CC BY
557
УДК 330.1:658.2
Рубинштейн Евгения Даниэльевна Rubinshtein Evgenia Danielevna
кандидат экономических наук, доцент, PhD in Economics, Assistant Professor,
доцент кафедры финансов и кредита Finance and Credit Department,
Дальневосточного федерального университета Far Eastern Federal University
Осипенко Наталья Сергеевна
магистрант кафедры финансов и кредита
Дальневосточного федерального университета
АНАЛИЗ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ И ЕГО ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Аннотация:
Объектом анализа в статье является рынок недвижимости, а также прогнозирование цен на нем. Отмечаются особенности рынка недвижимости, а также этапы его анализа, последним из которых является прогнозирование развития рынка. Отмечается, что прогнозировать желательно не только цены, но и спрос и предложение на рынке недвижимости. Также в работе представлены трендовые прогнозы цен на рынке жилья г. Владивостока. Среди представленных трендов наилучшим является линейный.
Ключевые слова:
рынок недвижимости, анализ рынка недвижимости, прогнозирование цен на рынке недвижимости, фундаментальный анализ, технический анализ, трендовое прогнозирование, коэффициент детерминации.
Osipenko Natalia Sergeevna
Applicant for a Master's Degree, Finance and Credit Department, Far Eastern Federal University
THE ANALYSIS AND FORECASTING OF THE REAL ESTATE MARKET
Summary:
The article deals with the real estate market, in particular, the prediction of prices on this market. The authors consider the features of the real estate market, as well as the stages of the real estate market analysis, the final of which is the prediction of market development. It is noted that it is desirable to predict not only the prices but also the supply and demand in the real estate market. Also, the paper presents the trend forecasts of the housing market prices in Vladivostok. The authors believe that the linear trend is the best for price predictions.
Keywords:
real estate market, real estate market analysis, price forecasting in the property market, fundamental analysis, technical analysis, trend forecasting, determination coefficient.
Отличительной чертой рынка недвижимости в первую очередь является особенность товара, который на нем продается. Товар, предлагаемый на таком рынке, - это объект недвижимости. В отличие от других товаров объект недвижимости является неподвижным и непереносим объектом [1].
Проводя исследование рынка недвижимости, необходимо отметить, что анализ включает в себя 4 укрупненных этапа, последний из которых - прогнозирование развития рынка и цен [2].
Прогнозирование цен является заключительным и важнейшим этапом в исследовании рынка. Прогноз выстраивается по определенной тенденции движения цен на рынке недвижимости, а также на основе проведенного анализа рынка. Кроме прогнозирования цены, очень важно еще и прогнозирование спроса и предложения. Их прогнозирование является важнейшим элементом экономического прогнозирования и представляет собой построение научно обоснованного сценария возможного развития рынка, а именно: прогноза будущих продаж, выявления возможных объемов строительства и т. д. Прогноз развития рынка недвижимости дает представление о том, что произойдет с рынком недвижимости в будущем, в результате чего можно выяснить, верно ли принято инвестиционное решение и насколько оно будет эффективным.
Первая в России методика прогнозирования рынка недвижимости появилась вместе с появлением рынка. Первоначально методики разрабатывались для рынка жилья, позже стали применяться и для других сегментов рынка. На сегодняшний день существует большое количество методов прогнозирования цен. Цены интересны не только профессиональным участникам рынка, но и непрофессионалам [3].
Безусловно, не существует абсолютно точных методов прогнозирования. Мы не можем знать с вероятностью 100 %, какой будет цена 1 м2 жилья. Вместе с тем разработано множество способов, методов и подходов для прогнозирования цены. Все разработанные методы помогают обнаружить тенденцию и выявить зависимость некоторых факторов, а также сопоставить с прошлыми событиями, что помогает спрогнозировать наиболее вероятное развитие события.
При прогнозе цен на недвижимость надо использовать различные методы прогнозирования, а затем анализировать и сопоставлять результаты, чтобы выбрать наиболее точный, реальный и подходящий метод.
Анализ рынка необходим, так как составляет основу прогнозирования, позволяет выявить тенденции рынка, влияние и зависимость тех или иных факторов. Естественно, что наилучшим образом реальную картину рынка показывают цены, так как именно они наиболее чувствительны к любым изменениям, происходящим на рынке.
Наиболее распространенными методами прогнозирования являются технический и фундаментальный виды анализа. Их чаще всего используют для анализа и прогнозирования на рынке ценных бумаг. Однако виды также предназначены для прогноза и на других рынках, в их числе и рынке недвижимости. Это возможно потому, что рынки подчиняются общеэкономическим закономерностям, но в то же время каждый имеет свои особенности [4].
Использование только одного из видов анализа неэффективно, и полученные прогнозы будут искажены, поэтому технический и фундаментальный анализ необходимо сочетать [5].
Трендовое прогнозирование цен на рынке недвижимости является элементом технического анализа и основано на истории цен в прошлом. Трендовый прогноз является наиболее простым с точки зрения его выполнения. В этом случае мы не используем фундаментальный анализ, любые серьезные сдвиги не отображаются в нашем прогнозе. Мы считаем, что дальше цены будут двигаться так же, как это было в течение предыдущих 5 лет. Линия тренда показывает только общую направленность рынка, не учитывая при этом факторы, которые могут повлиять на него [6].
В своей работе мы прогнозировали именно цены на недвижимость, а именно цену 1 м2 жилой недвижимости г. Владивостока.
До выбора тренда необходимо увидеть данные - построить график, чтобы провести предварительный анализ. Рассмотрим динамику изменения цены 1 м2 жилой площади на вторичном рыке жилья г. Владивостока помесячно (см. рис. 1).
100 ООО 90 ООО 80 ООО 70 ООО 60 ООО 50 ООО 40 ООО 30 ООО 20 ООО 10 ООО
и О О О
Рисунок 1 - Динамика изменения стоимости 1 м2 жилой площади по месяцам в период с января 2010 по апрель 2015 гг., руб.
За пять лет стоимость 1 м2 увеличилась более чем на 30 тыс. руб. На рисунке можно видеть весьма незначительные падения цены, которые не сказались на общем движении рынка.
В работе исследовались различные линии тренда, которые включают линейный, полиномиальный степени 2 - параболический, степенной логарифмический, экспоненциальный. Все тренды, кроме параболического, имеют уравнения с двумя параметрами, параболический же тренд имеет 3 параметра в уравнении тренда. На рисунке 2 показана линия, соответствующая линейному тренду, вместе с прогнозом на следующие месяцы.
120 000 100 ООО 615 ООО 60 ООО 40 ООО 20 000
Рисунок 2 - Динамика стоимости 1 м2 жилой недвижимости и линейный тренд с прогнозом на ближайшие 8 мес., руб.
Для определения лучшей линии тренда в работе сравнивались все уравнения линий тренда по критерию Р2, то есть коэффициенту детерминации. В таблице 1 приведен расчет прогнозных значений различными уравнениями линий тренда на ближайший год и дано сравнение по различным уравнениям тренда. Из таблицы видно, что среди моделей с двумя параметрами выигрывает линейная модель с критериальным значением 0,9187. Параболический тренд имеет лучшее значение критерия, но он содержит на 1 параметр больше, его включение добавило 0,055 к критерию, что не настолько важно, так как это значение и так весьма велико для линейного тренда.
Таблица 1 - Сравнительная таблица по данным линиям тренда
Тип линии тренда Я2 Уравнения линии тренда
Линейная 0,9187 у = 503х + 61161
Полиноминальная 0,9730 у = -7,4059х2 + 984,39х + 55866
Степенная 0,9096 у = 49158х01394
Логарифмическая 0,8900 у = 101891п(х) + 44844
Экспоненциальная 0,8983 у = 61759е0,0067х
После того как было выбрано лучшее уравнение тренда, был проведен прогноз будущей стоимости 1 м2 жилых помещений в г. Владивостоке.
Зная уравнения трендов, можно сделать прогноз будущей стоимости 1 м2 жилых помещений в г. Владивостоке. В таблице 2 показан расчет прогнозных значений по различным уравнениям линий трендов на ближайший год.
Таблица 2 - Прогнозы стоимости 1 м2 жилой недвижимости на вторичном рынке г. Владивостока, руб._
Период прогноза Линейный Полиноминальный Степенной Логарифмический Экспоненциальный
Июнь 2015 93 856 88 561 87 966 87 377 95 463
Июль 2015 94 359 88 576 88 153 87 532 96 105
Август 2015 94 862 88 575 88 338 87 686 96 751
Сентябрь 2015 95 365 88 560 88 521 87 837 97 401
Октябрь 2015 95 868 88 529 88 701 87 985 98 056
Ноябрь 2015 96 371 88 484 88 879 88 132 98 715
Декабрь 2015 96 874 88 425 89 055 88 276 99 379
Январь 2016 97 377 88 350 89 229 88 419 100 047
Февраль 2016 97 880 88 260 89 401 88 559 100 720
Март 2016 98 383 88 156 89 571 88 698 101 397
Апрель 2016 98 886 88 037 89 738 88 835 102 078
Май 2016 99 389 87 903 89 904 88 970 102 764
Как видно из таблицы 2, каждый показатель линии трендов ведет себя по-разному. Линейная и экспоненциальная функции растут медленно, только у экспоненциального тренда рост происходит быстрее, чем у линейного. Кроме того, наблюдается очень интересная ситуация, а именно: полиноминальный, степенной и логарифмический тренды показывают, что в начале прогнозного периода цена резко упадет вниз. На рисунке 3 показаны прогнозы, полученные с помощью этих трендов.
Рисунок 3 - Прогнозирование стоимости 1 м2 жилой недвижимости на вторичном рынке
в г. Владивостоке трендовым методом, руб.
Таким образом, прогнозирование цен на рынке недвижимости может осуществляться с помощью трендового прогноза с различными видами трендов. Затем аналитик, исходя из своих знаний и интуиции, выбирает прогнозные значения, которые и будут использоваться в повседневной деятельности оценщиков.
Ссылки:
1. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Анализ рынка недвижимости для профессионалов. М., 2009.
2. Асаул А.Н., Карасев А.В. Экономика недвижимости. М. ; СПб., 2004.
3. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М., 2010.
4. Печенкина А.В. Выбор метода прогнозирования средней цены предложения на рынке жилья города Перми [Электронный ресурс] // Ипотека России : материалы III Петербургского ипотечного форума. Санкт-Петербург, май 2008. СПб., 2008. URL: http://realtymarket.ru/Ш-Peterburgskii-ipote-nii-forum/Vibor-metoda-prognozirovaniya-srednei-ceni-pred-lojeniya-na-rinke-jilya-goroda-Permi.html (дата обращения: 21.06.2015).
5. Асаул А.Н., Карасев А.В. Указ. соч.
6. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика. М., 2008.
