Прогнозирование развития локального рынка жилой недвижимости тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование развития локального рынка жилой недвижимости"

На правах рукописи

СВИРИДОВ АЛЕКСЕЙ ВИКТОРОВИЧ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ЛОКАЛЬНОГО РЫНКА ЖИЛОИ

НЕДВИЖИМОСТИ

Специальность 08.00.05 - «Экономика и управление народным хозяйством (Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - строительство)»

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

005549733

5 ГШ! 2014

Москва - 2014

005549733

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова» на кафедре «Управление проектами и программами»

Научный руководитель: кандидат технических наук, профессор

Стерник Геннадий Моисеевич

Официальные оппоненты: Иванкина Елена Владимировна

доктор экономических наук, профессор, декан Факультета экономики недвижимости РАНХ и ГС при Президенте РФ

Ноздрина Надежда Николаевна

кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Института народнохозяйственного прогнозирования РАН

Ведущая организация: Фонд «Институт экономики города»

Защита диссертации состоится «24» июня 2014 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.196.10 при ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова» по адресу: 117997, г. Москва, Стремянный пер., д. 36, корп. 3, ауд. 353. /1

■а

С диссертацией можно ознакомиться в Научно-информационном библиотечном центре имени академика Л.И. Абалкина ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова» и на сайте ords.rea.ru.

Автореферат разослан «22» мая 2014 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.196.10, к.э.н., доцент

Моторина М.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Для реализации инвестиционно-строительных проектов применяется методология управления проектами, нацеленная на проведение комплекса мероприятий, обеспечивающих требуемый уровень эффективности с заданными ресурсными и временными ограничениями. Она включает множество последовательных операций, одной из которых является экономическая оценка девелоперского проекта на предмет целесообразности его реализации.

Этот этап подразумевает использование методов оценки экономической эффективности для обработки исходных данных проекта и последующего анализа и принятия решения. Но прежде необходимо получить исходные данные, обеспечивающие корректный, экономически обоснованный расчёт эффективности. Для этого необходимо использовать методы анализа, в общем, и прогнозирования рынка недвижимости в частности. Поэтому данному этапу оценки девелоперы должны уделять особое внимание в рамках управления инвестиционно-строительными проектами.

Это определяет актуальность выбранной темы диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Вопросами научно-технического и социально-экономического прогнозирования занимались такие ученые, как Асаул А.Н., Ивантер В.В., Никишин Е.С., Окороков В.Р., Попков Ю.С., Ресин В.И., Снитюк В.Е., Черняк В.З. и др.

Проблемы построения моделей прогнозирования динамики цен на региональных рынках жилой недвижимости и рынках муниципальных образований изучены такими специалистами, как Гордиенко В.А., Дробышевский С.М., Евстафьев А.И., Иванкина Е.В., Комаров С.И., Краснопольская А.Н., Севостьянов A.B., Стерник Г.М., Стерник С.Г. и др.

Методы, рассмотренные в вышеперечисленных работах нацелены в первую очередь на прогнозирование цен на рынке недвижимости, в то время как существует сложная взаимосвязь между ценой и другими факторами. В связи с этим, основываясь на накопленных к настоящему времени результатах углубленного исследования закономерностей развивающегося рынка недвижимости России, в настоящем диссертационном исследовании предложена усовершенствованная методика среднесрочного прогнозирования локального рынка жилой недвижимости. Методика основана не только на динамике цен, но и

3

на комплексе динамических показателей развития сложной системы «рынок жилой недвижимости»: предложение, спрос, поглощение площадей, объем строительства и ввода жилья. Это позволяет повысить обоснованность расчетов эффективности на предынвестиционной стадии инвестиционно-строительного проекта.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка усовершенствованной методики прогнозирования, учитывающей большинство известных факторов рынка недвижимости.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1. Обоснование места прогнозирования рынка недвижимости в методологии управления проектами. Анализ существующих методов прогнозирования рынка недвижимости и выявление нерешенных задач в методологии прогнозирования рынка недвижимости.

2. Усовершенствование методики прогнозирования локального рынка жилой недвижимости.

3. Проведение апробации и тестирования методики на примере рынка жилой недвижимости г. Москвы.

4. Исследование влияния макро- и мезоэкономических параметров на динамику основных показателей рынка недвижимости.

5. Анализ возможности применения методики для прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости, обоснования целевых объемов ввода жилья на примере Москвы и Перми.

6. Разработка предложений о применении результатов анализа и прогнозирования рынка недвижимости, полученных по усовершенствованной методике, для решения задач, лежащих в рамках методологии управления проектами.

Объектом исследования выступает локальный рынок жилой недвижимости.

Предметом исследования является совокупность показателей, факторов и методов анализа состояния и прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых, раскрывающих вопросы теории и

практики формирования и развития рынка недвижимости, управления инвестиционными проектами, статистики, эконометрики.

Научная новизна исследования.

1. Существующая методика среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости усовершенствована по следующим направлениям:

- переход к блочно-модульной модели прогнозирования рынка, позволяющий отказаться от обязательного использования данных ГП "Жилище" и других правительственных документов и провести углубленное исследование рынка на базе реальных зависимостей факторов спроса и предложения;

- переход к двухуровневой системе исходных данных для реализации расчета модулей;

- использование итерационного алгоритма с годовым шагом и внутри одного года;

- уточнение алгоритма расчета объема спроса на первичном/вторичном рынках с перетеканием.

2. Доказано адекватное отображение реальных процессов, происходящих на рынке недвижимости, посредством тестирования и ретроспективной проверки усовершенствованной математической модели функционирования локального рынка жилой недвижимости на примере Москвы и Перми.

3. Впервые рассчитаны количественные оценки влияния комплекса макро- и мезоэкономических параметров на совместную динамику основных показателей развития рынка жилой недвижимости.

4. Предложены методические рекомендации по применению результатов анализа рынка жилой недвижимости, полученных посредством применения усовершенствованной методики, для оценки экономической эффективности реализации девелоперского проекта.

5. Впервые проверена и подтверждена возможность обоснования целевых объемов ввода жилой недвижимости при различных сценариях макроэкономического развития рынка жилой недвижимости.

Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальности ВАК Минобрнауки России (по экономическим наукам). Исследование выполнено в рамках паспорта отрасли «Экономические науки», специальности по коду ВАК Минобрнауки России 08.00.05 - Экономика и управление народным

хозяйством (Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - строительство), в соответствии с пунктом 1. Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; область исследования; 1.3.Строительство; 1.3.70 Государственное регулирование рынка недвижимости, формирование федеральной и муниципальной инвестиционной политики в сфере жилищного строительства в условиях социально ориентированной рыночной экономики.

Практическая значимость результатов исследования. Результаты диссертационного исследования предполагается применить для среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости городов, регионов, обоснования целевых объемов ввода жилого фонда и решения других задач управления программами развития жилищного строительства и жилищной политики. Для девелоперов практическая значимость заключается в возможности проведения научно обоснованной оценки экономической эффективности реализации проекта на предынвестиционной стадии.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях:

1.26 Международная научно-практическая конференция «Плехановские чтения». РЭУ им. Г.В.Плеханова, Москва. 18.02.2013 - 21.02.2013. Прогнозирование развития рынка жилья как необходимая часть методологии управления проектами.

2. III научно-практическая конференция «Современные проблемы управления проектами в инвестиционно-строительной сфере и природопользовании». РЭУ им. Г.В. Плеханова, Москва, апрель 2013; Тема: «Совершенствование методики среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости как элемента методологии управления проектами и программами».

3. Конференция по аналитике «Рынок недвижимости: ситуация, тенденции, прогноз»; 30 августа 2013 г.; Торгово-промышленная палата РФ; Тема: «О влиянии макроэкономических условий на развитие рынка жилой недвижимости (на примере г. Москвы)»; «Обоснование целевого объема ввода жилья в Москве».

4. Конференция «Анализ и прогноз развития рынка недвижимости и строительства», Гражданский жилищный форум; Санкт-Петербург; октябрь 2013; Тема: «О влиянии макроэкономических условий на развитие рынка жилой недвижимости (на примере г. Москва»; «Возможности применения модели

6

среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости Перми».

5. Конференция «Градостроительная политика и жилищное строительство», Гражданский жилищный форум; Санкт-Петербург; октябрь 2013; Тема: «Обоснования целевых объемов ввода жилья (на примере Москвы)».

Структура работы. Диссертационное исследование общим объемом 136 страниц, состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, трех приложений, 29 таблиц и 47 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первое защищаемое положение: Выявлена необходимость и целесообразность прогнозирования рынка недвижимости при управлении инвестиционно-строительными проектами. Проведен анализ существующих методов прогнозирования рынка недвижимости и выявлены нерешенные научные задачи в методологии прогнозирования рынка недвижимости.

Применяемые для прогнозирования методы основаны на эвристическом и математическом подходах.

Наиболее эффективными и обладающими наибольшей прогностической способностью являются комбинированные методы — логико-аналитические, включающие в себя элементы обоих подходов.

Со стороны госорганов проявлена потребность в методиках прогнозирования развития рынка недвижимости, что связано с разработкой стратегий развития рынка жилой недвижимости и жилищного строительства, ипотечного кредитования и т. д.

Необходимые методики, помимо обычных требований к научной обоснованности и достоверности результатов, выдвигают специфические требования доступности для расчетов в условиях ограниченного набора исходных данных, а именно - публикуемых в официальной статистике и в прогнозах развития экономики МЭР РФ, Минфина РФ, ЦБ РФ.

Исследования автора показали, что наибольшие возможности предоставляет методика среднесрочного прогнозирования локального рынка недвижимости, основанная на применении модели симуляционного типа, с целью прогнозирования не только динамики цен, но и динамики комплекса показателей развития сложной системы «рынок жилья»: предложение, спрос, поглощение

площадей, объем строительства и ввода жилья, основана на использовании имитационной (пошаговой) итерационной модели с обратными связями.

В модели все показатели рассчитываются последовательно на глубину одного шага (один календарный год) и на следующем шаге в качестве исходных данных используются результаты этих расчетов. Итерационный характер модели заключается в том, что сначала рассчитываются предварительные значения прогнозируемых на конкретном шаге показателей, а затем они корректируются на основе прогноза состояния рынка (соотношения спрос / предложение) и типа рынка в текущем году. В качестве базовых исходных данных в методике используются объявленные планы и прогнозы федеральных, региональных, муниципальных властей в части макроэкономических параметров и отраслевых показателей развития рынка недвижимости. В основу методики положена идея -объем поглощения площадей не может быть выше каждой из трех величин: спрос - потребность, предъявленный платежеспособный спрос, объем предложения. В соответствии с итерационным характером модели по результатам прогнозирования на текущий год производится расчет и сопоставление этих показателей, и минимальное значение из них используется как ограничение для прогноза объема поглощения. В порядке обратной связи корректируются заданные исходные данные об объеме предложения и ввода жилья, о потребности в жилье на следующий прогнозный год с учетом индикатора соотношения спрос / предложение.

В диссертации проведена классификация методов по различным признакам, показано место рассматриваемого метода в данной классификационной системе и описаны преимущества и недостатки методов в зависимости от классификационного признака. Показано, что метод имитационного типа имеет наибольшее количество достоинств при ограниченном количестве недостатков. Данный метод является прототипом для усовершенствования в рамках настоящего исследования.

Второе защищаемое положение: Разработана усовершенствованная методика прогнозирования локального рынка жилой недвижимости в части структуры модели, системы исходных данных, алгоритма модели. Доказано адекватное отображение реальных процессов, происходящих на рынке недвижимости, посредством тестирования и ретроспективной проверки усовершенствованной математической модели функционирования локального рынка жилой недвижимости на примере Москвы и Перми.

Основные направления совершенствования модели:

- переход к двухуровневой системе исходных данных для реализации расчета модулей;

- внедрение итерационного алгоритма не только с годовым шагом, но и внутри одного года - для повышения точности расчетов;

- уточнение алгоритма расчета объема спроса на первичном/вторичном рынках с перетеканием, расчета объема предъявленного спроса.

Обновленный перечень блоков включает (рисунок 1):

Блок 1 «Определение потребности городского населения в жилье и планируемого объема ввода социального жилья»;

Блок 2 «Функционирования строительного комплекса и определения потенциального объема ввода, строительства и предвари тельного объема предложения коммерческого жилья»;

Блок 3 «Жилищное финансирование. Определение объема потенциального платежеспособного спроса населения»;

Блок 4 «Определение предварительного объема предъявленного государством, населением, нерезидентами и инвесторами спроса на городское жилье»;

Блок 5 «Определение состояния рынка по соотношению спрос/предложение и расчета прогнозируемого объема удовлетворенного спроса (поглощения), предложения, строительства и ввода жилья»;

Блок 6 «Определение типа рынка и прогнозирование уровня цен на жилье»;

Блок 7 «Организация итерационных циклов по уточнению прогноза».

_______________ Исходные яанные ятопого уповня

Исходные данные первого уровня

Поелваоительные результаты расчета показателей текущего 1-го

<-------Обратные связи - исходные данные для корректировки прогноза на

текущий год и расчета в следующем П+1)-м году

Рисунок 1. Усовершенствованная структура модели

Переход к блочно-модульной структуре модели требует внедрения двухуровневой системы исходных данных и выходных показателей: исходные данные первого уровня для блоков и второго уровня для блоков-модулей, выходные данные блоков-модулей могут служить исходными данными первого уровня для блоков.

Выходными данными модуля М1 являются планируемый объем реконструкции, капитального ремонта, реновации (сноса и переселения) жилищного фонда и нового муниципального строительства. Эти данные могут быть использованы для целей государственных программ, или перейти в Блок 1 в качестве исходных данных первого уровня.

Для повышения точности прогноза введен Блок 7 «Организация итерационных циклов по уточнению прогноза». В нем производится

10

сопоставление предыдущего и нового значения индикатора спрос/предложение и организуются итерационные циклы по уточнению прогноза.

Вначале производится итерация 1 - выходные данные Блоков 4-5 передаются в Блоки 1-3, и рассчитывается уточненный прогноз (при одинаковом или изменившемся относительно предыдущего года индикаторе состояния рынка).

Далее сравнивается значение индикатора на текущий год - исходного и полученного в итерации 1. Если они различаются, то новое значение индикатора спрос/предложение передается в Блоки 2-3, и выбираются в исходных данных новые коэффициенты ввод/строительство, строительство/предложение, предложение/поглощение, спрос/поглощение, а также другие зависящие от этого соотношения параметры (доли предъявленного спроса населения, нерезидентов, инвесторов и др.) для использования при расчетах уточненных показателей в Блоках 3-5. Одновременно в Блоках 1-3 используются новые значения уровня цен на жилье.

Результаты расчетов и их интерпретация. Основные показатели расчета прогноза развития рынка жилой недвижимости Москвы, вынесенные на рисунки 2-6 показывают, что поведение прогнозируемых показателей четко различается по трем стадиям: 2011—2012, 2013-2015 годы и 2016 год.

ю

¿6 +-

44 -£

2 4 о

700 600 500 400 300 |

!- 200 "Т 100

-1 о

2011 2012 2013 2014 2015 2016

—а—предъявленный спрос населения (без ипотеки}, млн кв. м

суммарный предъявленный спрос, млн кв. м —«—платежеспособный спрос, млрд. руб. ипотечное предложение, млрд. руб.

Рисунок 2. Спрос на рынке жилой недвижимости Москвы

-9-

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

» ввод:прогноз □ факт -^"строительство: прогноз О факт

Рисунок 3. Объем строительства коммерческой жилой недвижимости Москвы

70 60 50 •40 30 20 10 0

I —$—>© —

ь -......V........- -

1

к— к а

2011 2012 2013 2014 2015 2016 —^—предварительный спрос

спрос с перетеканием -ж— поглощение ) ( предложение —новое предложение

Рисунок 4. Предъявленный спрос, предложение и поглощение квартир в Москве

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 —❖—Предварительный спрос ■■Д"спрос с перетеканием поглощение О поглощение: факт -Предложение

-поглощение ипотечных кредитов_

Рисунок 5. Предъявленный спрос, предложение и поглощение квартир Москве

400

350

300

Е

я 250

X

\о 200

с.

и 2 150

ь

100

50

0

2010 2011 2012 2013 2014 2015 —вторичный рынок □ факт "^йг—первичный рынок О факт

Рисунок 6. Средняя удельная цена жилья в конце года на вторичном и первичном рынках в Москве

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 динамика прогнозируемого объема платежеспособного спроса населения соответствует заданной в исходных данных динамике роста номинальных доходов населения (10-12%). При этом снижение прогнозируемого объема предъявленного спроса населения в натуральном выражении объясняется ростом цен, 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 коррелирует с планируемым властями ростом объемом ввода жилья, обеспеченным земельными ресурсами, одобренными инвестиционными контрактами и проектной документацией.

На первичном рынке 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. Предъявленный спрос все годы превышает выросший объем предложения, и объем поглощения ограничивается предложением. Спрос и предложение стабилизируются, вследствие чего стабилен и объем поглощения.

На вторичном рынке 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 спрос перетекает на вторичный, и поглощение продолжает расти. Цены на второй стадии растут с темпом 17-18% в год.

На третьей стадии, после 2015 года, прогнозируемая ситуация на рынке существенно меняется. Накопленный рост цен приводит 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 (рисунок 4), а на вторичном рынке продолжает расти. Поглощение на первичном рынке стабильно, на вторичном - падает. В соответствии с общим превосходством

спроса над предложением цены продолжают расти повышенными темпами (32-35)%.

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.

Тестирование модели проводилось для проверки на чувствительность к изменению исходных данных - макроэкономических параметров и оценка влияния изменения внешних условий функционирования рынка на динамику его развития при фиксированных целевых объемах ввода жилья.

Расчет чувствительности некоторых основных показателей к изменению исходных данных выполнен на период 2013-2016 годов при следующих условиях:

- темпы роста реальных располагаемых доходов населения приняты на уровне +6%, -6% и -12%;

- инфляция принята в 7%;

- планируемый государством объем жилищного ипотечного кредитования принимался на уровне -20%, 0 и +20% от базового сценария.

В результате сформированы 9 вариантов изменения исходных данных (таблица 1).

Таблица 1.

Варианты изменения исходных данных

Темпы роста реальных располагаемых доходов населения, % Изменение объемов ипотечного кредитования относительно базового варианта, %

+20 0 -20

+6 2 3 4

-6 5 6 7

-12 8 9 10

Основные результаты тестирования приведены ниже. На рисунке 7 приведена динамика объема предъявленного спроса на рынке жилой недвижимости (в млн. кв. м), а на рисунке 8 - соотношение спроса и предложения (суммарно на первичном и вторичном рынках).

В базовом варианте 1 спрос плавно снижается. Как показано в работе, это объясняется повышением цен (рисунки 9 и 10), приводящим к тому, что при росте доходов населения с темпом ниже роста цен суммарный денежный спрос покрывает меньший объем площадей. Однако соотношение спрос/предложение сохраняется в пользу спроса. Ситуация на рынке характеризуется устойчивым ростом (аналог 2003 и 2006 года) с переходом в 2016 году к стабилизации на буме, аналогичной началу 2004-го и концу 2006-го года.

В варианте 2, при заданных повышенных темпах роста доходов населения (13% в номинальном выражении) и повышенной ипотечной поддержке, в 2013 и 2014 году спрос превышает предложение, цены растут высокими темпами, и объем предъявленного спроса понижается сильнее, чем в варианте 1. А в 2015 и 2016 годах спрос становится меньше предложения (рисунок 8), цены начинают снижаться, отток покупателей увеличивается, предъявленный спрос обваливается в связи с тем, что соотношение спрос/предложение изменилось в пользу предложения (рисунок 8), у части покупателей (в том числе инвесторов) в этих условиях снижается склонность к расходованию сбережений, и они уходят с рынка (ситуация кризиса осени 2008 - 2009 года).

В вариантах 3 и 4, при высоких доходах, но снижающейся ипотечной поддержке, объем предъявленного спроса падает быстрее. Лишь в 2016 году он стабилизируется, что связано с достигнутым существенным снижением цен (ситуация конца 2009 года - окончание фазы спада на рынке).

В вариантах 5, 6 и 7, при заданных низких темпах роста доходов населения (близких к нулю в номинальном выражении), цены повышаются, но незначительно, объем предъявленного спроса практически стабилен, в случае снижения ипотечной поддержки (варианты 6 и 7) спрос несколько ниже (рисунок 7), но устойчиво превышает объем предложения (рисунок 8). Такая динамика напоминает ситуацию на рынке в 2011-2012 годах (медленное послекризисное восстановление).

В вариантах 8, 9 и 10, при заданных отрицательных темпах роста доходов населения (снижение на (5-6)% в номинальном выражении), объем предъявленного спроса в 2016 году начинает увеличиваться, цены все еще снижаются (аналог - середина 2009 года).

Таким образом, графики на рисунках 7 и 8 демонстрируют высокую чувствительность модели по показателям объема спроса и соотношения спрос/предложение к изменению макроэкономических исходных данных - темпов роста доходов населения и объема ипотечной поддержки.

Рисунок 7. Варианты динамики объема Рисунок 8. Варианты динамики

предъявленного спроса на рынке соотношения спроса и предложения (суммарно на первичном и вторичном) на рынке

, 2011 20Ц 2013 32014}( 2р15 201£ *~6 —7~7 —— 8 -—«.д —»—ю

Рисунок 9. Варианты динамики средней Рисунок 10. Варианты динамики удельной цены на первичном рынке средней удельной цены на вторичном

Третье защищаемое положение: Проведено исследование влияния макроэкономических параметров на динамику развития основных показателей рынка жилой недвижимости.

Оценка влияния внешних условий функционирования на развитие рынка жилой недвижимости Москвы при фиксированных показателях целевого объема ввода жилья в 2013-2016 годах проводилась для следующих сценариев:

Сценарий №1 (средние темпы роста доходов (8-11%) и ипотечной поддержки) отличается значительными темпами роста цен в 2013-2015 годах (17%) и 35% в 2016 году, что повышает инвестиционную привлекательность девелопмента, но снижает доступность жилья для населения. В целом рынок переживает ситуацию устойчивого роста и перехода в 2016 году к стабилизации на буме, аналогичной началу 2004-го и концу 2006-го года.

макроэкономических условиях по Сценарию № 1

Сценарий № 2 (высокие темпы роста доходов (13-14%) и повышенная ипотечная поддержка) отличается еще более высокими темпами роста цен в 20132014 годах (более 43%) и последующего снижения. В целом рынок переживает кризисную ситуацию, аналогичную осени 2008 - началу 2009 года.

Рисунок 12. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 2 Сценарий № 4 (снижающиеся на 6% в год доходы и пониженный уровень ипотечной поддержки) характеризуется признаками рецессии и также неблагоприятен для развития рынка.

Рисунок 13. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 4

Наиболее благоприятным для рынка является Сценарий № 3. При низких темпах роста доходов населения (в номинальном выражении близких к нулю) и

18

■ » спрос > предложение

«■поглощение ' * цены

2011 2012 2013 2014 2015 2016

» предложение

- поглощение

- цены

100

/кв. м 250

- 150

Первичный рынок тыс руб /кв м

тыс. квартир

200 т—

Вторичный рынок

тыс, руб.

среднем уровне денежного объема ипотеки темп снижения цен составляют (4-5)% в год, по остальным показателям рынок стабилен. 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.

Рисунок 14. Динамика развития рынка жилой недвижимости при макроэкономических условиях по Сценарию № 3

Четвертое защищаемое положение: Проведен анализ возможности определения целевых объемов ввода жилья с помощью применения усовершенствованной методики.

Для проверки возможности определения целевых объемов ввода отраслевые параметры на 2010-2012 годы приняты по фактическим данным Росстата, на 2013 год - согласно ГП «Жилище» по 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 2.

Варианты отраслевых исходных данных для каждого сценария

Целевой объем ввода жилья, млн кв. м. 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

вариант 1 1,77* 1,76* 2,07* 2,54 ** 2,54 ** 2,54 ** 2,54 ** 2,54 2,54 2,54 2,54

вариант 2 1,77 1,76 1,60 2,54 2,79 3,04 3,29 3,54 3,79 4,04 4,29

вариант 3 1,77 1,76 1,60 2,54 3,04 3,54 4,04 4,54 5,04 5,54 6,04

* Фактические данные Росстата

* * Данные ГП «Жилище» по гор. Москве

Результаты расчетов и их интерпретация Сценарий №1 (средние темпы роста доходов (8-11%) и средний уровень ипотечной поддержки) 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 подтвердило это утверждение: спрос в 2017 году на фоне выросших цен падает, предложение увеличивается и становится больше спроса, цены начинают снижаться. 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 достигают максимума в 2016 году, а в дальнейшем снижаются, объем поглощения повышается, хотя на вторичном - сначала в 2017 году обваливается. 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, поглощение растет, кризисные изменения в 2015 и 2016 году выражены ярче, но к 2020 году практически исчерпываются.

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.

Сценарий № 2 (высокие темпы роста доходов (13-14%) и повышенная ипотечная поддержка) при базовом варианте целевых объемов ввода жилья (вариант 1) отличается еще более высокими темпами роста цен в 2013-2014 годах (более 43%) и к 2016 году показывает конкретные признаки перехода к кризису. Продолжение расчетов до 2020 года показало, что в дальнейшем ценовой пузырь

20

сжимается, нижняя точка кризиса приходится на 2016 год, в дальнейшем повышается спрос и поглощение, хотя цены продолжают снижаться до конца периода.

При повышенных целевых объемах ввода жилья (вариант 2) предложение становится больше спроса уже в 2014 году и далее растет, цены с этого года снижаются, ситуация на рынке аналогична предыдущему варианту.

При высоких целевых объемах ввода жилья (вариант 3) предложение в 20142020 годах существенно вырастает, цены растут лишь до 2014 года, а затем снижаются, объем поглощения растет. Можно говорить о признаках рецессии, но не кризиса.

Таким образом, при динамике макроэкономических параметров по Сценарию № 2 в вариантах 1 и 2 целевых объемов ввода жилья перегрев рынка приводит к кризисной ситуации, в варианте 3 за счет раннего снятия дефицита предложения - лишь к рецессии.

Расчеты показывают, что при динамике макроэкономических параметров по Сценарию № 1 и № 2 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: 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. 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), а при Сценарии № 2 - по варианту 3 (6,0 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.

Сценарий № 4 сохраняет признаки рецессии при всех вариантах целевых объемов ввода жилья и является неблагоприятным для девелопмента.

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, идущее ослабление рубля к основным валютам и т.п.

Сценарий № 2 с повышенными макроэкономическими параметрами можно признать нереализуемым, Сценарий № 3 наиболее вероятен, а Сценарий № 4 возможен в случае нового мирового экономического кризиса и может быть признан маловероятным.

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).

В заключении диссертационного исследования обобщены полученные результаты, сформулированы основные выводы и рекомендации по их практическому применению.

По теме диссертации опубликованы следующие работы: Публикации в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России

1. Свиридов A.B. Анализ развития понятийного и методического аппарата оценки эффективности инвестиционно-строительных проектов // Экономика строительства. 2013. №1 (19). (0,9 п.л.)

2. Свиридов A.B., Стерник Г.М. Совершенствование методики среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости как элемента методологии управления проектами и программами // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2013. №9. (0,8 п.л.)

22

3. Свиридов A.B., СтерникГ.М. Тестирование модели среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости // Экономика строительства. 2013. №5 (23). (0,6 п.л.)

4. Свиридов A.B., Стерник Г.М. Обоснование целевых объемов ввода жилья (на примере Москвы). // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2014. № 2. (0,6 п.л.)

5. Свиридов A.B., Стерник Г.М., Стерник С.Г. Методология прогнозирования российского рынка недвижимости. Часть 3. Эволюция методов прогнозирования на рынке жилой недвижимости России. - Механизация строительства. 2014. № 2. (0,9 п.л.)

6. Свиридов A.B., Стерник Г.М., Стерник С.Г. Методология прогнозирования российского рынка недвижимости. Часть 4. Методика среднесрочного прогнозирования локального рынка жилой недвижимости. -Механизация строительства. 2014. № 6. (0,9 п.л.)

Публикации в научных и отраслевых журналах:

1. Свиридов A.B., СтерникГ.М. Совершенствование методики среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости как элемента методологии управления проектами и программами. -Современные проблемы управления проектами в инвестиционно-строительной сфере и природопользовании; Материалы Ш Международной научно-практической конференции. (0,5 п.л.)

2. Свиридов A.B., Стерник Г.М., Стерник С.Г. Развитие и совершенствование методов прогнозирования на рынке жилой недвижимости. -Урбанистика и рынок недвижимости. 2014. №1. (2,6 пл.)

Подписано в печать 19.05.2014 г. Формат 60x84 1/16. Усл.печ.л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ № 46-з.

ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова». 117997, Москва, Стремянный пер., 36. Напечатано в ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г. В. Плеханова».