Экономико-статистический анализ рынка жилой недвижимости города Москвы
Знакомство с особенностями проведения комплексного и многофакторного экономико-статистического анализа рынка жилой недвижимости города Москвы. Рассмотрение основных макроэкономических показателей, влияющих на ценообразование на рынке жилья столицы.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 04.12.2019 |
| Размер файла | 4,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Экономико-статистический анализ рынка жилой недвижимости города Москвы
Введение
Рынок жилой недвижимости является одним из наиболее развивающихся в нашей стране, количество строительных компаний увеличивается, а у людей появляется больше различных возможностей приобретения жилья. Он в той или иной мере затрагивает каждого гражданина Российской Федерации.
За 2018 год по данным Росстата [33] было введено в эксплуатацию 75,7 млн квадратных метров жилой площади, что на 11,6 млн квадратных метров больше аналогичного показателя за 2008 год (рис. 1).
Рис 1. Объем ввода жилой площади в эксплуатацию в России
Также стоит отметить, что за последние пять лет общее количество построенных квартир в России увеличилось на 22,6% и к концу 2017 года составило 1139 тыс. квартир. Однако, за тот же временной промежуток средняя площадь построенных квартир упала с показателя 75,8 м2 в 2013 году до отметки в 69,6 м2 в 2017 году. Этот факт говорит о том, что за последние годы интерес к рынку жилой недвижимости существенно возрос как со стороны девелоперов, так и со стороны граждан. Кроме того, рынок не стагнирует, а меняется, соответствуя требованиям спроса и предложения граждан и строительных компаний.
Особое место на рынке недвижимости России занимает вторичный рынок жилья города Москвы. Действительно, именно в столице концентрируется огромные капиталы и денежные потоки, так по состоянию на 2017 год стоимость строительства одного квадратного метра жилой недвижимости обходится в 62062 рубля [34], что почти на 50% дороже, чем в среднем по России. Также в работе рассмотрен вторичный рынок жилья, который был выбран не случайно, ведь именно на нем удается проследить взаимосвязь цены квадратного метра квартиры с объектами инфраструктуры, которые могут отсутствовать около строящихся объектов недвижимости. Кроме того, при рассмотрении первичного рынка жилья будет не полностью затронут ключевой фактор - расстояние до центра города, ведь большинство строительных компаний строит жилые комплексы в радиусе 20-30 от МКАДа и все реже появляются новые объекты в центре ввиду большой плотности застроек и меньшего спроса.
Актуальность темы заключается в том, что ежегодно число сделок с недвижимостью среди граждан и организаций увеличивается. Кроме того, из-за постоянных кризисов в стране за последнее десятилетие проблемы покупки, продажи, сдачи квартиру в аренду становятся наиболее острыми. Стоит отметить социальную значимость рынка недвижимости, относящуюся ко всем слоям населения с точки зрения их места жительства и рода деятельности. Наконец, объекты рынка недвижимости всегда являлись стабильными инвестиционными активами, что вызывало их привлекательность с точки зрения предпринимательской деятельности.
Практическая новизна исследования состоит в анализе ранее не исследованных факторов, влияющих на цену квадратного метра на вторичном рынке недвижимости Москвы. Также необходимо оценить момент возникновения и “схлопывания” пузыря на рынке недвижимости. Ведь, несмотря на то, что все индикаторы рынка недвижимости, свидетельствующие о его перегреве, уже давно поддаются анализу, однако, сам момент прокола пузыря предсказать не удается ввиду инерционности ожиданий продавцов относительно доходности. Кроме того, в этой работе будет использован относительно новый подход прогнозирования цены квадратного метра с помощью нейронных сетей.
Цель исследования заключается в проведении комплексного и многофакторного анализа рынка жилой недвижимости в Москве.
Задачи исследования:
1. Теоретический анализ темы (изучить основные определения, классификации, методы оценки и функции рынка недвижимости).
2. Анализ исследований отечественных и зарубежных авторов, определение степени изученности рынка недвижимости.
3. Анализ текущих тенденций спроса и предложения на рынке жилой недвижимости, а также выявить факторы, влияющие на эти два показателя.
4. Анализ макроэкономических показателей, влияющих на ценообразование на рынке жилья г. Москвы.
5. Проанализировать наличие пузыря на рынке жилой недвижимости Москвы в различные периоды времени.
6. Построить прогностические модели цены квадратного метра жилой недвижимости на основе искусственного интеллекта нейронных сетей.
Объектом исследования является первичный и вторичный рынок жилой недвижимости г. Москвы. Предмет исследования - ценообразование и прогнозирование цен на рынке жилья.
Теоретическая и методологическая база исследования. В данной работе использовался метод множественной регрессии для исследования временных рядов, проводился анализ панельных данных, а также сравнение различных ARIMA моделей. Кроме того, произведено построение прогностических моделей с помощью нейронной сети - многослойный перцептрон. В работе проведены тесты на нормальность, гетероскедастичность, мультиколлинерность, автокорреляцию остатков и другие.
Информационная база исследования. Информационной основой данной работы послужили экономические статьи, работы эконометрического характера как русских, так и зарубежных авторов, связанные с развитием, изменением и прогнозированием рынка жилой недвижимости. Текущая информация о положении рынка жилой недвижимости Москвы и России была взята из таких интернет источников как “РБК”, “Консультант Плюс”, “Газета.Ру”. С целью последующего анализа были взяты официальные данные Росстата, Центрального банка РФ, информационного агентства “Investing.com”, группы компаний “ЛСР”, портала “Investfunds.ru” и другие материалы, опубликованные в научной литературе в сети Интернет.
Практическая часть работы выполнена в таких эконометрических пакетах как Stata, Gretl, EViews, SPSS Statistics, а также проведены дополнительные расчеты в пакете Excel.
Объем и структура работы.
Данная выпускная квалификационная работа включает в себя три главы. В первой главе рассматривается история возникновения рынка недвижимости, его классификация, функции и методы оценки. Также в этой части исследования описаны факторы спроса и предложения на рынке недвижимости, затронут феномен формирования “пузыря” и рассмотрены различные модели прогнозирования. Во второй главе рассмотрено текущее положение рынка недвижимости Москвы, основные тенденции спроса и предложения. Наконец, третья глава представляет собой комплексный статистический анализ первичного и вторично жилья г. Москвы. Он включает в себя анализ макроэкономических факторов, факторов, влияющий на ценообразование в различных округах Москвы. Также произведено исследование по выявлению “пузыря” на рынке жилья и построен прогноз на основе метода нейронных сетей до конца 2020 года.
Общий объем работы, включая приложения составляет 99 страницы.
1. Теоретические и методологические аспекты рынка жилой недвижимости
1.1 История возникновения и становления рынка недвижимости России
рынок недвижимость макроэкономический
Понятие недвижимости ведет свою историю со времен Римской Империи. Согласно римскому праву, под недвижимостью подразумевались вещи, которые не имели возможности передвижения вообще, либо же их было невозможно передвинуть без причинения существенного вреда. К первой категории относились земельные участки, ко второй - все вещи, органически связанные с землей, а также здания, имеющие фундамент. Таким образом, объектом недвижимости в римском праве считался земельный участок, а все соответствующие постройки, находящиеся на нем, рассматривались как его составная часть. Отсюда следует, что правовой режим любого сооружения оценивался с позиции владения, а не собственности. Так возникает понятие суперфиция [28]. Кроме того, еще в то время существовала классификация недвижимости по видам элементов, входящих в ее состав:
a) Implantatio - растения, посаженные на земельном участке.
b) Insemenatio - растения, посеянные на земельном участке.
c) Inaedificatio - строения, построенные на земельном участке.
Особого внимания заслуживает понятие сервитута [27] - права ограниченного пользования чужим объектом имущества. Таким образом, частные недвижимые объекты были доступны всем лицам, проживающим на территории постройки соответствующего объекта. Стоит отметить, что понятие сервитута существует в законах Российской Федерации и по сей день, а именно закреплено в статья 274 - 277 Гражданского кодекса [29].
Первое же упоминание о недвижимости в России произошло в эпоху правления Петра 1, а именно 23 марта 1714 года, когда в указе “О наследии имений” перечисляются различные виды недвижимых вещей: “родовые, выслуженные и купленные вотчины и поместья, а также дворы и лавки” [8]. Кроме того, в этот же период времени государство стремилось заполучить контроль над рынком недвижимости. Для этого проводились различные меры по регистрации сделок купли-продажи недвижимых вещей. Так, например, в 1699 году был принят ряд законов, упорядочивающих систему оформления крепостных актов на недвижимость. А уже в 1701 году был принят указ Петра 1 “Об обряде совершения всякого рода крепостных актов”, согласно которому устанавливался порядок совершения купчих, то есть сделок с недвижимостью. Договор вступал в силу с момента регистрации его в приказе.
Рынок жилой недвижимости современной России достаточно молод, однако и его можно разделить на определенные этапы. Рынок жилья новой России сформировался после распада СССР, однако его полноценное формирование началось в 1993 году, когда рынок увеличился за счет роста приватизационных квартир и сформировалась определенная база участников рынка и достаточного количества сделок, способствующих формированию цен объектов, исходя из объема спроса и предложения.
Первый этап (с 1991 по 1998 годы) можно условно разделить на три периода, основные характеристики которых представлены в таблице 1.
Таблица 1. Характеристики основных периодов становления рынка недвижимости России с 1991 по 1998 годы
|
Характеристика рынка |
Периоды становления рынка недвижимости |
|||
|
Первый этап (1991 -1993) |
Второй этап (1993 - 1995) |
Третий этап (1995 - 1998) |
||
|
Начальный уровень цен |
Низкий |
Высокий |
Очень высокий |
|
|
Прирост цен в год (%) |
50 - 100 |
30 - 50 |
0 - 5 |
|
|
Спрос и предложение на первичном рынке |
Спрос преоб. над пред. |
Пред. сильно опережает спрос |
Спрос и предложение находятся в равновесии |
|
|
Спрос и предложение на вторичном рынке |
Спрос больше предложения |
Спрос больше предложения |
Предложение больше спроса |
|
|
Виды недвижимости, входящие на рынок |
Жилая недвижимость |
Жилье и коммерческая недвижимость |
Жилье, коммерческая и индустриальная недвижимость |
|
|
Доля организованности рынка |
Небольшая |
около 25 % |
около 50 % |
|
|
Уровень конкуренции |
Низкий |
Умеренный |
Высокий |
|
|
Риски сделок с недвижимостью |
Высокий |
Средний |
Достаточно высокий |
|
|
Состояние законодательной базы |
Полное отсутствие |
Неполное формирование |
Завершение формирование и совершенствование. |
Выделим несколько ключевых особенностей первого этапа. Во-первых, сделки с недвижимостью на этом этапе функционировали плохо. Документы оформлялись в том же районе, где располагался рассматриваемый объект недвижимости и только в государственной нотариальной конторе. Также постепенно происходило развитие частных контор, которые способтсовали решению мелких спорных вопросов. Однако не все конторы обладали квалифицированными кадрами, что в совокупности с плохой осведомленностью граждан повлияло на рост уровня мошенничества на рынке жилья.
Во-вторых, необходимо отметить быстрый рост цен на жилье в период с 1991 по 1994 годы, особенно в Москве и в Санкт-Петербурге, где цены увеличились в 30 (до 900 долларов за м2) и 15 (до 450 долларов за м2) раз, соответственно [12]. Однако, уже к концу периода цены вернулись на прежний уровень.
В-третьих, в данной период устанавливались различные ограничения на вмешательство государства в сделки купли-продажи жилья. Например, к таким мерам можно отнести высокие ставки государственной пошлины на уровне 10% и высокий размер комиссионного вознаграждения в размере 15%. Кроме того, уже в 1992 году был введен налог в 10% на стартовую цену недвижимости на аукционах. Поэтому, рынок почти полностью перешел от торговли на аукционах к услугам посредников. По таблице 1 видно, что уровень рисков на всем временном промежутке никогда не доходил до низкой отметки. Происходило это, в первую очередь, потому что в 1993 году был введен подоходный налог на все виды доходов, в том числе и связанных с недвижимостью. Вследствие чего, продавцы квартир стали намеренно занижать цены в договорах купли-продажи, что привело к криминализации рынка недвижимости. В-четвертых, еще в 1991 - 1993 годы начало зарождаться риэлтерское сообщество путем объединения различных разрозненных предприятий в различных регионах России в единые союзы и ассоциации.
Второй этап (с 1998 по 2008 годы) становления российской недвижимости располагается межу двумя значимыми кризисами нашей страны. Кризис 1998 года по-разному отразился на ценовой политике в каждом отдельном городе страны. В городах, в которых сделки происходили в долларах, увеличение цен не вызывало соответствующей ответной реакции среди покупателей и цены остались на том же уровне. А в городах с “рублевыми” ценами стоимость недвижимости увеличилось примерно на 20%. Кроме того, политический кризис в совокупности с застоем банковской системы послужил причиной сокращения сделок с недвижимостью. И только к середине 2000 года рынок смог стабилизироваться, после чего произошел его выход на новый для себя уровень, заключавшийся в увеличении предложения, развитии законодательной базы, а также формировании более деловых и добросовестных отношений между продавцом и покупателем. Так, в 2007 году был введен новый Градостроительный кодекс, в которым ключевым пунктом стал запрет на точечную застройку. Это повлекло за собой снижение конкуренции среди девелоперов в крупных городах России. А годом ранее закон “О долевом строительстве” усложнил процесс застройки и купли-продажи недвижимости. Таким образом, данный период оказался довольно стабильным, но не решил ряд ключевых проблем, среди которых строит выделить неразвитость законодательной базы, оптимизацию налоговых выплат и большие риски при инвестициях в недвижимость. Кроме того, осталась проблема малого объема ввода нового жилья на рынок.
Третий этап (2008 год - настоящее время) начался с формирования “пузыря” на рынке недвижимости, вызванного сильным финансовым кризисом в связи с ростом цен на нефть. До наступления кризиса 2008 года цены на недвижимость в России неуклонно росли, причем около половины сделок совершалось инвесторами с целью получения быстрой прибыли с почти 100% доходностью [30]. Однако слишком большая переоцененность квартир вызвала падение цен в после кризисное время. Так, за 2009 год цены потеряли 18% в рублевых и 23% в долларовых ценах, соответственно, и только к концу 2009 года началось постепенное стабилизирование цен. Кроме того, усложнилась покупка квартиры из-за излишней осторожности банков, отказывающихся выдавать кредиты под покупку квартиры. Размер процентов по кредиту достигал 20% и лишь в некоторых банках сохранялись ставки по 14-15%. В целях преодоления кризисных явлений было разрешено привлечение материнского капитала для покупки квартиры, но это не стало глобальным решением проблемы. Период 2010 - 2012 годов представлял собой стагнацию. Рост доходов населения, подкрепляемый относительно стабильными макроэкономическими показателями, стал толчком для реализации накопленного за прошлые периоды платежеспособного спроса. Однако, он полностью исчерпал себя к концу 2011 года. Также, рынок недвижимости полностью переориентировался на ипотечное кредитование, объем которого вырос в 2,5 раза [5]. В области долевого строительства основной инновацией стало обязательное заключение договора участия в обществе взаимного страхования (ОВС) застройщиков. Данная мера вместе с поручительством банка и залогом позволила повысить процент исполнения обязательств девелоперов перед гражданами. Наконец, в 2013 - 2015 годах цены на недвижимость в основном изменялись под влиянием макроэкономических показателей (снижение цен на нефть, повышении инфляции и т.д.), а также из-за внешних источников (санкций).
К началу 2015 года ситуация ухудшилась: рост инфляции и удешевление рубля привели к увеличению уровня безработицы и снижению среднего уровня заработный платы. Начался новый валютный кризис в нашей стране, породивший второй “пузырь” на рынке жилья в начале 2015 года.
1.2 Классификация и функции рынка недвижимости
рынок недвижимость макроэкономический
Рынок жилья имеет довольно разветвленную структуру, которую можно дифференцировать по различным признакам.
Рынок недвижимости может быть разделен по географическому признаку на:
· Местный
· Городской
· Региональный
· Мировой
· Национальный
По виду сделок:
· Аренда
· Купля-продажа
· Рынок вещных прав
· Ипотечный рынок
По форме собственности:
· Рынок государственных и муниципальных объектов
· Рынок частных объектов
По степени готовности к эксплуатации:
· Новое строительство объектов
· Незавершенное строительство
· Рынки существующих объектов
По способу совершения сделок:
· Первичный и вторичный рынок
· Биржевой и внебиржевой
· Традиционный и компьютизированный
Основными сегментами рынка недвижимости являются:
1. Рынок жилья, который подразделяется на городской жилищный фонд и рынок загородного жилья.
2. Рынок нежилых помещений, особенностями которого является меньшое количество сделок, но большая стоимость объектов.
3. Рынок земли.
Рынок недвижимости выполняет следующие функции. Во-первых, он устанавливает равновесие цен, при котором платежеспособный спрос населения равен объему предложения со стороны строительных фирм.
Кроме того, проанализировав динамику цен можно узнать о предпочтениях потребителя, насыщенности рынка, а также получить информацию о затратах государства на строительную, хозяйственную и социальную составляющие. Во-вторых, выполняется функция санирования, заключающаяся в очищении экономики от слабых и неэффективных участников рынка, что приводит к повышению устойчивости рынка и его экономическому росту.
В-третьих, выполняется социальная функция, проявляющаяся в росте трудовой активности населения. В-четвертых, рынок жилья имеет стимулирующую функцию, развивающую конкуренцию среди инвесторов, а также он способствует использованию более инновационных достижений научно-технического прогресса при строительстве недвижимого имущества.
В-пятых, рынок недвижимости выступает посредником между различными покупателями и продавцами, дает возможность альтернативного выбора партнеров, а также позволяет воспользоваться услугами профессиональных участников рынка (брокеров, риелторов, оценщиков, страховщиков, ипотечных кредиторов и других).
Наконец, рынок недвижимости можно выделить в качестве привлекательной инвестиционной площадки, переводящие пассивные накопления в реальный доход владельцев имущества.
1.3 Методы оценки недвижимости
В зависимости от местоположения, особенностей объекта недвижимости, его балансовой стоимости, оценка рыночной стоимости недвижимости может проводиться различными структурами. Например, это может быть оценочная компания или индивидуальная бизнес структура, имеющая лицензию на осуществление подобной деятельности.
В большинстве случаев обязательным условием при совершении операций с недвижимостью (купля-продажа, оформление ипотеки и залога и т.д.) является оценка ее стоимости. Выделяют следующие виды стоимости:
1. Рыночная стоимость представляет наиболее вероятностную цену, при которой объект может быть продан на конкурентоспособном рынке. При этом должны соблюдаться следующие ограничения: во-первых, объект недвижимости не должен отчуждаться у его владельца принудительно; во-вторых, расчеты по сделке должны проводиться в денежной форме; в-третьих, обе стороны должны действовать только в собственных интересах и без какого-либо принуждения; в-четвертых, время нахождения объекта на рынке должно соответствовать среднерыночному показателю, то есть сделка не должна выполняться в срочном порядке.
2. Инвестиционная стоимость определяется индивидуально для лица или группы лиц, которые будут в дальнейшем использовать объект недвижимости в инвестиционных целях. При этом в данном случае не учитывается возможность отчуждения объекта по инвестиционной стоимости.
3. Ликвидационная стоимость представляет собой наиболее вероятностную цену объекта недвижимости, при которой он может быть продан в сроки, меньшие среднерыночных. При этом учитываются чрезвычайные обстоятельства, при которых продавец вынужден продать объект на нерыночных условиях.
4. Инвентаризационная стоимость - это восстановительная стоимость объекта недвижимости по состоянию на данный момент времени, рассчитываемая на основе укрупненных показателей восстановительной стоимости (УПВС). Ее расчет производится, исходя из анализа площади квартиры, коммунальных удобств и года постройки дома, в котором располагается квартира. Данная стоимость намного ниже рыночной, так как при формировании цены квартиры не учитываются такие немаловажные факторы как земля, на котором располагается объект, а также близлежащая инфраструктура.
5. Кадастровая стоимость является рыночной стоимостью, установленной в процессе процедуры оценки объекта недвижимости экспертом-оценщиком. Определение данной стоимость зачастую выполняется с целью определения суммы налога, при оформлении договора дарения и права наследования на жилье, а также для определения цены при обмене данного объекта на ему эквивалентный. Кадастровая стоимость складывается из площади объекта, его целевого назначения, материала и года постройки дома и других факторов. Оценку кадастровой стоимости производится сотрудниками Росреестра. Стоит отметить, что такую оценку стоит производить не чаще одного раза за два года.
Теперь рассмотрим подходы оценки недвижимости. Выделяют три основных метода: сравнительный, затратный и доходный.
Сравнительный (рыночный) метод основан на сравнении данного объекта недвижимости с аналогичными, в отношении которых известна информация о ценах сделок. Данный метод можно разбить на следующие этапы:
· На первом этапе рассматриваются тенденции интересующего сегмента рынка недвижимости. Далее по выбранному сегменту собирается информация о недавно проданной и имеющей сходство с объектом оценки недвижимости. Разбивка рынка не сегменты происходит по таким показателям как назначение недвижимого имущества, его местоположение, тип и физические параметры.
· Далее, проводится сравнительный анализ аналогов и вносятся корректировки на основе их отличительных особенностей.
· Откорректированная стоимость схожих объектов сводится к их средней величине и формируется рыночная стоимость анализируемого объекта недвижимости.
При выборе аналогичных объектов из выбранного сегмента рынка стоит учитывать такие параметры как срок экспозиции, независимость объектов (то есть сделки должны происходить по рыночным ценам), инвестиционная мотивация.
Другим методом оценки является затратный метод, который оценивает стоимость объекта с точки зрения продавца и основывается на прошлых событиях. Он базируется на определении затрат, необходимых для восстановления объекта с учетом амортизации. В основе этого метода лежит принцип замещения, гласящий, что разумный покупатель не заплатит за объект больше стоимости его строительства. Согласно данному методы общая стоимость объекта может быть оценена по формуле (1).
Цена объекта = стоимость земли + стоимость замещения - амортизация (1)
Как правило данный метод используется на рынке страховых компаний, поскольку страховые средства, размер страхового взноса и компенсации рассчитывается, основываясь на затраты покупателя, именно с помощью затратного метода.
Наконец, доходный метод представляет собой оценку текущей стоимости будущих выгод, которые может получить владелец объекта от эксплуатации и продажи объекта недвижимости. Данный метод базируется на двух принципах: ожидания (стоимость объекта равна текущей стоимостью будущих доходов, которые может принести в этот объект) и замещения (стоимость объекта устанавливается на уровне величины эффективного капиталовложения). Данный метод может быть также разделен на следующие этапы:
1. Определение валового дохода от эксплуатации объекта.
2. Вычет неплатежей по аренде из валового дохода.
3. Учет эксплуатации объекта (текущий ремонт, заработная плата рабочих, коммунальные платежи и налоги).
4. Определение чистой прибыли от объекта недвижимости и расчет коэффициента капитализации.
Рассмотрим преимущества и недостатки каждого метода, который представлены в таблице 2.
Таблица 2.Преимущества и недостатки методов оценки недвижимости.
|
Преимущества |
Недостатки |
||
|
Сравнительный метод |
Простой метод. Включает методы корректировки цены. Статистически обоснованный метод. |
Применение возможно только на развитом рынке недвижимости. Не основывается на будущих ожиданиях. Не всегда возможно найти объекты для сравнения. Возможно внесение большого количества поправок, которые снижают достоверность результатов. |
|
|
Затратный метод |
Надежность метода при оценке новых объектов. Является наиболее целесообразным в таких случаях как анализ стоимости нового строительства, решение задач страхования и налогообложения объекта и т.д. |
Проблема оценки износа некоторых зданий. Затраты не всегда равны рыночной стоимости объекта. Необходимо производить отдельную оценку земли от строения. |
|
|
Доходный метод |
Учитывает ожидаемый инвестиционный доход, уровень риска с помощью ставки дисконтирования, а также интересы инвестора. |
Не учитывает структуру рынка недвижимости. Существует сложность в прогнозировании будущих затрат. |
Анализируя таблицу 2, приходим к выводу, что нет единого метода для оценки любого объекта недвижимости. В зависимости от ситуации и особенностей оцениваемого объекта, выбирается один из трех перечисленных методов. Например, для оценки сложных и уникальных объектов используют затратный метод. Если рынок достаточно развит и на нем обращаются сотни однородных объектов, то целесообразно использовать сравнительный метод.
На идеальном рынке недвижимости все три метода должны давать похожие результаты, однако на деле это не так. В связи с этим, иногда окончательную оценку стоимости (V) определяют по формуле (2).
Где - оценка стоимости объекта для i-ого метода, - весовой коэффициент i-ого метода (данный коэффициент также называют коэффициентами доверия к соответствующему методу).
1.4 Факторы спроса и предложения на рынке недвижимости
Спрос и предложение являются главными движущими силами на рынке жилья, именно под их влиянием формируется цена объекта недвижимости. Однако взаимодействие данных двух параметров рынка бывает довольно своеобразным и не всегда возникает равновесие между ними. Например, может возникнуть ситуация “несоответствия спроса и предложения по структуре”, когда спрос формируется на объекты одного типа, а в действительности предлагаются объекты другого типа. Вследствие чего, предложение на отдельные объекты превышает спрос, однако снижение цен не происходит, а зачастую происходит их рост. Таким образом, ликвидные объекты быстро распродаются, а их продавцы начинают постепенно поднимать на них цены. На рынке складывается тренд повышения цен, за которым начинают следовать продавцы неликвидных объектов. В итоге труднореализуемые объекты остаются нераспроданными.
Все составляющие спроса и предложения можно разделить на следующие сегменты.
Экономические факторы.
1. Среди экономических факторов в первую очередь стоит отметить уровень и динамику доходов населения. Доходы физических лиц формируют платежеспособный спрос, а юридических лиц напрямую влияют на спрос на нежилые объекты недвижимости и через формирование заработный платы рабочих влияют на спрос на жилую недвижимость. Кроме того, немаловажную роль играет и положительная динамика доходов населения, которая позволяет гражданам делать накопления.
2. Себестоимость строительных материалов определяет цены на первичном рынке жилья и формируют предложение на объекты недвижимости.
3. Доступность заемных средств является другим фактором спроса на жилье. Использование кредитных схем при покупке квартиры является распространенной практикой в нашей стране. Особенно заметно влияние данного показателя было в 2005 - 2007 годах, когда началось повсеместное развитие банковского кредитования и улучшение условий выдачи кредитов. Именно в этот период происходил рост цен на недвижимость. Противоположную ситуацию со снижением цен можно было наблюдать в после кризисные периоды (с начала 2009 по начало 2010 годов, а также с начала 2015 по середину 2016 годов). Такая динамика цен установилась после ужесточения кредитной политики.
4. Другим показателем являются налоги и налоговые льготы. С одной стороны, высокие налоги уменьшают доходы населения, вследствие чего влияют на платежеспособный спрос. С другой стороны, налоговые льготы призваны повышать спрос на объекты недвижимости.
5. Уровень арендных ставок также влияет на платежеспособны спрос населения. Так, отношение годовой арендной платы к цене квартиры может сильно отличаться для квартир с разной площадью и числом комнат, не говоря уже о дополнительных факторах месторасположения, этажности дома и общего состояния квартиры. Например, зачастую бывает выгоднее купить однокомнатную квартиру, чем арендовать ее на длительный срок, поскольку ее отношение годовой платы к рыночной цене будет составлять 9-11%. Однако, трехкомнатные квартиры, у которых соответствующий показатель установлен на отметке 5-7%, выгоднее брать в аренду.
Социальные факторы.
1. Изменение численности населения напрямую влияет на плотность в регионе. Чем выше плотность населения, тем выше спрос. Однако это не всегда верно. Например, за последнее десятилетие численность населения постепенно падала, однако это не привело к снижению спроса. Связано это с неравномерностью изменения численности населения в разных регионах России. Также повлияли такие факторы как низкая (относительно европейских стран) обеспеченность жильем на 1 человека и рост требований к условиям жилья, в частности произошло уменьшение показателя числа человек на квадратный метр жилой площади.
2. Возрастной состав потенциальный группы покупателей и их социальный статус напрямую влияют на спрос. Как правило, пожилые люди либо уже давно приобрели квартиру, либо по материальным соображениям не могут себе этого позволить. Поэтому именно молодое поколение формирует активный спрос на рынке жилья. Если рассматривать проблему социального статуса, то люди, позиционирующие себя в обществе выше остальных, редко руководствуются показателем “цена - качество”. Они приобретают недвижимость в соответствии своему статусу. Данное явление распространено на рынке элитной недвижимости.
Окружающая среда и объекты инфраструктуры.
1. Близлежащие объекты инфраструктуры, в состав которых входят сады, школы, досуговые центры, торговые центры, поликлиники, увеличивают спрос на недвижимость и цены на них.
2. Любой промышленный объект, находящийся рядом с жилыми домами, будет отпугивать потенциальных покупателей и тем самым снижать спрос на объект недвижимости.
Административные факторы.
1. Зачастую “административные барьеры”, появляющиеся при получении права на строительства, подключения к коммуникациям, тормозят строительство и уменьшают объем предложения на рынке жилья.
2. Государственные и муниципальные учреждения в лице Росреестра и Бюро технической инвентаризации иногда отбивает покупателей заниматься сделками купли-продажи недвижимости самостоятельно. Это, с одной стороны, уменьшает спрос на рынке, с другой стороны, порождает многочисленные частные агентства, которые возвращают спрос на прежний уровень.
К дополнительным факторам ценообразования стоит отнести шоки совокупного спроса и предложения, которые могут носить как отрицательный, так и положительный характер. Наша страна не раз испытывала такой феномен: в 1990-е годы произошел негативный шок спроса из-за уменьшения всех элементов совокупного спроса и негативный шок предложения по причине роста издержек производства. В 2008-2009 годах также произошли негативные шоки, вызванные снижением цен на нефть.
1.5 Ценовой “пузырь” на рынке недвижимости
Согласно определению экономиста Ч. Киндлбергера, финансовый пузырь представляет собой “резкий рост стоимости актива в течение продолжительного промежутка времени, когда первоначальный рост цены провоцирует ее последующий рост и привлекает дополнительных инвесторов, заинтересованных, в первую очередь, в текущем росте цены актива, а не в использовании потенциального дохода от инвестирования. Вследствие чего происходит пересмотр ожиданий относительного данного актива и резкий спад цены, являющийся причиной начала финансового кризиса” [19]. Также некоторые ученые подчеркивают, что изначальная информация о цене актива является неоправданной из-за малого количества информации, доступной для инвесторов.
Если рассматривать пузырь в ценах на недвижимость, то он будет неразрывно связан с ценообразованием справедливой стоимости актива. Гипотеза эффективного рынка гласит: текущая стоимость актива раскрывает всю информацию о дисконтированных денежных потоках по активу в будущих периодах. Согласно этой гипотезе формирование “пузыря” в ценах на активы невозможно, однако гипотеза ни раз опровергалась, например, в работе Розенберга и Руда в 1982 году [25].
Таким образом, проблема возникновения “пузыря” неразрывно связана с фундаментальной стоимостью объекта недвижимости. Однако не всегда резкий скачок цен на квартиры говорит о формировании “пузыря”, с одной стороны, это может быть причиной расширения компании застройщика, с другой стороны, это может связано с макроэкономическими (инфляция, экспорт) или внешними факторами (санкции). Также не всегда известно почему инвестор приобретает актив: во-первых, если инвестор обладает инсайдерской информацией, то он будет ожидать спекулятивного роста цен на актив в будущем, во-вторых, это может быть связано с особенностями ведения бизнеса.
Первый исторический феномен возникновения “пузыря” связан с Тюльпаноманией в Голландии произошедшей в 1634-1637 годах. В начале 16 века, тюльпаны, завезенные из Турции, стали выращивать по всей Европе. И вот уже к 1623 году одна луковица стоила в среднем 1 тысячу флоринов, а иногда цены на редкие сорта достигали отметки в 100 тысяч флоринов за десяток луковиц. В сравнении, среднегодовой доход голландца составлял около 150 флоринов, то есть ему пришлось бы копить около семи лет для покупки одного цветка. С течением времени спрос все больше превышал предложение, и некоторые продавцы стали брать в качестве залога личное имущества покупателя. Такой сильный ажиотаж был вызван несколькими факторами. Во-первых, с начала 1631 - 1632 годов Голландия вышла из состояния кризиса и обладала монополией на внешнюю торговлю с Ост-Индией и Японией, а также открыла серебряные и золотые рудники в Новом Свете. Поэтому к концу 17 века многие состоятельные люди обладали большими суммами денег, которые не знали куда потратить. Во-вторых, из-за открытия рудников в Латинской Америке многие люди сильно обогатились и, согласно закону, имели право обменять золотые слитки на отчеканенные золотые монеты, что вызвало увеличение объема предложения денег. В-третьих, финансовый рынок Голландии в то время был уже достаточно развит: использовались такие ценные бумаги как фьючерсы, акции и опционы. В частности, опционы позволили многим игрокам войти на рынок, что и послужило причиной его дальнейшего перегрева. Наконец, ключевую роль сыграли особенности самих тюльпанов, а именно их инвестиционная привлекательность, заключающаяся в дефиците редких сортов и их медленном размножении. Таким образом, в 1636 году наступил апогей тюльпаномании, приведший на рынок новых спекулянтов. В феврале 1637 года этот “пузырь” лопнул, после чего цены на тюльпаны упали на 90%. Из-за большого объема предложения резко увеличился спрос, многие торговцы обанкротились, действия контрактов по купле-продаже тюльпанов были заморожены, в некоторых городах начались массовые судебные разбирательства.
Другим примером является “пузырь” в Японии, сформировавшийся в начале 1990-х годов из-за падения фондового рынка и рынка недвижимости. Вторая половина 1980-x годов ознаменовалась спекулятивным ростом цен акций. Происходило это по нескольким причинам: во-первых, успешная внешняя торговля спровоцировали сильный приток сбережений, который вызвал рост депозитов в банках и избыточную ликвидность. Банки, в свою очередь, большую часть денег вкладывали в сделки с акциями и недвижимостью. Во-вторых, из-за накопленных личных сбережений граждан образовался избыток капитала при ограниченном спросе на товары.
Таким образом, фондовый индекс Nikkei 225 вырос с отметки в 10000 в 1984 году до показателя почти в 35000 в 1989 году. Стоимость земли в Японии возросла примерно вдвое, богатых людей становилось все больше, вследствие чего, японцы стали быстро тратить так легко доставшиеся им деньги. Однако уже в начале 1990 года “пузырь” лопнул. Одной из ключевых причин являлось повышении процентных ставок банком Японии, что привело к падению ВВП страны с 6% в 1989 году до почти нулевой отметки в 1993 году. Все это в итоге привело к банкротству банков из-за увеличения долгов и дефляции, причиной которой стало положительное сальдо торгового баланса.
Существуют и другие примеры финансовых “пузырей”, самыми известными из которых являются Черный четверг 1929 года в США, повышение цен акций Компании Миссисипи в 1720 году, поток иностранных инвестиций в экономику Мексики в 1990-1993 годах и другие. В качестве примеров “пузырей” в России стоит примести кризис 2008 года и развитие “МММ” в 1993-1994 годах.
В зависимости от особенностей формирования, развития и схлопывания выделяют шесть различных видов “пузырей”: спекулятивный, рациональный, комиссионный, детерминированный, лопающийся и внутренний “пузырь”. Однако мы рассмотрим и сравним между собой лишь первые два вида. Все остальные разновидности являются либо подвидами, как в случае с внутренним “пузырем”, который входит в подгруппу рациональных “пузырей”. Либо практическое существование некоторых из них невозможно, например, детерминированный “пузырь” согласно своей спецификации, существует бесконечный период времени и никогда не может лопнуть, что невозможно на практике.
Для начала рассмотрим традиционный или спекулятивный “пузырь”, который базируется на гипотезе адаптивных ожиданий, согласно которой инвесторы при принятии дальнейших действий на рынке ориентируется лишь на прошлые и текущие события, что приводит к росту инфляции и повышении заработной платы рабочих. Таким образом, основываясь на данную гипотезу, при увеличении цены актива инвесторы будут ожидать рост его цены в будущем. Значительным недостатком данного вида “пузыря” является невозможность определения вероятности, с которой будет происходить рост цены актива.
Второй тип “пузырей” - рациональные, основываются на гипотезу о рациональных ожиданиях, согласно которой “пузырь” определяется как разница между рыночной и фундаментальной ценой актива. Впервые данный вид “пузырей” был рассмотрен в работе Лукаса в 1972 году [20], с помощью которой стало возможным определить данный феномен в виде измеримой величины. Также существуют обязательные условия его формирования: агенты на рынке не делают систематических ошибок в своих действиях и используют всю возможную информацию по данному активу. Таким образом, прогнозная цена актива, предсказанная агентом, должна совпадать с фактической ценой.
Рассмотрим процесс формирования рационального “пузыря” более подробно. Текущая цена актива зависит от потока дивидендов и его будущей стоимости актива и описывается формулой (3).
)
Где Et(…) - математическое ожидание, основанной на всей доступной информации в периоде t; r t+1 - доходность актива в будущем периоде; dt+1 - выплачиваемые дивиденды; pt+1 - цена актива на конец периода; pt - стоимость актива на начало периода.
При использовании данной формулы необходимо выполнение нескольких условий: во-первых, ожидания инвесторов являются наилучшим из возможных прогнозов относительно цены актива в будущем, во-вторых, все инвесторы должны быть нейтральны к риску, в-третьих, доходность актива не зависит от времени и является постоянной, в-четвертых, все инвесторы обладают одинаковой информацией относительно актива, то есть не существует асимметрии информации, из-за которой было бы возможно увеличение цены из-за действий не проинформированных инвесторов.
Используя формулу (3) для временного промежутка n и учитывая условие постоянности уровня доходности актива во времени, которое позволяет снять знак математического ожидания с показателя r, мы получаем следующую формулу (4) для стоимости актива.
Первое из слагаемых уравнения (4) является суммой дисконтированного потока дивидендных выплат, базирующуюся на фундаментальных показателях актива, а второе представляет из себя стоимость продажи актива в будущих периодах. Именно второе слагаемое принято считать “пузырь” составляющей.
Согласно формуле (5) мы можем определить темп роста пузыря, который будет равен ставке дисконтирования (r).
Если же мы рассмотрим формулу “пузыря” на бесконечном временном промежутке, то она будет представлять предел стремящийся к нулю, следовательно, цена актива будет складываться лишь из потока дисконтированных дивидендов. А условие, при котором предел “пузырь” составляющей равен нулю, называют трансверсальностью: если у инвестора существует возможность (на бесконечном временном отрезке) продать актив по цене большей суммы дисконтированных дивидендов, то он обязательно ей воспользуется. Поскольку каждый инвестор владеет одинаковой информацией по активу, то все инвесторы проделают ту же самую операцию, что приведет к неизбежному снижению цены до ее фундаментального уровня. Таким образом, “пузырь” на рынке активов будет существовать при невыполнении условия трансверсальности. Стоит отметить, что одной из последних работ по выявлению рациональных “пузырей”, является исследование Гюркайнака в 2005 году [18].
Существуют три основных метода поиска спекулятивных “пузырей”: тест на границу дисперсии, тест на коинтеграцию и тест Веста. На последнем тесте мы остановимся более подробно, поскольку именно он будет применен в дальнейшей части работы.
Тест Веста одновременно проверяет две гипотезы: первую - о наличии “пузыря” в цене актива, вторую - о правильности спецификации модели. Данный тест основан на уравнении Эйлера, которое соответствует гипотезе о невозможности отсутствия арбитража. Уравнение Эйлера задается формулой (6).
Тест Веста можно описать следующим алгоритмом:
1. Сначала производится оценка ставки дисконтирования методом инструментальных переменных.
2. Далее, при условии наличия данных по потоку дисконтированных дивидендов и рыночной цены актива до текущего времени t, проводится оценка авторегрессионного уравнения для дивидендов. Обычно, при нахождении уравнения дивидендов рассматриваются различные ARIMA модели, которое предварительно проходят проверку на стационарность. В частности, Вест в 1987 году в своей работе использовал модель AR (1), задающуюся уравнением (7).
Где
3. На основе формулы (8) дивидендных выплат по активу в будущих периодах становится возможным оценить фундаментальную стоимость актива по формуле (9).
=
; i - ставка дисконтирования.
4. На последнем этапе производим оценку цены актива от дивидендов на основе фундаментальных данных (уже имеющихся, а не полученных с помощью модели) по формуле (10).
После этого проверяем нулевую гипотезу H0: о наличии “пузыря” в цене актива с помощью теста Хаусмана. При отвержении нулевой гипотезы, в цене актива будет присутствовать “пузырь”. Безусловно, тест Веста обладает большим преимуществом в возможности проверки спецификации модели, что отсутствует в другом тесте на границу дисперсии. Ведь граница между фундаментальной ценой и “пузырь” составляющей может нарушаться не только из-за наличия “пузыря”, но и по причине неправильной спецификации модели. Однако он обладает и рядом недостатков, среди которых: проблема выбора порядка авторегрессионного уравнения модели, а также нестационарность исходного временного ряда дивидендов. Также существует неопределенность относительно тех тестов, которые проверяют нулевую гипотезу теста. По умолчанию принято использовать тест Хаусмана, однако он не всегда дает корректные результаты на малых выборках.
1.6 История и методы прогнозирования цен на рынке недвижимости Москвы
Первые работы по прогнозированию рынка недвижимости в России были проделаны Г.М. Стерником в 1995 году [10] для моделирования динамики вторичного рынка жилья. Так, логистическая модель, описывающуюся формулой (11), была применена автором для прогнозирования цен в Москве, Санкт-Петербурге, Твери и Екатеренбурге.
Где V - средняя цена квадратного метра за период T; T - порядковый номер периода; A, B, C - константы.
Рис 2. Прогнозирование цен на жилье в Москве и Санкт-Петербурге с 1990 года по 1998 год
Рис 3. Прогнозирование цен на жилье в Твери и Екатеринбурге с 1991 года по 1998 год
Как видно по рисункам 2 и 3, данная модель хорошо показала себя как условиях колебания цены в Москве, так и при плавном ее росте в других городах России. Однако после кризиса в августе 1998 года модель перестала давать хорошие результаты.
Поэтому в 2000 году Стерником была построена новая модель, которая использовалась для прогнозирования цен в Москве до середины 2002 года. Она описывалась следующим уравнением (12).
Где V - средняя цена квадратного метра за период T, T - порядковый номер периода, B0, B1, B2, B3, B4 - константы.
Рис 4. Прогнозирование цен на жилья в Москве в период с начала 200 года по декабрь 2002 года
С одной стороны, рассмотренные выше модели обладают сильной прогностической способностью в среднесрочном периоде, с другой стороны, они имеют существенное ограничение, заключающееся в том, что при переходе в новое состояние модель описывает лишь стабилизацию цен, но никак не учитывает изменение трендовой составляющей.
В 2002 - 2003 годах было пришлось строить новую модель (рис.5) в связи с быстрым притоком капитала из-за бурного роста цен на экспортируемую нефть (цена барреля нефти поднялась с отметки в 13$ в начале 2000-ч годов до показателя в 30$ в 2003 году). Цены на недвижимость и нефть были связаны уравнением (13) с лагом в 2 месяца. Модель обладала хорошим коэффициентом корреляции между данными показателями.
Где - месячный прирост цен на жилье в %, - цены на баррель нефти в долларах с лагом в 2 месяца.
Рис 5. Модель прогнозирования цен на жилье с помощью цены нефти с лагом в два месяца
Таким образом, прогноз по данной модели был осуществлен на основе уравнения (14), которые смогли показать краткосрочное прогнозирование ценовой динамики в течение 1-2 месяцев.
Где - прогноз уровня цен на жилье через 2 месяца (доллары на квадратный метр), - уровень цен в предыдущим месяце (доллары на квадратный метр). А показатель прироста цен через 2 месяца описывался вышеупомянутой формулой (13).
После марта 2004 года модель перестала давать точные результаты из-за влияния дополнительного макроэкономического показателя - оттока капитала из частного сектора.
Мощным и инновационным подходом прогнозирования является метод нейронных сетей, преимуществом которого является его применение в тех случаях, когда точно не известна взаимосвязь между входящими в модель параметрами. Определение вида связи и весовых коэффициентов происходит автоматически в процессе обучения нейронной сети. Однако, при использовании данной модели необходимо включать собственные предварительные прогнозы по каждому включаемому в модель параметру.
В 2003 году В.Е. Снитюк [9] провел одно из первых нейросетевых моделирований по жилой недвижимости г. Москвы. В качестве входных данных были использованы 15 переменных: ВВП, объем промышленного производства, уровень безработицы, ИПЦ, инвестиции в основной капитал, уровень инфляции, объем экспорта и импорта и другие. А на выходе из модели были получены значения по ценам на квартиры, а также по ставкам на аренду торговой и офисной недвижимости.
Выходной сигнал получался пропусканием суммарного сигнала нейронов одного скрытого слоя через нелинейную функцию, в качестве которой была взята непрерывная и бесконечно дифференцируемая сигмоидная функция вида (15).
Где d - постоянное смещение, - веса входных параметров.
Стоит отметить, что метод нейронных сетей также можно комбинировать с другими методами. В частности, А.И. Евстафьев [4] в своей работе дополнил модель методом дискретного пространственно-параметрического моделирования, индикаторы которой выбираются по параметрам местоположения, срока сдачи, размера и качества объекта недвижимости.
1.7 Обзор литературы
Исследования рынка недвижимости получили широкое распространение как в отечественной, так и в зарубежной литературе. Было проведено большое количество исследований по различным аспектам, тем или иным способом влияющим на ценообразование на рынке недвижимости.
Начать необходимо с работ, выявляющих зависимость между ценами на жилье и различными макроэкономическими показателями. Интересной оказалось статья “Real Estate Returns and the Macroeconomy” зарубежных авторов T.E. McCue и J.L. Kiling [22]. На основе векторной авторегрессии (16) и данных с мая 1974 по декабрь 1991 года авторы оценили взаимосвязь между доходностью рынка недвижимости и некоторыми макроэкономическими показателями: краткосрочные номинальные ставки, выпуск, инвестиции и другие.
где представляет собой вектор переменных в момент времени t, а Bk - матрица коэффициентов (размерностью 5 на 5), A - вектор коэффициентов (5 на 1) и U - серии некоррелированных случайно распределенных векторов (5 на 1).
Авторы выбрали лаг длинной пятнадцать. В своей работе они показывают уравнение выпуска (17). Для остальных переменных уравнения будут выглядеть аналогичным образом.
Коэффициенты каждого макроэкономического показателя были оценены методом наименьших квадратов и использовались для расчета критических значений F-теста с нулевой гипотезой, что коэффициенты всех лагов равны нулю. F-тесты показали, что все макроэкономические показатели играют важную роль в уравнении недвижимости (рис. 6).
...Подобные документы
Обзор информации о рынке жилой недвижимости города Сызрань. Анализ системных связей и закономерностей ценообразования на рынке жилой недвижимости. Методика оценки объектов рынка жилой недвижимости. Тенденции и проблемы его развития, будущие перспективы.
курсовая работа [270,6 K], добавлен 28.05.2014Определение понятий рынка недвижимости, жилья, первичного и вторичного рынка. Рассмотрение основных операций с помещениями в частной собственности. Виды, типы и серии жилых домов. Анализ цен предложений на современном рынке жилой недвижимости г. Казань.
реферат [275,8 K], добавлен 19.06.2015Понятие, сущность и правовые основы регулирования рынка недвижимости. Первичный рынок жилья столицы Республики Беларусь и его мониторинг. Проблемы, сдерживающие развитие первичного рынка жилой недвижимости Республики Беларусь на современном этапе.
дипломная работа [4,3 M], добавлен 05.06.2016Рынок жилой недвижимости как совокупность отдельных сегментов потребителей жилой недвижимости. Общая характеристика ООО "Агентства недвижимости Бизнес и Право": знакомство с видами деятельности, особенности проведения сделок на вторичном рынке жилья.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 19.11.2015Характеристика основных методов экономико-статистического анализа. Анализ ситуации на новгородском рынке недвижимости за 2008 г. с применением показателей метода динамических рядов, оценка спроса и предложения на основе подсчета относительных величин.
контрольная работа [383,8 K], добавлен 20.05.2012Правовые основы оценки жилой недвижимости. Классификация жилой недвижимости. Анализ рынка жилой недвижимости г. Новосибирска. Затратный и сравнительный подходы к оценке стоимости недвижимости, анализ практики ее расчета. Описание объекта анализа.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 14.12.2010Понятия и законодательная база рынка недвижимости. Способы и основные методы определения ее стоимости. Анализ ипотечного кредитования, первичного и вторичного рынка жилья, динамики продаж жилой недвижимости Новосибирской области и Колыванского района.
дипломная работа [69,5 K], добавлен 17.12.2013Понятие, характеристика классов жилой недвижимости. Тенденции спроса и предложения на рынке. Влияние экономических факторов. Построение модели для прогноза стоимости квадратного метра на первичном и вторичном рынке жилой недвижимости г. Нижнего Новгорода.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 19.09.2016Основные черты рынка жилья. Организация и механизм функционирования жилищного рынка. Инструменты статистического наблюдения за рынком недвижимости. Цели и направления, задачи и этапы анализа рынка недвижимости. Рынок жилья в России на сегодняшний день.
курсовая работа [110,8 K], добавлен 23.07.2012Последовательность определения стоимости объекта оценки. Характеристика местоположения объекта оценки недвижимости. Статистика рынка жилой недвижимости г. Москвы по микрорайонам. Анализ лучшего и наиболее эффективного использования оцениваемого объекта.
курсовая работа [407,1 K], добавлен 18.01.2016Оценка жилой недвижимости. Виды и принципы, технология определения ее стоимости. Анализ рынка жилой недвижимости г. Новосибирска. Оценка жилой недвижимости сравнительным и доходным подходом. Согласование результатов оценки в итоговую величину стоимости.
курсовая работа [96,2 K], добавлен 22.01.2014Понятие, сущность и классификация объектов жилой недвижимости, их разновидности и характеристика. Законодательно-правовые основы оценки жилой недвижимости. Анализ соответствующего рынка и тенденции его развития. Совершенствование процесса оценки.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 14.08.2015Анализ рынка недвижимости г. Стерлитамака. Риэлтерская деятельность. Аренда недвижимости. Реструктуризация жилищно-коммунальной сферы и управление отдельно взятым объектом недвижимости. Правовое регулирование на рынке оборота жилой недвижимости города.
курсовая работа [500,4 K], добавлен 07.01.2008Экономическая сущность, функции и оценка недвижимости. Обзор динамики изменения средней цены предложения и фактической цены на рынке вторичного жилья в городе Минске. Изучение средней стоимости квартир. Законодательная база рынка жилой недвижимости.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 10.12.2014Понятие рынка недвижимости в РФ и его основные сегменты, закономерности его становления и функционирования, классификация и типы. Анализ рынка жилой недвижимости в г. Саратов в условиях кризиса, исследование его главных проблем и перспектив развития.
курсовая работа [49,6 K], добавлен 17.04.2016Общая характеристика рынка недвижимости города Ростова-на-Дону. Цены на вторичном рынке жилья. Коттеджное строительство, земельные участки, аренда квартир и коммерческая недвижимость. Сметная, плановая и фактическая себестоимость строительных работ.
реферат [1,0 M], добавлен 19.05.2016- Типологическая классификация объектов недвижимости на территории квартала муниципального образования
Анализ ситуации на рынке жилой недвижимости в городах Уфа, Стерлитамак и Оренбург, характеристика застройки. Классификация объектов внутриквартальной застройки. Изучение рынка жилой недвижимости, сведения о ее состоянии. Разработка рекомендаций.
контрольная работа [569,6 K], добавлен 22.09.2019 Сегментация рынка недвижимости: жилья; коммерческой недвижимости; земельных участков. Характеристика рынка жилой недвижимости Поволжья. Сделки купли-продажи больших земельных участков в Казани. Средняя стоимость объектов первичного и вторичного рынка.
контрольная работа [681,6 K], добавлен 16.08.2010Состояние российского рынка недвижимости. Анализ рынка жилой недвижимости в городе Саратове и Саратовской области. Динамика стоимости квартир. Арендные ставки торгово-офисных помещений Саратова. Анализ рынка производственно-складских помещений города.
контрольная работа [625,3 K], добавлен 25.06.2012Определение средней стоимости 1м2 жилья в старой части города, его зависимость от расположения объекта недвижимости. Характеристика города Набережные Челны, его административное деление. Критерии сегментирования рынка недвижимости, его SWOT-анализ.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 13.04.2014
