Анализ и прогнозирование цен на рынке жилья на примере г. Иркутска Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

4. Кузьмин В. Строго по плану [Электронный ресурс] // Российская газета. Опубликовано на сайте rg.ru 03 марта 2015 г. Режим доступа: http://www.rg.ru/2015/03/03/plan.html(дата обращения 21 августа 2015).

5. Куликов С. Жилье пока сдается [Электронный ресурс] // Российская газета. Опубликовано на сайте rg.ru 04 августа 2015 г. Режим доступа: http://www.rg.ru/2015/08/05/ipoteka.html (дата обращения 22 августа 2015).

6. Мень М.А. О деятельности Минстроя России в 2014 г. и задачах на 2015 г. и среднесрочную перспективу // ЖКХ: журнал руководителя и главного бухгалтера - 2015. № 6. Часть II. С. 5.

7. Миронов В. Правительство выделило 3 млрд рублей на строительство жилья в регионах [Электронный ресурс] // Российская газета. Опубликовано на сайте rg.ru 08 августа 2015 г. Режим доступа: http://www.rg.ru/2015/08/08/zilje-site-anons.html (дата обращения 24 августа 2015).

8. Прокофьева И.А. Хрущевки - снос или реконструкция: современные тенденции // Жилищное строительство. 2015. № 4. С. 43.

9. Проценко А. Эксперты: Денег на капремонт в большинстве регионов может не хватить [Электронный ресурс] // Российская газета. Опубликовано на сайте rg.ru 17 августа 2015 г. Режим доступа: http://www.rg.ru/2015/08/17/kapremont-site-anons.html (дата обращения 20 августа 2015).

10. Развитие Российского общества: социально-экономические и правовые исследования / О.В. Батурина [и др.]; под ред. М.А. Винокурова, А.П. Киреенко, С.В. Чупрова. М. : Наука, 2014. 622 с.

11. ФомченковТ. Объем выдачи ипотеки в России упал на 50 процентов [Электронный ресурс] // Российская газета. Опубликовано на сайте rg.ru 01 июля 2015 г. Режим доступа: http://www.rg.ru/2015/07/01/zaymi-site-anons.html(дата обращения 19 августа 2015).

Информация об авторе

Демьянов Константин Васильевич, кандидат экономических наук, ООО «Росгосстрах», тел.: 89148788980, e-mail: sql1979@rambler.ru; 677000, Россия, Республика Саха (Якутия), Якутск, Пушкина, 10.

Information about the author

Demianov K.V., Candidate of Economical Sciences, LLC «Rosgosstrakh», tel.: 89148788980, e-mail: sql1979@rambler.ru; Sakha Republic (Yakutia), 10 Pushkin St., Yakutsk, 677000, Russia.

УДК 69:003

АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН НА РЫНКЕ ЖИЛЬЯ НА ПРИМЕРЕ Г. ИРКУТСКА

© Т.В. Добышева, М.М. Грушкевич

Представлен анализ цен на рынке жилой вторичной недвижимости г. Иркутска. Проведен анализ динамики цен 1 кв. м жилой вторичной недвижимости г. Иркутска, при этом рассчитаны системы характеристик динамического ряда. Представлены прогнозные цены жилой вторичной недвижимости в г. Иркутске по округам на основании построения

линейной регрессионной модели. Приведены выводы, основанные на результатах проведенного анализа и прогноза цен на рынке жилой недвижимости г. Иркутска.

Ключевые слова: жилищное строительство; анализ цен на жилье; прогноз цен на

жилье.

ANALYSES AND FORECAST OF PRICES AT THE RESIDENTIAL MARKET AT THE

EXAMPLE OF THE CITY OF IRKUTSK

© T.V. Dobysheva, M.M. Grushkevich

Analyses of prices at the market of Irkutsk region for residential secondary real estate is presented. We have executed the analyses of dynamics in prices for 1 sq m of residential secondary real estate, and also the characteristic system of a dynamic row is calculated. We have presented the forecast prices for residential secondary real estate in Irkutsk by the districts based on the linear regressive model. Conclusions based on the results of the executed analyses and price forecast at the market of residential estate of Irkutsk are made.

Key words: residential construction; analyses of residential prices; forecast of residential prices.

Для обеспечения эффективного использования ресурсов и максимального удовлетворения потребительских требований специфика современной жизни требует от субъектов экономических отношений проведения глубокого анализа протекающих на рынке процессов.

Цель любого рыночного исследования состоит в оценке существующей рыночной ситуации (конъюнктуры) и разработке прогноза развития рынка. Программа такого комплексного изучения зависит от особенностей товара, характера деятельности предприятий, а также в определении условий, при которых обеспечивается наиболее полное удовлетворение спроса населения в товарах данного вида и создаются предпосылки для эффективного сбыта произведенной продукции. В соответствии с этим первоочередной задачей изучения рынка недвижимости является анализ текущего соотношения спроса и предложения, а также прогноз цен на недвижимость.

В отличие от других видов рынок недвижимости имеет ряд специфических особенностей. К особенностям рынка недвижимости относятся:

- локальность (вследствие неизменяемого местоположения объектов);

- низкая взаимозаменяемость объектов (из-за существенной зависимости величины спроса на объекты недвижимости от местоположения объекта, состояния инфраструктуры в районе нахождения недвижимости: наличия дорог, метро, предприятий торговли и бытового обслуживания, мест отдыха и т. д.);

- сезонные колебания;

- необходимость государственной регистрации сделок;

- вложения капитала в недвижимость. Ему сопутствуют три группы затрат: расходы на поддержание объекта недвижимости в функционально пригодном состоянии (ремонт, эксплуатационные расходы и т. д.); ежегодный налог на владение недвижимостью; высокие транзакционные издержки при сделках с недвижимостью.

- сделки с недвижимостью, как правило, носят конфиденциальный характер, и открытая информация часто бывает неполной или неверной;

- низкая эластичность предложения объектов недвижимости, так как строительство занимает достаточно продолжительное время, а здания и сооружения относительно долговечны [3].

Существенной особенностью рынка недвижимости является его тесная зависимость от рынка капитала. Рынок недвижимости находится в непосредственной зависимо-

сти от развития рынка капитала, поскольку основные параметры его развития определяет ситуация на рынке капитала [5].

Для анализа и прогнозирования стоимости жилья могут применяться различные методики. Здесь мы рассмотрим две методики: первая - основана на анализе скорости и интенсивности статистических показателей цен на рынке жилья в динамике. Вторая основана на тенденции изменения средней цены на рынке жилья методом аналитического выравнивания по уравнению линейного тренда.

В табл. 1 представлена динамика цен на жилую недвижимость вторичного рынка в г. Иркутске по округам.

Таблица 1

Цены на жилую недвижимость, г. Иркутск (руб./кв. м)

Период 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Кировский 51037,5 52792,35 55547,8 60772,6 64648,9 65237,8 64278,9

Октябрьский 43905,1 45200,13 49686,8 57527,1 62345,3 63890,1 64257,1

Свердловский 40696,7 42266,95 46732,8 53270,8 57927,6 58082,1 57569,6

Куйбышевский 39050,30 39130 43407,1 49640,2 54588,5 56512,3 56423,7

Ленинский 35734,50 37037,38 41484,2 46572,1 50568 50501,9 50466,6

С 2009 по первый квартал 2015 года наблюдается повышение цен на вторичное жилье: Кировский район от 51 037,5 руб./кв. м до 64 278,9 руб./кв. м на 23,5 %, Октябрьский район от 43 905,1 руб./кв. м до 64 257,1 руб./кв. м на 38,7 %, Свердловский район от 40 696,7 руб./кв. м до 57 569,6 руб./кв. м на 35,3 %, Куйбышевский район от 39 050,3 руб./кв. м до 56 423,7 руб./кв. м на 37,8 %, Ленинский район от 35 734,5 руб./кв. м. до 50 466,6 руб./кв. м на 35,1 %.

На основании данных табл. 1 построена диаграмма изменения цен на жилую недвижимость по округам г. Иркутска в динамике (рис. 1).

Рис. 1. Средняя стоимость 1 квадратного метра жилья по районам г. Иркутска за период с 4 квартала 2009 года по 1 квартал 2015 года

На основании данных, представленных на рис. 1, можно сделать выводы о том, что самым дорогим районом Иркутска на 2014 год является Кировский - (65237,8 руб./кв. м). Он с небольшим отрывом опережает Октябрьский (63890,1руб./кв. м) и Свердловский районы (58082,1 руб./кв. м).

На основании статистических данных, представленных в табл. 1 и на рис. 1 проведем анализ цен на рынке вторичной жилой недвижимости по районам г. Иркутска.

Ряд динамики представляет собой последовательность изменяющихся во времени значений статистического показателя, распложенного в хронологическом порядке. Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда, и периоды времени (годы, кварталы, сутки) или моменты (даты) времени.

Уровни ряда обозначим через «у», моменты или периоды времени, к которым относятся уровни - через «Ъ>.

В зависимости от способа выражения уровней ряда ряды динамики делятся на ряды: а) абсолютных; б) относительных; в) средних величин.

В зависимости от того, как выражают уровни ряда (на начало месяца или за период), выделяют моментные и интервальные ряды динамики.

В зависимости от расстояния между уровнями ряды динамики бывают с равноотстоящими и не равноотстоящими уровнями во времени.

В зависимости от наличия основной тенденции изучаемого процесса ряды динамики подразделяются: на стационарные и нестационарные.

Анализ скорости и интенсивности явления во времени осуществляется с помощью статистических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней между собой. При этом сравниваемый уровень называют отчетным, а уровень, с которым происходит сравнение - базисным.

Рассмотрим ряд динамики средней цены жилья по кварталам за 1 кв. м с 2009 по 2015 года (табл. 2).

Таблица 2

Средняя цена 1 кв. м жилой вторичной недвижимости по округам г. Иркутска

период округи средняя цена за 1 кв. м, руб.

2009 2010

1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв.

Кировский - - - 51037,5 51808,3 52160,9 53348,8 53851,4

Октябрьский - - - 43905,1 44271,4 44780,2 45389,4 46359,5

Свердловский - - - 40696,7 41382,2 41420,5 42608,2 43656,9

Куйбышевский - - - 39050,3 38122,3 37540,8 39523,6 41333,3

Ленинский - - - 35734,5 35559,3 36320,1 37543,2 38726,9

период округи средняя цена за 1 кв. м, руб.

2011 2012

1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв.

Кировский 55150,6 55835,5 56002,3 55202,8 57446,7 59961,9 62135,6 63546,3

Октябрьский 47920,6 49168,1 50175,4 51483,1 54774,6 55974,1 58372,6 60987,2

Свердловский 44586,1 46268,3 46982,6 49094,3 50268,1 52899,8 53907,9 56007,4

Куйбышевский 42992,2 42106,4 42767,4 45762,3 47150,4 49357,7 50075,7 51977,3

Ленинский 40078,9 40985,5 41368,1 43504,4 44318,3 45790,3 46969,5 49210,3

период округи средняя цена за 1 кв. м, руб.

2013 2014

1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв.

Кировский 64780,5 64715 64269,5 64830,6 65592,7 65697,4 65322,2 64339,1

Октябрьский 61779,9 62131,5 62534,2 62935,6 63250,2 63720 64555,4 64035,1

Свердловский 57089,6 58099,3 58206,6 58315,1 58207,6 57954,7 58168,5 57997,9

Куйбышевский 53550,8 53738,4 54840,7 56224 56295,8 56010,3 57078,7 56664,5

Ленинский 50310,6 50575,5 50792,7 50593,3 50510 50213,3 50603,9 50680,5

период округи средняя цена за 1 кв. м, руб.

2009 2010

1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв.

период округи средняя цена за 1 кв. м., руб.

2015

1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв.

Кировский 64278,9 - - -

Октябрьский 64257,1 - - -

Свердловский 57569,6 - - -

Куйбышевский 56423,7 - - -

Ленинский 50466,6 - - -

Ряд относится к интервальным, многомерным, состоит из абсолютных, средних рядов, относительных величин с равноотстоящими уровнями. На основе данных табл. 2 рассчитаем следующие системы характеристик динамического ряда: 1. Частные показатели: Абсолютный прирост: Цепной:

Кировский: Ал/ = Yi - Yi-1; ДY 2010 (1 кв.) =51808,3 - 51037,5 = 770,8 Октябрьский: Ал/ = Yi - Yi-1; ДY 2010 (1 кв.) = 44271 - 43905,1 = 366,6 Свердловский: Ал/ = Yi - Yi-1; ДY 2010 (1 кв.) = 41382,2 - 40696,7 = 685,5 Куйбышевский: Ал/ = Yi - Yi-1; ДY 2010 (1 кв.) = 38122,3 - 39050,3 = - 928 Ленинский: АЛ/' = Yi - Yi-1; ДY 2010 (1 кв.) = 35559 - 35734,5 = - 175,2 Базисный:

й;(Б> = УЧ - У о

Кировский: ДY 2010 (2 кв.) = 52160,9 - 51037,5 = 1123,4 Октябрьский: ДY 2010 (2 кв.) = 44780,2 - 43905,1 = 875,1 Свердловский: ДY 2010 (2 кв.) = 41420,5 - 40696,7 = 723,8 Куйбышевский: ДY 2010 (2 кв.) = 37540,8 - 39050,3 = - 1509,5 Ленинский: ДY 2010 (2 кв.) = 36320,1 - 35734,5 = 585,6 Темп роста: цепной: П

100%

г VI - 1

Тр 2010 (1 кв.) = 51808,3/51037,5 *100% = 101,5% Базисный:

Уо

Тр 2010 (2 кв.) = 51160,9/51037,5 *100% = 102,2%

Темп прироста:

Цепной

И-14 -1

* 100% = та * юо%

г м - 1

Базисный

_ У1-П-1 ^ д

* 100% = Тй * 100%

г И-1

Кировский: Тпр 2010 (1 кв.) = (51808,3 - 51037,5)/51037,5*100%=0, 015*100%=1,5 % Кировский: Тпр 2010 (2 кв.) = Тр 2010 (2 кв.) - 100% = 2,2% Темп наращивания определяем по формуле:

it

= >0

Т = V

где AY^- цепной абсолютный прирост;

Yo = уровень, принятый за постоянную базу сравнения (как правило, первый) 2009 год (4 кв.): показатель не исчисляется;

2010год (1 кв.): Кировский

T =AYtf/Yo = (AY^ 2010 (1 кв.)/У 2009 (4 кв.))*100% = (Y 2010 (1 кв.) - Y 2009 (4 кв.))/У 2009 (4 кв.) * 100% = (51808,3-51037,5)/51037,5*100% =1,5%

Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической:

EY

Кировский:АКср = — = 59605,2 .ыс.

JTV

ОктябрьскийА^ср - — = 55580 тыс.

ГУ

Свердловский: ДУср = — = 514 26,7 тыс,

ГУ

Куйбышевский: Л У с р = — = 48572.1 тыс. ГУ

ЛенинскийДУср = — = 45038,9 тыс.

л

Средний абсолютный прирост определяется как простая средняя арифметическая величина из цепных абсолютных приростов и показывает, насколько в среднем изменялся показатель в течение изучаемого периода времени:

_ иц — Yn-Yo =-- ¡ми ДУ =-—

,

где Yn - конечный уровень ряда; Y1 - начальный уровень ряда. Кировский:

— Yn-Yo 64278,9 - S 1037,5

Д1' =-— = ---'—=---- = 601-8 pvo,

п - 1 22 г/

— Yn-Yo 55580 - +390S,1 с Октябрьский: = _ --^-= 530 руо,

— Yn-Yo 5 1426,7 — 40696,7 ,о-тгт ,

Свердловский: ДУ = _ 1 =-22-= РУ®'

— Yn-Yo 48572,1 - 39050,3 „ Куйбышевский: ДУ = _ --^-- 432,8 руо,

— Yn-Yo 45038,9 - 35734,5 Ленинский: ^ = _ t =-ji-= 1 pv°"

т.е. в среднем ежеквартально средняя цена за 1 кв. м вторичного жилья увеличивается на: 601,8 руб. - Кировский; 530 руб. - Октябрьский; 487,7 руб. - Свердловский; 432,7 руб. - Куйбышевский; 422,9 руб. - Ленинский. 2. Обобщающие показатели:

Средний темп роста показывает, во сколько раз в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда динамики.

Поскольку средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах (jji = Кр * 100), то для равностоящих рядов динамики расчеты по средней геометрической сводятся к исчислению средних коэффициентов роста из цепных коэффициентов роста (по «цепному способу»): Кировский: Кр = :V 1.259864014 = 1,01055 Октябрьский: Кр = " 1.463545237 = 1,01746 Свердловский: Кр ~ 1,414601184 = 1,01589 Куйбышевский: Кр = 1,444897991 =1,01686 Ленинский: К^ = " 1.41226545В = 1,01581 _Кировский: Тр = ftp * 100% - 101,055%_

Октябрьский: Тр = Кр*]100%= 101,746% Свердловский: Тр = Кр • 100% = 101,589% Куйбышевский: Тр = Кр - 100% = 101,б В 6% Ленинский: Тр = Кр - 100% = 101,581%

Средний темп роста (поквартально) с 4 квартала 2009 по 1 квартал 2015 г. составляет: Кировский -101,055 %, Октябрьский - 101,746 % , Свердловский - 101,589, Куйбышевский - 101,686 %, Ленинский - 101,581%, т. е. в среднем ежеквартально средняя цена на жилье составляет Кировский -101,055 % , Октябрьский -101,746 %, Свердловский -101,589 %, Куйбышевский - 101,686 %, Ленинский - 101,581 % от уровня предыдущего квартала. Средние темпы прироста рассчитываются на основе средних темпов роста вычитанием из последних 100 %.

Средний темп прироста характеризует среднюю относительную скорость повышения уровня.

Все рассчитанные значения представлены в табл. 3.

Таблица 3

Результаты расчетов систем характеристик динамического ряда

Исходные данные Результаты расчетов

Округ Год Средняя цена за 1 кв. м в руб. Абсолютный прирост Темп роста, % Темп прироста, %

цепной базисный цепной базисный цепной базисный

2009

Кировский 4 кв. 51037,5

Октябрьский 43905,1

Свердловский 40696,7

Куйбышевский 39050,3

Ленинский 35734,5

2010

Кировский 1 кв. 51808,3 770,8 770,8 101,5 101,5 1,5 1,5

Октябрьский 44271,4 366,3 366,3 100,8 100,8 0,8 0,8

Свердловский 41382,2 685,5 685,5 101,7 101,7 1,7 1,7

Куйбышевский 38122,3 -928 -928 97,6 97,6 -2,4 -2,4

Ленинский 35559,3 -175,2 -175,2 99,5 99,5 -0,5 -0,5

2010

Кировский 2 кв. 52160,9 352,6 1123,4 100,7 102,2 0,7 2,2

Октябрьский 44780,2 508,8 875,1 101,1 102,0 1,1 2,0

Свердловский 41420,5 38,3 723,8 100,1 101,8 0,1 1,8

Куйбышевский 37540,8 -581,5 -1509,5 98,5 96,1 -1,5 -3,9

Ленинский 36320,1 760,8 585,6 102,1 101,6 2,1 1,6

2010

Кировский 3 кв. 53348,8 1187,9 2311,3 102,3 104,5 2,3 4,5

Октябрьский 45389,4 609,2 1484,3 101,4 103,4 1,4 3,4

Свердловский 42608,2 1187,7 1911,5 102,9 104,7 2,9 4,7

Исходные данные Результаты расчетов

Округ Год Средняя цена за 1 кв. м в руб. Абсолютный прирост Темп роста, % Темп прироста, %

цепной базисный цепной базисный цепной базисный

Куйбышевский 39523,6 1982,8 473,3 105,3 101,2 5,3 1,2

Ленинский 37543,2 1223,1 1808,7 103,4 105,1 3,4 5,1

2010

Кировский 4 кв. 53851,4 502,6 2813,9 100,9 105,5 0,9 5,5

Октябрьский 46359,5 970,1 2454,4 102,1 105,6 2,1 5,6

Свердловский 43656,9 1048,7 2960,2 102,5 107,3 2,5 7,3

Куйбышевский 41333,3 1809,7 2283 104,6 105,8 4,6 5,8

Ленинский 38726,9 1183,7 2992,4 103,2 108,4 3,2 8,4

2011

Кировский 1 кв. 55150,6 1299,2 4113,1 102,4 108,1 2,4 8,1

Октябрьский 47920,6 1561,1 4015,5 103,4 109,1 3,4 9,1

Свердловский 44586,1 929,2 3889,4 102,1 109,6 2,1 9,6

Куйбышевский 42992,2 1658,9 3941,9 104,0 110,1 4,0 10,1

Ленинский 40078,9 1352 4344,4 103,5 112,2 3,5 12,2

2011

Кировский 2 кв. 55835,5 684,9 4798 101,2 109,4 1,2 9,4

Октябрьский 49168,1 1247,5 5263 102,6 112,0 2,6 12,0

Свердловский 46268,3 1682,2 5571,6 103,8 113,7 3,8 13,7

Куйбышевский 42106,4 -885,8 3056,1 97,9 107,8 -2,1 7,8

Ленинский 40985,5 906,6 5251 102,3 114,7 2,3 14,7

2011

Кировский 3 кв. 56002,3 166,8 4964,8 100,3 109,7 0,3 9,7

Октябрьский 50175,4 1007,3 6270,3 102,0 114,3 2,0 14,3

Свердловский 46982,6 714,3 6285,9 101,5 115,4 1,5 15,4

Куйбышевский 42767,4 661 3717,1 101,6 109,5 1,6 9,5

Ленинский 41368,1 382,6 5633,6 100,9 115,8 0,9 15,8

2011

Кировский 4 кв. 55202,8 -799,5 4165,3 98,6 108,2 -1,4 8,2

Октябрьский 51483,1 1307,7 7578 102,6 117,3 2,6 17,3

Свердловский 49094,3 2111,7 8397,6 104,5 120,6 4,5 20,6

Куйбышевский 45762,3 2994,9 6712 107,0 117,2 7,0 17,2

Ленинский 43504,4 2136,3 7769,9 105,2 121,7 5,2 21,7

2012

Кировский 1 кв. 57446,7 2243,9 6409,2 104,1 112,6 4,1 12,6

Октябрьский 54774,6 3291,5 10869,5 106,4 124,8 6,4 24,8

Свердловский 50268,1 1173,8 9571,4 102,4 123,5 2,4 23,5

Исходные данные Результаты расчетов

Округ Год Средняя цена за 1 кв. м в руб. Абсолютный прирост Темп роста, % Темп прироста, %

цепной базисный цепной базисный цепной базисный

Куйбышевский 47150,4 1388,1 8100,1 103,0 120,7 3,0 20,7

Ленинский 44318,3 813,9 8583,8 101,9 124,0 1,9 24,0

2012

Кировский 2 кв. 59961,9 2515,2 8924,4 104,4 117,5 4,4 17,5

Октябрьский 55974,1 1199,5 12069 102,2 127,5 2,2 27,5

Свердловский 52899,8 2631,7 12203,1 105,2 130,0 5,2 30,0

Куйбышевский 49357,7 2207,3 10307,4 104,7 126,4 4,7 26,4

Ленинский 45790,3 1472 10055,8 103,3 128,1 3,3 28,1

2012

Кировский 3 кв. 62135,6 2173,7 11098,1 103,6 121,7 3,6 21,7

Октябрьский 58372,6 2398,5 14467,5 104,3 133,0 4,3 33,0

Свердловский 53907,9 1008,1 13211,2 101,9 132,5 1,9 32,5

Куйбышевский 50075,7 718 11025,4 101,5 128,2 1,5 28,2

Ленинский 46969,5 1179,2 11235 102,6 131,4 2,6 31,4

2012

Кировский 4 кв. 63546,3 1410,7 12508,8 102,3 124,5 2,3 24,5

Октябрьский 60987,2 2614,6 17082,1 104,5 138,9 4,5 38,9

Свердловский 56007,4 2099,5 15310,7 103,9 137,6 3,9 37,6

Куйбышевский 51977,3 1901,6 12927 103,8 133,1 3,8 33,1

Ленинский 49210,3 2240,8 13475,8 104,8 137,7 4,8 37,7

2013

Кировский 1кв. 64780,5 1234,2 13743 101,9 126,9 1,9 26,9

Октябрьский 61779,9 792,7 17874,8 101,3 140,7 1,3 40,7

Свердловский 57089,6 1082,2 16392,9 101,9 140,3 1,9 40,3

Куйбышевский 53550,8 1573,5 14500,5 103,0 137,1 3,0 37,1

Ленинский 50310,6 1100,3 14576,1 102,2 140,8 2,2 40,8

2013

Кировский 2 кв. 64715 -65,5 13677,5 99,9 126,8 -0,1 26,8

Октябрьский 62131,5 351,6 18226,4 100,6 141,5 0,6 41,5

Свердловский 58099,3 1009,7 17402,6 101,8 142,8 1,8 42,8

Куйбышевский 53738,4 187,6 14688,1 100,4 137,6 0,4 37,6

Ленинский 50575,5 264,9 14841 100,5 141,5 0,5 41,5

2013

Кировский 3 кв. 64269,5 -445,5 13232 99,3 125,9 -0,7 25,9

Октябрьский 62534,2 402,7 18629,1 100,6 142,4 0,6 42,4

Свердловский 58206,6 107,3 17509,9 100,2 143,0 0,2 43,0

Исходные данные Результаты расчетов

Округ Год Средняя цена за 1 кв. м в руб. Абсолютный прирост Темп роста, % Темп прироста, %

цепной базисный цепной базисный цепной базисный

Куйбышевский 54840,7 1102,3 15790,4 102,1 140,4 2,1 40,4

Ленинский 50792,7 217,2 15058,2 100,4 142,1 0,4 42,1

2013

Кировский 4 кв. 64830,6 561,1 13793,1 100,9 127,0 0,9 27,0

Октябрьский 62935,6 401,4 19030,5 100,6 143,3 0,6 43,3

Свердловский 58315,1 108,5 17618,4 100,2 143,3 0,2 43,3

Куйбышевский 56224 1383,3 17173,7 102,5 144,0 2,5 44,0

Ленинский 50593,3 -199,4 14858,8 99,6 141,6 -0,4 41,6

2014

Кировский 1 кв. 65592,7 762,1 14555,2 101,2 128,5 1,2 28,5

Октябрьский 63250,2 314,6 19345,1 100,5 144,1 0,5 44,1

Свердловский 58207,6 -107,5 17510,9 99,8 143,0 -0,2 43,0

Куйбышевский 56295,8 71,8 17245,5 100,1 144,2 0,1 44,2

Ленинский 50510 -83,3 14775,5 99,8 141,3 -0,2 41,3

2014

Кировский 2 кв. 65697,4 104,7 14659,9 100,2 128,7 0,2 28,7

Октябрьский 63720 469,8 19814,9 100,7 145,1 0,7 45,1

Свердловский 57954,7 -252,9 17258 99,6 142,4 -0,4 42,4

Куйбышевский 56010,3 -285,5 16960 99,5 143,4 -0,5 43,4

Ленинский 50213,3 -296,7 14478,8 99,4 140,5 -0,6 40,5

2014

Кировский 3 кв. 65322,2 -375,2 14284,7 99,4 128,0 -0,6 28,0

Октябрьский 64555,4 835,4 20650,3 101,3 147,0 1,3 47,0

Свердловский 58168,5 213,8 17471,8 100,4 142,9 0,4 42,9

Куйбышевский 57078,7 1068,4 18028,4 101,9 146,2 1,9 46,2

Ленинский 50603,9 390,6 14869,4 100,8 141,6 0,8 41,6

2014

Кировский 4 кв. 64339,1 -983,1 13301,6 98,5 126,1 -1,5 26,1

Октябрьский 64035,1 -520,3 20130 99,2 145,8 -0,8 45,8

Свердловский 57997,9 -170,6 17301,2 99,7 142,5 -0,3 42,5

Куйбышевский 56664,5 -414,2 17614,2 99,3 145,1 -0,7 45,1

Ленинский 50680,5 76,6 14946 100,2 141,8 0,2 41,8

2015

Кировский 1 кв. 64278,9 -60,2 13241,4 99,9 125,9 -0,1 25,9

Октябрьский 64257,1 222 20352 100,3 146,4 0,3 46,4

Свердловский 57569,6 -428,3 16872,9 99,3 141,5 -0,7 41,5

Исходные данные Результаты расчетов

Округ Год Средняя цена за 1 кв. м в руб. Абсолютный прирост Темп роста, % Темп прироста, %

цепной базисный цепной базисный цепной базисный

Куйбышевский 56423,7 -240,8 17373,4 99,6 144,5 -0,4 44,5

Ленинский 50466,6 -213,9 14732,1 99,6 141,2 -0,4 41,2

Итого:

Кировский 59605,2 13241,4 188490 2123,5 2469,3 23,5 369,3

Октябрьский 55580,0 20352 256848 2138,7 2685,0 38,7 585,0

Свердловский 51426,7 16872,9 236061 2135,3 2680,0 35,3 580,0

Куйбышевский 48572,1 17373,4 209480 2137,8 2636,4 37,8 536,4

Ленинский 45038,9 14732,1 204697 2135,1 2672,8 35,1 572,8

На основании табл. 3 построим график изменения средних цен за 1 кв. м по округам г. Иркутска за 2009-2015 г. (по кварталам) (рис. 2).

Рис. 2. График изменения средних цен за 1 кв. м по районам г. Иркутска

за 2009-2015 г. (по кварталам)

На основе данных, приведенных в табл. 1, построена регрессионная модель, представленная в табл. 4 (2015 год не берётся, так как год незавершённый).

Таблица 4

Прогнозные цены (регрессионной модели) 1 кв. м на вторичную жилую недвижимость по районам г. Иркутска

Период 2015 2016 2017 2018 2019

Кировский 69519,1 72713,3 75907,4 79101,6 82295,8

Октябрьский 69679,2 74227,8 78776,4 83325 87873,5

Свердловский 63874,2 67887 71899,7 75912,5 79925,3

Куйбышевский 61046,6 65044,3 69041,9 73039,6 77037,3

Ленинский 55601,4 59016,1 62430,9 65845,6 69260,4

Период:

Кировский

Октябрьский

Свердловский

Куйбышевский

Ленинский

и Т I I I I I I I I I I I

2009 2010 201120122013 2014 2015 2016 20172018 2019

Рис. 3. Динамика цен 1 кв. м вторичной жилой недвижимости исходного периода 2009-2014 год и прогнозного 2015-2019 год (регрессионная модель)

Таблица 5

Отношение темпов роста цен 1 кв. м вторичной жилой недвижимости к темпам инфляции (регрессионная модель)

Годы Темп прироста цен на рынке жилой недвижимости Темп инфляции, % Отношение темпов прироста цен на рынке

Кировский Октябрьский Свердловский Куйбышевский Ленинский Кировский Октябрьский Свердловский Куйбышевский Ленинский

2009 8,8

2010 3,4 3,0 3,9 0,2 3,7 8,8 2,6 3,0 2,3 43,9 2,4

2011 5,2 9,9 10,6 10,9 12,0 6,2 1,2 0,6 0,6 0,6 0,5

2012 9,4 15,8 14,0 14,4 12,3 6,6 0,7 0,4 0,5 0,5 0,5

2013 6,4 8,4 8,7 10,0 8,6 6,5 1,0 0,8 0,7 0,6 0,8

2014 0,9 0,3 0,3 3,5 -0,2 11,4 12,5 45,4 42,1 3,2 -56,8

2015 3,9 5,4 4,8 9,5 3,9 9,5 9,5 35,6 33,2 -14,6 -46,0

2016 3,5 4,7 3,9 10,1 2,8 10,0 11,5 44,1 41,1 -22,7 -57,8

2017 3,1 4,0 3,0 10,6 1,7 10,6 13,4 52,6 49,1 -30,9 -69,6

2018 2,7 3,3 2,1 11,2 0,6 11,1 15,4 61,1 57,1 -39,0 -81,4

2019 2,3 2,6 1,2 11,8 -0,5 11,7 17,4 69,6 65,1 -47,1 -93,2

На основании анализа данных, представленных на рис. 4 видно, что в 2014 году в Ленинском, Октябрьском и Свердловском районах темпы роста жилой недвижимости во много раз меньше чем темпы инфляции, показывающие низкий уровень сохранения своей стоимости.

60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 0,0

_■

■■■ 1 ■ ■-._■ ■■■_■ ■■■_! ■■!-! 1 ..II

I Кировский

¡Октябрьский ■ Свердловский

I Куйбышевский

Рис. 4. Отношение темпов роста цен 1 кв. м вторичной жилой недвижимости к темпам инфляции (регрессионная модель) исходного периода 2009-2014 годов

и прогнозного 2015-2019 годов

Что же касается Кировского и Куйбышевского района, там наблюдается нормальный темп роста цен на жилую недвижимость и обесценивание недвижимости большими темпами по отношению к инфляции не наблюдается. В прогнозируемом периоде в Свердловском и в Ленинском районах видна остановка темпов роста по отношению к темпам инфляции, то есть, возможно, обесценивание в этих районах недвижимости с учётом инфляции. На основании табл. 1 представим в табл. 6 прогноз цен 1 кв. м. жилой недвижимости по районам города Иркутска методом среднего абсолютного прироста цен.

Таблица6

Расчет среднего абсолютного прироста цен по районам г. Иркутска за 2015-2019 годы, руб./кв. м

Период 2015 2016 2017 2018 2019

Кировский 67605 69971 72338 74705 77071

Октябрьский 67221 70552 73883 77214 80544

Свердловский 60980 63877 66775 69672 72570

Куйбышевский 59423 62333 65243 68154 71064

Ленинский 52963 55424 57886 60347 62808

Рис. 5. Динамика цен 1 кв. м. вторичной жилой недвижимости исходного периода 2009-2014 годов и прогнозного 2015- 2019 годов (модель среднего абсолютного

прироста цен)

На основании данных табл. 4 и 6 рассчитаем в табл. 7 усредненный будущий прогноз цен на жилую недвижимость в г. Иркутске, который будет более приблизительным с учётом двух прогнозных цен.

Таблица 7

Усредненное значение будущего прогноза цен жилой недвижимости в г. Иркутске

Период 2015 2016 2017 2018 2019

Кировский 67811 70111 72411 74710 77010

Октябрьский 67419 70675 73932 77188 80444

Свердловский 61109 63761 66412 69064 71715

Куйбышевский 59938 63111 66284 69457 72630

Ленинский 53053 55267 57480 59693 61906

Статистический и прогнозный период

90000 80000 ,0 70000 60000

а

2 50000 * 40000

гН

5 зоооо

3- 20000 10000 о

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Рис. 6. Динамика цен 1 кв. м вторичной жилой недвижимости исходного периода 2009-2014 годов и прогнозного периода 2015-2019 годов (модель усреднённого

значения)

Таким образом, на основании представленного анализа и прогноза цен на рынке жилой недвижимости города Иркутска, можно сделать следующие выводы: цены на жилую недвижимость имеют тенденцию к росту; в дальнейшей перспективе инвестирования с учётом будущего роста цен по отношению к инфляции перспективными районами г. Иркутска являются Кировский, Октябрьский и Куйбышевский районы. Рынок недвижимости является существенной составляющей в любой национальной экономике, в том числе и в России, поскольку недвижимость - важнейшая составная часть национального богатства. Рынок недвижимости тесно связан с другими рынками. Без него не может быть рынка вообще, так как рынок труда, рынок капитала, рынок товаров и услуг и т. д. для своего существования должны иметь или арендовать соответствующие помещения, необходимые для их деятельности, тогда как, рынок недвижимости не может существовать, например, без рынка капитала, так как недвижимость не на что было бы строить, приобретать или арендовать и т. д. Кроме того, недвижимость - это выгодное вложение капитала (инвестиций), так как средства, вложенные в недвижимость, защищены от инфляции. Спрос на недвижимость в России только зарождается, и с ростом доходов населения он будет увеличиваться. В частности, увеличению спроса на рынке жилья будет способствовать ипотечное кредитование.

Таким образом, следует отметить, что эффективное совершенствование экономики недвижимости в условиях современной России - это перспективное направление и его необходимо изучать, используя отечественный и зарубежный опыт.

Статья поступила 28.07.2015 г.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Сайт Иркутской статистики http://www.realtyvision.ru/

2. Добышева Т.В. Анализ тенденций развития жилищного строительства в Иркутской области // Вестник ИрГТУ. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2011. № 12.

3. Щербакова Н.А. Экономика недвижимости : учеб. пособие. Ростов н/Д: Феникс,

2006.

4. Назарова М.Г. Курс социально-экономической статистики : учебник для студентов вузов, обуч. по спец-ти «Статистика». Изд. 5-е, доп. и перераб. М.: Омега - Л, 2006. 984 с.

5. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики : учебник. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2002.

Информация об авторах

Добышева Татьяна Васильевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры экспертизы и управления недвижимостью, тел.: (3952) 40-54-12, е-mail: Dobishevatv@mail.ru, Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.

Грушкевич Михаил Михайлович, студент, тел.: 89041366299, е-mail: fenixturbo@mail.ru, Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.

Information about the authors

Dobysheva T.V., Candidate of Economical Sciences, associate professor, Department of Real Estate Expertise and Management, tel.: (3952) 40-54-12; е-mail: Dobishevatv@mail.ru, Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.

Grushkevich M.M., undergraduate, tel.: 89041366299, е-mail: fenixturbo@mail.ru, Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.

УДК 339.13.017

О ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АИС «МОНИТОРИНГ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ» РОСРЕЕСТРА В ЦЕЛЯХ АНАЛИЗА РЫНКА ЖИЛОЙ

НЕДВИЖИМОСТИ Г. ИРКУТСКА

© И.А. Казимиров

В статье проведено исследование возможности практического использования АИС «Мониторинг рынка недвижимости» Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии (Росреестр) в целях анализа рынка на примере сегмента жилой недвижимости. Указаны основные недостатки АИС «МРН», существенно затрудняющие