Автор работы: Пользователь скрыл имя, 19 Июня 2011 в 18:19, статья
Основной упор в статье сделан на объяснение наглядного смысла излагаемых методов, а также описание их практического использования. При этом авторы с неизбежностью сталкиваются со сложными, плохо формализуемыми ситуациями. Поэтому важные утверждения в статье зачастую основаны на качественных нестрогих рассуждениях. При этом, однако, мы старались избежать чрезмерного упрощения, которое в условиях дефицита информации и значительной роли фактора неопределенности в анализируемой ситуации рискует обернуться ложными выводами.
Вводная часть 3
1. Анализ траектории изменения цен недвижимости в Нижнем Новгороде (январь 1997-июнь 2009 гг.) 5
2. Прогнозирование цен в условиях относительно стабильного состояния экономики. Статистические методы, основанные на анализе трендов 8
Анализ временных рядов. Предварительные замечания 8
Анализ возможности интерполяции траектории цен жилья с помощью полиномов высокого порядка 10
Анализ возможности прогнозирования удельных цен квартир 12
3. Прогнозирование стоимости недвижимости в период кризиса. Методы, основанные на статистическом подобии процессов. 16
Сравнение поведения инвестиционных активов в периоды предыдущего и текущего кризисов 16
Объяснение механизма, приводящего к подобию. Прогноз цен на недвижимость на основе статистического подобия 19
4. Прогнозирование, основанное на анализе зависимости цен недвижимости от различных факторов. 20
Статистическая зависимость и корреляции. Предварительные замечания 21
Корреляционный анализ приращений цен 27
Баррель, доллар и квадратный метр 29
5. Анализ зависимости стоимости недвижимости в различных субъектах РФ от величины средней заработной платы и прожиточного минимума 29
Зависимость стоимости квадратного метра недвижимости на вторичном рынке от уровня доходов населения 30
О возможности распространения основных выводов на другие сегменты рынка недвижимости 35
Выводы 37
Источники информации 37
Рис. 13.
Зависимость цепочечных полугодовых индексов
цен на недвижимость (долл./кв.м.) в Нижнем
Новгороде от цены на нефть марки Urals (долл./баррель)
с лагом 6 месяцев
Коэффициент корреляции для полученных временных рядов, равный 0,4, отвечает наличию «умеренной» степени взаимосвязи. При этом из рассмотрения был исключен временной интервал, соответствующий 1999 году (относительно ценовых показателей нефти). Как уже было упомянуто выше, 1999 года явился для рынка нефтяного сырья «переломным»: уровень цен за баррель, за год увеличившись более, чем в два раза, преодолел отметку в 20 долл. и уже практически не опускался ниже (за исключением осени 2001 года, когда краткосрочное снижение цены достигло чуть более 18 долл.).
Следует обратить внимание на выделенные точки (рис. 14), которые удалены от основной массы (выделенных на рис. 14 окружностью) значений (точки «1», «2», «3», «4»). Они показывают, что не только цены на нефть в коротких промежутках времени оказывают влияние на цены жилья. Существуют и другие факторы, влияние которых оказывается весьма значимым.
Таким образом, прямое и быстрое влияние цен нефти на стоимость жилья в явном виде не столь очевидно. Влияние динамики ценовых показателей нефти на процесс удорожания российской недвижимости естественно может быть объяснено с позиции взаимосвязи нескольких процессов. Так, рост стоимости нефтяных котировок влечет рост объема ВВП за счет высокой доли экспорта нефтяных ресурсов (нефтяной сектор, в совокупности с сектором газодобывающей промышленности, вот уже несколько лет формируют более половины бюджетных доходов России). Через пополнение бюджета увеличиваются реальные доходы населения, стимулируя повышение покупательского спроса, в том числе, на жилье. Возникающие колебания баланса спроса и предложения на рынке недвижимости, подкрепляемые как изначальным дефицитом новых строительных объектов, так и нарастающей спекулятивной составляющей, неудержимо «подталкивают» стоимость квадратного метра все выше и выше.
Важным звеном, связующим динамику цен на нефть и недвижимость, является курс доллара. Общая тенденция очевидна: с приростом цены на нефть и увеличением потока долларовой массы в РФ, курс доллара сдает позиции. При этом, поскольку цены на недвижимость в большинстве городов России в течение длительного времени исчислялся в долларах (в Нижнем Новгороде в том числе), курс данной валюты, оказывал сильное влияние на рынок жилья: в случае, если доллар дешевел, продавцы недвижимости, как правило, увеличивали долларовые цены.
Таким образом, можно ожидать, что нефть и недвижимость коррелируют опосредованно через курс американской валюты: с ростом нефтяных котировок доллар продолжает тенденцию на снижение, что приводит к увеличению долларовых цен. Данное положение демонстрирует график корреляционной зависимости курса доллара и стоимости квадратного метра вторичного жилья в г. Нижнем Новгороде (рис. 15).
Рис. 14.
Зависимость между курсом доллара и удельной
стоимостью вторичной недвижимости в
г. Нижнем Новгороде
Таким образом, уровень цен на нефть, как один из основных источников доходов нашей страны не может не влиять на покупательскую способность населения, а, как следствие, и на спрос на жилье. Однако прямая зависимость между изменениями цен нефти и стоимостью недвижимости выражена достаточно слабо. Поэтому к использованию цен на нефть в качестве прогнозного параметра следует относиться с определенной осторожностью.
Определяющую роль в вопросе обеспечения спроса на жилые квадратные метры в конечном счете играют доходы платежеспособного населения. Поэтому непосредственным фактором в системе ценообразования на рынке недвижимости, влияющим на объем спроса и, как следствие этого, на цену квартир, является величина реальных располагаемых доходов граждан или, иными словами, потребительских доходов. Другими словами, решающую роль играет та часть доходов, которая остается после вычитания необходимых затрат на проживание, т. е. тех средств, которые могут быть использованы. Эту гипотезу, однако, следует подтвердить соответствующим анализом данных.
Построим
график корреляционной зависимости между
удельной стоимостью квартир на вторичном
рынке недвижимости и величиной дохода
населения по различным субъектам РФ.
Под величиной дохода среднестатистического
покупателя жилья будем понимать величину
средней заработной платы за вычетом уровня
прожиточного минимума, характерного
для того или иного субъекта РФ. Действительно,
рассматривать общий доход потребителя
лишь с точки зрения накопления необходимой
суммы для покупки недвижимости, отрицая
при этом текущее потребление, недопустимо.
Минимальные расходы на текущее потребление,
а именно, прожиточный минимум, используемые
в расчете, учитывают потребительскую
корзину (включает минимальные наборы
продуктов питания, непродовольственных
товаров и услуг, необходимых для сохранения
здоровья человека и обеспечения его жизнедеятельности),
а также обязательные платежи и сборы,
в зависимости от региона. С этим условием
построим графики данной корреляционной
зависимости для 2002-2007 гг. Далее осуществим
процедуру выравнивания или усреднения
имеющегося ряда данных для выявления
некоторой приближенной функциональной
зависимости в изменении средней стоимости
1 кв.м. вторичной недвижимости от величины
средней заработной платы за вычетом прожиточного
минимума (см. рис. 16).
2002 год | |
2003 год | |
2004 год | |
2005 год | |
2006 год | |
2007 год |
Рис. 15.
Графики корреляционной зависимости между
удельной стоимостью вторичного жилья
и величиной средней заработной платы
(с учетом прожиточного минимума) по субъектам
РФ
На приведенных диаграммах рассеяния очевидно, что некоторые точки значительно «выбиваются» из основной массы.
-
Москва - значительно выделяется
на диаграмме каждого года
по причине весомого
-
Санкт-Петербург, являясь
-
Наиболее отстранена от
Из
общей картины выделяются еще
несколько регионов. Показатели доступности
жилья в этих регионах являются лидирующими
по всей стране, однако причина здесь заключается
в убывающей численности населения (-30%
за последние годы) и соответственном
наличии большого количества высвободившихся
площадей на рынке, в отсутствии строительства
нового жилья. К примеру, в Магадане уровень
средней заработной платы даже превосходит
стоимость 1 кв.м. вторичного жилья (причем
в 1,2 раза) [24].
Более убедительной исследуемая зависимость становится, если значение цен продажи квартир усреднить по нескольким городам с близкими по величине значениями доходов населения. Построенные таким образом графики имеют вид.
2002 год | |
2003 год | |
2004 год | |
2005 год | |
2006 год | |
2007 год |
Рис. 16.
График усредненной зависимости между
удельной стоимостью вторичного жилья
и величиной средней заработной платы
(с учетом прожиточного минимума) по субъектам
РФ
На графиках четко прослеживается общая тенденция зависимости стоимости квадратного метра от уровня доходов населения. Обратим внимание на коэффициенты детерминации – с каждым временным периодом (данном случае, годом) коэффициент детерминации увеличивается, что свидетельствует о повышении влияния изменения уровня доходов населения (средняя зарплата за вычетом прожиточного минимума) на стоимость 1 кв.м. жилой недвижимости. Тенденция вполне закономерная. Она связана с тем, что происходит постепенная легализация доходов населения, в результате чего данные по доходам населения все больше отвечают действительному положению дел.
Таким образом, стоимость недвижимости представляет собой сложную функцию, зависящую от различных переменных, как внешних, так и внутренних, значения каждой из которых, в свою очередь, в той или иной степени являются определяющими друг друга. Так, безусловно, уровень цен на нефть, как один из основных источников доходов нашей страны не может не влиять на покупательскую способность населения, а, как следствие, и на спрос на жилье. С другой стороны, объемы строящегося жилья, как основной фактор предложения на рынке недвижимости, без сомнения, также играют значительную роль. В этом же списке можно перечислить доходы населения, процент по ипотечному кредиту, размер первого взноса в ипотечной компании, количество предложения жилья на рынке недвижимости, стоимость строительства (строительных материалов и т.п.), принятие законов о строительстве, облегчающих/осложняющих получение разрешения на строительство (к примеру, принятие закона о долевом строительстве послужило одним из факторов, спровоцировавшим дефицит предложения нового жилья в 2006 году, повлекшим резкое повышение цены).
При этом наиболее существенная и в тоже время, обобщающая роль среди факторов спроса на квадратные метры принадлежит показателям, отражающим реальные доходы населения. Полученные в этой главе достаточно высокие значения коэффициентов корреляционной зависимости между стоимостью 1 кв.м. недвижимости и рассчитанной величиной реальных доходов населения свидетельствуют в пользу этого.
Особенно
четко рассматриваемая
Наличие причинно следственной связи между доходами населения и ценами квартир, четко выраженной в результатах корреляционно – регрессионного анализа позволяют предложить процедуру прогнозирования цен квартир в обозримом будущем. Наиболее простая и в то же время достаточно надежная схема прогнозирования выглядит следующим образом:
Информация о работе Анализ и прогнозирование цен недвижимости