Переходя к параметрам со случайными эффектами, стоит сказать, что в результате оценивания модели мы получаем только стандартные отклонения этих параметров от среднего по выборке значения, а не сами значения коэффициентов. Другими словами, мы проверяем гипотезу о существовании ненулевой вариации показателя относительно среднего по выборке значения. В данной модели оценивалась вариация параметра перед ценой квартиры в предыдущем периоде () для оценки уровня разнородности частных лиц. Интересующий нас параметр оказался статистически незначимым. Для проверки разнородности риелторов была рассмотрена такая же модель, с разницей в том, что случайный коэффициент оценивался перед перемножением цены в предыдущем периоде на тип продавца (в). В этой модели вариация параметра также статистически не отличается от нуля. Такие результаты позволяют сделать вывод о том, что внутри групп риелторов и частных лиц продавцы являются достаточно однородными. В то время как относительно риелторов этот вывод кажется довольно объяснимым, в отношении частных лиц он сомнителен, так как частные лица могут иметь абсолютно разные цели продажи квартиры, могут быть по-разному ограничены временем и т.д. Как уже было отмечено ранее, Метросфера не является популярным сайтом для размещения объявлений о продаже квартир среди частных лиц. По этой причине те, кто все же использует Метросферу, могут быть однородной группой, тем более, что количество таких людей в выборке невелико.

Одним из ограничений исследования является то, что в нем не учитываются показатели инфраструктуры микрорайона, транспортная доступность, загрязненность воздуха, которые, оказывают значительное влияние на цены квартир (Сидоровых, 2015). Эти проблемы уже рассматривались в предыдущих работах. В частности, в статье (Lee and Sasaki, 2014) утверждается, что запрашиваемая продавцом цена всегда включает в себя особенности квартир, ненаблюдаемые эконометристом. Для избавления от ненаблюдаемых характеристик квартир в качестве зависимой переменной использовалась разница между запрашиваемой ценой продавца и оценкой дома на сайте («справедливой ценой» дома). Для того чтобы избежать смещения оценок из-за ненаблюдаемых характеристик местности, в работе использовались первые разности относительно этих характеристик.

Более серьезные проблемы могут возникнуть в случае включения в модель лаговых значений зависимой переменной в качестве регрессоров. Если эти регрессоры коррелированы с ненаблюдаемыми неизменными во времени индивидуальными эффектами, возникает проблема эндогенности, которая приводит к несостоятельности оценок параметров (Cameron and Trivedi, 2009). Для решения этой проблемы разработан инструмент, позволяющий получить состоятельные оценки параметров при наличии лага зависимой переменной в качестве регрессора - модель Арельяно-Бонда. Преимущество данной модели состоит в том, что она нечувствительна к гетероскедастичности и автокорреляции между наблюдениями, что в общем случае искажает оценки коэффициентов (Roodman, 2006). Однако важным этапом применения этой модели является подбор валидных и релевантных инструментальных переменных, то есть тех, которые некоррелированы с ошибкой модели и имеют хорошую объясняющую силу для эндогенных регрессоров. Но в случае с данными о ценах недвижимости такая модель тоже может быть неподходящей, так как внутренние инструменты (лаговые значения зависимой переменной) могут быть слабыми инструментами для первых разностей, используемых в модели, особенно в случае маленькой вариации цены, что наблюдается в данных. Использование слабых инструментов недопустимо, так как в этом случае оценкам параметров нельзя доверять (они несостоятельные). В связи с этим встает проблема о подборе каких-либо внешних инструментов.

Подводя итог, стоит отметить, что направлением дальнейшего исследования является подбор или разработка более подходящей модели, учитывающей возможную эндогенность лагового значения зависимой переменной.

Заключение

Поведение агентов является одним из основных факторов, определяющих состояние рынка недвижимости. В связи с этим при оценке различных показателей рынка, таких как уровень цен или длительность продажи недвижимости, необходимо учитывать разнородность продавцов и покупателей. В научной литературе о рынке недвижимости существует большое количество работ, посвященных исследованию влияния разнородности агентов на цены и длительность продажи недвижимости, которые подтверждают тот факт, что разнородность продавцов оказывает значительное влияние на основные показатели рынка. Тем не менее, вопрос терпеливости продавцов затрагивался лишь косвенно. Оценка дисконт-фактора не представлялась возможной по большей части из-за отсутствия данных о динамике запрашиваемых продавцами цен.

В настоящей работе впервые сделана попытка оценить дисконт-фактор продавцов на рынке недвижимости как один из показателей их разнородности, при этом разделив их на два типа: риелторы и частные лица. Для того чтобы включить вариацию дисконт-фактора для разных продавцов, была использована смешанная модель, которая оценивалась на основе данных из объявлений о продаже вторичного жилья на Пермском рынке недвижимости. В соответствии с результатами оценки модели, разнородность продавцов играет существенную роль в ценообразовании квартир. Таким образом, основная гипотеза о разных стратегиях поведения риелторов и частных лиц подтвердилась. Что касается второй гипотезы, то истинным оказался первый сценарий, согласно которому на пермском рынке недвижимости риелторы в среднем имеют более низкий дисконт-фактор по сравнению с частными лицами. Этот факт свидетельствует о том, что частные лица более терпеливы, то есть готовы дольше ждать продажи квартиры. Полученные результаты согласуются с выводами предыдущих исследований (Levitt and Dubner, 2005). Таким образом, структура пермского рынка недвижимости характеризуется в среднем большей терпеливостью частных лиц по сравнению с риелторами. Кроме того, в рамках построенной модели был оценен показатель разнородности продавцов внутри двух выделенных групп, а именно - вариация дисконт-фактора. Согласно полученным оценкам, внутри основных групп продавцы являются достаточно однородными в терминах стратегии ценообразования.

Помимо научной новизны, данная работа представляет также практический интерес для покупателей недвижимости. Так, зная, что в среднем риелторы не готовы затягивать продажу квартиры, но изначально устанавливают более высокую наценку, стоит покупать квартиру у риелтора только в случае, если она продается на протяжении длительного срока. Покупать квартиру у риелтора выгоднее еще и потому, что риелторы хорошо осведомлены о средних ценах на рынке, и поэтому устанавливают более справедливые цены. В то же время частные лица не только не готовы сильно снижать стоимость, но и зачастую могут неправильно оценить квартиру, в результате чего покупатель может остаться в проигрыше.

Построенные в данной работе модели имеют ряд недостатков, среди которых пропущенные переменные, связанные с ненаблюдаемыми характеристиками квартир, такими как ремонт, состояние дома, а также показателями инфраструктуры (транспортная доступность, наличие медицинских и образовательных учреждений вблизи дома, развлекательных и торговых центров и т.д.). В случае значительной зависимости ненаблюдаемых переменных и регрессоров полученные оценки отражают лишь корреляционные связи с зависимой переменной, а не каузальные. Если данная проблема имеет место, то необходимо подбирать другую, более подходящую модель.

Также терпеливость продавцов может отражаться не только в частоте пересмотра цены квартиры в объявлении, но и в разных резервных ценах продавцов. Вполне вероятно, что более нетерпеливые продавцы просто имеет более низкую резервную цену. Другими словами, нетерпеливые продавцы быстрее начинают соглашаться на предложения покупателей о более низкой цене. К сожалению, этот факт остается ненаблюдаемым, и проверить его правдивость не представляется возможным. Помимо этого, нетерпеливость продавцов может выражаться в изначальном установлении довольно низкой цены с целью сразу привлечь большое количество потенциальных покупателей, чтобы быстрее продать квартиру (Glower, et al., 1998). Такое поведение продавцов также не учитывается в данном исследовании.

Кроме того, оцененные значения дисконт-фактора не в полной мере отражает ситуацию на рынке недвижимости, так как агенты различны не только по своему типу (риелтор/частное лицо), но и по ряду других признаков. По этой причине среди направлений дальнейшего исследования стоит отметить оценку распределения дисконт-фактора для двух основных групп продавцов, а не конкретного значения этого показателя.

Список использованной литературы

1. Aguirregabiria, V. and Magesan, A., (2013), "Euler equations for the estimation of dynamic discrete choice structural models", MPRA Working Paper No. 46056, pp. 1-31.

2. Anglin, P., Rutherford, R. and Springer, T. M., (2003), "The trade-off between the selling price of residential properties and time-on-the-market: the impact of price setting", The Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol. 26 No.1, p. 95-111.

3. Arbel, Y., Ben-Shahar, D. and Sulganik, E., (2009), "Mean reversion and momentum: another look at the price-volume correlation in the real estate market", The Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol. 39, pp. 316-335.

4. Arnold, M., (1999), "Search, bargaining and optimal asking prices", Real Estate Economics, Vol. 27 No.3, pp. 453-481.

5. Bourassa, S., Cantoni, E. and Hoesli, M., (2013), "Robust repeat sales indexes", Real Estate Economics, Vol. 41 No.3, pp. 517-541.

6. Bowes, D. and Ihlanfeldt, K., (2001), "Identifying the impacts of rail transit stations on residential property values", Journal of Urban Economics, Vol. 50, pp. 1-25.

7. Cameron, A. and Trivedi, P., (2009), "Microeconometrics using Stata", Texas: Stata Press.

8. Carrillo, P., (2011), "To sell or not to sell: measuring the heat of the housing market", Real Estate Economics, Vol. 41 No.2, pp. 310-346.

9. Case, K. and Shiller, R., (1988), "The behavior of home buyers in boom and post-boom markets", New England Economic Review, November, pp. 29-46.

10. Chatman, D., Tulach, N. and Kim, K., (2012), "Evaluating the economic impacts of light rail by measuring home appreciation: a first look at New Jersey's river line", Urban Studies, Vol. 49 No.3, pp. 467-487.

11. Gan, Q., (2013), "Optimal selling mechanism, auction discounts, and time on market", Real Estate Economics, Vol. 42 No.2, pp. 347-383.

12. Gatzlaff, D. and Haurin, D., (1997), "Sample selection bias and repeat-sales index estimates", Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol. 14, pp. 33-50.

13. Genesove, D., (1995), "Search at wholesale auto auctions", The Quarterly Journal of Economics, Vol. 110 No.1, pp. 23-49.

14. Genesove, D. and Mayer, C., (2001), "Loss aversion and seller behavior: evidence from the housing market", The Quarterly Journal of Economics, pp. 1233-1260.

15. Glower, M., Haurin, D. and Hendershott, P., (1998), "Selling time and selling price: the influence of seller motivation", Real Estate Economics, Vol. 26 No.4, pp. 719-740.

16. Hoderlein, S., Nesheim, L. and Simoni, A., (2012), "Semiparametric Estimation of Random Coefficients in Structural Economic Models", CeMMAP Worling Paper № CWP09/12, pp. 1-63.

17. Horowitz, J., (1992), "The role of the list price in housing markets: theory and an econometric model", Journal of Applied Econometrics, Vol. 7, pp. 115-129.

18. Hwang, M. and Quigley, J. M., (2004), "Selectivity, quality adjustment and mean reversion in the measurement of house values", Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol. 28 No.2, pp. 161-178.

19. Iturra, V. and Paredes, D., (2011), "Construction of a spatial housing price index by estimating an almost ideal demand system", MPRA Working Paper No. 30581.

20. Jud, D. and Seaks, T., (1994), "Sample selection bias in estimating housing sales prices", Journal of Real Estate Research, Vol. 9 No.3, pp. 289-298.

21. Knight, J., (2002), "Listing price, time on market, and ultimate selling price: causes and effects of listing price changes", Real Estate Economics, Vol. 30 No.2, pp. 213-237.

22. Lee, Y. and Sasaki, Y., (2014), "How Sensitive are Sales Prices to Online Price Estimates in the Real Estate Market?", Working paper, pp. 1-29.

23. Levitt, S. and Dubner, S., (2005), "Freakonomics", HarperCollins Publishers Ltd.

24. Levitt, S. and Syverson, C., (2008), "Market distortions when agents are better informed: the value of information in real estate transactions", The Review of Economics and Statistics, Vol. 90 No.4, pp. 599-611.

25. McMillen, D. and McDonald, J., (2004), "Reaction of house prices to a new rapid transit line: Chicago's Midway Line", Real Estate Economics, Vol. 32 No.3, pp. 1983-1999.

26. Piazzesi, M. and Schneider, M., (2009), "Momentum traders in the housing market: survey evidence and a search model", National Bureau of Economic Research Working Paper No. w14669.

27. Portnov, B., Genkin, B. and Barzilay, B., (2009), "Investigating the effect of train proximity on apartment prices: Haifa, Israel as a case study", The Journal of Real Estate Research, Vol. 31 No.4, pp. 371-395.

28. Quan, D. and Quigley, J., (1991), "Price formation and the appraisal function in real estate markets", Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol. 4, pp. 127-146.

29. Read, C., (1988), "Price strategies for idiosyncratic goods - the case of housing", AREUEA Journal, Vol. 16 No.4.

30. Roodman, D., (2006), "How to do xtabond2: an introduction to “difference”and “system” GMM in Stata", Center for global development Working Paper No. 103.

31. Springer, T., (1996), "Single-Family Housing Transactions: Seller Motivations, Price, and Marketing Time", Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol. 13, pp. 237-254.

32. Thanos, S. and White, M., (2014), "Expectation adjustment in the housing market: insights from the Scottish auction system", Housing Studies, Vol. 29 No.3, pp. 339-361.

33. Wu, J., Deng, Y. and Liu, H., (2014), "House price index construction in the nascent housing market: the case of China", The Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol. 48, pp. 522-545.

34. Yavas, A. and Yang, S., (1995), "The strategic role of listing price in marketing real estate: theory and evidence", Real Estate Economics, Vol. 23 No.3, pp. 347-368.

35. Сидоровых, А., (2015), "Оценка влияния транспортной доступности на цены недвижимости", Прикладная Эконометрика, Vol. 37 No.1, pp. 43-56.

Аннотация

Данная работа посвящена исследованию предложения на пермском рынке вторичной жилой недвижимости, а именно - изучению разнородности продавцов. В существующей литературе о рынке недвижимости рассмотрено достаточно много показателей разнородности, каждый из которых оказывает существенное влияние на цены и длительность продажи недвижимости. Однако до сих пор остается неизученным вопрос терпеливости продавцов из-за отсутствия необходимых данных. Научная новизна данного исследования заключается в оценке дисконт-фактора как показателя готовности откладывать продажу для двух основных типов продавцов - риелторов и частных лиц. На основе данных из объявлений о продаже квартир была оценена смешанная модель, позволяющая учесть неоднородность продавцов. Согласно полученным результатам, на пермском рынке недвижимости риелторы являются менее терпеливыми по сравнению с частными лицами, то есть они не готовы откладывать продажу недвижимости на длительный срок. Кроме того, результаты оценки модели свидетельствуют об однородности продавцов в пределах рассматриваемых групп. Помимо научного вклада, данная работа дает практические рекомендации покупателям недвижимости.

The present study is devoted to the investigation of Perm housing market supply, with special attention to examining sellers' heterogeneity. Many indicators of heterogeneity were considered in the literature, and all of them were proved to have a great impact on housing prices and time on the market. However, the gap exists in evaluating sellers' patience mostly because of unavailable data. Scientific novelty of this research is in estimating the discount rate as an indicator of willingness to postpone the sale for two main types of sellers - real estate agents and private individuals. Based on the data from advertisements about flats on sale, mixed model was estimated enabling to consider sellers' heterogeneity in terms of patience. According to the obtained results, in Perm housing market real estate agents are less patient than private individuals, meaning that they are not willing to postpone the sale for a long period. Estimation also reflects that within considered groups sellers are quite homogeneous. In addition to the scientific novelty, the present paper also provides practical guidance for buyers.

Размещено на Allbest.ru