Научная статья на тему 'Аналіз часових рядів первинного ринку житлової нерухомості М. Києва'

Аналіз часових рядів первинного ринку житлової нерухомості М. Києва Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
376
214
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ринок нерухомості / прогнозування / первинний ринок нерухомості / будівництво житла / факторний аналіз / моделювання / будівельні компанії / інвестиції в нерухомість / часовий ряд / регресійний аналіз / real estate market / prediction / primary real estate market / housing construction / factor analysis / modeling / construction companies / real estate investments / time series / regression analysis

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Шапошнікова Інна Олександрівна

Предмет, мета роботи. Метою статті є дослідження особливостей розвитку первинного ринку житлової нерухомості в м. Києві, аналіз закономірностей його функціонування, створення економіко-математичних моделей динаміки цін з метою прогнозування його подальшого тренду. Метод або методологія проведення роботи. У дослідженні використано методи порівняння, узагальнення, наукової абстракції, дедукції, аналізу та синтезу, моделювання, а також системного підходу. Методологія статистичного аналізу базується на методах статистичного спостереження, групування, формалізації, регресійного аналізу та аналізу часових рядів. Результати роботи. Проаналізовано динаміку цін на первинному ринку житлової нерухомості м. Києва з 2005 по 2017 роки. Досліджено еволюцію часового ряду на основі фундаментального аналізу ринку нерухомості за цей період. Запропоновано математичні моделі, що описують динаміку вартості 1 кв.м житла в певний період часу. На основі отриманої математичної моделі розраховано прогнозні значення вартості 1 кв.м житла в новобудовах м. Києва на 2018 2019 роки. Висновки. Отримані математичні моделі для окремих частин часового ряду в значній мірі відображають існуючу динаміку цін. Висока прогнозна точність моделей часового періоду, що розпочався у 2 кв. 2014 року і продовжує тривати, дозволяє використовувати їх для прогнозування вартості квартир в новобудовах м. Києва у 2018 2019 роках. Проведене дослідження тенденцій розвитку первинного ринку житлової нерухомості м. Києва дозволяє компаніям-забудовникам на основі спрогнозованої вартості продажу 1 кв.м житла планувати майбутні надходження, ефективно управляти прибутком, мінімізувати ризики, що створює компаніям додаткові конкурентні переваги на ринку новобудов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

TIME SERIES ANALYSIS OF THE PRIMARY RESIDENTIAL REAL ESTATE MARKET IN KYIV

The subject and the purpose of research. The purpose of the article is researching the features of the evolution of the primary residential real estate market in Kyiv, analysing the regularity of its development, creating economic and mathematical models of price dynamics that can be used to predict its future trend. Method or methodology of the work. The research uses methods of comparison, generalization, scientific abstraction, deduction, analysis and synthesis, modeling and the system approach. The methodology of statistical analysis is based on methods of statistical observation, grouping, formalization, regression analysis and time series analysis. Results. The dynamics of prices in the primary residential real estate market in Kyiv from 2005 to 2017 is analyzed. The evolution of the time series based on the fundamental analysis of the real estate market is investigated. There are proposed mathematical models that describe the dynamics of the cost of 1 sq.m of apartments. The created mathematical model allowed to calculate the predict of the cost of 1 sq.m of apartments in new buildings in Kyiv for 2018 2019. Conclusions. Mathematical models that were obtained for individual parts of the time series expect price dynamics with high accuracy. High predictive accuracy of models of the last time period (Q2-2014 current time) allows using them for predicting the cost of apartments in new buildings in Kyiv in 2018 2019. This research, based on predicted prices, allows companies that build and sell apartments in Kiev to plan future revenues, manage income effectively, minimize risks. It gives additional competitive advantages for companies at the primary residential real estate market.

Текст научной работы на тему «Аналіз часових рядів первинного ринку житлової нерухомості М. Києва»

УДК 332.6:311.3

АНАЛ1З ЧАСОВИХ РЯД1В ПЕРВИННОГО РИНКУ ЖИТЛОВО1 НЕРУХОМОСТ1 М. КИСВА

Шапошнiкова 1.О.

Предмет, мета роботи. Метою статтi е досл'дження особливостей розвитку первинного ринку житлово1 нерухомост'1 в м. Киев\, анал'/з законом'рностей його функц'/онування, створення економ'ко-математичних моделей динамки ц^н з метою прогнозування його подальшого тренду.

Метод або методолог'я проведення роботи. У досл'дженн використано методи по^вняння, узагальнення, науково1 абстракцй', дедукцй, анашзу та синтезу, моделювання, а також системного пдходу. Методоло^я статистичного анашзу базуеться на методах статистичного спостереження, групування, формал'зац)', регресйного анашзу та анал'зу часових ряд'в.

Результати роботи. Проанал'зовано динамку ц^н на первинному ринку житлово1 нерухомост'1 м. Киева з 2005 по 2017 роки. Досл'джено еволю^ю часового ряду на основ! фундаментального анал'зу ринку нерухомост'1 за цей пер'юд. Запропоновано математичн модел'1, що описують динамку вартостi 1 кв.м житла в певний пер'юд часу. На основ! отримано)' математично)' модел'1 розраховано прогнознi значення вартостi 1 кв.м житла в новобудовах м. Киева на 2018 - 2019 роки.

Висновки. Отриманi математичн модел '1 для окремих частин часового ряду в значнiй мр в'дображають '¡снуючу динамку цн. Висока прогнозна точнсть моделей часового пероду, що розпочався у 2 кв. 2014 року i продовжуе тривати, дозволяе використовувати )х для прогнозування вартост'1 квартир в новобудовах м. Киева у 2018 - 2019 роках. Проведене досл'дження тенден^й розвитку первинного ринку житлово)' нерухомост'1 м. Киева дозволяе компан'ям-забудовникам на основ! спрогнозовано)' вартостi продажу 1 кв.м житла планувати майбутн надходження, ефективно управляти прибутком, м'ш'ш'зувати ризики, що створюе компан'ям додатков! конкурентнi переваги на ринку новобудов.

Ключов\ слова: ринок нерухомост'1, прогнозування, первинний ринок нерухомост'1, буд'вництво житла, факторний анал'з, моделювання, буд'вельн'! компанП, '¡нвестицп в нерухомсть, часовий ряд, регрес'/йний анал'/з.

АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПЕРВИЧНОГО РЫНКА ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ Г. КИЕВА

Шапошникова И.А.

Предмет, цель работы. Целью статьи является исследование особенностей развития первичного рынка жилой недвижимости г. Киева, анализ закономерностей его функционирования, создание экономико-математических моделей динамики цен с целью прогнозирования его дальнейшего тренда.

Метод или методология проведения работы. В исследовании использованы методы сравнения, обобщения, научной абстракции, дедукции, анализа и синтеза, моделирования, а также системного подхода. Методология статистического анализа базируется на методах статистического наблюдения, группировки, формализации, регрессионного анализа и анализа временных рядов.

Результаты работы. Проанализирована динамика цен на первичном рынке жилой недвижимости г. Киева с 2005 по 2017 годы. Исследована эволюция временного ряда на основе фундаментального анализа рынка недвижимости за этот период. Предложены математические модели, описывающие динамику стоимости 1 кв.м жилья в определенный период времени. На основе полученной математической модели рассчитаны прогнозные значения стоимости 1 кв.м жилья в новостройках г. Киева на 2018 - 2019 годы.

Выводы. Полученные математические модели для отдельных частей временного ряда в значительной мере отражают существующую динамику цен. Высокая прогнозная точность моделей последнего временного периода (2 кв. 2014 года - текущее время) позволяет использовать их для прогнозирования стоимости квартир в новостройках г. Киева в 2018 -2019 годах. Проведенное исследование тенденций развития первичного рынка жилой недвижимости г. Киева позволяет компаниям-застройщикам на основе спрогнозированной стоимости продажи 1 кв.м жилья планировать будущие поступления, эффективно управлять прибылью, минимизировать риски, что создает компаниям дополнительные конкурентные преимущества на рынке новостроек.

© Шапошшкова 1.О., 2018

Економiчний вюник ушверситету | Випуск № 36/1

139

Ключевые слова: рынок недвижимости, прогнозирование, первичный рынок недвижимости, строительство жилья, факторный анализ, моделирование, строительные компании, инвестиции в недвижимость, временной ряд, регрессионный анализ.

TIME SERIES ANALYSIS OF THE PRIMARY RESIDENTIAL REAL ESTATE MARKET IN KYIV

Shaposhnikova I.O.

The subject and the purpose of research. The purpose of the article is researching the features of the evolution of the primary residential real estate maket in Kyiv, analysing the regularity of its development, creating economic and mathematical models of price dynamics that can be used to predict its future trend.

Method or methodology of the work. The research uses methods of comparison, generalization, scientific abstraction, deduction, analysis and synthesis, modeling and the system approach. The methodology of statistical analysis is based on methods of statistical observation, grouping, formalization, regression analysis and time series analysis.

Results. The dynamics of prices in the primary residential real estate market in Kyiv from 2005 to 2017 is analyzed. The evolution of the time series based on the fundamental analysis of the real estate market is investigated. There are proposed mathematical models that describe the dynamics of the cost of 1 sq.m of apartments. The created mathematical model allowed to calculate the predict of the cost of 1 sq.m of apartments in new buildings in Kyiv for 2018 - 2019.

Conclusions. Mathematical models that were obtained for individual parts of the time series expect price dynamics with high accuracy. High predictive accuracy of models of the last time period (Q2-2014

- current time) allows using them for predicting the cost of apartments in new buildings in Kyiv in 2018

- 2019. This research, based on predicted prices, allows companies that build and sell apartments in Kiev to plan future revenues, manage income effectively, minimize risks. It gives additional competitive advantages for companies at the primary residential real estate market.

Keywords: real estate market, prediction, primary real estate market, housing construction, factor analysis, modeling, construction companies, real estate investments, time series, regression analysis.

Постановка проблеми. Постмы змЫи, що вщбуваються в економщ Укратни, значною 1шрою впливають як на будiвельну галузь в цтому, так i на дiяльнiсть компанм-забудовниюв, що працюють на первинному ринку житлово' нерухомостк Саме буфвельна галузь одна з найперших реагуе на кризовi явища зниженням обсяпв будiвництва i тим самим впливае на зменшення обсяпв реалiзацiT продукцп та послуг в сумiжних сферах - ринку будiвельних матерiалiв та виробiв, будiвельного транспорту та обладнання, енергоноспв, проектних послуг. Тому важливим е збереження дiяльностi таких компанм в обсягах, що забезпечиватимуть сталий розвиток будiвельноT галуз^ в тому чи^ i за рахунок прогнозування цЫ на нерухомють окремого регюну та можливост ефективно управляти прибутком в кризовий перюд. Це дасть змогу значно зменшити ризики в дiяльностi компанп, таю як: втрата конкурентних переваг внаслщок зниження попиту на квартири в новобудовах; продовження строку будiвництва, що значно пщвищуе вартють будiвництва; повного припинення будiвництва, що призводить до прямот втрати залучених на будiвництво кош^в, а також до ризику банкрутства при наявних позовах до суду вщ iнвесторiв.

Аналiз останых дослщжень i публ^ацш. Значний внесок у дослщження процеав на ринку нерухомост Укратни зробили В.В. Галасюк, О.1. Драпковський, 1.Б. 1ванова, А.М. 1ванченко, Е.Т. Карапетян, О.Р. Квасовський, М.В. Ковтун, Н.С. Косар, М.М. Мамчин, В.П. Пилипчук, H.G. Селюченко, Ю.С. Хавар, В.М. Шалаев, О.В. Шкурупм. Мехаызми функцюнування галузi будiвництва житловот нерухомост дослщжували А.М. Асаул, 1.А. Брижаль, В.М. Геець, Ю.М. Манцевич, Л.А. Поляков, 1.М. Салiй, О.А. Тимофеева. Висвiтленню теоретичних та методолопчних основ економiко-математичного моделювання ринку нерухомостi присвяченi працi таких укратнських та зарубiжних вчених, як В.О. Ворошн, Л.Ю. Гальчинський, В.С. Григорюв, Г.М. Стернiк, Ю.В. Калишченко, С.В. Козак, Е.В. Лянце, Л.А. Лейфер, Н.К. Максишко, Е. Петерс, В.А. ТазетдЫов, G.I. Тарасевич, О.В. Урсуленко, С.Р. Хачатрян, О.1. Ярошенко, Л.П. Яновський.

Формулювання цiлей статтг Метою статтi е дослiдження особливостей розвитку первинного ринку житла в м. Киев^ аналiз закономiрностей його функцюнування, оцЫка сучасного стану та створення економiко-математичних моделей динамiки цЫ з метою прогнозування його подальшого розвитку.

Виклад основного матерiалу. Результативне управлЫня прибутком компанiT-забудовника базуеться на ефективному управлЫш собiвартiстю будiвництва та оперативному регулюванн цiни продажу житлового об'екту, що будуеться. При цьому запропонована Ывесторам вартють продажу

квартир вiдiграe ключову роль у формуванш прибутку будiвельноT органiзацiT. З одного боку, середня вартють продажу 1 кв.м житловоТ нерухомостi формуеться ринковим середовищем конкретного району мюта (сформован попит та пропозицiя, наближенiсть до наявних станцм метро, престижнiсть як району, так i комплексу, що будуеться, Ывестицмна привабливiсть), з шшого - вона не може бути нижчою за собiвартiсть будiвництва даного об'екту. Враховуючи те, що будiвництво е доволi тривалим процесом (в середньому 3 роки), а ситуа^я в соцiально-економiчному секторi весь час змЫюеться, важливим е можливiсть для компашй-забудовниюв при виникненнi кризових передумов на ринку нерухомост швидко реагувати на негативнi явища в рамках своеТ цiновоT полiтики з метою зменшення ризикiв неотримання прибутку. Це можливо за рахунок зниження цЫи продажу квартир у прогнозованих межах.

Ринок нерухомосД можна розглядати як складну динамiчну систему, поведiнка якоТ визначаеться ТТ властивостями, що змЫюються у часi [1]. Усi фактори, як впливають на цiноутворення на ринку нерухомосД можна роздiлити на внутршы (мiсце розташування об'екту, техшчний стан, об'емно-планувальнi рiшення тощо) та зовншы (соцiально-економiчнi, фiнансовi та пол^ичы фактори). При цьому сила впливу на динамку цЫи 1 кв. м внутршых факторiв значно менша, нiж зовнiшнiх [2].

У рамках даного дослщження проаналiзуемо динамiку вартост продажу 1 кв.м житла в новобудовах м. Киева з ачня 2005 року по грудень 2016 року. 1нформацмною базою е усереднен цши продажу 1 кв.м житла у новобудовах м. Киева, розрахован за даними рiелтерських агенцiй [3, 4, 5]. Результати обробки даних представлено у виглядi дискретного часового ряду, в якому спостереження здмснюються через фасован Ытервали часу - квартали. В даному випадку часовий ряд, що описуе цЫи на первинну нерухомють м. Киева, носить нестаи)онарний характер. Це виражаеться в тому, що значення часового ряду не коливаються щодо фксованого середнього, а проявляють ч^ко виражену тенденцю до зростання або падшня (рис. 1).

Рисунок 1. Динамка середшх цiн продажу 1 кв.м площi житла у новобудовах м. Киева за перюд 1 кв. 2005 р. - 4 кв. 2016 р., долл. США

Джерело: побудовано автором на основ! даних [3], [4], [5]

З урахуванням досвщу рiзних спе^алю^в (Г.М. Стерык, А.М. Асаул, Л.А. Лейфер та Ы.), доцтьно аналiзувати наявнi тренди часового ряду окремо, тому що вони характеризують по сут рiзну динамку змЫи цiн [6, 7]. В нашому випадку аналiз динамiки вартост 1 кв.м житловот площi в новобудовах м. Киева дозволяе вщокремити наступи перiоди:

- перiод I: Ытенсивний рiст цiн з 1 кв. 2005 р. по 3 кв. 2008 р., який е продовженням тенденци помiрного росту цЫи з вересня 2001 року, що почався пюля теракпв в США 11 вересня 2011 року, коли населення масово розпочало вкладати доларовi накопичення в кутвлю нерухомосп. Темп росту цiни за квартал в цей перюд коливаеться у межах -1,5% + +18,2%, а за весь перюд цЫи змЫюються з 808 до 2826 долл./м2 (+245%). Постiйно зростаючий попит на квартири в Киевi також пщсилили наступнi фактори: збiльшення населення Киева за рахунок трудовот мiграцiT; дефщит пропозицiT житла як на

вторинному, так i на первинному ринку Киева; загальне зростання доходiв юридичних та фiзичних oci6, що обумовило, з одного боку, потребу Ывестування втьних коштiв, з iншого - покращення житлових умов; iпотечне кредитування житла, в тому числ^ в Ыоземнм валютi; купiвля нерухомоcтi спекулянтами з метою подальшо!' реалiзацiï за вищими цЫами в умовах швидко зростаючого ринку [8]. Наведенi фактори в cукупноcтi призвели до неадекватного зростання цЫ та виникнення цЫово!' «бульбашки» на ринку нерухомоcтi м. Киева до осен 2008 року, коли середы цЫи пропозицiï на ринку новобудов досягли максимального дiапазону $2600 - 3000 за 1 кв.м площу квартири.

- перюд II: cтрiмке падiння цiн на житлову нерухомють у 4 кв. 2008 р. на 32% до 1800 долл./м2. Головна причина - це наслщки св^ово!' фiнанcовоï кризи, що спровокували в економщ УкраТни негативнi процеси: загальне зменшення промислового виробництва на 5% за пщсумком 2008 р., скорочення обсяпв роб^ в будiвельнiй галузi на 16%, cтрiмку девальвацiю гривнi на 52,5%; рют iнфляцiï до 25,2%; кризу в банювському cекторi краТни, обумовлену суттевим ростом заборгованост домогосподарств по кредитах, узятих в Ыоземшй валют ($26,7 млрд. станом на жовтень 2008 р. [9, 10] При цьому частка заборгованост за кредитами в Ыоземнм валют станом на юнець 2008 р. становила 59,1% [10]. За пщсумками 2009 р. зафксовано вщ'емний фiнанcовий результат дiяльноcтi банкiвcького сектору у розмiрi 38,4 млрд. грн. [10]. Кризовi явища в економщ краТни та фЫансовому cекторi були додатково уcкладненi пол^ичною кризою, що тривала на той час в кра!'нк Це все призвело до зниження рiвня платоспроможност, кризи неплатежiв, банкрутства низки великих банюв i, вiдповiдно, до рiзкого скорочення кiлькоcтi iнвеcторiв та, особливо, спекулянтв на ринку нерухомоcтi УкраТни. Як наслщок - падiння ВВП в 2009 роц на 16,4% [9].

- перюд ill: спадний тренд протягом 1 кв. 2009 р. - 1. кв. 2014 р. з коливанням цш у межах -8,1 + +5,7% i абсолютними значеннями цЫ за 1 кв.м в межах $1896-1525. Цши на нерухомють знижуються поступово. Продовження кризи в економщ краТни призводить до зниження обсяпв будiвництва на 54% та зниження обсяпв введеного в експлуатацю житла на 34% за пщсумком 2009 р. [9]. Девальва^я гривы i заморожування ^отечного кредитування негативно впливають на попит i, вщповщно, на вартють квартир. Але в 2011-2013 рр. ситуа^я з цЫами cтабiлiзуетьcя. Забудовники Киева щорiчно здають в екcплуатацiю 1,5 млн. м2 житла [9]. З цього перюду обсяги будiвництва особливо не знижуються, балансуючи на позначц 1,3-1,4 млн. м2 в рк.

- перiод IV: 4 кв. 2013 р. -1 кв. 2014 р. - суттеве падЫня цЫ на 13% до 1200 долл./м2, спричинене пол^ичною кризою, яка спровокувала подальшу кризу в економц краТни, фiнанcовому та банкiвcькому секторах (девальва^я гривнi на 40%, банкрутство низки банкiв, зниження реальних доходiв населення на фонi cтрiмкого зростання цЫ на продукти харчування). Але подальшого катаcтрофiчного зниження цiн на нерухом^ь не вiдбулоcя за рахунок перерозподту коштiв iнвеcторiв (фiзичних i юридичних оаб) з банкiвcьких депозитв у ринок новобудов як менш ризикований. На фонi знецiнення гривы забудовники залишили цiни на незмЫному рiвнi, що зробило ринок новобудов привабливим та вщносно безпечним Ыструментом iнвеcтування i дозволило iнвеcторам зменшити наcлiдки девальвацп' своТ'х заощаджень за рахунок вкладання коштiв в новобудови.

- перюд V: 2 кв. 2014 р. - 4 кв. 2016р., також спадний, з коливаннями цЫи у межах -7,5 + +1,2% (1331 - 1007 долл./м2). Цей перюд продовжуеться до грудня 2017 року. Тривалому, поступовому зниженню цЫ на квартири сприяють наступи фактори: збтьшення ктькосл квартир на продаж, зумовлене мiграцiею населення i вщтоком капралу за кордон на фон пол^ичноТ' та економiчноï кризи; збiльшення кiлькоcтi забудовникiв та, вщповщно, i пропозицм вiд забудовниюв; стримане iнвеcтування в новi квартири на фон пiдвищення тарифiв на комунальн послуги та введення податку на нерухомють, а також значного зменшення вартост оренди квартир; суттеве зниження спекулятивно!' складовоТ внаслщок вщчутного падiння прибутку (рiзницi мiж Ывестованими коштами на cтадiï котловану та продажем введено!' в експлуатацю квартири); вщсутысть доступного кредитування житла (юную^ ставки по кредиту на кутвлю житла складають вiд 20% рiчних у гривнi).

Таким чином, дослщжуваний часовий ряд мicтить у cобi три рiзнi яскраво вираженi тенденцп: перiод I, перiод Ill та перюд V, вiзуальний аналiз яких дозволяе зробити припущення щодо наявност функцм, якими можна описати зазначен тренди. Для виявлення математичноТ моделi тренду скористаемось поширеним методом, що описуе нестацюнары процеси - регреайним аналiзом. Динамiку цiн для кожного з перiодiв та функцiï, що !'х описують, зображено на рис.2. Чаcовi ряди зазначених перiодiв можна описати наступними рiвняннями лiнiйноï регресп':

- перiод I: Y1(t) = 145,99 • t + 686,87; R2 = 0,97;

- перюд Ill: Y2(t) = -12,39 • t + 1882,78; R2 = 0,82;

- перюд V: Y3(t) = -28,9 • t + 1252,73; R2 = 0,82.

эисунок 2. Динамiка середнiх цiн продажу 1 кв.м площi житла у новобудовах м.Киева та лiнiя тренду для перiодiв: I - (а), III - (б), V - (с)

Джерело: розраховано автором за даними [3], [4], [5]

Висок коеф1ц1енти детерм1нац1Т (К2), що наближаються до 1, дозволяють зробити висновки про вщповщнють отриманих моделей динамщ1 ц1н, що розглядаються.

Водночас були отриман I проанал1зован1 р1вняння степеневоТ, експоненц1йноТ та логарифм1чноТ регрес1Т для цих пер1од1в. З огляду на отримаш результати, динам1ку ц1н перюду I найкраще описують р1вняння л1н1йноТ та степеневоТ регрес1Т, для перюду III - л1н1йноТ регрес1Т, для перюду V - логарифм1чноТ та степеневоТ регресп (табл. 1).

Таблиця 1. Математичш моделi поведiнки цш для вiдповiдних часових перiодiв

Перюд I 1 кв. 2005 -3 кв. 2008 р. У^) = 145,99 • 1 + 686,87, К2 = 0,97 У1(1) = 662,45 • 1 052, К2 = 0,96

Перюд III 1 кв. 2009 -1. кв. 2014 р. У2(1) = -12,39 • 1 + 1882,78, К2 = 0,82

Перюд V 2 кв. 2014 -4 кв. 2016 р. У3(1) = -28,9 • 1 + 1252,73; К2 = 0,82 У3(1) = 1309,75 • 1 -012, К2 = 0,99 У3(1) = -140,28 • !пф + 1302,5, К2 = 0,98

Джерело: розраховано автором Перев1рку якост1 отриманих моделей зробимо ттьки для перюду V (рис. 3), який продовжуе тривати.

эисунок 3. Динамiка середшх цiн продажу та лiнiя тренду для перiоду V: степенева - (а), логарифмiчна - (б)

Джерело: розраховано автором за даними [3], [4], [5]

Розраховаш за наведеними моделями значення цЫи продажу 1 кв.м площi житла ствставимо з фактичними усередненими даними по продажу 1 кв.м житлово!' нерухомост на первинному ринку м. Киева за 2017 рк (табл.2).

Таблиця 2. nepeBipKa якостi математичних моделей, отриманих для перюду V за даними 2017 року

Порядко-вий номер перюду (t) Вщповщний перюд часу Фактична цша, долл./м2 Розрахунко-ва М1на Y(t), долл./м2 Абсолютне вщхилення, долл./м2 Похибка, %

лшшна регреая: Y3(t) = -28,9 • t + 1252,73; R2 = 0,82

12 1 кв. 2017 р. 965 906 -59 -6,1

13 2 кв. 2017 р. 965 877 -88 -9,14

14 3 кв. 2017 р. 950 848 -102 -10,7

15 4 кв. 2017 р. 949 819 -130 -13,7

логарифмiчна регреая: Y3(t) = -140,28 • ln(t) + 1302,5; R2 = 0,98

12 1 кв. 2017 р. 965 954 -11 -1,12

13 2 кв. 2017 р. 965 943 -23 -2,34

14 3 кв. 2017 р. 950 932 -17 -1,84

15 4 кв. 2017 р. 949 923 -27 -2,81

степенева регреая: Y3(t) = 1309,75 • t -012; R2 = 0,99

12 1 кв. 2017 р. 965 972 7 0,76

13 2 кв. 2017 р. 965 963 -2 -0,26

14 3 кв. 2017 р. 950 954 4 0,47

15 4 кв. 2017 р. 949 946 -3 -0,3

Джерело: розраховано автором

ОцЫка якостi отриманих моделей показала ïx високу точнють. Так, розрахована середня абсолютна похибка апроксимацп (mean absolute percentage error, MAPE) не перевищуе 10% i складае: для модели що описана рiвнянням лiнiйноï регресiï - 9,9%, рiвнянням логарифмiчноï регресiï - 2%, рiвнянням степеневоï регресiï - 0,5%. Висока надмнють отриманих моделей дозволяе використовувати ix компанiям-забудовникам для прогнозування цЫ на первинному ринку нерухомост в короткостроковiй (до 1-го року) та середньостроковм (1-3 роки) перспективах.

Використання моделi степеневоï регресп Y3(t) = 1309,75 • t -012 з найкращим показником MAPE - 0,5% дозволяе отримати наступи прогнозы результати продажу 1 кв.м квартир в новобудовах мюта Киева в 2018 р. та 1-му пiврiччi 2019 р. за умови збереженот динамки цЫ (рис.4):

1 кв. 2018 р. 939 долл./м2

2 кв. 2018 р. 932 долл./м2

3 кв. 2018 р. 926 долл./м2

4 кв. 2018 р. 920 долл./м2

1 кв. 2019 р. 914 долл./м2

2 кв. 2019 р. 909 долл./м2

Рисунок 4. Прогноз вартост 1м2 житла у новобудовах м. Киева за моделлю степенево! регресп Y3(t) = 1309,75 ■ t "°'12 Джерело: розраховано автором

Висновки з даного дослщження i перспектива подальших розвiдок у даному напрямг

Постiйна змЫа економiко-полiтичноT ситуацп в краТн знаходить свое вiдображення, в тому числ^ у цшах продажу квартир на первинному ринку столицк Тому дослщження тенденцiй на первинному ринку нерухомост е прiоритетним завданням, що стоТть перед компанiями-забудовниками, адже можпивють прогнозувати майбутнi надходження та мiнiмiзувати ризики надае таким компашям конкурентнi переваги на ринку новобудов.

Аналiз отриманих моделей, що описують динамiку цiн на житло, дозволяе зробити наступи висновки: припущення щодо доц^ьносп аналiзу окремих частин часового ряду виявилось вiрним - всередин видiлених iнтервалiв часу зберiгаеться единий мехаизм змiни цiни 1 кв.м житла; отриман математичнi моделi в значнм мiрi вiдображають iснуючу динамку цЫ; висока прогнозна точнiсть для моделей перюду V, що продовжуе тривати, дозволяе використовувати Тх для прогнозування вартосп житла в 2018 - 2019 рр.

Перспективою подальших дослщжень е структуриза^я цiн в новобудовах по районах столицу а також по конструктивних ршеннях житлових об'ек^в, що будуються, з метою отримання бтьш точних результатiв в залежност вiд мiсцезнаходження та об'емно-планувальних характеристик об'ек^в будiвництва.

Список використаних джерел

1. Калинiченко Ю.В. Моделювання тенденцй ринку нерухомост'1 / Ю.В. Калинiченко, В.В. Добровольська, А.Р. Абрамчук // Економ'чний анал'з : зб. наук. праць Тернопльського национального економ'чного ун'верситету. - 2016. - Том 23. - № 1. - С. 28-36.

2. Воронiн В.О. Досл'дження ринку нерухомост'1. Проблеми, тенденци, прогнозування / В.О. Воронiн, Е.В. Лянце, М.М. Мамчин // Вюник Нацонального ун'верситету «Льв'вська полiтехнiка». - 2010. - № 690 : Логстика. - С. 540-552.

3. Консалтингова компанiя SV Development [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www.svdevelopment.com/ru/web/flat_costs/.

4. Портал нерухомост'1 Domik.ua [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://domik. ua/nedvizhimost/ceny-kiev.html

5. Портал нерухомост'1 Realt.ua [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://realt. ua/Db2/0st.php ?Opr=1

6. Лейфер Л.А., Гришина М.А. Анализ и прогнозирование цен недвижимости. Нижний Новгород: Приволжский центр финансового консалтингаи оценки.-2009.-39 с. [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://www.labrate.ru/leifer/real-estate-market-research-for-appraisers-2009-1.pdf

7. Стерник Г.М., Стерник С.Г., Свиридов А.В. Развитие и совершенствование методов прогнозирования на рынке жилой недвижимости // Урбанистика и рынок недвижимости. - 2014.

- № 1. - С. 53-93.

8. Шалаев В.М., 1ванова 1.Б., Драпковський О.1., Смольнкова С.М. та '¡нш'1. Тенденци ринку нерухомост'1 УкраУни: реали та прогнози. 2007-2013: монограф'я/за ред. О.1. Драпковського, 1.Б. 1вановоТ. - К.: «Арт Економ'1», 2012. - 240 с.

9. Сайт Мнстерства статистики УкраУни [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www.ukrstat.gov.ua

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

10. Р'чний зв/'т Нацюнального банку Украни за 2009 рк. [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://bank.gov.ua/doccatalog/document?id=66438

References

1. Kalynichenko Yu.V. Modeliuvannia tendentsii rynku nerukhomosti / Yu.V. Kalynichenko, V.V. Dobrovolska, A.R. Abramchuk //Ekonomichnyi analiz : zb. nauk. prats Ternopilskoho natsionalnoho ekonomichnoho universytetu. - 2016. - Tom 23. - №1. - S. 28-36.

2. Voronin V. O. Doslidzhennia rynku nerukhomosti. Problemy, tendentsii, prohnozuvannia / V.O. Voronin, E.V. Liantse, M.M. Mamchyn // Visnyk Natsionalnoho universytetu «Lvivska politekhnika».

- 2010. - № 690 : Lohistyka. - S. 540-552.

3. Konsaltynhova kompaniia SV Development. - Retrieved from: http://www.svdevelopment.com/ru/ web/flat_costs/.

4. Portal nerukhomosti Domik.ua. - Retrieved from: http://domik.ua/nedvizhimost/ceny-kiev.html.

5. Portal nerukhomosti Realt.ua. - Retrieved from : http://realt.ua/Db2/0st.php?0pr=1.

6. Leyfer L.A., Grishina M.A. Analiz i prognozirovanie tsen nedvizhimosti. Nizhniy Novgorod: Privolzhskiy tsentr finansovogo konsaltingai otsenki.-2009.-39 s. - Retrieved from : http://www.labrate.ru/leifer/real-estate-market-research-for-appraisers-2009-1.pdf

7. Sternik G.M., Sternik S.G., Sviridov A.V. Razvitie i sovershenstvovanie metodovprognozirovaniya na rynke zhiloy nedvizhimosti // Urbanistika i rynok nedvizhimosti. - 2014. - № 1. - S. 53-93.

8. Shalaiev V.M., Ivanova I.B., Drapikovskyi O.I., Smolnikova S.M. ta inshi. Tendentsii rynku nerukhomosti Ukrainy: realii ta prohnozy. 2007-2013: monohrafiia/za red. O.I. Drapikovskoho, I.B. Ivanovoi. - K.: «Art Ekonomi», 2012. - 240 s.

9. Sait Ministerstva statystyky Ukrainy. - Retrieved from: http://www.ukrstat.gov.ua.

10. Richnyi zvit Natsionalnoho banku Ukrainy za 2009 rik. - Retrieved from : https://bank.gov.ua/doccatalog/document?id=66438.

ДАН1 ПРО АВТОРА

Шапошшкова 1нна Олексан^вна, старший викладач кафедри экономии буд1вництва, Ки'вський нацюнальний уыверситет буд1вництва i арх1тектури, Пов1трофлотський проспект, 31, м. Ки'в, 03037, Укра'на e-mail: inna.shaposhnikova@gmail.com

ДАННЫЕ ОБ АВТОРЕ

Шапошникова Инна Александровна, старший преподаватель кафедры экономики строительства, Киевский Национальный университет строительства и архитектуры, Воздухофлотский проспект, 31, г. Киев, 03037, Украина e-mail: inna.shaposhnikova@gmail.com

DATA ABOUT THE AUTHOR

Shaposhnikova Inna Alexandrovna, Senior Lecturer, Department of Construction Economics, Kyiv National University of Construction and Architecture 31, Povitroflotskyi prospekt, Kyiv, 03037, Ukraine e-mail: inna.shaposhnikova@gmail.com

Рецензент: 1змайлова Катерина Василiвна, кандидат економiчних наук, професор кафедри економки будiвництва, Ки'вський нацюнальний уыверситет будiвництва i арх^ектури.

УДК 657.36

ФОРМУВАННЯ ОБЛ1КОВОТ ШФОРМАЦП ДЕБ1ТОРСЬКОТ ТА КРЕДИТОРСЬ КОТ ЗАБОРГОВАНОСТ1

Яременко Л.М.

Предметом досл'дження виступають теоретичнi, методичн та практичнi аспекти обл'жу деб'!торсько)' та кредиторсько)' заборгованост'1.

Мета досл'дження полягае у визначеннi особливостей управл'!ння дебторською та кредиторською заборгованстю на пдприемствах Укра)ни.

Методолог'я проведення роботи. Робота виконана за результатами досл'дження сучасних вiтчизняних i заруб'жних погляд'в на особливост'1 управлння дебторською та кредиторською заборгованстю.

Результати роботи. У статтi розглянуто сутнсть деб'торсько)' та кредиторсько)' заборгованост'1. Описано особливост'1 щодо управл'!ння дебторською та кредиторською заборгованстю на вiтчизняних пдприемствах. Охарактеризовано облк деб'торсько)' та кредиторсько)' заборгованост'1. Визначено основн прийоми управлння деб'!торською та кредиторською заборгованстю.

Галузь застосування результат '¡в. Орган'за^я та проведення наукових досл'джень щодо особливостей управлння дебторською та кредиторською заборгованстю на вiтчизняних пдприемствах з урахуванням м'жнародних стандарт'¡в.

Висновки. Належний обл'ж деб'!торсько)' та кредиторсько)' заборгованост'1 на п/'дприемствI будь-яко)' форми власност'1 мае стотне значення, тим самим сприяе упорядкуванню iнформацi)', прозорост'1, точност/' та достов'1рност'1 даних розрахункових опера^й за борговими зобов'язаннями (з деб'!торами та кредиторами). Ст'1йк'1сть

© Яременко Л.М., 2018

Економiчний вюник ушверситету | Випуск № 36/1

147

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.