Методология финансового инвестиционного анализа и проектного консалтинга региональных рынков недвижимости (на примере Москвы и Московской области)

Аналогичные по сути, но несколько иные по форме процедуры используются и при построении дискретных моделей. Начнем их описание с группы характеристик качества объекта.

Изучение существующих в жилищном фонде и на рынке квартир показывает, что большая часть теоретически возможного числа вариантов являются физически нереализуемыми. Например, сочетание «панель - высота потолков от 3 м» или «свободная планировка - кухня площадью менее 6,0 м», и т.п.

Сгруппируем характеристики качества таким образом, чтобы совокупность диапазонов и/или признаков всех значимых характеристик образовывала физически определимое множество, соответствующее подмножеству элементов множества (1):

{ x_it1 } = {x_i Ѕx_t = {x_t1} } ;

{ x_it2 } = {x_i Ѕx_t = {x_t2 } } ;

…………………………,

или

x_it = x_it1 И_--x_it2 И ….

Назовем подмножество {x_itj} физически определимых вариантов сочетания характеристик «типом квартиры» T_i. Тогда

X_T1 = {x_it1},…

X_T2 = {x_it2},

………………..

Следовательно,

X_T = {X_T1, X_T2, …} - множество подмножеств, объединяющих квартиры одного типа. (3)

Аналогично приводятся к дискретным характеристики (координаты) местоположения:

{ x_im1 } = {x_i Ѕx_m = {x_m1 } } ;

{ x_im2 } = {x_i Ѕx_m = {x_m2 } } ;

…………………………,

или

Иx_im = x_im1И x_im2 И ….

Назовем подмножество {?_mi} «зоной (районом) местоположения объекта» M_i. Тогда

X_M1 = {x_im1 }, …

X_M2 = {x_im2}, …

………………..

Следовательно,

X_M = {X_M1, X_M2, …} - множество подмножеств, объединяющих объекты одной зоны. (4)

Характеристики размера квартиры чаще всего описываются в (1) дискретным показателем «число комнат». Иногда (например, коттеджи, квартиры свободной планировки) размер задается величиной общей площади, и может быть переведен в дискретный вид назначением диапазонов общей площади объекта. В общем случае

{ x_ir1 } = {x_i Ѕx_r = {x_r1 } } ;

{ x_ir2 } = {x_i Ѕxr = {x_r2 } } ;

…………………………,

И x_ir} = x_ir1И_--x_ir2 И ….

Назовем подмножество {x_ri} «размером квартиры» R_i. Тогда

X_R1 = {x_ir1 }, …

X_R2 = {x_ir2}, …

………………..

Следовательно, X_M = {--X_R1, X_R2, …} - множество подмножеств, объединяющих объекты одного размера. (5)

Наконец, объединение множеств (3)-(5) приводит к выявлению групп объектов, выделенных по признаку сочетания типа, зоны (района) и размера:

X = X_T И X_M И X_R; (6)

З--X_T З X_M З X_R = Ж; (7)

X = {{x_T1M1R1}, {x_T2M1R1},}. (8)

Условие (7) означает, что пересечение множеств (3)-(5) есть пустое множество. На практике, возможно, что в исходных данных (1) информация о характеристиках квартир неполна, и объект не удается приписать ни одному из выбранных типов, или зон, или размеров. Тогда необходимо их выделить в тип (зону, размер) «прочие» для выполнения условия (7).

Выражение (8) в терминах регрессионных моделей массовой оценки называется «спецификацией» модели рынка. Следующий этап - «калибровка» модели, или получение количественных оценок входящих в модель параметров. В терминах дискретных пространственно-параметрических моделей эта процедура включает статистическую обработку выборок (8) и определение основных параметров выборки - объема n, среднего x_ср., размаха варьирования x_мин. и x_макс., дисперсии D, погрешности в определении среднего d. В результате образуется исходная дискретная пространственно-параметрическая модель рынка:

Следующей операцией при построении дискретной пространственно-параметрической модели рынка (ДППМ) является ее корректировка и оптимизация (в терминах регрессионных моделей массовой оценки - «настройка»).

Корректировка начинается с проверки объема выборок в каждой клетке матрицы.

На практике возможно отсутствие объектов какого-либо типа в жилищном фонде и на рынке данного района. В этом случае из матрицы исключается соответствующая строка.

Возможны случаи слишком малого объема выборки данного типа в конкретном районе. В этом случае данная выборка подлежит объединению с выборкой территориально смежного района, параметры объединенной выборки пересчитываются.

Оптимизация модели начинается с проверки размаха выборок и их дисперсий. Условие оптимизации - минимизация размаха каждой выборки при ориентировочном равенстве коэффициентов варьирования н:

(x_макс. - x_мин.) > мин.;

н _i = v D_i / x_ср.i ? const. (10)

Уменьшение размаха выборки можно получить за счет ее разделения на две путем введения дополнительного признака или разбиения диапазона какого-либо признака. Например, если выборка квартир в пятиэтажных панельных домах имеет слишком большой размах варьирования (значительно отличающийся от выборок квартир других типов), то рекомендуется разделить ее на два подтипа, включающие квартиры на первом/последнем и крайних этажах. Другой пример: разделение совокупности квартир в пятиэтажных панельных домах одного района на квартиры в сериях домов, объявленных к сносу (что может повысить их привлекательность и цену) и в несносимых сериях.

Аналогично могут быть разбиты выборки по признаку местоположения: в заданных границах района выделяются 2-3 зоны с отличающимся уровнем цен, и вместо одной образуется 2-3 выборки квартир одного типа с изменившимися средними и уменьшимся размахом варьирования.

Следующая процедура оптимизации модели имеет обратный характер - она направлена на проверку целесообразности объединения выборок. Для этого производится попарная проверка значимости различия выборок по типам, по размерам, по смежным районам. Она включает проверку различия дисперсий (по критерию Фишера F_p) и средних (по критерию Стьюдента t_p ) при заданных критериальных значениях уровня значимости р, выбираемых исследователем. Эта процедура соответствует аналогичной процедуре проверки значимости факторов в терминах регрессионного моделирования.

По результатам проверки выборки с незначимыми различиями объединяются, и значения параметров объединенных выборок пересчитываются. На практике возможно применение более простого условия объединения выборок 1 и 2:

x_ср.1 + д₁/2 > x_ср.2 - д₂/2 (при x_ср.1 < x_ср.2 ). (11)

Такое преобразование соответствует по смыслу понижению размерности регрессионной модели, исключению незначимых факторов качества, местоположения и размера.

В результате образуется оптимизированная ДППМ рынка.

На основе методологии ДППМ рынка недвижимости разработана методика индивидуальной оценки объектов недвижимости, приведенная ниже в виде краткого типового алгоритма.

1 этап. Описание Объекта, выявляющее существенные признаки в качестве факторов ценообразования:

- географическое местоположение;

- расположение по отношению к значимым факторам окружающей инфраструктуры;

- технико-экономические параметры (размеры, архитектурно-конструктивные, инженерные и функциональные особенности, состояние, виды износа);

- состояние прилегающей территории;

- потенциально разрешенное функциональное назначение, фактическая стадия и срок завершения реализации планируемого функционального назначения в установленном порядке

- оцениваемые права.

2 этап. Квалифицирование Объекта как товара на рынке недвижимости:

- обоснование принадлежности Объекта к определенному сегменту рынка по совокупности вышеперечисленных признаков с учетом прогнозируемого НЭИ (наилучшего и наиболее эффективного использования);

- обзор аналитических публикаций по выбранному сегменту рынка с учетом концепции анализа рынка, изложенной ниже в разделе 4, и, в случае необходимости, корректировка квалифицирования объекта на основании выводов из обзора;

- формулирование параметров первичной выборки искомых аналогов по местоположению, категории функционального назначения, типу профилирования, диапазону площадей, иным необходимым признакам (например - классу качества, и др.).

3 этап. Формирование и статистический анализ первичной выборки аналогов:

- сбор рыночной информации, статистическая обработка первичной выборки по предложению и (в случае наличия данных) по спросу в сегменте, анализ репрезентативности и достоверности полученных результатов.

4 этап. Корректировка и повторное исследование откорректированной выборки:

- формулирование параметров корректировки выборки (сужение или расширение сегментации по каждому из признаков), если обоснована такая необходимость;

- итерационное осуществление этапа 4 до тех пор, пока не будет сформирована окончательно откорректированная выборка.

6 этап. Определение окончательного значения исследуемой стоимости:

- расчет значения исследуемой стоимости (подтверждение или опровержение статистических гипотез);

- в случае наличия данных по спросу - окончательный расчет рыночной стоимости на основании статистического анализа пересечения подмножеств предложения и спроса (см. ниже);

- верификация полученного результата с участниками-экспертами рынка и/или путем пробного маркетинга;

- итерационное применение статистических гипотез до согласованного обоснования окончательного результата.

Расчет вероятной рыночной стоимости при наличии корректных статистических данных о спросе. Рассмотрим условные варианты формирования математического ожидания ценового тренда сделок, располагающегося между ближайшими границами ценового диапазона платежеспособного спроса и предложения. Таких возможных вариантов микроэкономических ситуаций всего восемь:

1) Диапазон спроса оторван от диапазона предложения кверху. Такая микроэкономическая ситуация характерна для неразвитых рынков (сегментов рынка), демонстрирует отсутствие предложения объектов требуемого качества для определенной группы потенциальных потребителей. Например, в Екатеринбурге в 2005 г. практически еще отсутствовали офисы класса А, в то время как давно сформировался потенциал арендаторов по соответствующим ставкам. То же самое происходило на рынке элитного жилья Москвы в середине 90-х годов прошлого века - отсутствие эластичности спроса по цене, известное в экономической теории как эффект «идеального блага Гиффена». Спрос на предметы роскоши обладает высокой эластичностью спроса по доходам с одновременной низкой эластичностью спроса по цене и низкой эластичностью предложения по цене. Другими словами - глобальный спрос на роскошь в условиях роста доходов продолжается и при росте цен (эффект дохода превышает эффект роста цен).

2) Нижняя граница диапазона спроса совпадает с верхней границей диапазона предложения. Такая микроэкономическая ситуация является обычным продолжением предыдущей ситуации и отражает момент, когда определенный сегмент рынка только стартует в своем развитии (начинает осваивать накопленный спрос). В качестве примера можно указать рынок жилья Москвы даже эконом-класса на старте развития (1991 г.).

3) Диапазон платежеспособного спроса находится внутри ценового диапазона предложения (неликвидны наиболее дорогие и наиболее дешевые предложения). Это типичная микроэкономическая ситуация любого сегмента любого развитого рынка недвижимости в стадии стабилизации, за исключением элитных сегментов.

4) Диапазон предложения уже диапазона спроса сверху и снизу, т.е. располагается внутри него. Типичная картина дефицитного сегмента локального рынка, ограниченного барьерами роста, например - сегмент монолитно-кирпичных многоквартирных домов ближнего пояса Московской области в последнее пятилетие (платежеспособный спрос с нижней стороны не удовлетворен чрезмерными размерами квартир, а с верхней стороны - их качеством).

5) Диапазон спроса накладывается на диапазон предложения со сдвигом кверху. Растущий дефицитный рынок («ипотечно-нефтяной» рост цен на жилье в России в последние 8 лет до начала финансового кризиса).

6) Диапазон предложения накладывается на диапазон спроса со сдвигом кверху. Ситуация перегретого рынка в фазе стабилизации на буме (рынок жилья Москвы в 2004 и 2007 годах).

7) Нижняя граница диапазона предложения совпадает с верхней границей диапазона спроса. Кризис ликвидности на «перегретом» рынке, ситуация сегодняшнего дня на рынке жилья Москвы.

8) Диапазон предложения оторван от диапазона спроса кверху. Экстремальное выражение предыдущей ситуации (имело место в декабре 2008 - январе 2009 г.).

Понятно, что описанный набор микроэкономических ситуаций отражает не только возможные краткосрочно и среднесрочно устойчивые фазы развития различных рынков, но и, одновременно, сам процесс ежедневного формирования ценового тренда (колебания спроса и предложения). В интересах оценочной деятельности целесообразно ввести логическое допущение о том, как складывается ценовой тренд сделок: в любой момент текущей рыночной ситуации он проходит посередине зоны пересечения статистических диапазонов текущего предложения и текущего спроса (без учета разницы дисперсий, структурных сдвигов и параметров эластичности процессов). Даже когда имеется полный разрыв спроса и предложения, математическое ожидание ценового тренда - это середина интервала между соседними границами оторванных друг от друга диапазонов.

Таким образом, наиболее вероятная цена сделки равна середине интервала между вторым минимумом и вторым максимумом в ряду из четырех значений (обозначающих границы диапазонов спроса и предложения), как бы они не располагались по отношению друг к другу.

7 этап. Формулирование выводов оценки (экспертного заключения):

- указание полученного рыночного диапазона исследуемой стоимости Объекта, средней величины в сегменте (стоимостной нише) и окончательного значения искомой величины по результатам исследования;

- указание всех необходимых фактов, параметров и обстоятельств, характеризующих меру достоверности, качества и практической применимости полученных расчетных результатов.

Разработанная методика сравнительной оценки рыночной стоимости инвестиционных прав на девелопмент недвижимости является логическим продолжением методики оценки недвижимости на основе ДППМ (в качестве критерия оценки принята недисконтированная валовая прибыль проекта после оплаты инвестиционных прав при стандартизации аналогов по признакам стадии градостроительной деятельности и заданного IRR проекта).

Комплексный алгоритм полного цикла финансового инвестиционного анализа и проектного консалтинга региональных рынков недвижимости

Ниже на рисунке 1 приведен алгоритм полного цикла финансового инвестиционного анализа и проектного консалтинга применительно к наиболее сложному и емкому третьему типу инвестирования на рынке недвижимости - инновационному (алгоритм финансового инвестиционного консалтинга девелоперского проекта). Он складывается из двух частей: инвестиционный анализ рынка (этапы 1-7) и инвестиционное проектирование (этапы 8-14). Совокупность всех этапов приведенного алгоритма мы также называем финансовым инвестиционным анализом проекта. Конкретное содержание исследования зависит от постановки задачи (содержания Технического задания) и может включать лишь отдельные группы этапов алгоритма.

Опыт показывает, что некоторые финансовые консультанты - разработчики бизнес-концепций застройки ограничиваются выполнением этапов инвестиционного проектирования, сводя остальные аналитические этапы к поверхностному обзору состояния рынка по вторичным источникам. Иногда финансовые аналитики ограничиваются выполнением этапов 9-12 или 9-13, не предваряя их глубокими исследованиями внешних условий выполнения проекта - и, следовательно, используя весьма приблизительные исходные данные в этапах 8-9, т.е. допуская неопределенную погрешность в оценке экономической эффективности проекта. Предлагаемая нами методология исключает такой подход и требует тщательного наполнения потоков информации, выходящих из предыдущих этапов и обозначенных на схеме алгоритма стрелками для решения о прекращении проекта как неэффективного либо о его продолжении.

В рамках методологии финансового инвестиционного анализа и консалтинга разработаны также методики, ориентированные на управление эффективностью инвестиционного финансирования региональных рынков недвижимости России, актуальные в условиях системного недостатка информации на развивающемся российском рынке.

Методика расчета разрывов спроса-предложения продуктов инвестиционного проекта на локальном РН

Используемая при регулярном мониторинге любого сегмента рынка недвижимости методология числового дискретного пространственно-параметрического и динамического моделирования рынка предусматривает, что для каждого шага рассматриваемого периода (например, месяца) определяется целый ряд показателей состояния рынка, среди которых наиболее актуальными являются:

· суммарный объем общего бесповторного предложения (Supply) S₀;

· суммарный объем нового (впервые поступившего на рынок в рассматриваемом периоде) бесповторного предложения S_n;

· суммарный объем спроса (Demand) D;

· суммарный объем сделок (Transaction) T;

· средняя удельная цена (арендная ставка) общего предложения (Price) P и другие показатели.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Для сбора исходных данных расчета в излагаемой методике исследуется динамика предложения на локальном рынке за предыдущий годовой период к моменту расчета. Исходными данными для расчета разрывов рынка являются следующие величины:

S₀ - остаток предложения на конец предыдущего периода;

S₁ - остаток предложения на конец исследуемого периода;

S₀₁ - суммарный объем нового бесповторного предложения за период.

При расчете годового разрыва в качестве остатка предложения на конец предыдущего периода принимается общий объем предложения в декабре прошлого года, на конец текущего - в декабре исследуемого года. В случае расчета разрывов в ежемесячной динамике в качестве этих величин можно принимать объемы в последний день предыдущего и исследуемого месяца либо объемы в предыдущем и в исследуемом месяце.

При расчете годового разрыва объем нового бесповторного предложения, если известен ежемесячный объем, определяется объединением месячных выборок и новой очисткой объединенной выборки от повторов.

Расчет разрыва рынка как разности объема спроса и предложения может определяться относительно общего предложения либо относительно нового бесповторного предложения.

1) Вариант расчета относительно общего предложения.

Суммарный объем предложения за период равен остатку предложения на конец предыдущего периода плюс объем бесповторного нового предложения за период:

S_п = S₀ + S₀₁ (1)

Суммарный объем реализованного спроса принимается равным объему оттока предложения за период, т.е. разности объемов предложения на конец предыдущего и на конец текущего периодов плюс объем бесповторного нового предложения:

S_с = S_оп = (S₀ - S₁) + S₀₁ (2)

Таким образом, разрыв рынка, или разность объемов спроса и предложения за период, равен остатку предложения на конец текущего периода (со знаком минус):

S_р = S_{с -} S_п = ((S₀ - S₁) + S₀₁) - (S₀ + S₀₁) = - S₁ (3)

2) Вариант расчета относительно нового предложения.

Объем предложения за период равен объему бесповторного нового предложения за период:

S_п = S₀₁ (4)

Объем реализованного спроса вычисляется по формуле (2).

Таким образом, разрыв рынка, или разность объемов спроса и нового бесповторного предложения за период, равен

S_р = S_{с -} S_п = ((S₀ - S₁) + S₀₁) - (S₀₁) = S₀ - S₁ (5)

В варианте 1) величина S₁ не может быть отрицательной, т.е. методика работает только в зоне отрицательных разрывов (превышения предложения над спросом).

В варианте 2) это ограничение снимается - разрыв рынка относительно нового бесповторного предложения может быть, как отрицательным, так и положительным. Отрицательный разрыв означает, что приток нового предложения опережает уход объектов с рынка, положительный - что часть предложения из ранее «зависшего» вымывается под воздействием достаточно высокого спроса (хотя и не превышающего общий объем предложения).

Наличие двух вариантов расчета расширяет возможности аналитика по исследованию состояния рынка.

Разрывы рынка могут определяться относительно объема оттока предложения (как показано выше), так и относительно объема зарегистрированных сделок.

3) Вариант расчета относительно общего предложения и объема зарегистрированных сделок.

При наличии данных о количестве зарегистрированных сделок купли-продажи объектов за период эта величина (объем удовлетворенного спроса) принимается в качестве объема спроса:

S_с = S_ус (6)

Общий объем предложения определяется по формуле (2).

Тогда разрыв рынка равен разности количества зарегистрированных сделок и общего объема предложения за период:

S_р = S_с - S_п = S_ус - (S₀ + S₀₁) (7)

4) Вариант расчета относительно нового бесповторного предложения и объема зарегистрированных сделок.

Объем спроса равен величине S_ус.

Объем предложения равен величине S_01.

Тогда разрыв рынка равен разности количества зарегистрированных сделок и объема нового бесповторного предложения за период:

S_р = S_с - S_п = S_ус - S₀₁ (8)

В варианте (3) и (4) предполагается, что количество зарегистрированных сделок более точно отражает объем спроса, чем количество ушедших с рынка объектов (отток может определяться не только продажей объектов), но в этом случае повышаются требования к качеству информации об объеме предложения: он должен определяться методом сплошного, а не выборочного обследования (иначе говоря, объем предложения в базе данных должен быть максимально близок к полному объему предложения на рынке).

В практике CCIM Institute на определении величины S_р решение задачи заканчивается (см. выше определение анализа разрыва). Однако, в соответствии с той же теорией CCIM Institute, поглощение зависит еще и от качественно-структурной динамики спроса, на нормальном активном первичном рынке выраженной стремлением к определенному недоиспользованию имеющихся площадей и максимальному освоению вновь появляющихся площадей (с чем нельзя не согласиться). В целом при самом низком спросе объем поглощения меньше объема спроса (не каждый покупатель находит себе объект требуемого качества). Аналогично при высоком спросе не каждый объект находит своего покупателя. Другими словами, существует общая закономерность рынка недвижимости: объем поглощения меньше объема спроса и объема предложения. Это показано на рисунке 2, на котором выделены три зоны, где соотношение объема спроса D, реализованного спроса T, общего предложения S₀ и нового предложения S_n меняется. Одновременно меняется оценка разрывов рынка (разницы между объемом спроса и объемом общего или нового предложения):

· зона А - спрос меньше общего и нового предложения, реализованный спрос несколько меньше спроса (на 2-5 процентов), разрыв рынка относительно общего и относительно нового предложения отрицательный;

· зона Б - спрос меньше общего, но больше нового предложения, реализованный спрос меньше спроса (на 5-15 процентов), разрыв рынка относительно общего предложения отрицательный, относительно нового - положительный;

· зона В - спрос больше общего и нового предложения, реализованный спрос меньше предложения (на 2-5 процентов), разрыв рынка относительно общего и нового предложения отрицательный.



Таким образом, для расчета разрывов рынка и объема поглощения площадей необходимо иметь следующие показатели, а также их динамику внутри исследуемого периода:

1) Остаток предложения на конец базового месяца, шт. (кв. м)

2) Остаток предложения на конец текущего месяца, шт. (кв. м)

3) Объем бесповторного нового предложения за период, шт. (кв. м)

4) Или - объем сделок, шт. (кв. м).

Рассчитав табличные показатели (таблица 1), получаем следующие данные:

- общий объем предложения за период, шт. (кв. м)

- разрыв рынка за период (приведенный натуральный дефицит предложения), шт. (кв. м);

- объем поглощения (ухода с рынка) помещений (площадей) за период, шт. (кв. м);

- соотношение удовлетворенного спроса и общего предложения за период.

Таблица 1. Методика расчета разрывов рынка относительно общего предложения (варианты 1) и 3))

	Показатель	Расчет
	Остаток предложения на конец предыдущего периода, шт. (кв. м)
	Остаток предложения на конец текущего периода, шт. (кв. м)
	Объем бесповторного нового предложения за период, шт. (кв. м)
	Объем сделок, шт. (кв. м)
	Общий объем предложения за период, шт. (кв. м)	3 плюс 1
	Поглощение (удовлетворенный спрос за период), шт. (кв. м)	разность 2 и 1 плюс 3, либо 4
	Разрыв рынка, шт. (кв. м)	2, либо разность 4 и суммы 1 и 3
	Соотношение спроса и предложения за период	6 разделить на 5, либо 4 разделить на 5

Ниже методика поясняется на примере расчета в варианте 2), выполненного при обосновании инвестиционного проекта застройки района Раменский г. Москвы. В данном случае для анализа платежеспособного спроса, а также разрыва платежеспособного спроса и предложения за исследуемый период на вторичном рынке жилья использованы следующие исходные данные:

- выборка ограничена предложением квартир вторичного рынка жилья муниципальных районов Раменский, Очаково-Матвеевский, Тропарево-Никулино;

- месячные выборки открытого предложения квартир (количество квартир, выставленных на продажу в базовом и отчетном месяце (в случае годовых показателей - май 2005 г. и май 2006 г., при расчете динамики показателей - в предыдущем и текущем месяце, соответственно);

- накопленная выборка бесповторного пришедшего на рынок за исследуемый период предложения (т.н. нового предложения).

Результаты расчетов, приведенные на графиках (рисунок 4), показывают, что за 12 месяцев в исследуемой локации (районы Раменский, Очаково-Матвеевский, Тропарево-Никулино) объем поглощения составил 4128 квартир, разрыв рынка (дефицит предложения) составил 258 квартир, удовлетворенный спрос за период в 1,07 раза превышает объем нового предложения.

Динамика этих показателей в течение года характеризуется:

- понижающимся вдвое за период с мая 2005 года по февраль 2006 года объемом полного предложения и его частичным восстановлением к маю текущего года;

- практически стабильным объемом нового предложения:

- нарастающим после мая-июля 2005 года разрывом рынка (дефицитом предложения) - за исключением декабря-января и мая 2006 г.;

- снижающимся в связи с дефицитом предложения объемом удовлетворенного спроса - при растущем платежеспособном спросе.

Методика прогнозирования темпов поглощения продуктов инвестиционного проекта на локальном рынке недвижимости

Дальнейшая типовая прикладная задача анализа разрывов рынка - дать прогноз спроса (реализации) в виде минимально гарантированного уровня годового поглощения продукта проекта в единицах собственности или в площадях (тыс. кв. м) в умеренно-пессимистическом сценарии, т.е. учесть в расчетах факторы, наиболее влияющие на темп продаж (системные риски).

Для сбора исходных данных исследуется динамика предложения на локальном рынке предполагаемого девелоперского проекта за предыдущий годовой период к моменту расчета (определение границ локального рынка, т.е. зоны торговли конкретным продуктом конкретного девелоперского проекта - самостоятельная важная задача за рамками данной методики). Необходимо отобрать в открытом массиве предложений за предыдущий период (желательно - за год до момента расчета бизнес-плана) только предложение, соответствующее по функции, морфотипу и классу качества ранее проведенному квалифицированию (рыночному позиционированию) исследуемого продукта девелоперского проекта (например - только жилые монолитно-кирпичные дома среднего класса с подземной стоянкой и т.п.).

Далее необходимо удалить из выборки повторы, оставляя из нескольких повторяющихся предложений только самое раннее по дате попадания на рынок.

Если по техническом причинам в начале разработки бизнес-плана имеются данные об объемах нового бесповторного предложения не за год, а за меньший период, то они могут быть линейно экстраполированы до определенных пределов (на практике мы считаем допустимым - до 20%). Другими словами, показатели объема бесповторного предложения за 10 месяцев могут быть разделены на 10 и умножены на 12 для получения годовых показателей. Понятно, что дальнейший мониторинг рынка позволяет в дальнейшем и корректировать расчеты в бизнес-плане.

В качестве исходных данных расчета, помимо перечисленных ранее (S₀, S_1, S₀₁), определяются следующие величины:

- C₀ - средняя удельная цена предложения в выборке с переменной структурой на начало периода;

- C1 - средняя удельная цена предложения в выборке с переменной структурой на конец периода;

- St - прогноз объема нового конкурентного предложения на следующий год (на данном локальном рынке по отношению к исследуемому проекту);

- Сt - прогноз средней цены рыночного предложения в выборке с переменной структурой на конец следующего года (необязательный элемент сбора данных).

Базовыми величинами для дальнейших расчетов являются:

1) (S0 - S1) - разность остатков валового предложения на конец предыдущего и конец исследуемого периода (может быть, как положительной, так и отрицательной);

2) (S0 + S01) - суммарный объем валового предложения за период;

3) S01 + (S0 - S1) - суммарный отток предложения за период (удовлетворенный спрос);

4) (S1 + St) - прогноз валового конкурентного предложения на следующий год;

5) (S01 + (S0 - S1)) - (S1 + St) - номинальный прогноз разрыва рынка на следующий год, далее обозначаемый Sbyer.

Окончательный прогноз поглощения рассчитывается путем применения перечисленных ниже поправочных коэффициентов к номинальному прогнозу разрыва рынка (величине 5).

1) Как уже было сказано, даже в условиях растущего спроса, на нормально развивающемся рынке всегда остается доля нереализованных площадей, свидетельствующая лишь о том, что не каждый платежеспособный потребитель в данный момент находит требуемое ему качество. Именно этот фактор и стимулирует развитие нового предложения и рыночный оборот. Для удобства расчетов мы предлагаем на практике вместо коэффициента недоиспользования рассчитывать обратную величину - долю поглощенных площадей за период (отношение объема удовлетворенного спроса к объему валового предложения за период, т.е. величины 3 к величине 2 из шага 2):

Доля поглощенных площадей

К1 = (S01 + (S0 - S1)) / (S0 + S01)

2) При разработке бизнес-плана девелоперского проекта практический интерес представляет поглощение исключительно нового предложения продукта, а не объем спроса "вообще" на локальном первичном рынке, определяемый коэффициентом К1. Поэтому мы вводим второй поправочный коэффициент, устанавливающий долю поглощения нового предложения в составе поглощения валового предложения:

Коэффициент удовлетворения спроса новым предложением

К2 = S01 / (S01 + (S0 - S1))

3) В стадии роста локального рынка спрос растет, и растут цены. Растет и поглощение площадей до тех пор, пока не образуется дефицит предложения. В стадии стабилизации спрос и поглощение снижаются в случае роста цен. В стадии спада спрос и поглощение падают даже при падении цен. В связи с этим необходимо принимать гипотезу о предстоящей стадии развития рынка. Кроме того, при наличии данных необходимо провести исследование эластичности спроса по цене и доходам на данном рынке (для различных по уровню доходности групп покупателей в соответствии с классом качества исследуемого товара), поскольку для разных групп может меняться не только значение коэффициента эластичности, но и знак этого коэффициента. В случае отсутствия таких данных и результатов исследования, в умеренно-пессимистическом сценарии бизнес-плана целесообразно ориентироваться на допущение о стабилизации спроса по цене на начало прогнозируемого периода и о 100%-й эластичности спроса по динамике цен предыдущего периода (линейная экстраполяция), если отсутствует более детальный прогноз цен и признаки перехода локального рынка в фазу спада или роста. Поэтому мы вводим третий поправочный коэффициент стабилизации рынка или отсечения спроса по цене, учитывающий номинальный индекс роста цен за предыдущий период в выборке с переменной структурой (отношение величин С1 и С0 из шага 2):

Коэффициент отсечения спроса по цене

К3 = 1 / (С1 / С0) = С0 / С1

В ряде случаев (при наличии соответствующих данных) вместо величины С1 может использоваться величина Сt из шага 2 (полученная методами ценового прогнозирования за рамками данной методики).

Таким образом, прогноз годового поглощения продукта девелоперского проекта, далее обозначаемый Sproject, рассчитывается как номинальный прогноз разрыва рынка Sbyer с поправками на три коэффициента:

Sproject = Sbyer х К1 х К2 х К3

Мы считаем важным принципом округление полученного конечного результата. Принципиальная разница между исследованием текущего разрыва рынка и прогнозом на будущий период заключается в том, что в первом случае необходимо отражать статистический факт (собранную информацию) с технически максимальной точностью, а во втором - формулировать минимальный уровень ожидания величины разрыва с округлением в меньшую сторону не менее чем до 1 тыс. кв. м. Наиболее корректно, на наш взгляд, принять оценку погрешности не менее 5% от ожидаемого разрыва, т.е. при разрыве от 50 до 100 тыс. кв. м. округлять значение в меньшую сторону с шагом 5 тыс. кв. м, от 100 до 200 тыс. кв. м - с шагом 10 тыс. кв. м и т.д.).

Исследуемые показатели рынка и алгоритм их расчета поясняются на примере приведенной ниже таблицы 2, отражающей реальный пример анализа муниципального района «Мневники» Северо-Западного административного округа г. Москвы для разработки бизнес-плана девелоперского проекта комплексной жилой застройки в ноябре 2005 г.

Таблица 2. Пример прогнозирования поглощения площадей микрорайона «Мневники» г. Москва

№	ПОКАЗАТЕЛИ ЛОКАЛЬНОГО РЫНКА	Значение
	Исходные данные
1	Остаток валового объема предложения на конец предыдущего годового периода, кв. м	24 027
2	Объем бесповторного поступления предложений за текущий годовой период, кв. м	186 319
3	Остаток валового объема предложения на конец текущего годового периода, кв. м	21 061
4	Прогноз нового конкурентного предложения на следующий год, кв.м.	60 000
5	Средняя удельная цена предложения на конец предыдущего годового периода, $/кв. м	2 031
6	Средняя удельная цена предложения на конец текущего годового периода, $/кв. м	2 809
	Расчетные величины
7	Разность остатков валового предложения на конец предыдущего и конец исследуемого периода, кв. м (стр.1 - стр.3)	2 965
8	Суммарный отток предложения за период (удовлетворенный спрос), кв. м (стр.1 + стр.2 - стр.3)	189 284
9	Прогноз валового конкурентного предложения на следующий год, кв. м, (стр.3 + стр.4)	81 061
10	Индекс роста средней цены в выборке с переменной структурой за текущий годовой период (стр.6 / стр.5)	1,38
11	Номинальный прогноз разрыва рынка на следующий год, кв. м (стр.8 - стр.9)	108 223
	Корректировки
	Доля поглощенных площадей К1 (стр. 3 / стр. 2)	0,877
	Коэффициент удовлетворения спроса новым предложением К2 (стр. 2 / стр. 8)	0,984
	Коэффициент отсечения спроса по цене К3 (стр. 5 / стр. 6)	0,723
	Поправки
12	Поправка на коэффициент недоиспользования площадей (стр. 11 х стр.8 / (стр.8 + стр.3))	97 386
13	Поправка на коэффициент удовлетворения спроса новым предложением (стр. 12 х (стр.2 / стр.8))	95 861
14	Поправка на коэффициент отсечения спроса по цене (стр.13 / стр.10)	69 306
15	ИТОГОВЫЙ ОКРУГЛЕННЫЙ ПРОГНОЗ ПОГЛОЩЕНИЯ	65 000

недвижимость финансовый ценообразование

Основные публикации по теме диссертации

Монографии, брошюры, учебные пособия

1. Стерник С.Г. Исследование рынка коттеджного строительства Московского региона (брошюра). - М., Российское Общество Оценщиков, 2001. - 4 п.л.

2. Стерник С.Г. Анализ рынка недвижимости (монография). / Под ред. Стерника Г.М. - М.: Изд. РЭА, 2009. - 9 п.л.- в печати.

3. Стерник С.Г. Методология финансового инвестиционного анализа и проектного консалтинга региональных рынков недвижимости (монография). - М.: Изд. ВГНА, 2009. - 12 п.л.

4. Г.М. Стерник, С.Г. Стерник. Анализ рынка недвижимости для профессионалов. - М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2009. - 38 п.л.

Статьи в журналах, рекомендуемых ВАК Минобрнауки РФ

1. Стерник С.Г. Основная закономерность развивающихся рынков недвижимости // Имущественные отношения в РФ №11 (86) 2008.- 1 п.л.

2. Стерник С.Г. Методология инвестиционного консалтинга девелоперского проекта // Сегодня и завтра российской экономики №26 2009. - 0,5 п.л.

3. Стерник С.Г. Некоторые закономерности соотношения темпов роста цен и объемов спроса, предложения и сделок на рынке недвижимости // Имущественные отношения в РФ № 3 (90) 2009.- 1 п.л.

4. Стерник С.Г. Инвестиционный анализ рынка недвижимости России (вводные теоретические положения) // Финансы и кредит №38 2009.- 1 п.л.

5. Стерник С.Г. Типология рынков недвижимости по склонности к образованию ценовых пузырей // Имущественные отношения в РФ №8 (95) 2009.- 1 п.л.

6. Стерник С.Г. Развитие оценки недвижимости сравнительным подходом на основе методологии дискретного пространственно-параметрического анализа и моделирования рынка // Аудит и финансовый анализ №5 2009. - 0,5 п.л.

7. Стерник С.Г. Оценка инвестиционной привлекательности и сравнительной доходности девелопмента на локальных рынках // Экономика и управление №8 2009. - 0,5 п.л.

Статьи в журналах и научных сборниках

1. Стерник С.Г. И аренда может стать товаром // Экономика и жизнь 1996. - 1 п.л.

2. Стерник С.Г. Анализ рынка недвижимости для индустрии красоты. // Коммерческая недвижимость №4 2004. - 1 п.л.

3. Стерник С.Г. Анализ административных условий деятельности лэнд-девелопера на рынке «больших земель» Московской области. // Мир и Дом №7 2004 - 2 п.л.

4. Стерник Г.М., Стерник С.Г. и др. Рейтинговая оценка местоположения элитных объектов // Мир и Дом №1 2005. - 1,5 п.л.

5. Стерник С.Г. Анализ рынка земельных участков под застройку в г. Москве // Управление и оценка земельных ресурсов при реализации инвестиционно-строительных программ в Москве. - М., РЭА им. Г.В. Плеханова, 2005. - 0,5 п.л.

6. Стерник С.Г. Методика экономической (рыночной) оптимизации проекта комплексной жилой застройки // Современные проблемы экономики и управления развитием города. - М, РЭА им. Г.В. Плеханова, 2006- 0,5 п.л.

7. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Анализ рынка новых жилых проектов (в перспективе до 2010 года) // Новые проекты 2006 №4(4) - 1,5 п.л.

8. Стерник Г.М., Стерник С.Г., и др. Классификация элитного жилья Москвы (комплексная оценка качества жилья по критерию «качество местоположения - качество проекта»). // Мир и Дом №1 2006. - 1,5 п.л.

9. Стерник Г.М., Стерник С.Г., Логвина Е.А. и др. Перспективы развития рынка элитного жилья Москвы. // Мир и Дом №4 2006 - 1,5 п.л.

10. Стерник С.Г. Прогноз ценовой ситуации на рынке недвижимости Московского региона // Тезисы докладов на VII Форуме Московской ассоциации риэлторов. - М, МАГР, 2006.- 0,5 п.л.

11. Стерник С.Г. Применение числовых дискретных пространственно-параметрических моделей как дополнительная альтернатива регрессионно-корреляционному моделированию в индивидуальной оценке рыночным подходом // Методы оценки имущества, основанные на современных технологиях анализа статистических данных. - Нижний Новгород, Поволжская ассоциация оценщиков, 2007. - 0,5 п.л.

12. Sternik G.M., Sternik S.G. Residential Property: Pricing Situation in 2007 // Real Estate Investment Guide Russia, 2008. - 1 п.л.

13. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Классификация жилья Москвы. // Новые проекты» №5 (12) 2008. - 1,5 п.л.

14. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Классификация элитного жилья (на примере Москвы) // Материалы Международной конференции “ELITE ESTATE, Санкт-Петербург, 2008. - 0,5 п.л.

15. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Методологический алгоритм полного цикла инвестиционного консалтинга // Тезисы секции «Теория и практика инвестиционного консалтинга» ХII Национального конгресса по недвижимости. - М, РГР, 2008. - 0,5 п.л.

16. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Рынок жилья городов России в период кризиса. Тенденции и перспективы // Материалы конференции Петербургского жилищного форума. - СПб, 2008. - 0,5 п.л.

17. Стерник С.Г. Влияние мирового финансового кризиса на факторы ценообразования российского рынка недвижимости // Тезисы YII Международной конференций «Оценочная деятельность и управление стоимостью в системе антикризисных мер». - СПб, СМАО, 2009. - 0,5 п.л.

18. Основные понятия о территориально-дифференцированном инвестиционном анализе (экономико-географическом зонировании) рынка недвижимости // Проблемы преобразования и регулирования социально-экономических систем: СПб, ИПРЭ РАН, №41 2009. - 1,7 п.л.

Размещено на Allbest.ru