенью отделки, для строящихся объектов с различными сроками ввода, для различных заказчиков (источников финансирования) и долевого строительства)
7 Объем предложения объектов различного типа (число объектов, выставленных на продажу) за определенный период времени
8 Структура предложения объектов по качеству, размеру и местоположению и другим признакам (в % от общего объема) за определенный период времени
9 Объем спроса на объекты различного типа (число заявок на покупку) за определенный период времени
10 Структура спроса на объекты различного типа по качеству, размерам и местоположению (в % от общего объема) за определенный период времени
11 Соотношение спроса и предложения на объекты различного типа за определенный период времени
12 Объем сделок по объектам различных типов за определенный период
13 Структура сделок по объектам различных типов (в % к общему объему) за определенный период времени
14 Активность фирмы (отношение числа сделок фирмы к числу предложений, к числу спросовых заявок) по объектам различного типа за определенный период времени
15 Активность рынка (отношение числа зарегистрированных сделок в городе к предложению, спросу, общему числу частных объектов данного вида в городе)
16 Ликвидность объектов - среднее время экспозиции объекта в листингах предложений и при продаже (время от момента выставления на продажу до текущего момента, время от последней корректировки цены до момента продажи)

Целью настоящей статьи является решение частной задачи обоснования индикаторов, которые можно получить при обработке базы предложения жилья (в большинстве городов по-прежнему ведется обработка только базы предложений).

Для исследования использованы результаты обработки базы данных, еженедельно публиковавшихся в бюллетенях информационного агентства ТРИГОН с 4 августа до 27 октября 1999 года в №283 - 295 (табл. 2). Для иллюстрации выбраны данные по трехкомнатным квартирам. Общий объем данных составляет 52,6 тыс., объем еженедельного предложения 4,6-5,2 тыс. квартир.

Таблица 2.ПРЕДЛОЖЕНИЕ ТРЕХКОМНАТНЫХ КВАРТИР В БЮЛЛЕТЕНЯХ АГЕНТСТВА ТРИГОН, г. Москва, 4 августа - 27 октября

Бюллетень ТРИГОНА Всего квартир (шт.) На общ сумму (тыс $) В средн. одна кв. (тыс $) "Новых" квартир (шт) Средн Цена "новых" (тыс $) На сумму (тыс $) или в % от общей суммы Кол-во кв., цены на кот. понижены (шт) цена пониж. На сумму (тыс $) В средн. одна кв. (тыс $) или в % от общей суммы
№283 5 194 363 062 69,9 373 59,6 22 21 6,12 319 1 03 3,8 0,33
№284 4 981 346 571 69,6 361 61,8 22 06 6,44 341 1 226 3,6 0,35
№285 5 141 351 247 68,3 611 56,0 34 188 9,73 267 879 3,3 0,25
№286 4 915 327 350 66,6 315 59,1 18 625 5,69 328 1 361 4,2 0,42
№287 4 776 304 114 63,7 294 58,1 17 087 5,62 287 1 022 3,6 0,34
№288 4 654 292 621 62,9 385 58,9 22 668 7,75 285 1 024 3,6 0,35
№289 4 686 293 038 62,5 420 52,7 22 126 7,55 238 878 3,7 0,30
№290 4 835 298 283 61,7 468 56,3 26 330 8,83 275 939 3,4 0,31
№291 4 914 302 927 61,6 547 63,6 34 778 11,48 345 1 112 3,2 0,37
№292 4 626 287 378 62,1 404 62,6 25 307 8,81 203 670 3,3 0,23
№293 4 753 291 638 61,4 513 59,0 30 266 10,38 295 1 201 4,1 0,41
№294 4 674 290 930 62,2 447 67,4 30 149 10,36 289 1 187 4,1 0,41
№295 4 637 287 063 61,9 452 60,3 27 275 9,50 284 1 040 3,7 0,36

Потребность в проведенном исследовании в настоящее время особенно актуальна. Дело в том, что зимой-весной 1999 года, когда рынок жилья Москвы находился на спаде, цены предложения снижались на 4-6% в месяц, мнение специалистов о тенденциях изменения рынка было единодушным: отмеченная тенденция сохранится по крайней мере до осени. И практически единственным (и достаточным) индикатором была средняя цена предложения 1 кв. м жилья. С конца лета мнения аналитиков разделились: некоторые прогнозировали продолжение снижения цен, другие считали, что начался перелом тенденции к стабилизации (с некоторым повышением к концу года). Однако, используемый показатель не позволил пока подтвердить ни одну из версий. Следовательно, необходим поиск индикаторов, более чувствительных к изменению ситуации на рынке.

Прежде всего обратим внимание на то, что при обработке данных чаще всего используется преимущественно ТЕКУЩАЯ БАЗА ПРЕДЛОЖЕНИЙ, содержащая все предложения, имеющиеся "на заданную дату". Но еще в работе /7/ было отмечено, что обработка текущей базы справедлива и необходима при решении многих задач (например,маркетинговая оценка предложенияна рынке по состоянию на заданную дату); что же касаетсяанализа тенденций изменения цены, то более чувствительным индикатором динамики цен является средняя цена объектов, впервые выставленных на продажу "за заданный период" (НОВАЯ БАЗА ПРЕДЛОЖЕНИЙ).

На рис.1 приведена структура базы - доля новых квартир в текущей базе, доля выбывших квартир и доля квартир, на которые скорректирована цена. Из графиков следует, что структура текущей базы практически не меняется: выбывает около 10% квартир, корректируется цена на 6% квартир, несколько растет доля новых заявок - с 6 до 10%.

Рис. 1.СТРУКТУРА ТЕКУЩЕЙ БАЗЫ ПРЕДЛОЖЕНИЙ

На рис. 2 приведены характеристики объема предложения -индексы еженедельного объемавсех квартир в текущей базе, новых, скорректированных и выбывших заявок относительно первой недели. Из графиков видно, что объем предложения в текущей базе несколько снижается, но объяснить эту тенденцию только по данному показателю не представляется возможным. Число квартир, цены на которые фирмами понижены, снижается пропорционально общему числу квартир, и это свидетельствует об инерционности поведения брокеров. Наконец, число вновь выставленных на продажу квартир растет; вначале падает, а потом растет число выбывших из базы квартир (понятно, что не все из них выбыли по причине продажи). При общем снижении объема текущей базы это свидетельствует о некотором повышении активности рынка.

Рис.2.ДИНАМИКА ОБЪЕМА ПРЕДЛОЖЕНИЯ 3-комнатных КВАРТИР

На рис.3 представленыиндексы изменения средней ценыдля каждой категории квартир - всех заявок в текущей базе, новых и скорректированных. Кроме того, приведеныотносительные значения ценыновых и скорректированных квартир относительно всей текущей базы.

Обращает на себя внимание значительные случайные колебания значений по неделям. Они могут вызываться различными причинами: недостаточной статистикой, конъюнктурными колебаниями рынка, технологией включения заявок в информационный бюллетень. Одной из важных причин может быть то, что, несмотря на рандомизированность выборок, их репрезентативность может нарушаться как по качеству квартир, так и особенно по местоположению. Для выявления тенденций проведено сглаживание полиномами 1-2 порядка. Подчеркнем, что такие модели хорошо описывают сложившуюся тенденцию, но не обладают прогностической способностью.

Рис.3.Индексы средней цены 3-комнатных квартир и отношение цен новых и скорректированных к ценам текущей базы

Из графиков рис. 3 видно, чтосредняя цена предложения в текущей базеза период с начала августа снизилась более чем на 10%, и лишь в октябре это снижение прекратилось. По этому показателю в августе и сентябре можно было сделать однозначный вывод о продолжающей тенденции к снижению цен, в октябре - о начале стабилизации.

Скорректированные цены изменялись аналогично ценам текущей базы, причем величина корректировки (конечно, в сторону понижения) составляла примерно 5%. Это подтверждает инерционность ценовой политики брокерских агентств, их ориентирование на текущую базу предложений.

Средняя цена вновь выставляемых квартир также вначале понижалась, но на значительно меньшую величину (2-3%), и это понижение прекратилось раньше. С последней недели сентябряиндекс цен новых квартирначал расти, и к концу периода превзошел начальную цену на 5-10%. Следовательно, этот показатель более чувствителен к изменению ситуации на рынке.

Новые квартиры в августе-сентябре выставлялись по цене, меньшей средней цены текущей базы на 10-15%, что однозначно подтверждало тенденцию к дальнейшему снижению цен на рынке. Однако, в течение всего периода этот показатель рос, и к концу октября квартиры начали выставляться по цене, превышающей среднюю цену текущей базы. Следовательно, показательотношения средней цены новых квартир к средней цене текущей базыоказался наиболее чувствительным индикатором изменения тенденций развития рынка, предвестником прекращения снижения цен и начала стабилизации.

Для иллюстрации полученных результатов приведем также данные по однокомнатным квартирам (рис. 4). Видно, что ценовые тенденции на этом сегменте рынка аналогичны рынку трехкомнатных квартир, но в значительной мере сглажены. Новые квартиры выставляются по цене, на 4% меньшей средней цены текущей базы. При этом индекс цены новых квартир незначительно, но растет с самого начала. Вследствие этого средняя цена текущей базы к октябрю перестала понижаться, хотя явного перелома тенденции еще не произошло. Итак, в приведенном примере весьма неопределенной ситуации на рынке наиболее чувствительным индикатором изменений оказалсяиндекс средней цены новых квартир.

Рис.4.Индексы средней цены 1- комнатных квартир и отношение цен новых и скорректированных к ценам текущей базы

Необходимо подчеркнуть, что данное исследование имеет методический характер и поэтому проведено на частных примерах. Оно не предназначено для выявления тенденций на жилищном рынке Москвы.

На основании полученных результатов можно утверждать, что при использовании для анализа тенденций развития рынка недвижимости базы предложения объектов на продажу необходимо обрабатывать не только текущую базу, но и базу вновь выставленных и выбывших объектов, а также объектов, на которые скорректирована цена. При этом наиболее чувствительными индикаторами тенденций рынка являются индексы изменения средней цены вновь выставленных объектов и отношения средних цен новых объектов к средней цене текущей базы.

ЛИТЕРАТУРА

  1. Калинина Н.В., Новомлинская Е., Ноздрина Н.Н. Рынок недвижимости в российских городах: проблемы развития и мониторинга.Журнал РАН "Вопросы экономики" №7, 1993, с.79-89.
  2. Ноздрина Н.Н., Пчелинцев О.С., Стерник Г.М. Цены и доступность жилья в городах России.Журнал РАН "Проблемы прогнозирования" №6, 1996, с. 115-138.
  3. Вязунова А., Калинина Н.В. и др. Характеристики местоположения и их влияние на цены жилья.Тезисы докладов на конференции "Рынки жилья в городах России". - М., 1964, с.30-32.
  4. Рынок жилья Москвы(ежемесячные отчеты). Аналитический отдел РАН САВА, 1993-1999 гг.
  5. Стерник Г.М. Как прогнозировать цены на жилье(методическое пособие). РГР, -М., 1995. - 28 с.
  6. Стерник Г.М. Статистический подход к прогнозированию цен на жилье. Журнал РАН "Экономика и математические методы" том 34, вып.1, 1998, с. 85-90.
  7. Стерник Г.М., Ноздрина Н.Н. Методология сбора и обработки информации о рынке недвижимости.РГР, -М., 1997. -96 с.
  8. Стерник Г.М. Корпоративная информационно-аналитическая система (КинАС РГР): первый этап реализации.В информационном бюллетене "Анализ московского рынка недвижимости" вып №2, апрель 1998 г., с. 1-10.
  9. Стерник Г.М., Тарасевич Е.И. и др. Рынок недвижимости России в 1998 году. Анализ и прогноз.РГР, -М., 1999. - 100с.
  10. Стерник Г.М. Рынок недвижимости России: закономерности становления и развития в условиях переходной экономики России. Профессиональный научно-практический журнал РОО "Вопросы оценки" №3, 1999, с. 2-21.
  11. Стерник Г. М. Методические рекомендации по анализу рынка недвижимости.РГР, - М., 1998. -60 с.
Стерник Г.М.,
5.11.1999 г.

Rambler's Top100