Аналіз часових рядів первинного ринку житлової нерухомості міста Києва

Закономірність функціонування первинного ринку житлової нерухомості. Аналіз економіко-математичних моделей динаміки цін. Створення компаніям додаткових конкурентних переваг на ринку новобудов при плануванні майбутніх надходжень та управлінні прибутком.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 06.10.2018
Размер файла 392,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 332.6:311.3

АНАЛІЗ ЧАСОВИХ РЯДІВ ПЕРВИННОГО РИНКУ ЖИТЛОВОЇ НЕРУХОМОСТІ М. КИЄВА

Шапошнікова І.О.

Постановка проблеми. Постійні зміни, що відбуваються в економіці України, значною мірою впливають як на будівельну галузь в цілому, так і на діяльність компаній-забудовників, що працюють на первинному ринку житлової нерухомості. Саме будівельна галузь одна з найперших реагує на кризові явища зниженням обсягів будівництва і тим самим впливає на зменшення обсягів реалізації продукції та послуг в суміжних сферах - ринку будівельних матеріалів та виробів, будівельного транспорту та обладнання, енергоносіїв, проектних послуг. Тому важливим є збереження діяльності таких компаній в обсягах, що забезпечиватимуть сталий розвиток будівельної галузі, в тому числі і за рахунок прогнозування цін на нерухомість окремого регіону та можливості ефективно управляти прибутком в кризовий період. Це дасть змогу значно зменшити ризики в діяльності компанії, такі як: втрата конкурентних переваг внаслідок зниження попиту на квартири в новобудовах; продовження строку будівництва, що значно підвищує вартість будівництва; повного припинення будівництва, що призводить до прямої втрати залучених на будівництво коштів, а також до ризику банкрутства при наявних позовах до суду від інвесторів.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Значний внесок у дослідження процесів на ринку нерухомості України зробили В.В. Галасюк, О.І. Драпіковський, І.Б. Іванова, А.М. Іванченко, Е.Т. Карапетян, О.Р. Квасовський, М.В. Ковтун, Н.С. Косар, М.М. Мамчин, В.П. Пилипчук, Н.Є. Селюченко, Ю.С. Хавар, В.М. Шалаєв, О.В. Шкурупій. Механізми функціонування галузі будівництва житлової нерухомості досліджували А.М. Асаул, І.А. Брижаль, В.М. Геєць, Ю.М. Манцевич, Л.А. Поляков, І.М. Салій, О.А. Тимофеєва. Висвітленню теоретичних та методологічних основ економіко-математичного моделювання ринку нерухомості присвячені праці таких українських та зарубіжних вчених, як В.О. Воронін, Л.Ю. Гальчинський, В.С. Григорків, Г.М. Стернік, Ю.В. Калиніченко, С.В. Козак, Е.В. Лянце, Л.А. Лейфер, Н.К. Максишко, Е. Петерс, В.А. Тазетдінов, Є.І. Тарасевич, О.В. Урсуленко, С.Р. Хачатрян, О.І. Ярошенко, Л.П. Яновський.

Формулювання цілей статті. Метою статті є дослідження особливостей розвитку первинного ринку житла в м. Києві, аналіз закономірностей його функціонування, оцінка сучасного стану та створення економіко-математичних моделей динаміки цін з метою прогнозування його подальшого розвитку.

Виклад основного матеріалу. Результативне управління прибутком компанії-забудовника базується на ефективному управлінні собівартістю будівництва та оперативному регулюванні ціни продажу житлового об'єкту, що будується. При цьому запропонована інвесторам вартість продажу квартир відіграє ключову роль у формуванні прибутку будівельної організації. З одного боку, середня вартість продажу 1 кв.м житлової нерухомості формується ринковим середовищем конкретного району міста (сформовані попит та пропозиція, наближеність до наявних станцій метро, престижність як району, так і комплексу, що будується, інвестиційна привабливість), з іншого - вона не може бути нижчою за собівартість будівництва даного об'єкту. Враховуючи те, що будівництво є доволі тривалим процесом (в середньому 3 роки), а ситуація в соціально-економічному секторі весь час змінюється, важливим є можливість для компаній-забудовників при виникненні кризових передумов на ринку нерухомості швидко реагувати на негативні явища в рамках своєї цінової політики з метою зменшення ризиків неотримання прибутку. Це можливо за рахунок зниження ціни продажу квартир у прогнозованих межах.

Ринок нерухомості, можна розглядати як складну динамічну систему, поведінка якої визначається її властивостями, що змінюються у часі [1]. Усі фактори, які впливають на ціноутворення на ринку нерухомості, можна розділити на внутрішні (місце розташування об'єкту, технічний стан, об'ємно-планувальні рішення тощо) та зовнішні (соціально-економічні, фінансові та політичні фактори). При цьому сила впливу на динаміку ціни 1 кв. м внутрішніх факторів значно менша, ніж зовнішніх [2].

У рамках даного дослідження проаналізуємо динаміку вартості продажу 1 кв.м житла в новобудовах м. Києва з січня 2005 року по грудень 2016 року. Інформаційною базою є усереднені ціни продажу 1 кв.м житла у новобудовах м. Києва, розраховані за даними ріелтерських агенцій [3, 4, 5]. Результати обробки даних представлено у вигляді дискретного часового ряду, в якому спостереження здійснюються через фіксовані інтервали часу - квартали. В даному випадку часовий ряд, що описує ціни на первинну нерухомість м. Києва, носить нестаціонарний характер. Це виражається в тому, що значення часового ряду не коливаються щодо фіксованого середнього, а проявляють чітко виражену тенденцію до зростання або падіння (рис. 1).

Рисунок 1. Динаміка середніх цін продажу 1 кв.м площі житла у новобудовах м. Києва за період 1 кв. 2005 р. - 4 кв. 2016 р., долл. США

З урахуванням досвіду різних спеціалістів (Г.М. Стернік, А.М. Асаул, Л.А. Лейфер та ін.), доцільно аналізувати наявні тренди часового ряду окремо, тому що вони характеризують по суті різну динаміку зміни цін [6, 7]. В нашому випадку аналіз динаміки вартості 1 кв.м житлової площі в новобудовах м. Києва дозволяє відокремити наступні періоди:

- період І: інтенсивний ріст цін з 1 кв. 2005 р. по 3 кв. 2008 р., який є продовженням тенденції помірного росту ціни з вересня 2001 року, що почався після терактів в США 11 вересня 2011 року, коли населення масово розпочало вкладати доларові накопичення в купівлю нерухомості. Темп росту ціни за квартал в цей період коливається у межах -1,5% + +18,2%, а за весь період ціни змінюються з 808 до 2826 долл./м2 (+245%). Постійно зростаючий попит на квартири в Києві також підсилили наступні фактори: збільшення населення Києва за рахунок трудової міграції; дефіцит пропозиції житла як на вторинному, так і на первинному ринку Києва; загальне зростання доходів юридичних та фізичних осіб, що обумовило, з одного боку, потребу інвестування вільних коштів, з іншого - покращення житлових умов; іпотечне кредитування житла, в тому числі, в іноземній валюті; купівля нерухомості спекулянтами з метою подальшої реалізації за вищими цінами в умовах швидко зростаючого ринку [8]. Наведені фактори в сукупності призвели до неадекватного зростання цін та виникнення цінової «бульбашки» на ринку нерухомості м. Києва до осені 2008 року, коли середні ціни пропозиції на ринку новобудов досягли максимального діапазону $2600 - 3000 за 1 кв.м площі квартири.

- період ІІ: стрімке падіння цін на житлову нерухомість у 4 кв. 2008 р. на 32% до 1800 долл./м2. Головна причина - це наслідки світової фінансової кризи, що спровокували в економіці України негативні процеси: загальне зменшення промислового виробництва на 5% за підсумком 2008 р., скорочення обсягів робіт в будівельній галузі на 16%, стрімку девальвацію гривні на 52,5%; ріст інфляції до 25,2%; кризу в банківському секторі країни, обумовлену суттєвим ростом заборгованості домогосподарств по кредитах, узятих в іноземній валюті ($26,7 млрд. станом на жовтень 2008 р. [9, 10] При цьому частка заборгованості за кредитами в іноземній валюті станом на кінець 2008 р. становила 59,1% [10]. За підсумками 2009 р. зафіксовано від'ємний фінансовий результат діяльності банківського сектору у розмірі 38,4 млрд. грн. [10]. Кризові явища в економіці країни та фінансовому секторі були додатково ускладнені політичною кризою, що тривала на той час в країні. Це все призвело до зниження рівня платоспроможності, кризи неплатежів, банкрутства низки великих банків і, відповідно, до різкого скорочення кількості інвесторів та, особливо, спекулянтів на ринку нерухомості України. Як наслідок - падіння ВВП в 2009 році на 16,4% [9].

- період ІІІ: спадний тренд протягом 1 кв. 2009 р. - 1. кв. 2014 р. з коливанням цін у межах -8,1 + +5,7% і абсолютними значеннями цін за 1 кв.м в межах $1896-1525. Ціни на нерухомість знижуються поступово. Продовження кризи в економіці країни призводить до зниження обсягів будівництва на 54% та зниження обсягів введеного в експлуатацію житла на 34% за підсумком 2009 р. [9]. Девальвація гривні і заморожування іпотечного кредитування негативно впливають на попит і, відповідно, на вартість квартир. Але в 2011-2013 рр. ситуація з цінами стабілізується. Забудовники Києва щорічно здають в експлуатацію 1,5 млн. м2 житла [9]. З цього періоду обсяги будівництва особливо не знижуються, балансуючи на позначці 1,3-1,4 млн. м2 в рік.

- період IV: 4 кв. 2013 р. -1 кв. 2014 р. - суттєве падіння цін на 13% до 1200 долл./м2, спричинене політичною кризою, яка спровокувала подальшу кризу в економіці країни, фінансовому та банківському секторах (девальвація гривні на 40%, банкрутство низки банків, зниження реальних доходів населення на фоні стрімкого зростання цін на продукти харчування). Але подальшого катастрофічного зниження цін на нерухомість не відбулося за рахунок перерозподілу коштів інвесторів (фізичних і юридичних осіб) з банківських депозитів у ринок новобудов як менш ризикований. На фоні знецінення гривні забудовники залишили ціни на незмінному рівні, що зробило ринок новобудов привабливим та відносно безпечним інструментом інвестування і дозволило інвесторам зменшити наслідки девальвації своїх заощаджень за рахунок вкладання коштів в новобудови.

- період V: 2 кв. 2014 р. - 4 кв. 2016р., також спадний, з коливаннями ціни у межах -7,5 + +1,2% (1331 - 1007 долл./м2). Цей період продовжується до грудня 2017 року. Тривалому, поступовому зниженню цін на квартири сприяють наступні фактори: збільшення кількості квартир на продаж, зумовлене міграцією населення і відтоком капіталу за кордон на фоні політичної та економічної кризи; збільшення кількості забудовників та, відповідно, і пропозицій від забудовників; стримане інвестування в нові квартири на фоні підвищення тарифів на комунальні послуги та введення податку на нерухомість, а також значного зменшення вартості оренди квартир; суттєве зниження спекулятивної складової внаслідок відчутного падіння прибутку (різниці між інвестованими коштами на стадії котловану та продажем введеної в експлуатацію квартири); відсутність доступного кредитування житла (існуючі ставки по кредиту на купівлю житла складають від 20% річних у гривні).

Рисунок 2. Динаміка середніх цін продажу 1 кв.м площі житла у новобудовах м.Києва та лінія тренду для періодів: І - (а), ІІІ - (б), V - (с)

Таким чином, досліджуваний часовий ряд містить у собі три різні яскраво виражені тенденції: період І, період ІІІ та період V, візуальний аналіз яких дозволяє зробити припущення щодо наявності функцій, якими можна описати зазначені тренди. Для виявлення математичної моделі тренду скористаємось поширеним методом, що описує нестаціонарні процеси - регресійним аналізом. Динаміку цін для кожного з періодів та функції, що їх описують, зображено на рис.2. Часові ряди зазначених періодів можна описати наступними рівняннями лінійної регресії:

- період І: Y1(t) = 145,99 * t + 686,87; R2 = 0,97;

- період ІІІ: Y2(t) = -12,39 * t + 1882,78; R2 = 0,82;

- період V: Y3(t) = -28,9 * t + 1252,73; R2 = 0,82.

Високі коефіцієнти детермінації (R2), що наближаються до 1, дозволяють зробити висновки про відповідність отриманих моделей динаміці цін, що розглядаються.

Водночас були отримані і проаналізовані рівняння степеневої, експоненційної та логарифмічної регресії для цих періодів. З огляду на отримані результати, динаміку цін періоду І найкраще описують рівняння лінійної та степеневої регресії, для періоду ІІІ - лінійної регресії, для періоду V - логарифмічної та степеневої регресії (табл. 1).

Таблиця 1. Математичні моделі поведінки цін для відповідних часових періодів

Період І

1 кв. 2005 - 3 кв. 2008 р.

Y1(t) = 145,99 * t + 686,87, R2 = 0,97

Y1(t) = 662,45 * t °,52, R2 = 0,96

Період ІІІ

1 кв. 2009 - 1. кв. 2014 р.

Y2(t) = -12,39 * t + 1882,78, R2 = 0,82

Період V

2 кв. 2014 - 4 кв. 2016 р.

Y3(t) = -28,9 * t + 1252,73; R2 = 0,82

Y3(t) = 1309,75 * t -0,12, R2 = 0,99

Y3(t) = -140,28 * ln(t) + 1302,5, R2 = 0,98

Розраховані за наведеними моделями значення ціни продажу 1 кв.м площі житла співставимо з фактичними усередненими даними по продажу 1 кв.м житлової нерухомості на первинному ринку м. Києва за 2017 рік (табл.2).

Таблиця 2. Перевірка якості математичних моделей, отриманих для періоду V за даними 2017 року

Порядко-вий номер періоду (t)

Відповідний період часу

Фактична ціна, долл./м2

Розрахунко-ва ціна Y(t), долл./м2

Абсолютне

відхилення,

долл./м2

Похибка, %

лінійна регресія: Y3(t) = -28,9 * t + 1252,73; R2 = 0,82

12

1 кв. 2017 р.

965

906

-59

-6,1

13

2 кв. 2017 р.

965

877

-88

-9,14

14

3 кв. 2017 р.

950

848

-102

-10,7

15

4 кв. 2017 р.

949

819

-130

-13,7

логарифмічна регресія: Y3(t) = -140,28 * ln(t) + 1302,5; R2 = 0,98

12

1 кв. 2017 р.

965

954

-11

-1,12

13

2 кв. 2017 р.

965

943

-23

-2,34

14

3 кв. 2017 р.

950

932

-17

-1,84

15

4 кв. 2017 р.

949

923

-27

-2,81

степенева регресія: Y3(t) = 1309,75 * t -0'12; R2 = 0,99

12

1 кв. 2017 р.

965

972

7

0,76

13

2 кв. 2017 р.

965

963

-2

-0,26

14

3 кв. 2017 р.

950

954

4

0,47

15

4 кв. 2017 р.

949

946

-3

-0,3

Оцінка якості отриманих моделей показала їх високу точність. Так, розрахована середня абсолютна похибка апроксимації (mean absolute percentage error, MAPE) не перевищує 10% і складає: для моделі, що описана рівнянням лінійної регресії - 9,9%, рівнянням логарифмічної регресії - 2%, рівнянням степеневої регресії - 0,5%. Висока надійність отриманих моделей дозволяє використовувати їх компаніям-забудовникам для прогнозування цін на первинному ринку нерухомості в короткостроковій (до 1-го року) та середньостроковій (1-3 роки) перспективах.

Використання моделі степеневої регресії Y3(t) = 1309,75 * t -0'12 з найкращим показником MAPE - 0,5% дозволяє отримати наступні прогнозні результати продажу 1 кв.м квартир в новобудовах міста Києва в 2018 р. та 1-му півріччі 2019 р. за умови збереженої динаміки цін (рис.4):

Рисунок 4. Прогноз вартості 1м2 житла у новобудовах м. Києва за моделлю степеневої регресії Y3(t) = 1309,75 ¦ t -°'12 Джерело: розраховано автором

1 кв. 2018 р.

939 долл./м2

2 кв. 2018 р.

932 долл./м2

3 кв. 2018 р.

926 долл./м2

4 кв. 2018 р.

920 долл./м2

1 кв. 2019 р.

914 долл./м2

2 кв. 2019 р.

909 долл./м2

Висновки

Постійна зміна економіко-політичної ситуації в країні знаходить своє відображення, в тому числі, у цінах продажу квартир на первинному ринку столиці. Тому дослідження тенденцій на первинному ринку нерухомості є пріоритетним завданням, що стоїть перед компаніями-забудовниками, адже можливість прогнозувати майбутні надходження та мінімізувати ризики надає таким компаніям конкурентні переваги на ринку новобудов.

Аналіз отриманих моделей, що описують динаміку цін на житло, дозволяє зробити наступні висновки: припущення щодо доцільності аналізу окремих частин часового ряду виявилось вірним - всередині виділених інтервалів часу зберігається єдиний механізм зміни ціни 1 кв.м житла; отримані математичні моделі в значній мірі відображають існуючу динаміку цін; висока прогнозна точність для моделей періоду V, що продовжує тривати, дозволяє використовувати їх для прогнозування вартості житла в 2018 - 2019 рр. ціна конкурентний надходження прибуток

Перспективою подальших досліджень є структуризація цін в новобудовах по районах столиці, а також по конструктивних рішеннях житлових об'єктів, що будуються, з метою отримання більш точних результатів в залежності від місцезнаходження та об'ємно-планувальних характеристик об'єктів будівництва.

Список використаних джерел

1. Калиніченко Ю.В. Моделювання тенденцій ринку нерухомості / Ю.В. Калиніченко, В.В. Добровольська, А.Р. Абрамчук // Економічний аналіз : зб. наук. праць Тернопільського національного економічного університету. - 2016. - Том 23. - № 1. - С. 28-36.

2. Воронін В.О. Дослідження ринку нерухомості. Проблеми, тенденції, прогнозування / В.О. Воронін, Е.В. Лянце, М.М. Мамчин // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». - 2010. - № 690 : Логістика. - С. 540-552.

3. Стерник Г.М., Стерник С.Г., Свиридов А.В. Развитие и совершенствование методов прогнозирования на рынке жилой недвижимости // Урбанистика и рынок недвижимости. - 2014. № 1. - С. 53-93.

4. Шалаєв В.М., Іванова І.Б., Драпіковський О.І., Смольнікова С.М. та інші. Тенденції ринку нерухомості України: реалії та прогнози. 2007-2013: монографія/за ред. О.І. Драпіковського, І.Б. Іванової. - К.: «Арт Економі», 2012. - 240 с.

Висновки

Належний облік дебіторської та кредиторської заборгованості на підприємстві будь-якої форми власності має істотне значення, тим самим сприяє упорядкуванню інформації, прозорості, точності та достовірності даних розрахункових операцій за борговими зобов'язаннями (з дебіторами та кредиторами). Стійкість

Анотація

Предмет, мета роботи. Метою статті є дослідження особливостей розвитку первинного ринку житлової нерухомості в м. Києві, аналіз закономірностей його функціонування, створення економіко-математичних моделей динаміки цін з метою прогнозування його подальшого тренду.

Метод або методологія проведення роботи. У дослідженні використано методи порівняння, узагальнення, наукової абстракції, дедукції, аналізу та синтезу, моделювання, а також системного підходу. Методологія статистичного аналізу базується на методах статистичного спостереження, групування, формалізації, регресійного аналізу та аналізу часових рядів.

Результати роботи. Проаналізовано динаміку цін на первинному ринку житлової нерухомості м. Києва з 2005 по 2017 роки. Досліджено еволюцію часового ряду на основі фундаментального аналізу ринку нерухомості за цей період. Запропоновано математичні моделі, що описують динаміку вартості 1 кв.м житла в певний період часу. На основі отриманої математичної моделі розраховано прогнозні значення вартості 1 кв.м житла в новобудовах м. Києва на 2018 - 2019 роки.

Висновки. Отримані математичні моделі для окремих частин часового ряду в значній мірі відображають існуючу динаміку цін. Висока прогнозна точність моделей часового періоду, що розпочався у 2 кв. 2014 року і продовжує тривати, дозволяє використовувати їх для прогнозування вартості квартир в новобудовах м. Києва у 2018 - 2019 роках. Проведене дослідження тенденцій розвитку первинного ринку житлової нерухомості м. Києва дозволяє компаніям-забудовникам на основі спрогнозованої вартості продажу 1 кв.м житла планувати майбутні надходження, ефективно управляти прибутком, мінімізувати ризики, що створює компаніям додаткові конкурентні переваги на ринку новобудов.

Ключові слова: ринок нерухомості, прогнозування, первинний ринок нерухомості, будівництво житла, факторний аналіз, моделювання, будівельні компанії, інвестиції в нерухомість, часовий ряд, регресійний аналіз.

Предмет, цель работы. Целью статьи является исследование особенностей развития первичного рынка жилой недвижимости г. Киева, анализ закономерностей его функционирования, создание экономико-математических моделей динамики цен с целью прогнозирования его дальнейшего тренда.

Метод или методология проведения работы. В исследовании использованы методы сравнения, обобщения, научной абстракции, дедукции, анализа и синтеза, моделирования, а также системного подхода. Методология статистического анализа базируется на методах статистического наблюдения, группировки, формализации, регрессионного анализа и анализа временных рядов.

Результаты работы. Проанализирована динамика цен на первичном рынке жилой недвижимости г. Киева с 2005 по 2017 годы. Исследована эволюция временного ряда на основе фундаментального анализа рынка недвижимости за этот период. Предложены математические модели, описывающие динамику стоимости 1 кв.м жилья в определенный период времени. На основе полученной математической модели рассчитаны прогнозные значения стоимости 1 кв.м жилья в новостройках г. Киева на 2018 - 2019 годы.

Выводы. Полученные математические модели для отдельных частей временного ряда в значительной мере отражают существующую динамику цен. Высокая прогнозная точность моделей последнего временного периода (2 кв. 2014 года - текущее время) позволяет использовать их для прогнозирования стоимости квартир в новостройках г. Киева в 2018 - 2019 годах. Проведенное исследование тенденций развития первичного рынка жилой недвижимости г. Киева позволяет компаниям-застройщикам на основе спрогнозированной стоимости продажи 1 кв.м жилья планировать будущие поступления, эффективно управлять прибылью, минимизировать риски, что создает компаниям дополнительные конкурентные преимущества на рынке новостроек.

Ключевые слова: рынок недвижимости, прогнозирование, первичный рынок недвижимости, строительство жилья, факторный анализ, моделирование, строительные компании, инвестиции в недвижимость, временной ряд, регрессионный анализ.

The subject and the purpose of research. The purpose of the article is researching the features of the evolution of the primary residential real estate market in Kyiv, analysing the regularity of its development, creating economic and mathematical models of price dynamics that can be used to predict its future trend.

Method or methodology of the work. The research uses methods of comparison, generalization, scientific abstraction, deduction, analysis and synthesis, modeling and the system approach. The methodology of statistical analysis is based on methods of statistical observation, grouping, formalization, regression analysis and time series analysis.

Results. The dynamics of prices in the primary residential real estate market in Kyiv from 2005 to 2017 is analyzed. The evolution of the time series based on the fundamental analysis of the real estate market is investigated. There are proposed mathematical models that describe the dynamics of the cost of 1 sq.m of apartments. The created mathematical model allowed to calculate the predict of the cost of 1 sq.m of apartments in new buildings in Kyiv for 2018 - 2019.

Conclusions. Mathematical models that were obtained for individual parts of the time series expect price dynamics with high accuracy. High predictive accuracy of models of the last time period (Q2-2014

- current time) allows using them for predicting the cost of apartments in new buildings in Kyiv in 2018

- 2019. This research, based on predicted prices, allows companies that build and sell apartments in Kiev to plan future revenues, manage income effectively, minimize risks. It gives additional competitive advantages for companies at the primary residential real estate market.

Keywords: real estate market, prediction, primary real estate market, housing construction, factor analysis, modeling, construction companies, real estate investments, time series, regression analysis.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Теоретичні засади формування ринку нерухомості: сутність та структура. Аналіз та оцінка розвитку житлового, земельного ринку України та ринку комерційної і промислової нерухомості. Шляхи покращення механізму стимулювання вітчизняного ринку нерухомості.

    курсовая работа [414,6 K], добавлен 13.08.2011

  • Досліджено проблему вивчення соціальних та демографічних груп населення задля комплексного обстеження території посередницькими організаціями ринку нерухомості. Проблема впливу соціально-економічних факторів на попит житлової нерухомості в Україні.

    статья [108,5 K], добавлен 05.10.2017

  • Сучасний стан і основні проблеми розвитку ринку комерційної нерухомості в світі та Україні, вплив негативних явищ фінансової кризи на даний процес. Динаміка цін на ринку комерційної нерухомості в м. Київ, її аналіз і оцінка подальших перспектив.

    контрольная работа [25,0 K], добавлен 25.03.2010

  • Місце нерухомості в ринковій моделі економіки. Характеристика об’єктів нерухомості. Розвиток ринку нерухомості. Попит на житло на вторинному ринку. Рівень еластичності на ринку. Операції з нерухомістю. Складання договорів відносно земельної ділянки.

    контрольная работа [126,2 K], добавлен 24.05.2015

  • Особливості та функції ринку нерухомості, структура та види ринків, особливості становлення та розвитку в Україні, подальші перспективи та оцінка тенденцій. Ринкові перетворення у житловому секторі нерухомості. Фактори, які впливають на вартість будинку.

    курсовая работа [47,7 K], добавлен 04.05.2015

  • Становлення ринку нерухомості в Україні, принципи класифікації нерухомості залежно від походження та призначення об'єктів. Класифікація житлових і комерційних об'єктів нерухомості. Підприємство (цілісний майновий комплекс) як особливий об'єкт нерухомості.

    лекция [2,7 M], добавлен 09.12.2009

  • Економічний зміст ринку землі та сутність земельних відносин. Особливості формування ціни на землю та її грошова оцінка. Ринок нерухомості та його інфраструктура. Види операцій з нерухомим майном. Правове регулювання ринку землі та нерухомості в Україні.

    курсовая работа [865,4 K], добавлен 22.03.2015

  • Дослідження сукупного попиту та сукупної пропозиції на ринку житла України 2008-2010 рр.; чинники впливу на попит і пропозицію у житловому секторі, динаміка цін. Аналіз розвитку житлової галузі у столиці, ціноутворення на первинному і вторинному ринку.

    курсовая работа [226,8 K], добавлен 25.04.2012

  • Розвиток ринку нерухомості. Сутність та характеристика об'єктів нерухомості. Особливості віднесення матеріальних об'єктів до нерухомих. Кондомініум як специфічний різновид об'єктів нерухомості та його структура. Матеріальні та нематеріальні основні фонди.

    лекция [2,9 M], добавлен 09.12.2009

  • Основні визначення моделей ринку праці. Модель конкурентного ринку праці. Аналіз попиту та пропозиції робочої сили у 2010-2014 роках. Аналіз зайнятості та безробіття населення. Аналіз працевлаштування зареєстрованих безробітних. Механізм дії ринку праці.

    курсовая работа [230,2 K], добавлен 10.12.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.