Система индексов рынка недвижимости

Размещено на http://www.allbest.ru/

Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова

Кафедра "Экономика и управление городским строительством"

СИСТЕМА ИНДЕКСОВ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ

Г.М. Стерник, профессор

Я.С. Мирончук, старший аналитик

А.Н. Краснопольская, аналитик

Ценность любого аналитического материала определяется тем, в какой степени он опирается на статистические данные. Оценка текущей ситуации невозможна без "предыстории" рассматриваемого процесса. Поэтому обработка статистических данных включает в себя построение временных рядов их значений. Однако и такие ряды не всегда позволяют получить исчерпывающие сведения о происходящем процессе, поэтому в качестве дополнительной обработки данных применяют индексные методы, которые расширяют и углубляют возможности анализа, хотя и увеличивают его трудоемкость.

Тем не менее, применение индексов в экономике весьма распространено. Всемирно известны индексы фондовых рынков: Dow Jones (США), NASDAQ (Япония), РТС, ММВБ (Россия). Государственные органы (Минфин, МЭРТ, Росстат) представляют динамику основных социально-экономических показателей в стране не только в виде натуральных и денежных именованных показателей, но и в виде безразмерных индексов, например, индекс промышленного производства, индекс инфляции и т.д. Активно используются индексы и в более узких сегментах экономики, например, на рынке недвижимости. Адаптацию индексных методов к рынку недвижимости впервые предложил Стерник Г.М. в 1995 г., и в настоящее время разработанная им методология активно применяется многими аналитиками рынка, в том числе в международных организациях (СЕРЕАН).

Система индексов рынка недвижимости включает три группы индексов, в каждую из которых входит несколько показателей рынка:

- ценовые индексы (Real Estate Price Index - REPI), отражающие средние полные и/или удельные цены объектов в трех валютах - в валюте номинирования, в национальной валюте и в евро;

- объемные индексы (Real Estate Transaction Index - RETI), отражающие объем предложения, сделок (транзакций) в натуральных величинах - количестве объектов и/или площадей;

- индексы емкости рынка (Real Estate Income Index - REII), отражающие денежный объем предложения, сделок на рынке.

В чем же преимущество индексного метода перед динамическими рядами в натуральных единицах? Ведь сама методология расчета индексов подразумевает не только большее количество операций для расчета, но и наличие большего набора данных.

Основным достоинством индексного метода является простота представления данных. Изменение индексируемого показателя выражается в безразмерных величинах (в разах или процентах), что, несомненно, повышает легкость восприятия информации.

Вторым, не менее полезным свойством является возможность совмещения на одном графике динамики нескольких несопоставимых между собой в натуральном выражении величин.

Например, анализируя ситуацию на вторичном рынке жилья Москвы, удобно совместить на одном графике динамику индексов средних удельных цен и объемов предложения. Такая картина является максимально компактной и наглядной. График показывает, что высокая динамикой роста цен, наблюдавшаяся с сентября 2005 г., сопровождалась сокращением открытого предложения.

Не менее важным свойством индексов является возможность выявления закономерностей динамических рядов и изучение причин, влияющих на динамику ряда. Это свойство является наиболее полезным для углубленного анализа исследуемой области, но ввиду узкого круга использования, это свойство отнесено нами на третье место.

Для этого в каждую группу системы включаются различные виды индексов:

1. Индексы роста и приросты, индексы с исключенной сезонностью;

2. Номинальные и реальные индексы;

3. Индексы при фактической и постоянной структуре, индексы структурных сдвигов.

Далее остановимся подробнее на каждом из них и рассмотрим конкретные примеры их использования.

Вернемся к вышеописанной ситуации на вторичном рынке жилья Москвы. Для анализа доходности данного сегмента рынка, удобнее применять индексы роста с исключенной сезонностью, рассчитанные как отношение удельной цены в отчетном периоде к той же величине в базовом периоде. Базовый период в таких индексах не меняется, и его выбор зависит от задачи проводимого исследования. В нашем примере за базовый был выбран декабрь 2004 г. Итак, в июле 2006 г., почти через полтора года относительно базового периода, средняя удельная цена предложения повысилась в 2,2 раза, а объем предложения сократился почти наполовину, индекс роста составил 0,5. Эти данные позволяют аналитику выяснять связь между изменением объема предложения объектов на рынке и изменением цен.

Рассматриваемые ценовые индексы называются номинальными индексами роста. Однако в ряде случаев эффективно применять индексы цен, очищенных от инфляции, называются они индексами реальной цены, или реальными индексами. Расчет реальных индексов осуществляется по формуле, введенной в работе /1/:

- для цен, номинированных в рублях,

IGS = I_цр / I_ир,

где IGS - индекс изменения стоимости объектов относительно базового периода, очищенный от инфляции рубля; I_цр - индекс рублевой цены; I_ир - индекс инфляции рубля:

- для цен, номинированных в долларах,

IGS = I_цд / I_ид,

где I_{цд -} индекс долларовой цены; I_ид - индекс локальной инфляции доллара в России.

В свою очередь, индекс локальной инфляции доллара рассчитывается по формуле

I_ид = I_ир / I_др,

где I_др - индекс девальвации рубля относительно доллара.

Реальные индексы целесообразно применять в первую очередь при анализе инвестиций. Так, из графика ниже видно, что краткосрочное инвестирование в недвижимость первичного рынка жилья Москвы в первом полугодии 2005 г. носило убыточный характер (хотя в номинальных долларах, без исключения инфляции цены несколько повышались). А долгосрочные инвестиции были весьма прибыльными: по итогам июля 2006 г. прибыль инвестора за полтора года могла составить в номинальных ценах 115%, в реальных 75%.

В условиях двухвалютности рынка недвижимости, когда во многих городах и регионах объекты выставляются на рынок с ценой предложения, выраженной и в долларах и в рублях, необходимо внимательно выбирать корректирующий индекс. Для номинального индекса, рассчитанного по рублевой цене, корректировка проводится на инфляцию рубля, для долларовой - на локальную инфляцию доллара в России.

В зависимости от решаемой задачи в качестве индекса инфляции рубля могут использоваться либо индекс потребительских цен, либо индексы инфляции по различным группам товаров, например, по товарам повседневного спроса, по промышленным товарам, по строительной продукции и т.д.

Необходимо отметить, что реальные индексы активно используются и в официальных статистических органах для многих показателей, например, реальные располагаемые денежные доходы, реальная начисленная заработная плата одного работника, и т.п.

При анализе динамики различных показателей важно определять не только индексы роста, но и индексы прироста, или просто приросты, которые вычисляются как индексы относительно предыдущего периода и выражаются всегда в процентах.

Рассмотрим динамику звонков в Компанию "Миэль-Недвижимость" по поводу покупки жилья на первичном рынке недвижимости Москвы. Данный показатель является косвенным показателем покупательской активности. В зависимости от задачи, стоящей перед аналитиком, будем использовать различные виды индексов.

Июльские показатели прироста говорят об оживлении потребительского рынка и увеличении спроса относительно июня на 13,2%.

Рассматривая более долгосрочные тенденции, будем использовать уже известные нам индексы роста, с помощью которых можно выявить влияние сезонной составляющей на динамику покупательского спроса. Снижение покупательской активности обычно приходится на конец весны - начало лета (май, июнь, июль) и на зимние месяцы. Оживление продаж обычно начинается в августе и длится вплоть до ноября. Такие тенденции совпадают с экспертным мнением аналитиков, а статистические методы, в данном случае, лишь подтверждают этот факт. Поскольку влияние сезонного фактора на динамику спроса уже установлено, то перед аналитиком возникает вопрос, как менялся данный показатель без учета влияния сезонности. В этом нам снова поможет разобраться индексный метод.

Для исключения влияния сезонности в качестве базового периода выбирается "тот же период прошлого года". Например, индекс за декабрь рассчитывается по отношению к декабрю прошлого года, за январь - по отношению к январю и т.д. Такие индексы называются "индексами с исключенной сезонностью".

Как видно из графика, потребительский спрос с нивелированной сезонностью стал увеличиваться в мае прошлого года, что является результатом роста доходов населения и развития ипотеки. Однако в начале текущего года ситуация изменилась - платежеспособность населения не выдержала столь бурного роста цен, и потребительская активность покупателей стала снижаться, ее минимум пришелся на июнь. Спрос сократился по сравнению с декабрем 2005 г. на 10,3%, а если исключить сезонность, то на 23,4%. Июльские показатели говорят об оживлении покупательской активности, но пока не ясно, является ли это временным явлением или долгосрочной тенденцией.

Одним из мощных инструментов анализа ценовой динамики является применение группы из трех индексов - индекса при фактической структуре выборки, при постоянной структуре и индекса структурных сдвигов.

Индекс при фактической структуре, наиболее широко применяемый сегодня на рынке недвижимости, учитывает и изменение значений цены близких по местоположению и качеству объектов-аналогов, и изменение их доли в общей структуре выборки. Данный метод применяется в "большой экономике" при расчете такого показателя цен в стране, как "дефлятор ВВП", в него входят все товары и услуги, произведенные в стране в течение определенного периода. Весами служат реальные объемы производства. Расчет индекса осуществляется по формуле:

где , - среднее значение показателя по группе в базовом и отчетном периодах соответственно;

, - доля группы в общей совокупности изучаемых объектов (в выборке) в базовом и отчетном периоде соответственно.

Фактическую структуру используют при расчете большинства индексов фондового рынка. В индексе Dow Jones учитываются акции 30 ведущих компаний, а весами являются объемы продаж этих акций. Российский индекс РТС с 1 июля 2004 г. стал рассчитываться при фактической структуре (с 1995 г. рассчитывался как индекс при постоянной структуре).

Однако, расчет только одного этого индекса может ввести аналитика в заблуждение относительно истинных тенденций рынка. Например, средняя по рынку цена средняя цена объектов выросла. Однако, в малых выборках объектов-аналогов (например, квартир одинакового класса качества) цена не измениться или даже понизиться, но при этом на рынке появилось большее количество квартир более дорогого, высшего класса. Поэтому, наряду с индексом, рассчитанным при фактической структуре выборки, мы рассчитываем также индекс при постоянной структуре.

Индекс при постоянной структуре, соответствующей базовому периоду, показывает изменение индексируемого показателя без учета структурного фактора, т.е. в нем устранено влияние изменения структуры выборки. Такая формула в "большой экономике" используется для расчета индекса инфляции (индекса изменения потребительских цен). Этот индекс определяется по фиксированной ограниченной совокупности товаров и услуг (потребительской корзине), структура корзины (доли входящих в нее товаров и услуг) заранее фиксируется и не меняется от месяца к месяцу, независимо от реального объема продаж того или иного товара. Индекс постоянного состава определяется по формуле средневзвешенного арифметического:

где , - среднее значение показателя по группе в базовом и отчетном периодах соответственно; - доля группы в общей совокупности изучаемых объектов (в выборке) в базовом периоде.

Индекс структурных сдвигов, напротив, показывает изменение средней цены только под влиянием изменения структуры выборки, а средняя цена в малых выборках - группах аналогов - остается на прежнем уровне.

,

где - среднее значение показателя по группе в отчетном периоде;

, - доля группы в общей совокупности изучаемых объектов (в выборке) в базовом и отчетном периоде соответственно.

Применим вышеперечисленные индексы к динамике средней удельной цены на рынке загородного жилья. Индексируемой величиной здесь будет средняя удельная цена объектов, весом будет выступать доля предлагаемых объектов в территориальных зонах, расположенных на различных направлениях и удалениях от МКАД (от этих факторов существенно зависит цена групп объектов-аналогов).

Данные, необходимые для исследования:

1. Средняя удельная цена предложения коттеджей Московской области в базовом периоде, дифференцированная по направлениям и удалениям от МКАД;

2. Объем предложения коттеджей в базовом периоде, дифференцированный по направлениям и удалениям от МКАД;

3. Средняя удельная цена предложения коттеджей в текущем периоде, дифференцированная по направлениям и удалениям от МКАД;

4. Объем предложения коттеджей в базовом периоде, дифференцированный по направлениям и удалениям от МКАД.

Исходные данные для расчета индексов

Следующим этапом будет вычисление доли коттеджей на определенном направлении и удалении в структуре предложения на рынке Московской области в базисном и текущем периодах.

Структура предложения коттеджей в КП по направлениям и удалениям от МКАД, %

Для исследования изменения структуры выборки по зонам удаленности от МКАД на отдельных направлениях вычислим долю предложения в этих зонах для каждого направления в базисном и текущем периодах.

Структура предложения коттеджей по удаленности от МКАД на отдельных направлениях

Для исследования изменения структуры выборки по направлениям Московской области в отдельных зонах удаленности от МКАД вычислим долю предложения на этих направлениях в каждой зоне в базисном и текущем периодах.

Структура предложения коттеджей по направлениям в различных зонах удаления от МКАД

Приведенный в следующей таблице расчет индексов позволяет сделать выводы об изменениях показателя средней удельной цены предложения коттеджей на различных направлениях Московской области с учетом изменения структуры выборки по удалению от МКАД.

Индексы средней удельной цены предложения коттеджей во 2 кв. 2006 г. относительно 1 кв. 2005 г. на отдельных направлениях с учетом и без учета структурных изменений по удалению от МКАД

Лидерами роста индекса средних удельных цен предложения коттеджей при фактической структуре стали Савеловское, Курское, Ленинградское и Рижское направления - 1,577, 1,569, 1,489 и 1,476 соответственно.

Причем, по Савеловскому и Рижскому направлениям это повышение произошло за счет как увеличения цены предложения (индекс цены без учета структурных изменений составил 1,548 и 1,469 соответственно), так и из-за увеличения доли предложения коттеджей в более дорогих, престижных зонах удаления от МКАД (индекс структурных сдвигов - 1,018 и 1,004 соответственно).

На Курском и Ленинградском направлениях зафиксированы наибольшие значения индексов средней удельной цены без учета структурных сдвигов по удалению - 1,683 и 1,542 соответственно. Однако здесь выросла доля объектов в более удаленных от МКАД зонах (индекс структурных сдвигов 0,958 и 0,966 соответственно), поэтому индексы при фактической структуре выросли не столь значительно.

Наименьшие индексы роста цен предложения коттеджей (как при фактической, так и при постоянной структуре) приходятся на Киевское и Белорусское направления, причем индексы структурных сдвигов здесь мало отличаются от единицы. Приведенный в следующей таблице расчет индексов позволяет сделать выводы об изменениях показателя средней удельной цены предложения коттеджей во 2 квартале 2006 года по сравнению с 1 кварталом 2005 года на различных удалениях от МКАД с учетом изменения структуры выборки по направлениям.

Индексы средней удельной цены предложения коттеджей во 2 кв. 2006 г. относительно 1 кв. 2005 г. на различных удалениях от МКАД с учетом и без учета структурных изменений по направлениям

Индекс средней удельной цены предложения коттеджей с учетом изменения структуры по направлениям во 2 кв. 2006 г. относительно 1 кв. 2005 г. понижается с удалением объекта от МКАД. Так, в зоне 0-15 км он составил 1,341, в зоне 16-30 км - 1,330 и в зоне 31-60 км - 1,258. Этот результат на первый взгляд подтверждает привычное мнение о том, что рост цен наблюдается прежде всего в ближнем Подмосковье. Однако, наличие рассчитанных индексов структурных сдвигов и индексов постоянной структуры говорит о другом.

Индекс структурных сдвигов снизился (до 0,974, 0,958 и 0,966 соответственно) во всех зонах удаления от МКАД. Это произошло вследствие увеличения доли предложения коттеджей по более дешевым направлениям Московской области. Однако, в средней зоне (16-30 км) этот индекс показывает наибольший структурный сдвиг. В результате индекс при постоянной структуре снизился не столь значительно и оказался выше индекса предыдущей зоны. Следовательно, в средней зоне произошел наибольший прирост цен, но этот важный с точки зрения анализа рынка факт был замаскирован структурными сдвигами.

Этот результат демонстрирует необходимость использования при анализе рынка не только индексов, рассчитанных при фактической структуре выборки (как это делает большинство аналитиков), но и индексов, рассчитанных при постоянной структуре.

Обобщенный индекс при фактической структуре предложения в зависимости от географического направления и удаления от МКАД во 2 кв. 2006 г. относительно 1 кв. 2005 г. составляет 1,308. Индекс при постоянной структуре предложения, соответствующей базовому периоду, составляет 1,374. Индекс структурных сдвигов составляет 0,953.

Следовательно, повышение средней удельной цены предложения коттеджей во 2 кв. 2006 г. относительно 1 кв. 2005 г. на 31%, рассчитанное при фактической структуре, складывается из увеличения на 37% цены, рассчитанной при постоянной структуре выборки (без учета географического направления и удаления от МКАД), и структурного сдвига, который понизился на 5% (т. е. в целом на рынке коттеджей во 2 кв. 2006 г. увеличилась доля предложения объектов в более удаленных зонах от МКАД и на более дешевых направлениях).

Динамика обобщенных индексов на рынке предложения коттеджей приведена на следующей диаграмме.

Таким образом, разработанная система индексов рынка недвижимости предоставляет аналитику широкий спектр возможностей для количественного исследования закономерностей динамики показателей рынка.

Литература

недвижимость индексный стратегический

1. Стерник Г.М., Ноздрина Н.Н., Каминский В.Н. и др. Жилищный рынок России в 1994 году. Анализ и прогноз. Отчет РГР - М. 1995. - 135 с.

2. Стерник Г.М. Методические рекомендации по анализу рынка недвижимости. РГР, 1998. - 60 с.

3. Гусев А.Ф., Стерник Г.М. Индексы рынка недвижимости. - Научный электронный журнал №1, 2000.

4. Стерник Г.М. "Технология анализа рынка недвижимости". - М.: изд. АКСВЕЛЛ, 2006. - 203 с.

5. Стерник Г.М. Методология расчета индексов рынка недвижимости, единая для стран - членов СЕРЕАН. - Доклад на конференции СЕРЕАН, Киев, сентябрь 2005.

Размещено на Allbest.ru