О возможности распространения  основных выводов  на другие сегменты рынка недвижимости

     Приведенный график (рис. 18) показывает соотношение средней стоимости 1 кв.м. вторичного и первичного рынков жилья за 2007 год (по последним данным Госкомстата РФ) для 69 субъектов РФ [19].

Рис. 17. Общий уровень средней стоимости 1 кв.м. первичной и вторичной недвижимости по субъектам РФ за 2007 года  

     Без дополнительных вычислений видно, что  соотношение между ценами на первичном и вторичном рынке недвижимости существует жесткая связь независимо от субъекта федерации. Причина этого кроется в том, что на баланс спроса и предложения, определяющего стоимость квадратного метра на первичном рынке, влияет большее количество внешних факторов. Это и реальные доходы населения, и себестоимость строительства и др. В свою очередь, себестоимость строительства зависит от доступности так называемых «длинных денег» - кредитов для строителей, а также от стоимости материалов, сложностей, связанных с получением разрешения на строительство и т.п. Важно также понимать, что цена на новостройки не является самостоятельной, как на квартиры вторичного рынка, а, по сути, есть функция объема продаж. Она может быть заметно ниже, если необходимо быстро распродать большой объем квартир и вернуть кредитные средства, или же напротив выше, если есть возможность увеличить срок экспозиции объекта и распродавать жилье по максимально высокой цене. Другими словами, зачастую цена на новостройки определяется не столько рынком, сколько выбранной стратегией продаж.

     Вторичный рынок, как более инертный, дольше сохраняет стабильность, менее резко  реагирует на изменения окружающих экономических факторов и почти  полностью находится под влиянием изменения покупательской способности, а, следовательно, реальных располагаемых доходов населения. Все дело в присутствии на нем большого количества независимых продавцов и покупателей (что, в свою очередь, обеспечивает важное условие конкурентности вторичного рынка недвижимости), многие из которых являются, по своей сути, одним и тем же лицом. Так, продавцы, одновременно выступающие покупателями другого жилья, вынуждены «держать» цену. С другой стороны, вторичный рынок жилья - это рынок однообразного законченного товара. В отличие от рынка новостроек квартиры не различаются разной степенью готовности дома, уровнем отделки (или степенью подготовки под нее), а также юридическим состоянием.

     Таким образом, объекты нового и строящегося  жилья, хотя и сильно влияют на рынок недвижимости, все же представляют собой не достаточно хороший ориентир для выявления общерыночных тенденций. Дополнительные «смущения» может также вносить активность продаж, создавая ощущения «бума» в одни периоды и затишья в другие. Однако периоды роста и снижения покупательской активности, в тоже время связаны со множеством факторов и еще не означают коррекцию цен. Общий уровень цен на жилье, в данном случае, может быть только сглаженной и усредненной реакцией на все подобные локальные изменения. И уровень цен вторичного рынка в большей степени соответствует этим критериям [22].

     Все это дает основания использовать для анализа лишь один из данных рядов индексов, к примеру, вторичной  недвижимости, как в большей степени ликвидной, строя предположения относительно первичного рынка жилья в соответствии и по аналогии с полученными подобным образом результатами.

     Подобные  выводы можно сделать и из анализа  динамики доходов населения. Распределения доходов населения после исключения минимальных затрат семьи, определяемых прожиточным уровнем, по субъектам РФ за 2002-2007 гг. согласно данным Госкомстата РФ [19], имеет следующий вид:

Рис. 18. Динамика доходов населения (с учетом прожиточного минимума) по субъектам РФ, руб.  

     Из  графика видно, что доходы населения  имеют значительный разброс по субъектам  РФ, однако, по каждому субъекту наблюдался рост, в результате чего соотношение  по уровню доходов между субъектами сохранялось неизменным. Таким образом, зависимость средней стоимости квартир от дохода населения существует независимо от того, по какому субъекту и в какой период времени проводится анализ, что дает основания распространить результаты данного исследования на другие сегменты рынка недвижимости.

Выводы

     1. Всякая будущая ситуация является  неопределенной. Поэтому не существует  методов, позволяющих точно «угадать»  будущее развитие ситуации. Вместе с тем известно много приемов и методов, позволяющих обнаружить тенденции, логику развития событий и на основе сопоставления с прошлым опытом предсказать характеристики наиболее вероятного развития событий. В статье рассмотрены три подхода, каждый из которых характеризуется своими ограничениями и соответственно своей областью применения.

     2. Выявление тренда и прогнозирование  цен в предположении, что общий  характер движения цен не изменяется, составляет основу первого подхода. При этом сохраняется устойчивое соотношение между спросом и предложением, характерное для типичной ситуации саморегулирующегося рыночного баланса. Такой прогноз можно использовать в условиях установившихся процессов, когда есть основания ожидать, что никаких радикальных событий в прогнозный период не произойдет, и цены будут изменяться, сохраняя установившиеся тенденции.

     3. Второй подход относится к  ситуации, когда в силу каких  то внешних причин нарушено  равновесие между спросом и  предложением. Причинами этого могут  быть  перегрев рынка на фоне  интенсивного строительства, проблемы в банковском секторе или другие финансовые проблемы в стране. Поскольку характер снижения цен больше зависит от реакции многочисленных участников рынка (покупателей, продавцов, девелоперов), то траектория изменения цен сохранятся в среднем одинаковой, независимо от  причин, породивших кризисные явления. В этом случае для прогнозирования можно использовать модели и методы статистического подобия, основанные на анализе прошлых кризисов, имевших место на данном рынке в более ранние периоды времени. Отмеченное здесь подобие характерно для всего рынка недвижимости в целом. Можно говорить о подобии в динамике цен по разным сегментам (жилье, офисы, складские помещения и т. п.). Поэтому основные результаты, полученные для жилой недвижимости, могут быть распространены на другие сегменты рынка недвижимости.

      4. Наконец, третий подход, опирающийся  на методы корреляционного и  регрессионного анализа, в некотором  роде является дополнением к  первым  двум. Основу такого подхода  составляет понимание того, что  рынок представляет собой сложную взаимосвязанную систему, регулируемую балансом спроса и предложений. При этом спрос и предложения представляют собой функцию, зависящую от различных переменных, значения каждой из которых, в свою очередь, в той или иной степени являются определяющими друг друга. Так, уровень цен на нефть, как один из основных источников доходов нашей страны влияет на доходы населения и, как следствие, на его покупательскую способность. Последняя, в свою очередь, на спрос на жилье, который замыкает цепочку факторов, определяющих рост цен. Однако наиболее существенная и в тоже время, обобщающая роль среди них принадлежит показателям, отражающим реальные доходы населения.

      5.Все исследования динамики изменения цен  построены по статистике, относящейся к Нижнему Новгороду. Однако цены в основном ведут себя одинаково во всех городах. Поэтому выводы могут быть отнесены и к другим городам России (кроме тех, которые в силу региональных причин существенно отличаются от типового города).

Источники информации

     Книги, научные публикации

1. Елисеева И.И., Курышева С.В., Костеева Н.В. Эконометрика. Учебное пособие - М: Финансы и статистика, 2004. – 344 л.: ил. – ISBN 5-279-01955-0
2. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник - М.: Изд-во Экзамен, 2002.
3. Лейфер Л.А., Сергеева З.А. Восстановление функций с помощью моделей простой структуры, Заводская лаборатория, ежемесячный научно – технический журнал, №1, 1984
4. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика. Учебник - М.: Изд-во Экзамен, 2003. – 512 л. -  ISBN 5-94692-438-9
5. Бокс Дж., Дженкинс Г.М. Анализ временных рядов, прогноз и управление. Вып.1. - М.: Мир, 1974. - 406 с.; вып. 2. М.: Мир, 1974. - 198 с.
6. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. 900 с.
7. Econometric methods / J. Johnston, John DiNardo. – Singapore a.c.: Mc Graw-Hill, 1997. – 534 p.
8. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Анализ рынка недвижимости для профессионалов. - М.: Изд-во Экономика, 2009. –  606 стр. -  ISBN 978-5-282-02958-1
9. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Методология и технология анализа рынка недвижимости (мастер-класс для опытных аналитиков). - «МИЭЛЬ-Недвижимость», 2005. – 249 стр.
10. Стерник Г.М., Технология анализа рынка недвижимости. – М.: Изд-во АКСВЕЛЛ, 2005. – 203 стр. - ISBN 5-87039-081-8
11. Анализ и моделирование экономических процессов. / Сборник статей под ред.  
    В.З. Беленького. Выпуск 5. - М.: ЦЭМИ РАН, 2008. - 169 стр.
12. Борисов В.Н., Блохин А.А., Ивантер В.В. Прикладное прогнозирование национальной экономики: Учебное пособие для вузов (под ред. Ивантера В.В., Буданова И.А., Коровкина А.Г. и др.). – М.: Изд-во Экономистъ, 2007. – 896 стр. - ISBN 978-5-98118-212-9
13. Дубовский С.В. Россия на переломе: 1990-2010 // Российская наука: день нынешний и день грядущий. Сборник статей победителей конкурса РФФИ – 98 М.: Academia, 1999.
14. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник : в 3 ч. Часть 1: Нечисловая статистика. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2009. – 541 стр.
15. Тутубалин В.Н. Границы применимости (вероятностно-статистические методы и их возможности). Брошюра изд-ва «Знание», серия «Математика, кибернетика», 1977, 63 с.
16. Надежность и эффективность в технике; справочник; Ред. Совет: Авдуевский В.С. и др.. М., Машиностроение, 1987. том 4. Методы подобия в надежности.

     Электронные ресурсы

17. ООО «Аудиторско-консалтинговая компания «Бейкер Тилли Русаудит». Баррель, доллар и квадратный метр: скованные одной цепью. Исследование зависимости цен на недвижимость московского региона от цены на нефть марки Urals для прогнозирования цен на недвижимость в условиях экономического кризиса. [Электронный ресурс] – Режим доступа: www.rb.ru/upload/admins/files/kv-neft1.pdf
18. Стерник Г.М. Рынок жилья городов России: от устойчивого роста к кризису. [Электронный ресурс] – Режим доступа: www.realtymarket.org/docs/pps/russia_sternik_11_03_09.pdf
19. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] – Режим доступа: http//www.gks.ru
20. Центральный Банк Российской Федерации [Электронный ресурс] – Режим доступа: http//www.cbr.ru
21. RTS Биржа [Электронный ресурс] – Режим доступа: http//www.rts.ru
22. Official Energy Statistics from the U.S. Government [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://tonto.eia.doe.gov
23. Интервью с профессором кафедры «Экономика и управление городским строительством» РЭА им. Г.В. Плеханова, Геннадия Стерника. 2009.01.04 [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.bfm.ru/news/2009/01/04/interv-ju-sternik.html
24. Методология расчета индексов рынка недвижимости. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.irn.ru/methods/
25. Может ли столичное жилье стать доступным. 2009.03.13 [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://realty.vz.ru/forecast/2009/3/13/418.html
26. Россияне могут заработать на квартиру за 7 лет. 2008.12.01 [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.gdeetotdom.ru/analytics/building/1808968/
27. Лейфер Л. А. ., Кашникова З.А., Уханов П.Е., Шегурова Д.А. Оценка рыночной стоимости объектов недвижимости, находящихся в отдаленных районах. “ВОПРОСЫ ОЦЕНКИ” №4 2006,: режим доступа : http://www.valuer.ru/bookshop/seebook.asp
28. Лейфер Л. А., Лейфер И. Л. Анализ рынка жилья в ПФО. Форум «Недвижимость регионов Приволжья: опыт, проблемы, перспективы» Россия, Нижний Новгород, сентябрь, 2007 г.