Согласно изложенной выше идеологии эта цена складывается из двух компонент. Функция описывает вклад глобальных общеэкономических факторов и как раз представляет собой тот самый общий уровень цен в городе - единый для всех объектов. Величины представляют собой вклад локальных различий. Они разные для каждой k-ой квартиры и зависят от набора ее характеристик. В первом приближении мы считаем корректировки не зависящими от времени.

Математически данный подход позволяет достичь разделения переменных. В этой модели первое слагаемое описывает зависимость общего уровня цен в городе от времени. Столь важную для аналитики динамику рынка. Второе слагаемое - оценочные корректировки для получения цены отдельной квартиры. В этом состоит суть метода описания рынка недвижимости, разработанного и применяемого аналитическим центром IRN.RU.

3.1 Индекс стоимости жилья (общегородской уровень цен на жилье)

Логически индекс стоимости жилья есть ни что иное, как описанная выше функция , которая является показателем общего уровня цен на жилье в данном городе. Это не есть цена какой-то отдельной квартиры. Индекс стоимости - общерыночный показатель, по своей структуре описывающий общие тенденции рынка к росту или снижению цен. Однако перейти от идейного определения к практическому использованию оказывается не так то просто. Поэтому здесь приведем краткий обзор основных практических наработок.

Прежде всего, следует принять во внимание, что функции оценочных корректировок могут носить разный характер. Одни из них действительно являются аддитивными, как скажем поправка на наличие или отсутствие телефона или стоимость ремонта на 1 кв.м. площади. Но большинство поправок носят мультипликативный характер, то есть это не прибавление к стоимости фиксированной величины, а умножение на коэффициент. Поэтому величины распадаются на две части и приведенная выше символическая формула принимает более практичный вид

Где и описывают мультипликативные и аддитивные локальные корректировки соответственно. При этом для каждого i-ого параметра квартиры, как правило, есть корректировка либо одного, либо другого типа.

Написанное выше выражение представляет собой масштабную систему из k уравнений, где k - рассматриваемое единомоментно количество квартир. Для московского и петербургского рынков жилья это от нескольких тысяч до нескольких десятков тысяч квартир, в зависимости от выбранных баз данных и расчетного шага (еженедельно, ежемесячно, ежеквартально). Это количество уравнений умножается еще на количество периодов (например, недель), в течение которых рассматривается модель. Другими словами, сформулированная задача достаточно сложна и практически не решаема точным образом. Поэтому ее решение требует использования тех или иных приближений (расчет приближений см. на сайте IRN.RU).

Поскольку квартиры не являются однородным биржевым товаром, то для построения их единых характеристик необходим способ приведения всех квартир к единому знаменателю.

Эта операция получила название выделения однородного ядра базы квартир. Ее суть состоит в том, что все множество квартир на текущую дату можно представить в виде набора точек в аналитическом N-мерном пространстве, где каждое измерение - один из набора параметров квартир , которые мы упоминали ранее.

Большинство квартир группируются в центре этого N-мерного пространства, образуя своеобразное «облако». Это квартиры со стандартными параметрами, которые создают минимум статистических выбросов. Рынок жилья в Москве таков, что большинство квартир стандартные и имеют схожие характеристики. Но помимо «облака» есть еще и периферия - квартиры с нестандартными параметрами (элитное жилье, малогабаритки и т.п.), наличие которых как раз и может вызывать статистический шум.

Суть выделения однородного ядра состоит в удалении квартир периферии. Это можно сделать разными способами. Например, путем удаления крайних квартир по каждому отдельному параметру - измерению. Другой способ - построение плавных распределений, например, количества квартир по площади кухни. Они будут иметь форму, близкую к распределению Гаусса, в результате чего можно отсечь хвосты за пределами величины, кратной дисперсии.

Выделение из всего множества разнообразных квартир однородного ядра и построение индекса стоимости позволяет рассматривать все квадратные метры в качестве единообразного товара. Это является важным переходом к мониторингу и анализу общерыночных тенденций. Благодаря этому шагу происходит переход от «средней температуры по больнице» - статистически неустойчивой средней цены квадратного метра, к индексу стоимости жилья - плавно меняющейся величине, определяемой общими тенденциями рынка.

3.2 Индекс ценового ожидания (темп изменения цен на жилье)

Индекс ценового ожидания имеет двоякий логический смысл. С одной стороны суть этой величины - текущий темп изменения цен на рынке недвижимости (% в месяц). Говоря математическим языком это значение производной от кривой индекса стоимости. С другой стороны с помощью индекса ожидания можно достаточно просто прикинуть краткосрочную тенденцию цен на ближайшие месяц-два, что и способствовало появлению его названия.

Суть краткосрочного прогнозирования достаточно проста. Коль рынок недвижимости является достаточно инертным, и описывается плавно меняющимся индексом стоимости, то в течение короткого срока установившаяся тенденция резко измениться не может. Рынок недвижимости в силу его инертности является более прогнозируемым в короткой перспективе. Уровень цен на квартиры не может в одном месяце резко вырасти, а в другом - резко упасть. Такие результаты могут быть только следствием статистических погрешностей в исходных данных или расчетах. Поэтому если в этом месяце рынок вырос на 3%, то в следующем он тоже вырастет на сравнимую величину, но никак не упадет. Даже если намечается спад, то он будет плавным. Еще месяц-два рост будет сохраняться по инерции, хотя и спадающими темпами.

При этом следует понимать, что подобное прогнозирование осуществляется только в первом приближении. Оно хорошо работает при небольших изменениях на рынке, но его точность снижается при заметной перемене тенденций. Тем не менее, часто бывает достаточно знать, что рынок стабилен и уровень цен колеблется в пределах от -0.5% до +0.5%. Или же напротив рынок растет высокими темпами от +3% до +4% месяц. Такой уровень точности оправдывает даже примерное прогнозирование тренда с помощью первого приближения.

Немало дополнительной информации несет еще и форма графика индекса ожидания. Если при текущем темпе роста рынка на 3% в месяц этот темп снижается с 4%, то на следующий месяц темп пророста надо корректировать в меньшую сторону. А если, напротив, темп роста повышается с 2%, то - в большую сторону. Это уже прогнозирование будущих цен до второго порядка точности, математически означающего учет второй производной. Именно так и следует использовать этот индекс.

Текущий темп роста цен также как и индекс стоимости можно вычислять по-разному. Существует уже упомянутый метод приближения кривой индекса стоимости с помощью ряда. И построения аппроксимации этой кривой. Другой способ - вычисление линии тренда методом наименьших квадратов. Можно использовать и самое простое отношение значения индекса стоимости в этом месяце к предыдущему.

3.3 Индекс доходности жилья (экономическая целесообразность инвестиций в жилье)

Логический смысл индекса доходности жилья состоит в сравнении эффективности двух финансовых инструментов. Один из них - вложение крупной суммы денег (как правило, в валюте) в банк, на депозит. Другой - приобретение квартиры с целью сдачи ее в аренду. Более того, в случае с квартирой можно играть еще и на изменении ее цены, что приносит доход от перепродажи. Суть индекса - сравнение текущего уровня цен с расчетами доходного метода. Приобретение квартиры экономически выгодно, если цена предложения меньше стоимости, рассчитанной доходным методом. Если цена предложения выше цены доходного метода, то выгоднее просто положить эти деньги в банк и получать проценты по депозиту. Если банковские проценты или доходность другого финансового инструмента превышает величину арендных платежей за квартиру аналогичной стоимости (возможно за минусом потерь ее стоимости при падении цен на рынке), то экономически выгоднее жить не в собственном, а арендованном жилье.

Индекс доходности = (Доход от аренды + Изменение стоимости квартиры)/(Доход в банке)

Относительная величина индекса доходности позволяет исключить из рассмотрения ряд дополнительных факторов, таких как уровень инфляции, соотношение курсов доллара и рубля и т.п., потому что эти факторы одинаковым образом изменяют реальный уровень доходности от различных инструментов. В данном случае имеется в виду формальный доход, принесенный на каждый вложенный доллар (или рубль), без учета изменения реальной покупательской способности этой валюты.

Другой причиной такого подхода к вычислению индекса доходности является тот факт, что, как и индекс стоимости, он не определяет доходность от какой-то конкретной квартиры, а является показателем характерного уровня доходности на рынке недвижимости в целом. Важным индикатором служит его изменение, указывающее на повышение или снижение доходности рынка недвижимости

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Оценивая динамику цен на петербургском рынке недвижимости, следует отметить следующие характеристики:

Ценовое изменение в последние годы стало носить мало предсказуемый, нестабильный характер, при том условии, что до июля 2004 года рост цен осуществлялся по относительно стабильно возрастающей кривой со средним темпом прироста за неделю 0,5 % или же ? 2 % в месяц. На нынешнем же рынке до последнего месяца (декабря) наблюдался рост цен на недвижимость вплоть до 10 % в месяц, при этом практически никто из аналитиков не берется предсказать, как точно будет себя вести цена в дальнейшем. Мы же, проанализировав волны и тенденции развития цены на недвижимость в течение шести последних лет, тоже не можем сказать точно, что ожидать от этого рынка в будущем.

Причиной такого положения являются:

- особенности информационного обеспечения рынка недвижимости и его непосредственного функционирования. Рынок недвижимости является рынком, регулируемым свободными ценами, функционирует самостоятельно, подчиняясь напрямую воздействию спроса и предложения, которые в современных российских условиях носят хаотичный, «дикий» характер. Принимая во внимание сложность и долговременность процессов строительства и продаж объектов недвижимости, необходима налаженная система учета и анализа как имеющегося и необходимого, так и продаваемого недвижимого капитала. К сожалению, в Санкт-Петербурге весьма сложно найти полную и достоверную информацию не только об объектах недвижимости, но и показателях, отражающих тенденцию изменений финансового рынка и политики продаж. В большинстве случаев такие данные заказываются в специальных аналитических центрах или разрабатываются в собственных статистических отделах компаний-строителей, и являются закрытой коммерческой информацией, не попадая в сферу внимания обычных потребителей.

- Отсутствие единой, на государственном уровне разработанной методологии исследования этого рынка также ставит проблему своевременного учета, анализа и прогноза изменения цен не недвижимость. Отсутствует классификация - общие стандарты для четкого определения классов недвижимости, без чего невозможно определение их ценовых категорий и соответствующих коэффициентов для рыночной и государственной корректировки цен.

- Особенная проблема - отсутствие должного государственного регулирования рынка недвижимости, которое ограничено заданием правовых рамок и осуществлением фискальной политики. Динамика цен в таких условиях имеет стихийный характер, чаще всего поддерживаемый крупными строительными и инвестиционными компаниями, стремящимися монополизировать этот рынок.

В результате объяснение ценовым изменениям, так же как и прогноз будущего состояния на рынке недвижимости невозможно дать посредством статистического изучения данных о скачках цен на недвижимость на рынке и анализа графиков динамики цен.

Нынешнее положение говорит о больших проблемах, имеющихся не только на рынке недвижимости, но и, по всей вероятности, на всем российском рынке. Такие резкие изменения цены не характерны в условиях стабильного развития экономики, и возможно в ближайшие месяцы будет происходить корректировка не только цен не недвижимость, но и всех микро- и макроэкономических показателей страны.

ЛИТЕРАТУРА

Книги:

1. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов Под ред. проф. М. Г. Назарова. - М.:Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 771 с.

2. Мухачёв В.М. Статистика: Учебно-методический комплекс. - СПб., СЗАГС, 2004 г. - 130 с.

Журналы:

3. Борисов Е.В. Ценовые «пузыри» на рынке недвижимости // Банковское дело. 2006 г. № 1, С. 23-28

4. Брешковская Н. Котел взорвался // Эксперт Северо-Запад. 28 августа - 3 сентября 2006 г. № 31 (284), С. 12-15

5. Брешковская Н. Шагреневая кожа класса premium // Эксперт Северо-Запад. 23-29 октября 2006 г. № 39 (293), С. 18-22

6. Панфилов В. С., Стуков А. С., Шураков А.Г. Анализ текущего состояния и перспектив развития финансового сектора // Проблемы прогнозирования. 2005 г. № 1, С. 3-31

7. Синочкин Д. Рынок на перевале // Эксперт Северо-Запад. 13-19 ноября 2006 г. № 42 (296), С. 12-15

8. Сироткин Д., Филатова Е. Как нам реорганизовать Стройкомплекс // Эксперт Северо-Запад. 3-9 апреля 2006 г. № 13 (266), С. 19-23

Интернет-публикации:

9. www.bn.ru - «Бюллетень недвижимости» № 987 от 19.06.2006. Дарья Куксенкова «Рынок жилья Петербурга: текущая ситуация и прогноз цен»

10. www.emls.ru - «Единая Мультилистинговая Система»

11. www.expert.ru - «Эксперт Северо-Запад» № 46 (300) от 11 декабря 2006. Елена Зубова «Ценам не дадут упасть»: «Исполнились предсказания специалистов - вслед за повышением цен на жилье начали увеличивать расценки на свои услуги поставщики и подрядчики строительных компаний, так что жилье вряд ли подешевеет»

Приложение

Таблица средних цен на квартиры в Санкт-Петербурге в период с 07.01.2000 - по 11.12.2006 www.bn.ru - «Бюллетень недвижимости» вкладка «Индикатор цен на жилье в Санкт-Петербурге» в разделе «Статистика и анализ рынка»