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

Статьи

методические материалы

Стерник Г.М., Стерник С.Г., Свиридов А.В. Методология прогнозирования российского рынка недвижимости. Часть 4. Методика среднесрочного прогнозирования локального рынка жилой недвижимости (Механизация строительства. — 2014, № 4, стр. 60-62)

Методология прогнозирования российского рынка недвижимости

Часть 4. Методика среднесрочного прогнозирования локального рынка жилой недвижимости

Геннадий Моисеевич Стерник, профессор кафедры «Управление программами и проектами» РЭУ им. Г.В.Плеханова, канд.техн.наук

Сергей Геннадьевич Стерник, зам. по научной работе декана факультета экономики недвижимости РАНХиГС при Президенте РФ, д.э.н., проф.

Алексей Викторович Свиридов, аспирант кафедры «Управление программами и проектами» РЭУ им. Г.В.Плеханова

В настоящей, четвертой части работы, посвященной развитию методов прогнозирования на рынке недвижимости, дается описание методики среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости по комплексу показателей состояния сложной системы «рынок жилой недвижимости»: предложение, спрос, поглощение площадей, объем строительства и ввода жилой недвижимости, динамика цен на вторичном и первичном рынке [54], излагаются результаты ее совершенствования и ретроспективной проверки.

Основные методические положения. Возрастание роли государства в экономике, особенно в период кризиса, сопровождалось в последние годы повышенным вниманием к стратегическому и среднесрочному прогнозированию как на федеральном, так и на региональном и местном уровне. Параметры прогнозов развития экономики в целом и отдельных отраслей и сегментов становятся жестким ориентиром для всех руководителей и нацеливают их внимание на безусловное достижение заданного уровня. Однако, в части параметров рынка недвижимости эти прогнозы недостаточно детализированы. Кроме того, недостаточная обоснованность прогнозов, сопровождаемая изменением внешних условий функционирования экономики и рынка недвижимости, приводит к их неожиданным и слишком частым корректировкам. Поэтому одной из особенностей разрабатываемой методики является, наряду с использованием официальных прогнозов в качестве предварительных ориентиров, их детализация и проверка.

В ходе разработки методики потребовалось уточнить ряд понятий (терминов и определений), используемых при анализе и моделировании рынка недвижимости. В частности, понятие «спрос» было разделено на шесть категорий: спрос-потребность, совокупный платежеспособный спрос, потенциальный платежеспособный спрос, предъявленный платежеспособный спрос, предъявленный спрос с перетеканием, удовлетворенный (реализованный) спрос.

Спрос-потребность – разность между желаемым и фактическим уровнем средней обеспеченности комфортным и благоустроенным жильем городского населения в регионе (без учета некачественного, в т.ч. подлежащего капитальному ремонту, ветхого и выводимого жилого фонда).

Совокупный платежеспособный спрос – объем жилья, которое городское население может приобрести на рынке за счет своих накоплений.

Потенциальный платежеспособный спрос – объем жилья, который городское население предполагает приобрести на рынке в течение ближайших 3-5 лет за счет всех источников финансирования (собственные сбережения, кредиты, зачет имеющегося жилья, государственные сертификаты и т.д.).

Предъявленный платежеспособный спрос – объем жилья, которое городское население предполагает приобрести на рынке в течение ближайшего года при текущем уровне цен за счет всех источников финансирования, скорректированный на изменение склонности населения к расходованию сбережений с учетом изменения экономической ситуации в стране и регионе, степени недоверия к застройщикам, условий ипотечного кредитования, изменения уровня цен.

Предъявленный спрос с перетеканием между первичным и вторичным рынками – объем спроса, формирующийся на каждом из рынков в результате перетекания от рынка с дефицитом предложения к рынку с избыточным предложением.

Удовлетворенный (реализованный) спрос – предъявленный в текущем году спрос, удовлетворенный в форме сделки, направленной на приобретение прав требования на строящийся объект (по ФЗ-214 или иными практикуемыми способами) или приобретение прав собственности на построенное жилье, в т.ч. с использованием государственных субсидий. Приблизительно равен объему поглощения.

Несколько уточнились и понятия в области ипотечного кредитования.

Планируемый властями (на основе прогнозов АИЖК) объем кредитования в денежном выражении именуется планируемым объемом ипотечного кредитования.

Рассчитанный с учетом прогнозируемой динамики цен потенциальный объем прокредитованных площадей именуется объемом предложения ипотеки в натуральном выражении, а потенциальное количество выданных кредитов (с учетом площади приобретаемого жилья на вторичном и первичном рынке) – объем предложения ипотечных кредитов.

Наконец, прогнозируемое с учетом ограничений по доступности (в силу уровня доходов населения) и по наличию ипотечного предложения, а также предложения квартир на рынке, количество ипотечных кредитов именуется объемом поглощения ипотечных кредитов.

Методика среднесрочного прогнозирования предназначена для прогнозирования динамики показателей развития рынка жилой недвижимости города/региона на глубину 5–6 лет. В основу ее методологии положены следующие методические подходы, опирающиеся на рекомендации работы [32].

В соответствии с этими рекомендациями, объект комплексного прикладного социально-экономического прогнозирования выступает как единая система с собственными закономерностями и особенностями развития. Вместе с тем, реально он является совокупностью относительно самостоятельных элементов (явлений и процессов), взаимодействие которых формирует его целостность и состояние. Задача прогнозирования в этой связи состоит в разработке таких методов и подходов, которые, соответствуя содержанию каждого существенного элемента общей системы, позволяли бы сконструировать общую, интегрированную картину функционирования всего народного хозяйства. Решение этой задачи возможно при использовании принципа системности прогнозирования.

На практике этот принцип требует использования «блочного» подхода к разработке комплексного прогноза (желательно с многоуровневой структурой). Блоки представляют собой относительно самостоятельные прогнозы отдельных элементов, направлений и взаимосвязей развития, которые затем, в процессе интерактивного (повторяемого) согласования, интегрируются в целостный, комплексный прогноз. Но частные прогнозы должны исходить из заранее согласованного набора экзогенных показателей состава входных и выходных (для каждого блока) параметров [32, с. 28].

В наибольшей степени данным требованиям удовлетворяет использование имитационной (пошаговой) блочно-модульной итерационной модели с обратными связями. Именно такая модель функционирования рынка недвижимости как сложной социально-экономической системы и сегмента национальной рыночной экономики разработана в [54].

Модель – имитационного (симуляционного) типа, поскольку все показатели рассчитываются последовательно, на глубину одного шага (один календарный год), и на следующем шаге в качестве исходных данных используются результаты этих расчетов.

Итерационный характер модели заключается в том, что на каждом шаге сначала рассчитываются предварительные значения прогнозируемых показателей на текущий год по данным о состоянии рынка по соотношению спрос/предложение в конце предшествующего года, а затем они в одной или более итерациях корректируются на основе последовательного уточнения прогноза состояния рынка и типа рынка в текущем году.

Блочно-модульная структура модели подразумевает включение наряду с одноуровневыми блоками также автономных блоков-модулей, позволяющих при необходимости рассчитывать исходные данные к основным блокам.

В качестве базовых исходных данных в методике используются объявленные планы и прогнозы федеральных, региональных, муниципальных властей в части макроэкономических параметров и отраслевых показателей развития рынка недвижимости. Кроме того, условием применения методики является наличие другой группы исходных данных, получаемых на основании результатов регулярного мониторинга первичного и вторичного рынков жилья региона (по показателям объемов ввода, строительства, предложения, поглощения жилья, спроса, доли ипотечных сделок, размеров предлагаемых на рынке квартир, уровня цен) и результатов углубленного исследования рынка (типология и закономерности циклического развития рынка, классификация жилья, сегментация спроса по уровню доходов покупателей, потребительским предпочтениям относительно классов качества жилья, желаемой площади приобретения в прямых и альтернативных сделках, доли нерезидентов в общем количестве домохозяйств – приобретателей жилья, доли инвестиционного (спекулятивного) спроса на жилье).

В основу методики положена следующая идея – объем поглощения площадей не может быть выше каждой из трех величин: спрос – потребность, предъявленный платежеспособный спрос, объем предложения. В соответствии с итерационным характером модели по результатам прогнозирования на текущий год производится расчет и сопоставление этих показателей, и минимальное значение из них используется как ограничение для прогноза объема поглощения. Это позволяет в порядке обратной связи корректировать заданные исходные данные об объеме предложения и ввода жилья, о потребности в жилье на следующий прогнозный год с учетом индикатора соотношения спрос/предложение. Кроме того, рассчитанный темп роста цен на жилье в предшествующем году и темп роста доходов в текущем году используются как индикатор типа рынка, что служит основанием для прогнозирования темпов роста цен в текущем году. Эта величина также передается в порядке обратной связи для корректировки заданных исходных данных о покупательной способности населения на рынке жилья, спросе на ипотечное кредитование, доступности жилья и ипотечных кредитов.

Экзогенные переменные модели. Экзогенные переменные модели (исходные данные, определяемые вне модели), делятся на три категории – векторные, заданные на всю глубину прогнозирования с шагом один год (макроэкономические правительственные прогнозы, отраслевые параметры развития рынка жилья), скалярные (часть рыночных данных, по которым введено допущение об их неизменности в прогнозируемом периоде) и рыночные данные «обусловленные».

Сущность понятия «обусловленных» показателей заключается в том, что они рассчитываются (по историческим данным) для четырех вариантов состояния рынка по соотношению спрос/предложение (превосходство спроса, равновесие спроса и предложения, превосходство предложения, ажиотажный спрос) и шести вариантов типа рынка (падающий (кризисный), стабилизирующийся после спада, стабильный, стабилизирующийся после роста, растущий, перегретый).

В качестве экзогенных переменных используются:

1) Макроэкономические параметры развития РФ: рост ВВП, среднегодовые цены на нефть, среднегодовой курс доллара, чистый отток капитала частного сектора, дефицит/профицит федерального бюджета, темпы роста реального располагаемого годового дохода населения, темпы инфляции, норма сбережения населения.

Эти данные используются при формировании сценариев развития рынка жилья и частично – заменяют региональные данные при их отсутствии.

2) Региональные макроэкономические параметры (векторные данные)[1]: численность городского населения в базовом году, темпы роста ВРП, темпы роста инвестиций в основной капитал, планируемый годовой темп региональной инфляции, номинальный среднедушевой годовой доход* (темпы роста реальных располагаемых денежных доходов населения*), децильное распределение доходов - средний уровень доходов в каждой децили, коэффициент теневых доходов, норма сбережения населения, средняя численность семьи.

3) Отраслевые параметры (скалярные и векторные данные): жилищный фонд города в базовом году; объем некачественного (подлежащего ремонту и реконструкции) жилого фонда в базовом году; федеральный норматив среднего уровня обеспеченности жильем; планируемый (рассчитанный на основании планируемого бюджетного финансирования) объем сноса ветхого и аварийного жилого фонда, объем капитального ремонта и модернизации жилых домов, предполагаемый объем выбытия жилого фонда; сальдо естественного прироста населения, сальдо миграционного притока в базовом году; планируемый (рассчитанный по данным о наличии земельных и строительных ресурсов) объем ввода площадей* (квартир*) коммерческого и муниципального жилья; планируемый объем государственного спроса на дотированное жилье (по программам поддержки определенных категорий населения, жилищных сертификатов); планируемый государством объем жилищного ипотечного кредитования в денежном выражении.

4) Рыночные данные, полученные по результатам исследования для различного состояния рынка по соотношению спрос/предложение и типу рынка («обусловленные»): доля первичного рынка в общем объеме ипотечных сделок; доля инвестиционных сделок от общего числа сделок; доля приобретателей квартир–нерезидентов; доля респондентов, готовых приобрести жилье на рынке за свой счет в ближайшие полгода-год, от общего числа домохозяйств (предъявленный спрос); доля респондентов, готовых приобрести жилье на вторичном рынке с учетом продажи имеющейся квартиры, от общего числа приобретателей вторичного рынка (альтернативные сделки); доля инвестиционных сделок на вторичном рынке от общего числа инвестиционных сделок; средняя доля кредита в стоимости квартиры; коэффициенты соотношения ввод/строительство, строительство/предложение, поглощение/предложение и поглощение/спрос на первичном рынке, поглощение/спрос и поглощение/предложение на вторичном рынке; коэффициенты соотношения цен первичного и вторичного рынка, цен на жилье различного класса к средним ценам.

5) Рыночные данные, полученные при регулярном мониторинге рынка и постоянные при расчетах (скалярные): средняя площадь квартиры в новостройках и готовых домах (в том числе в дифференциации по классам качества); средняя площадь приобретаемого жилья в альтернативных сделках; доля первичного рынка в спросе и в предложении; доля первичного рынка в спросе нерезидентов, показатель эластичности предложения по цене на вторичном рынке.

Эндогенные переменные модели. Эндогенные переменные (выходные показатели и промежуточные данные, значения которых рассчитываются внутри модели), включают:

1)                прогнозируемый объем жилого фонда;

2)                прогнозируемая обеспеченность населения жильем;

3)                прогнозируемый объем некачественного жилья в жилом фонде города;

4)                прогнозируемая потребность городского населения в жилье;

5)                потенциальный объем ввода, строительства коммерческого и муниципального жилья, потенциальный объем предложения коммерческого жилья;

6)                средний коэффициент доступности приобретаемого жилья в базовом году, коэффициент доступности жилья для различных групп населения по доходности в базовом году;

7)                cредние совокупные накопления групп населения;

8)                предъявленный платежеспособный спрос городского населения на рынке недвижимости (без учета ипотеки) в денежном выражении суммарный и для групп населения;

9)                предъявленный платежеспособный спрос городского населения на рынке жилых площадей совокупный и для групп населения, в том числе площадей различного класса качества;

10)           предъявленный платежеспособный спрос городского населения на рынке квартир совокупный и для групп населения, в том числе площадей и квартир различного класса качества;

11)           предъявленный платежеспособный спрос городского населения на рынке площадей и квартир всех классов в прямых сделках;

12)           предъявленный спрос нерезидентов и инвесторов на рынке площадей и квартир, в том числе на первичном и вторичном рынке, и предъявленный денежный спрос;

13)           потенциальный объем жилищного ипотечного кредитования в денежном выражении на первичном и вторичном рынке, потенциальный объем предложения ипотечных кредитов, предъявленный спрос на ипотечные кредиты, поглощение ипотечного продукта в количестве прокредитованных площадей и выданных кредитов на покупку квартир, в том числе на первичном и на вторичном рынке;

14)           суммарный предъявленный спрос населения, инвесторов и нерезидентов (с учетом ипотеки) на коммерческое жилье, в том числе на первичном и вторичном рынке, на жилье различного класса качества;

15)           суммарный предъявленный спрос на площади и квартиры муниципального и коммерческого жилья, в том числе на первичном и вторичном рынках;

16)           суммарный предъявленный спрос на площади и квартиры коммерческого жилья на первичном и вторичном рынках с учетом перетекания между рынками в случае дефицита предложения на одном из них и избыточного предложения на другом;

17)           суммарный предъявленный денежный спрос на рынке коммерческого жилья;

18)           соотношение спроса и предложения площадей на первичном рынке, вторичном рынке и на рынке в целом;

19)           индикатор состояния рынка по соотношению спрос/предложение;

20)           объем удовлетворенного спроса (объем поглощения) коммерческого городского жилья в площадях и квартирах, в том числе различного класса, на первичном и вторичном рынке;

21)           прогнозируемый объем предложения, в том числе на первичном и вторичном рынке и для различных классов жилья;

22)           прогнозируемый объем строительства и ввода площадей и квартир, в том числе коммерческого жилья и муниципального жилья;

23)           среднемесячный темп роста цен на жилье, средняя удельная цена жилья в конце исследуемого года на вторичном и первичном рынке, в том числе жилья различного класса качества.

Основные направления совершенствования модели. Апробация методики была проведена на примере расчета прогноза развития рынка жилья Москвы (в старых границах) в 2011-2016 годах при трех сценариях динамики макроэкономических исходных данных – оптимистическом, пессимистическом и реалистическом [54].

Результаты апробации методики подтвердили ее работоспособность.

Вместе с тем, выявлена необходимость совершенствования методики в направлении снятия целого ряда допущений и ограничений и доработки алгоритма модели [55]:

·                   перехода от блочной модели к блочно-модульной для отказа от жесткого использования данных ГП "Жилище" и других правительственных документов и углубления исследования;

·                   перехода к двухуровневой системе исходных данных для реализации расчета модулей;

·                   внедрения итерационного алгоритма не только с годовым шагом, но и внутри одного года - для повышения точности расчетов;

·                   уточнения алгоритма расчета объема спроса на первичном/вторичном рынках с перетеканием, расчета объема предъявленного спроса и поглощения ипотечного продукта.

Обновленный перечень блоков включает (рис. 1):

1)                Блок 1 «Определение потребности городского населения в жилье и планируемого объема ввода социального жилья»;

2)                Блок 2 «Функционирования строительного комплекса и определения потенциального объема ввода, строительства и предвари тельного объема предложения коммерческого жилья»;

3)                Блок 3 «Жилищное финансирование. Определение объема потенциального платежеспособного спроса населения»;

4)                Блок 4 «Определение предварительного объема предъявленного государством, населением, нерезидентами и инвесторами спроса на городское жилье»;

5)                Блок 5 «Определение состояния рынка по соотношению спрос/предложение и расчета прогнозируемого объема удовлетворенного спроса (поглощения), предложения, строительства и ввода жилья»;

6)                Блок 6 «Определение типа рынка и прогнозирование уровня цен на жилье»;

7)                Блок 7 «Организация итерационных циклов по уточнению прогноза».

Рис. 1. Усовершенствованная структура модели

Кроме того, предусмотрено включение в модель автономных блоков-модулей[2], которые предназначены для решения самостоятельных исследовательских задач и/или для подготовки (при необходимости) исходных данных к Блокам 1-6 (табл. 1).

Таблица 1. Перечень блоков-модулей и их назначение

Название

Источник и содержание исходных данных

Назначение вы ходных данных

М1

Определение объемов ре конструкции, капитально го ремонта, реновации и строи тельства социального жилья

Запланированные объемы финансирования жилищных программ

1) В ГП «Жилище»

2) на вход Блока 1

М2

Определение наличия земельных ресурсов под жилищное строительство

Наличие земельных ресурсов под жилищное строительство, планиру емое их использование

1) в ГП «Жилище»

2) на вход Блоков 1 и 2

М3

Определение наличия строительных ресурсов

Наличие производствен ных мощностей и строительных ресурсов

1) в ГП «Жилище»

2) на вход Блоков 1 и 2

М4

Определение объема потен циального ипотечного пред ложения и господдержки

Состояние системы ИЖК и ее возможности по пред ложению ипотечных кредитов

1) в программу развития ИЖК

2) на вход Блока 4

М5

Мониторинг и исследова ние состояния рынка жилья и определение «обусловлен ных» данных о рынке

Реестры объектов нового строительства, ЕГРП, базы предложения жилья при различном соотноше нии спрос/предложение

1) Для анализа рынка

2) на вход Блоков 5 и 6

В блоке-модуле М1 по данным о планируемом объеме бюджетного финансирования программ реновации жилого фонда города в текущем году определяется (оптимизируется) планируемый объем реконструкции, капитального ремонта, реновации (сноса и переселения) жилищного фонда и нового муниципального строительства с учетом состояния фонда и удельных затрат на каждый вид реновации. Эти данные могут использоваться при разработке государственной программы «Жилище» и поступать в блок 1.

В блоке-модуле М2 на основании Реестра строящихся жилых домов, среднесрочных решений властей о выделении земельных участков под строительство жилья определяется потенциальный объем строительства в текущем году (без учета ограничений по спросу).

В блоке-модуле М3 определяются возможные ограничения жилищного строительства по объему производственных мощностей строительных предприятий, объема производимых в регионе и импортируемых строительных ресурсов.

Данные блоков-модулей М2 и М3 могут использоваться при разработке государственной программы «Жилище» и поступать в Блоки 1 и 2.

В блоке-модуле М4 «Определение объема потенциального ипотечного предложения и господдержки» рассчитывается денежный объем ипотечного предложения и господдержки с учетом планов федеральных и региональных властей. Результаты расчета передаются в Блок 4.

В блоке-модуле М5 «Исследование состояния рынка жилья и определение «обусловленных» данных о рынке» по данным о динамике строительства, ввода, предложения, поглощения жилья, поступающим из Реестров объектов нового строительства и ЕГРП, рассчитываются коэффициенты соотношения ввод/строительство, строительство/предложение, предложение/поглощение, спрос/поглощение и другие «обусловленные» данные при различном состоянии рынка по соотношению спрос/предложение. По данным о многолетней динамике цен, получаемой в результате обработки баз предложения жилья, и исследования типологии рынка вычисляются параметры регрессионных уравнений (моделей для прогнозирования цен) в зависимости от типа рынка. Результаты поступают в Блоки 5 и 6.

Переход к блочно-модульной структуре модели требует внедрения двухуровневой системы исходных данных и выходных показателей: исходные данные первого уровня для блоков и второго уровня для блоков-модулей, выходные данные блоков-модулей могут служить исходными данными первого уровня для блоков.

Например, исходные данные второго уровня к модулю М1:

- планируемый объем бюджетного финансирования жилищных программ (капитального ремонта, реконструкции жилого фонда и нового строительства муниципального (социального) жилья);

- наличие земельных ресурсов под жилищное строительство и решения властей об их распределении;

- ограничения по наличию производственных мощностей в строительстве;

- состояние производства и импорта строительных материалов.

Выходными данными модуля М1 являются планируемый объем реконструкции, капитального ремонта, реновации (сноса и переселения) жилищного фонда и нового муниципального строительства. Эти данные могут быть использованы для целей государственных программ, или перейти в Блок 1 в качестве исходных данных первого уровня.

Для повышения точности прогноза введен Блок 7 «Организация итерационных циклов по уточнению прогноза». В нем производится сопоставление предыдущего и нового значения индикатора спрос/предложение и организуются итерационные циклы по уточнению прогноза.

Вначале производится итерация 1 – выходные данные Блоков 4-5 передаются в Блоки 1-3, и рассчитывается уточненный прогноз (при одинаковом или изменившемся относительно предыдущего года индикаторе состояния рынка).

Далее сравнивается значение индикатора на текущий год – исходного и полученного в итерации 1. Если они различаются, то новое значение индикатора спрос/предложение передается в Блоки 2-3, и выбираются в исходных данных новые коэффициенты ввод/строительство, строительство/предложение, предложение/поглощение, спрос/ поглощение, а также другие зависящие от этого соотношения параметры (доли предъявленного спроса населения, нерезидентов, инвесторов и др.) для использования при расчетах уточненных показателей в Блоках 3-5. Одновременно в Блоках 1-3 используются новые значения уровня цен на жилье.

Апробация и ретроспективная проверка усовершенствованной модели. В качестве базового варианта для апробации модели принят вариант сценария №1 (оптимистический) работы [54]. Его основные ограничения: прогнозируемый объект – рынок жилой недвижимости Москвы в старых границах базового 2010 года; прогнозируемый период – 2011-2016 годы. При этом в исходные данные внесены следующие изменения: с целью ретроспективной проверки результатов прогнозирования ключевые макроэкономические показатели (темпы роста реальных располагаемых доходов населения, инфляция, денежный объем ипотечного кредитования) приняты по фактическим данным 2011 и 2012 годов. Используемые для расчета базового варианта исходные данные приведены в таблицах 2-7.

 

Макроэкономические параметры

Таблица 2. Параметры, заданные на глубину прогнозирования (векторные)

Показатели

2010

(базовый)

2011

2012

2013

2014

2015

2016

Численность населения N, млн чел.

11,5

11,6

11,7

11,7

11,8

11,9

12,0

Темпы роста ВРП, %

5,0

4,0

3,8

4,0

4,6

5,0

6,0

Темпы роста инвестиций в основной капитал, %

-15,0

0,0

6,0

7,0

8,5

9,0

9,5

Темпы роста реальных располагаемых денежных доходов населения , %

-8,0

-1,6

-1,6

2,5

3,0

4,0

5,0

Темп инфляции, %;

8,8

6,1

6,6

5,7

5,7

5,5

5,5

Таблица 3. Параметры, постоянные при расчетах (скалярные)

Показатель

Значение

Среднее количество членов домохозяйства nс, чел.

2,5

Коэффициент теневых доходов Ктд

2,0

Норма сбережения населения НС, %

20

Среднедушевой доход населения в базовом (2010) году, тыс. Руб.

44,6

Превышение над среднедушевым доходом среднего уровня дохода в 3-8-й децильной группе (60% населения), раз

1,0

Превышение над среднедушевым доходом среднего уровня дохода в 9-й децильной группе (10% населения), раз

2,3

Превышение над среднедушевым доходом среднего уровня дохода в 10-й децильной группе (10% населения), раз

4,3

 

Отраслевые параметры

Таблица 4. Параметры, заданные на глубину прогнозирования (векторные)

Показатели

2010 (базовый)

2011

2012

2013

2014

2015

2016

Федеральный норматив сред него уровня обеспеченности жильем, кв. М/чел.

20,6

21,0

21,6

22,2

22,8

23,5

24,2

Планируемый объем жилищ ного фонда, млн кв. М

215,7

218,1

220,4

222,8

225,2

227,6

230,0

Объем сноса жилого фонда, тыс. Кв. М

0,2

0,3

0,5

0,4

0,4

0,0

0,0

Объем выбытия жилого фонда, кв. М

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

Объем капитального ремонта и реконструкции жилых домов, млн кв. М

3,2

7,7

4,7

4,7

4,7

4,7

4,7

Планируемый государством объем ввода жилья, млн кв. М

1,77

1,76

2,54

2,54

2,54

2,54

2,54

Планируемый объем ввода муниципального жилья, млн кв. М

0,68

0,70

0,76

0,76

0,76

0,76

0,76

Планируемый государством объем жилищного ипотечного кредитования, млрд. Руб.

47,0

48,5

62,4

122,9

153,6

184,3

211,2

Таблица 5. Параметры, постоянные при расчетах (скалярные)

Показатель

значение

Средняя площадь квартиры в новостройках, кв. М

90

Средняя площадь квартиры в новостройках массового класса, кв. М

70

Средняя площадь квартиры в новостройках повышенной комфортности, кв. М

120

Средняя площадь квартиры в готовых домах, кв. М

60

Средняя площадь квартиры в домах массового класса на вторичном рынке, кв. М

54

Средняя площадь квартиры в домах повышенной комфортности на вторичном рынке, кв. М

70

Средняя площадь приобретаемого жилья в альтернативных сделках, кв. М

18

Доля первичного рынка в спросе, %

40

Доля первичного рынка в предложении, %

25

Доля инвестиционных сделок на первичном рынке от общего числа инвестиционных сделок, %

50

Доля первичного рынка в спросе нерезидентов, %

70

эластичность предложения на вторичном рынке по цене, %

10,0

Средняя удельная цена жилья на вторичном рынке в декабре базового 2010 года, тыс. Руб./кв. М

168,5

Прирост средней удельной цены на вторичном рынке в базовом 2010 году, %

10,0

Объем предложения на вторичном рынке, тыс. Квартир

115

Объем поглощения на вторичном рынке в базовом 2010 году, тыс. Квартир

85,4

Объем некачественного фонда в базовом 2010 году, млн кв. М

108

 

Рыночные данные (обусловленные параметры)

Таблица 6. Параметры, зависящие от соотношения спрос/предложение

Параметр

Индикатор состояния спрос/предложение

1

2

3

4

Коэффициент соотношения ввод/строительство

0,25

0,30

0,32

0,35

Коэффициент соотношения строительство/предложение

2,10

2,20

2,35

2,50

Коэффициент соотношения поглощение/предложение на первичном рынке

0,42

0,41

0,41

0,43

Коэффициент соотношения поглощение/спрос на первичном рынке

0,40

0,46

0,40

0,35

Коэффициент соотношения поглощение/ограничение на вторичном рынке

0,70

0,75

0,78

0,80

Доля респондентов, готовых приобрести жилье на рынке за свой счет в течение ближайшего года, от общего числа домохозяйств (предъявленный спрос), %

2,0%

2,8%

3,0%

3,5%

Доля приобретателей квартир–нерезидентов, %

25%

30%

40%

50%

Доля респондентов, готовых приобрести жилье на вто ричном рынке с учетом продажи имеющейся квартиры, от общего числа приобретателей вторичного рынка (альтернативные сделки), %

85%

80%

78%

75%

Доля ипотечных сделок на рынке жилья, %

15%

25%

28%

30%

Доля инвестиционного спроса на рынке жилья, %

0%

5%

6%

20%

Доля первичного рынка в общем объеме ипотечных сделок, %;

10%

12%

14%

20%

Доля ипотечных сделок от общего числа сделок на первичном рынке, %

10%

22%

22%

28%

Доля ипотечных сделок от общего числа сделок на вторичном рынке, %

10%

26%

28%

31%

Средняя доля кредита в стоимости квартиры, %

40%

30%

28%

18%

Таблица 7. Параметры, зависящие от типа рынка

Параметр

Индекс типа рынка

1

2

3

4

5

6

Соотношение цен первичного и вторичного рынка

1,18

1,17

1,15

1,14

1,12

1,07

Соотношение цен на массовое жилье к средним ценам

0,57

0,6

0,61

0,63

0,65

0,53

Соотношение цен на жилье повышенной комфортно сти к средним ценам

1,11

1,15

1,27

1,2

1,22

1,25

№ модели прогнозирования цен

1

2

3

4

5

6

 

Результаты расчетов и их интерпретация. Основные показатели расчета прогноза развития рынка жилой недвижимости Москвы вынесены на графики рис. 2,а-д.

А. Спрос Б. Объем строительства



В. Первичный рынок


Г.Вторичный рынок

Д. Ценовая ситуация

Рис. 2., а-д. Основные расчетные показатели прогноза рынка жилья Москвы

Приведенные на рис. 2 данные показывают следующее.

Повышательная динамика прогнозируемого объема платежеспособного спроса населения (А) соответствует заданной в исходных данных динамике роста доходов населения. При этом снижение прогнозируемого объема предъявленного спроса населения в натуральном выражении объясняется ростом цен, опережающим рост доходов за счет ипотечного кредитования (Д). Суммарный предъявленный спрос (с учетом нерезидентов, инвесторов и ипотеки) вначале растет вместе с ростом объема ипотечного кредитования, но впоследствии начинает снижаться в связи с тем, что с ростом цен ипотека перестает быть доступной для все большей доли населения. Тем не менее предъявленный спрос все годы превышает предложение, и объем поглощения ограничивается объемом предложения.

Прогнозируемая динамика объемов строительства коммерческого жилья (Б) и предложения на первичном рынке (В) коррелируют с заданным объемом ввода (Б).

На первичном рынке (В) предварительный объем суммарного предъявленного спроса хотя и несколько снижается, но существенно превышает предложение, а объем прогнозируемого предъявленного спроса с 2013 года резко снижается в связи с перетеканием части спроса на вторичный рынок, где образовался избыток предложения (рис. 5). Предъявленный спрос все годы превышает выросший объем предложения, и объем поглощения ограничивается предложением (Г). Спрос и предложение стабилизируются, вследствие чего стабилен и объем поглощения (В).

На вторичном рынке (Г) прогнозируемый объем предложения в связи с ростом цен повышается в меру эластичности предложения по цене. В то же время снижающийся предварительный спрос после 2012 года становится меньше предложения. Однако, вследствие дефицита предложения на первичном рынке (В) спрос перетекает на вторичный, и поглощение продолжает расти.

Цены на вторичном и первичном рынке (Д) растут (с темпом 8-17%), а в последний год – более 40%.

Сопоставление результатов прогнозирования некоторых показателей развития рынка в 2011-2012 годах с фактическими данными демонстрирует хорошее совпадение по уровню средних удельных цен на вторичном и первичном рынках (Д), объему поглощения на вторичном рынке (Г), объему предложения, нового предложения и поглощения на первичном рынке (В), объему ввода и строительства площадей (Б).

Таким образом, динамика прогнозируемых показателей развития рынка (преимущественно немонотонная) находит логичное объяснения в известных закономерностях поведения рынка и показывает, что разработанная модель адекватно учитывает связи между различными факторами, в том числе и обратные.



[1] Примечание: показатели, отмеченные звездочкой*, взаимозаменяемы.

[2] Блоки-модули – это самостоятельные блоки, которые могут использоваться либо не использоваться при расчетах.

Объявления

04.10.2019.

В связи с 10-летием выхода монографии Г.М.Стерника и С.Г.Стерника "АНАЛИЗ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛОВ" Москва, издательство "ЭКОНОМИКА", 2009 г.-606 с. компания "Стерникс Консалтинг" осущ

04.09.2019.

Информационное агентство "Строительство" Подробнее...

29.08.2019.

Московская Ассоциация Риэлторов провела АНАЛИТИЧЕСКУЮ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКУЮ КОНФЕРЕНЦИЮ «РЫНОК НЕДВИЖИМОСТИ: СИТУАЦИЯ, ТЕНДЕНЦИИ,