CC BY
51
2020, №1
ISSN 2411-2550
УДК 311.312
Токарев Ю.А.
ФГБОУ ВО "Самарский государственный экономический университет ", г. Самара, Россия
Экспертно-статистическое прогнозирование рынка жилья в
Российской Федерации
В статье рассматриваются вопросы применения различных инструментов прогнозирования жилищного строительства в Российской Федерации. Учитывая социальную значимость жилищного вопроса, государство становится активным игроком на рынке жилья, влияя на него, например, путём ввода в действие соответствующих национальных проектов или изменения законодательства. Оценка такого влияния возможна как статистическими, так и экспертными методами. Мы выполнили прогноз, основанный на экстраполяции, а также экспертный прогноз ситуации на рынке жилой недвижимости, основанный на средней взвешенной оценке мнений экспертов, что позволило учесть переход на проектное финансирование жилищного строительства (согласно изменениям в ФЗ № 214). Экспертно-статистический прогноз ввода жилых домов показал, что рынок жилья испытает кратковременный отрицательный эффект от законодательных изменений, однако в дальнейшем рынок вернётся к положительной тенденции развития. Результаты данного исследования могут стать информационной основой при разработке управленческих решений на федеральном, региональном и муниципальном уровне в сфере жилищного строительства.
Ключевые слова: статистика; прогнозирование; рынок жилья; жилищное строительство.
Образец цитирования: Токарев Ю.А. Экспертно-статистическое прогнозирование рынка жилья в Российской Федерации // Гуманитарный научный журнал. 2020. №1. с.119-126 DOI: https://doi.org/10.24411/2078-9661-2020-10017
Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution License (CC-BY 4.0).
Tokarev Yu. A.
Expert and statistical forecasting of the housing market in the
Russian Federation
The article discusses the application of various forecasting tools for housing construction in the Russian Federation. This issue has social significance. The state is becoming an active player in the housing market. It affects him by introducing national projects or changing legislation. An assessment of this effect is possible by statistical and expert methods. We executed the forecast based on extrapolations and also the expert forecast of a situation in the market of the residential real estate. It is based on the average weighed assessment of opinions of experts. It allowed to consider transition to project financing of housing construction (the Federal Law No. 214). The expert and statistical forecast of commissioning of houses showed that the housing market will test short-term negative effect from legislative changes. After that the market will return to a positive trend of development. Results of this research can become information basis when developing management decisions at federal, regional and municipal level in the sphere of housing construction.
Keywords: statistics; forecasting; housing market; housing construction. For citation: Tokarev Yu. A. Expert and statistical forecasting of the housing market in the Russian Federation // Humanitarian scientific journal.2020. №1. ^119-126 (In Russ.) DOI: https://doi.org/10.24411/2078-9661-2020-10017
This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons Attribution License (CC-BY 4.0).
13115111
2020, №1
ISSN 2411-2550
Введение
На сегодняшний день рынок жилой недвижимости является наиболее динамично развивающимся сегментом рынка недвижимости в целом, поскольку на нём происходят значительные изменения как объёмов строительства, так и цен на жильё. Данные процессы вызывают необходимость статистического исследования, решающего задачи прогнозирования развития, оценки факторов, влияющих на основные показатели данной сферы.
На протяжении длительного времени вопрос обеспечения граждан России доступным жильём, отвечающим существующим нормативам, остаётся открытым. Так, в Указе Президента № 204 от 07.05.2018 г. выделено направление «жильё и городская среда», что говорит о внимании государства к решению этого вопроса.
Обзор литературы
Методология экономико-статистической оценки развития рынка жилья пока не стандартизирована, в связи с чем возникает необходимость определения групп факторов, оказывающих на него влияние. Причем индикаторы необходимо отобрать и систематизировать таким образом, чтобы получить количественную характеристику объекта исследования, на основе которой было бы возможно оценить существующие тенденции, а также построить достоверный прогноз. В то же время вектор экстраполяционного развития может быть изменён посредством вмешательства качественных (структурных) факторов. К ним можно отнести законодательные изменения, стихийные бедствия, резкие колебания конъюнктуры рынка и т.д. Влияние таких факторов сложно оценить только статистическими методами, и на первый план выходят экспертные методы прогнозирования.
Самым оптимальным вариантом, по нашему мнению, может стать комплексное экспертно-статистическое прогнозирование. Возможности его применения в экономике рассматривали Карева Д.Е. [4], Сурков А.А. [8], а в анализе рынка жилья - Есафьев Н.Ю. [3]. Учёт тренд-сезонной компоненты в прогнозировании ввода жилья провела Тиндова М.Г. [9]. Анализ качественного изменения строительной политики в регионе выполнен Смагиной О.В. и Максимовым А.А. [7], а анализ факторов, влияющих на прогнозный фон рынка жилья, рассмотрен в статье Гужовой О.А. [2]. Молчанова М.Ю. и Печенкина А.В. предлагают сценарный метод прогнозирования, учитывающий макроэкономические параметры [5].
Мы согласны с Прасоловым А.В. и Ховановым Н.В., которые считают, что «использование только количественных методов прогнозирования встречается с рядом ограничений, связанных с их ориентацией на числовые статистические данные... С другой стороны,
13115111
«Гуманитарный научный журнал»
2020, №1
Электронный научный журнал ISSN 2411-2550
применение только экспертных методов оценивания и прогнозирования ... позволяет учесть будущие качественные изменения структуры наблюдаемых временных рядов, но обладает рядом недостатков, связанных, в основном, с трудностью оценки значимости соответствующей экспертной информации, не подкрепленной достоверными числовыми данными» [6, с. 129].
Постановка задачи
Целью нашего исследования является прогнозирование показателя ввода жилья в Российской Федерации.
В соответствии с целью в работе были поставлены и решены следующие задачи:
1) определение качественных факторов развития рынка жилья;
2) прогнозирование показателей ввода жилья в РФ статистическими методами;
3) сбор информации о мнении экспертов рынка;
3) прогнозирование ввода жилья с учетом качественных факторов.
Для обработки исходной информации использовались программы «Statistica 10.0», «Gretl» и «MC Excel».
Описание исследования
Наряду с количественными факторами, на состояние рынка жилья оказывают влияние качественные, атрибутивные факторы, к которым можно отнести изменения, происходящие в законодательной базе жилищного строительства.
27 июня 2018 г. Советом Федерации была утверждена новая редакция Федерального закона ФЗ № 214. Данный закон был принят в рамках подготовительного этапа к переходу от долевого на проектное финансирование жилья, поскольку на данный момент происходит создание нормативно-правовой базы для новой целевой модели финансирования жилищного строительства.
Изменения в законе о долевом строительстве направлены на недопущение нецелевого расходования средств. Суть данного процесса состоит в том, что если в долевом строительстве были только два активных участника - дольщик и застройщик, то в проектном финансировании появляется посредник (банк), гарантирующий взаимную ответственность. Кроме того, Правительство РФ приняло новые критерии степени готовности объекта строительства.
Вышеуказанные изменения, в конечном счете, должны привести к тому, что на рынке жилья останутся только крупные застройщики, и главным плюсом для населения станет отсутствие рисков вложения в долгострой.
С целью исследования рынка жилой недвижимости был проведён анализ временных рядов одного из показателей рассматриваемой сферы -
2020, №1
ISSN 2411-2550
«ввод в действие жилых домов на 1000 чел. населения» по Самарской области и Российской Федерации за период 1996 -2018 гг. Первым шагом стало статическое прогнозирование на основе экстраполяции.
На рис. 1 представлены графики временных рядов изучаемого показателя по Российской Федерации и Самарской области. Визуальный анализ графиков позволяет сделать вывод о том, что временные ряды содержат положительную тенденцию и случайные колебания, более явно выраженные в Самарской области в периоды 2005 -2010 гг. и 2013 - 2018 гг. Также можно отметить, что временные интервалы, на которые приходятся значительные спады показателя и его увеличение, по РФ и Самарской области идентичны.
Рисунок 1 - Динамика показателя «ввод в действие жилых домов на 1000 чел. населения» по Российской Федерации и Самарской области
Результаты теста Дики-Фулера подтверждают, что временные ряды не стационарны, так как р-значение во всех случаях больше критического значения на 5%-ом уровне значимости.
Анализ автокорреляционной функции позволяет сделать вывод о том, что временные ряды содержит линейный тренд, поскольку наибольшее значение имеется у коэффициента автокорреляции первого порядка. Далее с увеличением лага коэффициенты плавно уменьшаются.
Построение линейных моделей, отражающих зависимость ввода в действие жилых домов от времени (1), дало следующие результаты: с вероятностью 95% модели по критерию Фишера в целом значимы, так как по Самарской области Рнабл. =154,51, а по России - 192,26, что превышает Екр. (1;22), равное 4,3.
13115111
«Гуманитарный научный журнал» ^^ Электронный научный журнал
2020, №1 ПАРАДИГМА ISSN 2411-2550
Каждый из коэффициентов также статистически значим, поскольку р-значения во всех случаях меньше 0,05. Тестом Дики-Фулера было подтверждено, что остатки в моделях не стационарны. Модели тренда имеют следующий вид: РФ: y=17,87*t +144,18, (1) Самарская область: ?=21,65*t+81,95. (2)
Исходя из полученных уравнений, можно сделать следующие выводы: с каждым годом ввод в действие жилых домов на 1000 чел. населения увеличивается по Российской Федерации в среднем на 17,87 м2, а в Самарской области ежегодный рост показателя составляет в среднем 21,65 м .
Данные модели достаточно хорошо описывают поведение показателя во времени, поскольку коэффициенты детерминации составляют 89,73% (в модели по РФ) и 87,54% (в модели по Самарской области), но на их основе делать прогноз некорректно, так как в модели наблюдается автокорреляция остатков, подтвержденная критерием Дарбина-Уотсона (DW). Это ухудшает прогнозные качества модели.
Чередование зон положительных и отрицательных остатков свидетельствует о положительной автокорреляции. В данном случае значения предыдущих остатков занижают значения последующих, что может привести к ошибочным выводам на основе данных моделей.
В целях улучшения качества прогнозирования, перейдем к моделям ARMA (p;q), параметры р и q для которых были определены на основе автокорреляционной и частной автокорреляционной функций. В результате были построены модели ARMA (1;1) по Российской Федерации и Самарской области:
РФ: Y= 184,84+ 14,74*t+0,64*yt_i-0,99*et-i, (3) Самарская область: ?=86,28+21,278П+0,25*ум-0,21*ем . (4) В данном случае как все коэффициенты, так и в целом модели авторегрессии скользящего среднего оказались значимы, а в остатках автокорреляции не обнаружено, поэтому на их основе были построены точечный и интервальный прогнозы на 2019-2021 гг.
В 2020 году с вероятностью 95% прогнозные значения показателя
2 2
по РФ будут находиться в пределах от 466,16 тыс. м до 618,85тыс. м , а в Самарской области - от 525,73 тыс. м2 до 745,02 тыс. м2.
Интервальный и точечный прогнозы ввода в действие жилых домов представлены в таблице 1.
2020, №1
ISSN 2411-2550
Таблица 1 - Статистический прогноз ввода в действие жилых домов на 1000 чел. населения по РФ и Самарской области на 2019-2021 гг. (тыс. м2)
Годы Точечный прогноз Интервальный прогноз
РФ Самарская область РФ Самарская область
Нижняя граница Верхняя граница Нижняя граница Верхняя граница
2019 514,00 602,23 473,28 552,92 502,74 701,71
2020 542,51 635,38 466,16 618,85 525,73 745,02
2021 566,57 659,66 479,71 653,44 549,40 769,93
Значения точечных прогнозов свидетельствуют о том, что на протяжении 2019-2021 гг. наибольший объем ввода в действие жилых домов на 1000 чел. населения прогнозируется в Самарской области. Прогнозные значения в Российской Федерации в среднем на 14,45% ниже, по нашему мнению, за счет регионов, в которых наблюдаются низкие объёмы строительства жилья.
Большинство экспертов рынка жилья неоднозначно относятся к законодательным изменениям в данной области; они прогнозируют не только рост цен на жильё, но и сокращение объёмов ввода жилья, поскольку будет происходить процесс адаптации участников рынка к нововведениям.
В связи с этим целесообразно скорректировать вышеуказанные прогнозные значения на среднюю величину изменения показателя, которую можно вычислить на основании мнений экспертов. В качестве экспертов мы выбрали представителей сферы строительства и политики, оценивающих возможную динамику ввода в действие жилых домов после отмены долевого строительства. Их экспертные оценки были получены нами из открытых (публичных) источников, прежде всего, средств массовой информации.
Наиболее распространённой причиной снижения ввода жилья, по мнению экспертов, является уход из строительной сферы мелких и средних застройщиков, чьи показатели не будут соответствовать обновленным требованиям законодательства - данную причину указали 53% экспертов.
Исходя из мнений экспертов по каждой из выделенных групп, прогнозируется снижение объёмов ввода жилья, при этом эксперты в сфере политики прогнозируют менее значительный спад показателя, чем представители сферы строительства - в среднем на 17,5%. Исходя из прогнозов представителей второй группы экспертов, ввод жилья снизится
13115111
2020, №1
ISSN 2411-2550
в среднем на 26,9%, что превышает на 9,19 п.п. прогнозные значения по группе экспертов-политиков.
Если скорректировать полученные ранее прогнозные значения на 17,5 % и 26,9 %, то получим прогноз, учитывающий также качественный фактор - изменения в законодательной базе, связанные с проектным финансированием, которое играет решающую роль при переходе российского рынка жилой недвижимости на новый этап (таблица 2).
Таблица 2 - Прогноз ввода в действие жилых домов на 1000 чел. населения по РФ и Самарской области на 2019-2021гг., c учетом экспертных оценок (тыс. м )
Группы экспертов Годы Точечный прогноз Интервальный прогноз
РФ Самарская область РФ Самарская область
Нижняя граница Верхняя граница Нижняя граница Верхняя граница
Представители сферы строительства 2019 375,73 440,23 345,97 404,18 367,50 512,95
2020 396,57 464,46 340,76 452,38 384,31 544,61
2021 414,16 482,21 350,67 477,66 401,61 562,82
Представители политики 2019 424,05 496,84 390,46 456,16 414,76 578,91
2020 447,57 524,19 384,58 510,55 433,73 614,64
2021 467,42 544,22 395,76 539,09 453,26 635,19
Таким образом, экспертно-статистический прогноз ввода жилых домов в России показал, что рынок жилья испытает кратковременный отрицательный эффект от законодательных изменений, однако в дальнейшем вектор положительной экстраполяции будет возвращать его в прежнее состоянии (пусть и более медленными темпами).
Заключение.
Состояние рынка жилой недвижимости в России во многом определяется технологическими и институциональными особенностями российской экономики, а также влиянием политики государства.
Законодательные изменения в ФЗ № 214, по мнению большинства экспертов, приведут к значительному снижению ввода объемов жилья и увеличению цен на объекты жилой недвижимости. При этом представители сферы строительства прогнозируют более значительный спад объемов строительства по сравнению с группой экспертов-политиков
Субъектам рынка жилья придётся стать максимально открытыми и прозрачными, что, в конечном счёте, должно пойти на благо строительной сферы, а государством будет достигнута важная социальная цель -отсутствие «обманутых дольщиков» и рост доверия населения к компаниям-застройщикам, но переходный период по причине адаптации
13115111
2020, №1
ISSN 2411-2550
рынка жилья к нововведениям будет сопровождаться снижением темпов роста объёмов строительства жилых домов.
Библиографический список
1. Федеральный закон "Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации" от 30.12.2004 № 214-ФЗ. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_51038/.
2. Гужова О.А., Токарев Ю.А. Анализ факторов российского рынка жилья // Инновационные стратегии развития экономики и управления: сборник статей / отв.ред. М.И. Бальзанников, К.С. Галицков: Самара, СГАСУ, 2014. С. 246-250.
3. Есафьев Н.Ю. Многовариантное прогнозирование сценариев развития жилищного рынка Пензенской области по объемам ввода жилья в условиях приоритета применения проектного финансирования // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. 2019. № 2 (50). С. 177-187.
4. Карева Д.Е. Долгосрочное сценарное прогнозирование российской экономики на основе экспертно-статистического байесовского подхода // Мы продолжаем традиции российской статистики. Материалы I Открытого российского статистического конгресса. Новосибирск. 2015. С. 676-677.
5. Молчанова М.Ю., Печенкина А.В. Применение сценарного метода при прогнозировании ситуации на рынке жилья г. Перми // Вестник Пермского Университета. Серия: Экономика. 2015. № 1 (24). С. 79-88.
6. Прасолов А. В., Хованов Н. В. О прогнозировании с использованием статистических и экспертных методов // Автоматика и телемеханика. 2008. № 6. С. 129-142.
7. Смагина О.В., Максимов А.А. Эконометрический анализ ввода жилых и нежилых помещений по субъектам ПФО // Экономические исследования и разработки. 2016. № 1. С. 161-174.
8. Сурков А.А. Экспертная информация при объединении прогнозов // Научные исследования: проблемы и перспективы. Сборник научных трудов по материалам II Международной научно-практической конференции. Анапа. 2019. С. 15-18.
9. Тиндова М.Г. Динамический анализ ввода нового жилья в РФ // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. 2016. № 1 (17). С. 135-141.
13115111
