Развитие и совершенствование методов прогнозирования на рынке жилой недвижимости

На первой стадии, в соответствии с заданными исходными данными о фактическом росте номинальных доходов населения города с темпом 5-7% в год, а также снижении объемов ввода жилья, прогнозируемый спрос несколько превышал предложение, объем поглощения на первичном и вторичном рынке увеличивался, цены росли с темпом 8-9%.

На второй стадии повышательная динамика прогнозируемого объема платежеспособного спроса населения (рис. 10) соответствует заданной в исходных данных (Сценарий № 1 оптимистический) динамике роста номинальных доходов населения (10-12%). При этом снижение прогнозируемого объема предъявленного спроса населения в натуральном выражении объясняется ростом цен (рис. 14), опережающим рост доходов. Суммарный предъявленный спрос на площади (с учетом спроса нерезидентов, инвесторов и ипотеки) также несколько снижается, несмотря на рост денежного объема ипотечного предложения.

Прогнозируемая на второй стадии динамика объемов строительства коммерческого жилья (рис. 11) коррелирует с планируемым властями ростом объемом ввода жилья, обеспеченным земельными ресурсами, одобренными инвестиционными контрактами и проектной документацией (рис. 11).

На первичном рынке (рис. 12) предварительный объем суммарного спроса хотя и несколько снижается, но существенно превышает предложение. С 2013 года происходит перетекание спроса на вторичный рынок, где образовался избыток предложения (рис. 13). Предъявленный спрос все годы превышает выросший объем предложения, и объем поглощения ограничивается предложением. Спрос и предложение стабилизируются, вследствие чего стабилен и объем поглощения (рис. 12).

На вторичном рынке (рис. 13) прогнозируемый объем предложения в связи с ростом цен повышается в меру эластичности предложения по цене. В то же время снижающийся предварительный спрос после 2012 года становится меньше предложения. Однако, вследствие дефицита предложения на первичном рынке (рис. 12) спрос перетекает на вторичный, и поглощение продолжает расти (рис. 13).

Цены на второй стадии (рис. 14) растут с темпом 17-18% в год.

На третьей стадии, после 2015 года, прогнозируемая ситуация на рынке существенно меняется. Накопленный рост цен привел к тому, что значительная доля населения, имевшего намерение приобрести жилье, уходит с рынка, и денежный объем спроса снижается, несмотря на растущий денежный объем ипотечного предложения. Более резко снижается и суммарный предъявленный спрос в натуральном выражении.

Объем предложения на первичном рынке остается стабильным (рис. 12), а на вторичном рынке продолжает расти (рис. 13). Поглощение на первичном рынке стабильно, на вторичном - падает. В соответствии с общим превосходством спроса над предложением цены продолжают расти повышенными темпами (32-35)% (рис. 14).

В целом рынок переживает ситуацию устойчивого роста (аналог 2003 и 2006 года) и перехода в 2016 году к стабилизации на буме, аналогичной началу 2004-го и концу 2006-го года.

Таким образом, динамика прогнозируемых показателей развития рынка (преимущественно немонотонная) находит логичное объяснения в известных закономерностях поведения рынка и показывает, что разработанная модель адекватно учитывает связи между различными факторами, в том числе и обратные.

Сопоставление результатов прогнозирования некоторых показателей развития рынка в 2011-2012 годах с фактическими данными демонстрирует хорошее совпадение по уровню средних удельных цен на вторичном и первичном рынках (рис. 14), объему поглощения на вторичном рынке (рис. 13), объему предложения, нового предложения и поглощения на первичном рынке (рис. 12), объему ввода и строительства площадей (рис. 11).

Figure 10

Figure 11

Figure 12

Figure 13

Figure 14

Наличие адекватной математической модели функционирования сложной системы - локального рынка жилой недвижимости - позволило провести ряд расчетных экспериментов по влиянию на динамику развития рынка макроэкономических и отраслевых параметров.

Использование математической модели функционирования локального рынка жилой недвижимости для обоснования целевых объемов ввода жилья. Исторический дефицит жилья в России (более 60% населения нуждается в улучшении жилищных условий) заставил руководство страны в течение последних 5-8 лет усилить внимание к проблеме повышения объемов жилищного строительства. Приняты серьезные правовые, организационные, экономические меры для стимулирования местных властей и бизнеса к решению этой проблемы. Определены целевые показатели динамики роста объемов ввода жилья - в 2020 году эта величина должна достигнуть 142 млн. кв. метров. В настоящее время Госстрой и Минрегион РФ организуют работу по определению и обоснованию целевых объемов ввода жилья в каждом регионе. В работе [37] показана возможность решения этой задачи для локальной территории - города Москвы до присоединения новых территорий (в границах до 1 июля 2012 года).

Известны факторы, ограничивающие объемы ввода жилья в Москве. В последние годы это определялось в первую очередь дефицитом земельных ресурсов. К этому прибавилось вынужденное изменение политики города (ограничения на выдачу разрешений и даже расторжение ряда инвестиционных контрактов) в связи с несбалансированностью между строительством жилья и транспортной инфраструктуры. В результате в государственной программе «Жилище» по городу Москве на 2012-2016 годы был предусмотрен в 2013-2016 годах стабильный объем ввода в 2,45 млн. кв. м жилья ежегодно (после максимального объема в 4,8 млн, достигнутого в 2007 году). Другие факторы, сдерживающие объемы ввода жилья в регионах - ограничения по производственным мощностям стройпредприятий, по доступным объемам стройресурсов, по наличию инженерных сетей на границах участков под строительство жилья, энергетических и иных инженерных ресурсов, социальной инфраструктуры - в Москве не стояли столь остро.

Но обостренное внимание руководства страны к проблеме объемов строительства жилья, приоритетность этого показателя при оценке результатов деятельности администраций регионов и муниципалитетов снова стимулировало руководство регионов, в том числе и Москвы, к поиску путей повышения темпов строительства жилья.

По последним заявлениям властей, город планирует построить в 2013 году в Москве более 3 млн. кв. м жилья, в том числе в старых границах - не менее 2,5 млн. кв. м, и в дальнейшем увеличивать этот объем до 5-6 млн. кв. м.

Однако, такие амбициозные планы могут и не реализоваться.

Кроме перечисленных ранее факторов, влияющих на возможные объемы ввода жилья (как принято их называть, «факторы предложения»), существует другая группа факторов - «факторы спроса».

Вот что сообщил 22.05.2003 г. в ходе встречи со столичными инвесторами председатель Москомстройинвеста Константин Тимофеев: «Только треть инвесторов в Москве, проекты которых прошли Градостроительно-земельную комиссию Москвы (ГЗК) за 2,5 года ее существования, приступили к реальному строительству. Остальные или продают, или ищут финансирование, но рабочие только 30%».

По нашему мнению, причина такой ситуации в том, что в Москве в последние три года снизилась инвестиционная привлекательность девелопмента. Это является следствием изменения закономерностей рынка после кризиса 2008 года. В условиях достаточно высокого спроса цены на первичном рынке возвращаются к докризисному уровню, но темпы роста цен незначительны. Если в первом десятилетнем цикле (старт рынка - июнь 1990 года) рынок достиг нижней точки к июню 2000 года и восстановился за 1,5 года, то во втором десятилетнем цикле он достиг в Москве нижней точки к концу 2009 года и еще не до конца восстановился за 3 года. В результате конечная доходность инвестиционно-строительных проектов существенно снизилась по сравнению с докризисным уровнем, и не все московские девелоперы готовы к такой ситуации.

Важно отметить, что доходы москвичей в последние два-три года практически не повышались, но спрос на рынке и объем поглощения был достаточно высок. Однако, это в первую очередь был спрос на малогабаритные дешевые квартиры. Поэтому средняя цена на рынке росла низкими темпами. С другой стороны, в случае повышения темпов роста доходов населения и дефиците предложения возможен быстрый рост цен и как следствие - снижение объема предъявленного спроса по причине ухода с рынка покупателей с меньшими доходами. Такое развитие событий может привести к стабилизации и последующему снижению цен, объемов поглощения и потока доходов девелопера, и вследствие этого - к снижению темпов строительства домов, что также не позволит реализовать высокие целевые показатели ввода жилья.

Следовательно, возможности повышения объемов ввода жилья по факторам предложения должны быть проверены факторами спроса.

В теоретическом плане эти закономерности рынка общеизвестны - проблема состоит в получении количественных оценок развития рынка при изменении как макроэкономических показателей, так и планируемых объемов ввода жилья.

Вначале проводилось исследование влияния изменения макроэкономических данных на динамику рынка при фиксированных целевых объема ввода жилья, предусмотренных ГП «Жилище» по городу Москве на 2012-2016 годы. При этом были сформированы 4 сценария динамики макроэкономических показателей и проанализированы положительные и негативные стороны каждого сценария для рынка и девелоперов. Макроэкономические параметры Сценария № 1 соответствовали оптимистическому правительственному прогнозу работы [36], Сценария № 3 - реалистическому, Сценария №4 - пессимистическому, в Сценарии № 2 были заданы параметры, превышающие оптимистический сценарий (рост доходов населения (12-13)% в год в натуральном выражении).

Необходимо отметить, что динамика макроэкономических показателей по Сценарию № 1 (оптимистический сценарий, предоставленный Госстроем) в последующие годы возможна лишь с малой вероятностью. Об этом свидетельствуют как данные предыдущих трех лет, так и общее мнение экономистов о предстоящем снижении темпов роста ВВП России, мировых цен на нефть и газ и объемов их экспорта из РФ, твердое намерение финансовых властей к таргетированию инфляции и сохранению жесткой кредитно-денежной политики, усилившийся отток капитала за рубеж, идущее ослабление рубля к основным валютам и т.п. Мы оцениваем эту вероятность в 20%.

Сценарий № 2 с повышенными макроэкономическими параметрами можно признать нереализуемым (вероятность его реализации близка к нулю).

Сценарий № 3 наиболее вероятен (оценка вероятности его реализации 70%). Это связано не только с отмеченными выше экономическими угрозами, но и с осознанной и публично объявленной политикой властей на предотвращение необоснованного роста цен на жилье, снижающего доступность жилья для населения и затрудняющего решение жилищной проблемы в России. В долгосрочной перспективе основное направление этой политики - ускорение темпов роста строительства жилья для обеспечения потребностей населения при обеспечении доступности жилья для все большей доли домохозяйств, в среднесрочной - сдерживание роста избыточной массы денежных средств у населения.

Сценарий № 4 возможен в случае нового мирового экономического кризиса и может быть признан маловероятным (оценка вероятности - 10%).

В связи с этим в задаче обоснования целевых объемов ввода жилья до 2020 года рассматривались два Сценария - № 1 и № 3.

По каждому из двух сценариев проведен расчет динамики рынка при трех вариантах изменения отраслевых параметров - целевых объемов ввода жилья.

Основные изменяемые по сценариям и вариантам расчета исходные данные макроэкономического характера (ежегодные темпы роста доходов населения) приведены в табл. 8, а отраслевого характера (целевые объемы ввода жилья) - в табл. 9.

Таблица 8. Макроэкономические исходные данные для четырех сценариев

Примечания:

* Фактические данные Росстата

** Данные Госстроя

Отраслевые параметры на 2010-2012 годы приняты по фактическим данным Росстата, на 2013 год - согласно ГП «Жилище» по гор. Москве на 2012-2016 годы; на 2014-2020 годы в варианте 1 - сохраняется уровень 2013-2016 годов по ГП «Жилище», в варианте 2 - с 2014 года целевой объем ввода повышается на 250 тыс. кв. м ежегодно и к 2020 году достигает 4,3 млн. кв. м, в варианте 3 - повышается на 500 тыс. кв. м ежегодно и к 2020 году достигает 6,0 млн. кв. м.

Таблица 9. Отраслевые исходные данные - три варианта для каждого сценария

Примечания:

* Фактические данные Росстата

** Данные ГП «Жилище» по гор. Москве

Как показано в работе [3], Сценарий №1 (средние темпы роста доходов (8-11)%) при базовом уровне целевых объемов ввода жилья (вариант 1) отличается значительными темпами роста цен (в 2013-2015 годах - более 17%, в 2016 году - 35%), что обеспечивает инвестиционную привлекательность девелопмента, но снижает доступность жилья для населения, а также создает предкризисную угрозу рынку. Продление расчетов до 2020 года (рис. 15) подтвердило это утверждение: спрос в 2017 году на фоне выросших цен падает, предложение увеличивается и становится больше спроса, цены в 2017 году достигают максимума (502 тыс. руб./кв. м) и далее снижаются до 426 тыс. руб./кв. м к 2020 году. Объем поглощения в 2017 году падает (на вторичном рынке - вдвое), но затем начинает повышаться в связи со снижением цен и повышением предъявленного спроса. В целом перегрев рынка приводит к кризису в 2017 году, и к 2020 году послекризисное восстановление еще не завершается.

При повышенном уровне целевых объемов ввода жилья (вариант 2) происходит последовательный рост объема предложения, избыток предложения образуется на год раньше, чем в варианте 1, цены на первичном рынке вырастают к 2016 году только до 360 тыс. руб./кв. м, а в дальнейшем снижаются до 290 тыс. руб./кв. м в 2020 году, объем поглощения повышается, хотя на вторичном - сначала в 2017 году обваливается (рис. 16). В целом кризисная ситуация аналогична варианту 1, но менее ярко выражена.

При высоком уровне целевых объемов ввода (вариант 3) спрос становится меньше предложения на первичном и вторичном рынках уже в 2015 году, перегрев рынка практически не происходит, цены на первичном рынке достигают максимума в 305 тыс. руб./кв. м в 2015 году и далее снижаются до 236 тыс. руб./кв. м к 2020 году, поглощение после снижения в 2016 году растет, кризисные изменения к 2020 году практически исчерпываются (рис. 17).

Таким образом, при динамике макроэкономических параметров по Сценарию № 1 во всех трех вариантах целевых объемов ввода жилья перегрев рынка приводит к кризисной ситуации, хотя и в различной степени остроты. Наиболее приемлемым представляется вариант 2.

А. Primary market Б. Secondary market

Figure 15. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №1 and target placement of building volume of variant №1

Рис. 15. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 1 и целевых объемах ввода по варианту 1

А. Primary market Б. Secondary market

Figure 16. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №1 and target placement of building volume of variant №2

Рис. 16. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 1 и целевых объемах ввода по варианту 2

А. Primary market Б. Secondary market

Figure 17. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №1 and target placement of building volume of variant №3

Рис. 17. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 1 и целевых объемах ввода по варианту 3

Более благоприятным для рынка является Сценарий № 3. При низких темпах роста доходов населения (в номинальном выражении близко к нулю) и базовом варианте целевых объемов ввода жилья темп роста цен составляют (1-2)% в год, и к 2020 году они достигают всего 246 тыс. руб./кв. м, по остальным показателям рынок стабилен (рис. 18). При повышенных целевых объемах ввода жилья (вариант 2) и соответственно объема предложения существенных изменений по остальным показателям не произошло (рис. 19).

Такое поведение рынка аналогично ситуации 2010-2013 годов и соответствует ранее выявленным закономерностям: при низких ценах и низких доходах населения сохраняется высокий спрос на жилье и ипотеку, который сосредотачивается в сегменте дешевого жилья и малых размеров кредита, при сохранении и даже росте объемов поглощения и незначительном повышении цен. В целом рынок близок к состоянию рецессии по показателям объема поглощения и динамике цен. Вместе с тем, такая ситуация не обеспечивает достаточно высокой доходности инвестиционно-строительных проектов, что может снизить активность девелоперов и потребовать их дополнительной поддержки со стороны государства.

При высоких объемах ввода жилья (вариант 3) цены практически не растут, с 2018 года спрос становится меньше предложения, цены снижаются на первичном рынке к 2020 году до 190 тыс. руб./кв. м, ситуация принимает предкризисный характер (рис. 20).

Таким образом, при динамике макроэкономических параметров по Сценарию № 3 рынок устойчив к принятому изменению целевых объемов ввода жилья в вариантах 1 и 2 и неустойчив - в варианте 3, при этом во всех вариантах не обеспечивает достаточной доходности девелопмента.

А. Primary market B. Secondary market

Figure 18. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №3 and target placement of building volume of variant №1

Рис. 18. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 3 и целевых объемах ввода по варианту 1

А. Primary market B. Secondary market

Figure 19. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №3 and target placement of building volume of variant №2

Рис. 19. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 3 и целевых объемах ввода по варианту 2

А. Primary market B. Secondary market

Figure 20. The dynamics of residential real estate market development in terms of macroeconomic conditions of scenario №3 and target placement of building volume of variant №3

Рис. 20. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 3 и целевых объемах ввода по варианту 3

Расчеты показывают, что при динамике макроэкономических параметров по Сценарию № 1 во всех трех вариантах целевых объемов ввода жилья перегрев рынка приводит к кризисной ситуации либо к рецессии. Такой результат соответствует ранее выявленной закономерности циклического развития рынка [20]: в благополучные для отечественной экономики годы (2001-2008) при значительных темпах роста доходов населения на рынке недвижимости наблюдались среднесрочные циклы с периодом 2,5-3 года (2001-2003 и 2004-2007). Различие в динамике рынка, полученной по результатам прогнозных расчетов, заключается в меньших темпах роста цен в стадии роста и большем снижении в стадии рецессии (в 2000-е годы цены лишь стабилизировались с небольшой кратковременной коррекцией), а также в увеличенном периоде колебания цен от нижней до нижней точки. Подобное поведение рынка после кризиса 2008-2009 годов объяснено и прогнозировалось в работе [6]. При этом конкретная динамика развития рынка все же различается, и с учетом этого обстоятельства при Сценарии № 1 можно рассматривать как целесообразный уровень целевого объема ввода жилья по варианту 2 (4,3 млн. кв. м).

При динамике макроэкономических показателей по Сценарию № 3 целесообразен вариант 2 с уровнем целевого объема ввода жилья 4,3 млн. кв. м, хотя динамика цен и не обеспечивает достаточной доходности девелопмента.

Таким образом, получены следующие конкурентные для рассмотрения варианты:

- Сценарий № 1 при варианте 2 целевого объема ввода жилья в 2020 году (4,3 млн. кв. м), сопровождающийся циклическим перегревом рынка и рецессией, но сохраняющий высокую доходность девелопмента;

- Сценарий № 3 при варианте 2, сопровождающийся стабильным развитием рынка, но низкой доходностью девелопмента, требующей дополнительных мер государственной поддержки.

Сравнение двух этих вариантов показывает, что приемлемым является целевой объем ввода жилья в Москве (в старых границах) в 2020 году по варианту 2 (4,3 млн. кв. м).

Выводы. Развитие и совершенствование методов прогнозирования на рынке недвижимости России в течение 20 лет его новейшей истории привело к созданию адекватной математической модели функционирования локального рынка жилой недвижимости, обеспечивающей возможность проведения расчетных экспериментов и оценки влияния внешних условий и управленческих решений на динамику рынка.

Литература

1. V.V. Ivantera, I.A. Budanova, A.G. Korovkina, V.S. Sutyagina, 2007 Applied forecasting for national economics. Economist pp. 896.

2. G.M. Sternik, 1996. How to forecast habitation prices (manual for realtor). RGR, M. pp. 60.

3. G.M. Sternik, 1997. Economic analysis and habitation price forecasting in Russia Cities. Materials of international conference on habitation mathematical economics of European real estate market investigators network in Vena Feb. 1997.

4. G.M. Sternik, 1998. Statistical approach to forecasting habitation prices. Journal RAS “Economics and mathematical methods”, volume 34-1, 1(2):85-90.

5. Ordway N., Friedman D., 1997. Income Property Appraisal and Analysis. Transl. From eng. Delo.

6. Green, Richard К. (1997), “Follow the leader: how changes in residential and nonresidential investment predict changes in GDP,” Real Estate Economics, 25(2), 253-70.

7. Gotham, Kevin Fox. The Secondary Circuit of Capital Reconsidered: Globalization and the U.S. Real Estate Sector // American Journal of Sociology №1 2006.

8. Green, Richard К. Imperfect information and the housing finance crisis. A descriptive overview // Journal of Housing Economics № 17 2008.

9. Sanders, Anthony. The Subprime crisis and its role in the financial crisis // Journal of Housing Economics №17 2008

10. 2000. Methodology of supply forecasting on basis of economic and demographic method. From the collector of CCIM Institute, Chicago, USA.

11. G.M. Sternik, S.G. Sternik, 2009. Analysis of real estate market for professionals. “Economics” puplisher, pp 606.

12. G.M. Sternik, A.U. Sapojnikov, 2000. Report on research: Development of real estate market informational and analytical system. By Gosstroj RF. pp 80. http://realtymarket.ru/konferencii/KONCEPCIYA-SOZDANIYA-OBSHENACIONALNOI-INFORMACIONNO-ANALITI-ESKOI-SISTEMI-RINKA-JILYA.html.

13. G.M. Sternik, 1998. Seven phenomena of Russia real estate market formation and development in terms of transition economics. Materials of international conference on habitation mathematical economics of European real estate market investigators network in Maastricht, june 1998. http://realtymarket.ru/konferencii/Sem-fenomenov-rossiiskogo-rinka-nedvijimosti.html.

14. G.M. Sternik, 1999. Russian real estate market: regularities of formation and development in terms of transition economics. «Questions of appraisal» №3, pp:2-24

15. G.M. Sternik, S.G. Sternik, 2008. The law of demand, supply and dealerships volume correlation in the real estate market. Journal «Ownership relationships in RF» № 12 (87), pp: 23-34.

16. G.M. Sternik, S.G. Sternik, 2008. Basic regularity of developing real estate markets. Journal «Ownership relationships in RF» № 11 (86), pp: 18-26.

17. G.M. Sternik, S.G. Sternik, 2009. Real estate markets typology by inclination to price bubbles formation. Journal «Ownership relationships in RF» № 8 (95), pp: 18-

18. G.M. Sternik, S.G. Sternik, 2010. Five macroeconomic laws of real estate market functioning as integral part of global financial market in transitive economics. Journal “Financial analytics: problems and solving” №11 (35), pp 15-29.

19. G.M. Sternik, A.H. Krasnopolskaya, 2008. Nonharmonic expantion of Moscow real estate market price dynamic. RAS journal “Economic science of contemporary Russia”, pp: 110-114

20. G.M Sternik, A.V. Pechenkina, 2007. Price forecasting for apartment supply in russian real estate market (macroeconomic approach). Journal «Ownership relationships in RF» №10(73), pp: 11-18.

21. A.V. Pechenkina, July 2007. Model building of demand price forecast on the Perm real estate market. http://realtymarket.ru/stati-kolleg/Postroenie-modeli-prognoza-cen-predlojeniya-na-rinke-jilya-g.-Permi.html

22. A.V. Pechenkina, 2008. Regression analysis method application in terms of real estate market prices forecasting. Materials of VI International scientifically practical conference “Russian contemporary financial market, Perm, 2008.

23. A.V. Pechenkina, 2008. Medium price forecasting method on the Perm real estate market. Materials of III Petersburg mortgage forum “Russian mortgage”, St. Petersburg, may 2008. http://realtymarket.ru/III-Peterburgskii-ipote-nii-forum/Vibor-metoda-prognozirovaniya-srednei-ceni-predlojeniya-na-rinke-jilya-goroda-Permi.html.

24. A.V. Pechenkina, 2010. Usage of multilevel factor model when forecasting regional real estate market situation (by the example of Perm territory). Journal «Ownership relationships in RF» № 11(110), Moscow.

25. Molchanova, M.J. and A.V. Pechenkina, 2011. Features of using methods of fundamental and technical analysis for predicting real estate market prices. Bulletin of Perm University. Economics., 3 (10).

26. Pechenkina, A.V., 2011. Development of theory and practice of real estate market prices prognoses. Modern real estate market of Russia, Perm (issue...