Ценообразование на рынке жилья России

Размещено на http://www.allbest.ru/

Ценообразование на рынке жилья России

Классификация факторов

При анализе факторов ценообразования на рынке недвижимости (РН) принято разделять их на факторы спроса и предложения, внутренние по отношению к РН и внешние, стимулирующие рост цен и тормозящие его, независимые и взаимосвязанные.

Схема 1. Укрупненная типовая структура факторов ценообразования на рынке жилья

На наш взгляд, здесь недостаточно внимания уделяется разделению факторов в зависимости от глубины исследуемого периода (в долгосрочном, среднесрочном, краткосрочном периоде могут действовать разные факторы), по иерархическому уровню (дерево факторов), по состоянию рынка (на различных фазах рыночного цикла, стадиях развития могут действовать различные факторы, и характер действия одного и того же фактора может быть противоположным). В связи с этим необходимо рассматривать все классификационные признаки, включенные в таблицу.

Таблица 1. Признаки классификации факторов ценообразования на РН

Ниже в таблице на основе многолетних исследований рынка жилья Москвы приведен феноменологический анализ и перечень действующих факторов ценообразования, с указанием их классификации по всем введенным признакам. Далее на схемах показана иерархическая структура факторов и стрелками - их взаимодействие.

Важно отметить, что содержательный, феноменологический анализ факторов ценообразования, опирающийся на экспертные знания о рынке, качественные и количественные исследования закономерностей рынка, особенностей, отличающих рынки стран с транзитивной экономикой от развитых рыночных экономик, должен предшествовать любым попыткам формализованного моделирования рынка. Математические модели, даже успешно прошедшие фильтры статистического анализа значимости факторов, не могут быть признаны адекватными, если они не опираются на экономическую гипотезу о сущности протекающих на рынке процессов в данной фазе и стадии его развития.

Таблица 2. Факторы ценообразования на рынке недвижимости и их взаимосвязи

Схема 2

Схема 3

Ценовые пузыри на рынке жилья

В дискуссионном клубе рассматривался вопрос, есть ли ценовые пузыри на рынке недвижимости России и явились ли они причиной кризиса 2008-2009 годов. Ниже на этот вопрос будет дан ответ «да, нет».

Изучение ряда работ, посвященных экономическим пузырям (а пузырь на рынке жилья есть одна из разновидностей таковых), позволяет говорить о том, что в их основе лежит накопленная ошибка в поведении экономических агентов (покупателей или продавцов) относительно реальной стоимости актива. Пузырь начинает формироваться тогда, когда сделки на рынке в отношении предмета купли-продажи заключаются по ценам, существенно превышающим его реальную стоимость. Ценовой пузырь на рынке жилья - это многофакторное явление. В любом случае, его главным признаком является опережение темпом роста цен на жилье темпа роста платежеспособного спроса населения.

Нами при исследовании ценовых пузырей на рынке жилья Москвы качестве признаков типа рынка использованы показатели:

- темпы роста цен на рынке жилья dP/P

- темпы роста доходов населения dI/I

- эластичность цены жилья по изменению доходов В = dP/dI x I/P

- длительность периода T (краткосрочный C - 1-3 месяца, среднесрочный M - от 6-12 месяцев до трех лет) и долгосрочный L - 3 года и более).

При изучении ситуации на рынках западных стран, динамики цен и доходов на рынке жилья Москвы с июня 1990 по март 2009 года выявлено 12 типов рынков и введено понятие ценовых пузырей 1 рода («рассасывающихся») и 2 рода («схлопывающихся»).

Получено, что в Москве наблюдалось 4 периода развития рынка по типу пузырей 1 рода и ни одного - по типу пузырей 2 рода. Ниже приведено два примера такого типа рынка.

Рис. 1. Пример ценового пузыря 1 рода в среднесрочном периоде

Такой тип рынка назван растущим рынком с частичным перегревом вследствие ипотечно-кредитной поддержки. Он характеризовался следующими параметрами: T=17 месяцев; dP/ P = 0,050; dI/I = 0,022; В = 2,27. На рынке образовался пузырь 1 рода в связи с тем, что эта стадия явилась отрезком динамики развивающегося, дефицитного рынка, в котором при продолжении роста доходов населения обеспечен устойчивый волнообразный рост цен.

Рис. 2. Пример ценового пузыря 1 рода в долгосрочном периоде

Цены предложения жилья и среднедушевые доходы в долгосрочном периоде росли ускоряющимися темпами, в среднем составляющими соответственно 2,5% и 1,5% в месяц.

Такой тип рынка назван развивающимся, дефицитным рынком. Он характеризовался следующими параметрами: T = 99 месяцев; dP/ P = 0,025; dI/I = 0,015; В = 1,61.

Ценовой пузырь 2 рода характерен для типа рынка «надутый», образовавшегося в США в 2004-2007 годах (избыточное ипотечное кредитование с субстандартной ипотекой). На развитом (насыщенном) рынке, на развивающемся рынке в стадии стабилизации, в стадии кризисного развития пузыри не образуются.

Таблица 3. Значение признаков для различных типов рынка жилья

Модели для прогнозирования параметров развития рынка жилья России

В зависимости от горизонта прогноза, прогнозирование может быть долгосрочным, среднесрочным и краткосрочным. Конкретная величина допустимого горизонта для каждого из этих видов прогноза зависит от физического (экономического) содержания задачи, общеэкономической ситуации, состояния конкретного сегмента рынка, и может существенно меняться. Так, правительственные среднесрочные прогнозы развития экономики России имеют горизонт в 3 года. В настоящее время на рынке недвижимости России мы рассматриваем в качестве краткосрочного - прогноз на 1-3 месяца, среднесрочного - на год-три, долгосрочного - на три-пять лет.

Важно подчеркнуть, что для каждого из этих видов прогноза необходимо изучать разный перечень факторов, влияющих на изменение исследуемого показателя (полупериод изменения которых близок к величине горизонта прогноза). Например:

- известное явление декабрьских выплат задолженности по зарплате, премиальных и бонусов распространяет свой эффект на рынке недвижимости в течение 1-2 месяцев;

- сезонные факторы мало влияют на итоги годового тренда, и в то же время могут оказаться существенными для прогноза изменения цен и оборотов рынка за 3-4 месяца;

- темпы роста ВВП незначительно сказываются на месячном приросте цен, но важны для долгосрочного прогноза;

- уровень цен на энергоносители, темпы оттока капитала из страны существенны как для краткосрочного прогноза (с лагом в 2-3 месяца), так и для среднесрочного прогноза (через накопленные приросты цен на жилье за прошедшие месяцы года).

По степени формализации методов прогнозирования, применяемых на рынке недвижимости России, их можно разделить на экспертное предсказание, эвристическое прогнозирование, «фундаментальный» анализ, регрессионное статистическое моделирование («технический анализ»), многофакторное моделирование (включая моделирование и прогнозирование на нейронных сетях). На практике различные методы применяются совместно, в том или ином сочетании. Тем не менее, необходимо отличать экспертное предсказание тенденций на рынке (метод 1), необоснованно называемое прогнозом (которое в силу высокой квалификации эксперта может быть достаточно точным), от методически обоснованного, расчетного прогноза (методы 2-5).

ценообразование жилье рынок

Таблица 4. Классификация прогнозов по степени формализации методов

Пример использования статистической регрессионной модели в феврале 1995 года для прогнозирования динамики цен на жилье в Москве, Петербурге, Екатеринбурге, Твери, Рязани, Барнауле приведен на рисунке. Основу модели была положена гипотеза о том, что в экономике России осуществляется переход от планового, централизованного регулирования к рынку, и поэтому основной закономерностью динамики цен на рынке жилья является их взлет до уровня, соответствующему ценам в «городах-аналогах». Соответственно, для описания перехода кибернетической, саморегулируемой системы в новое состояние была применена логистическая модель «взлета самолета» вида

где V- средняя за период (среднемесячная) цена предложения 1 кв. м общей площади объекта;

Т - порядковый номер периода (месяца);

А, В и С - постоянные коэффициенты (параметры модели).

Рис. 3

На рисунке видно, что рассчитанный прогноз динамики цен на 1995-1998 годы до начала августовского кризиса близко совпадал с фактическими данными.

Аналогичная модель-прогноз была применена при изучении начальных стадий рынка ипотечных сделок с недвижимостью в Москве и построена в 3 квартале 2005 года, только моделируемым показателем выступала динамика объема ипотечных операций Компании:

, где - порядковый номер квартала.

Модель правильно предсказала переход динамики роста объемов ипотечных сделок к стабилизации, и количественный прогноз 5 кварталов близко совпадал с фактическими данными.

Рис.4

В октябре 2000 года, через два года после начала кризиса, для прогнозирования динамики цен в Москве на 2001-2002 гг. была построена новая модель «выхода самолета из пике» вида

До середины 2002 года модель дала прогноз высокой точности.

Рис.5

В 2006-2008 году на основе изучения долгосрочных и среднесрочных циклов рынка жилья Москвы и других городов была построена на основе метода негармонического разложения ценового тренда модель в виде следующей системы уравнений:

где Y - прогнозное значение средней удельной цены предложения жилья, $/кв. м;

y1 - уравнение базового тренда (долгосрочный прогноз), $/кв. м;

Дy2 - прогноз приростов средней удельной цены предложения жилья относительно базового тренда, $/кв. м;

Дy3 - прогноз приростов средней удельной цены предложения жилья относительно тренда второго порядка, $/кв. м;

Дy4 - прогноз приростов средней удельной цены предложения жилья относительно тренда третьего порядка, $/кв. м;

Дyn - прогноз приростов средней удельной цены предложения жилья относительно тренда предпоследнего порядка, $/кв. м;

а, b, c, d с индексами - коэффициенты уравнений (трендов различного порядка), аппроксимирующих фактические данные. Вычисляются по фактическим данным с использованием метода наименьших квадратов.

Аппроксимация ценового тренда за 5-6 лет (например, полиномом второго порядка) показывает, что рынок жилья Москвы, как и других городов России, находится в начале полупериода роста (точнее, в первой четверти периода) «длинного» цикла колебаний, ответственность за который несет совокупность макроэкономических показателей страны и города (региона). Это уравнение мы назвали «базовый тренд», и приняли его как основу для долгосрочного прогноза динамики цен - рост со среднегодовыми темпами 20-25%.

В дальнейшем (по нашим оценкам 2006 года, за пределами 2010-2011 гг.), когда объемы строительства и предложения квартир существенно увеличатся, и долгосрочные темпы роста цен начнут снижаться (рынок перейдет во вторую четверть периода), предполагается снижение долгосрочных темпов роста цен, как это условно иллюстрируется на рисунке.

Рис.6

Но на рынке недвижимости действуют и другие, внутренние факторы, которые накладывают на базовый тренд более быстро происходящие колебания. Например, связанные с строительно-инвестиционным циклом, с развитием инфраструктуры рынка строительства жилья, с потребительским поведением граждан и т.д.

Эти колебания на рынке жилья реализовались не в колебаниях цен, а в колебаниях первой производной - темпов прироста цен. Они образуют «средние», более быстропротекающие циклы, и «короткие», еще быстрее протекающие циклы. Такие циклы легко поддаются прогнозированию методом однофакторного регрессионного моделирования.

Обратная суперпозиция, интегрирование прогнозов дают окончательный прогноз динамики цен - среднесрочный и долгосрочный.

Рис.7

Рис.8

ценообразование жилье рынок

На рисунке видно, что до сентября 2008 года прогноз для Москвы реализовывался с высокой точностью. Из 12 городов России, для которых был рассчитан аналогичный прогноз, хорошая сходимость получена по 8 городам и неудовлетворительная - по двум.

С октября 2008 года мировой финансово-экономический кризис изменил направление долгосрочного ценового тренда во всех городах России, и ранее выполненные прогнозы потребовали пересмотра.

В сентябре 2009 года было проведено исследование рынка жилья в 10 городах России, в результате которого был сделан вывод о том, что в долгосрочном периоде рынок переходит в фазу замедления темпов роста и начала спада, и разработан сценарный прогноз развития ситуации.

Расчет сценариев производился с помощью четырехфакторной модели зависимости цен на жилье от макроэкономических параметров, значения которых задавались на декабрь 2008, июнь и декабрь 2009 и 2010 года в различных допустимых вариантах:

ценообразование жилье рынок

где x1 - цена барреля нефти;

x2 - инфляция;

x3 - девальвация рубля относительно доллара;

x4 - отток капитала.

Были получены 4 сценария динамики цен, из которых наиболее вероятным представлялся сценарий № 2 (пессимистический).

Но уже в декабре 2008 года был сделан вывод о то, что фактически реализуется сценарий № 3 (кризисный).

Рис.9

Сопоставление прогноза с фактическими данными приведено на следующем рисунке.

Рис.10

Таким образом, применение регрессионных математических моделей, опирающихся на содержательные гипотезы об экономической сущности протекающих на рынке жилья процессов, позволяют получать достаточно точные среднесрочные прогнозы. Однако, они не могут предсказать изменения ценовых трендов в долгосрочном периоде и переход к кризисному развитию рынка.

Размещено на Allbest.ru