CC BY
376
УДК 229.187.64(470.55)
ББК У9(2)-571-32
МАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ ПРЕДЛОЖЕНИЯ НА РЫНКЕ ВТОРИЧНОЙ ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ (НА ПРИМЕРЕ г. ЧЕЛЯБИНСКА)
А.И. Ухова
Статья посвящена проблематике анализа предложения на рынке вторичной жилой недвижимости в целях маркетинга. Автором проведено маркетинговое исследование текущей ситуации на рынке предложения вторичного жилья, составлена и проанализирована база объектов недвижимости, предлагаемых на продажу в анализируемом периоде. В статье автор подробно изучил подходы к методике изучения предложения на рынке недвижимости и провел собственный анализ предложения вторичного рынка жилой недвижимости г. Челябинска, выделив сегменты предлагаемых на продажу объектов недвижимости.
Ключевые слова: рынок вторичной недвижимости, анализ предложения на рынке недвижимости, маркетинговый анализ рынка недвижимости, сегментирование предложения на рынке недвижимости.
Сегодня рынки жилой недвижимости как небольших, так и крупных городов-миллионников оказывают значительное влияние на их экономическое состояние. Рынок недвижимости Челябинска - не исключение. Стоит отметить, что рынок жилья делится на первичный и вторичный [6]. Рынок первичного жилья подвергается влиянию большого количества факторов, поэтому процессы, происходящие на рынке новостроек во многом связаны со сферой строительных технологий и зависят от нее. В то время как вторичный рынок жилой недвижимости намного более выраженно и быстро реагирует на изменения экономического состояния региона [3, 9]. В связи с этим представляется необходимым комплексное маркетинговое изучение рынка вторичного жилья.
Для проведения маркетингового анализа рынка вторичной жилой недвижимости Челябинска автором была составлена база данных объектов недвижимости, находящихся в продаже на момент исследования. База данных включает в себя все объекты недвижимости, выставленные на продажу агентствами недвижимости или собственниками [2]. После составления полного перечня продаваемых объектов недвижимости из него были удалены дублирующиеся предложения, а также объекты недвижимости с ошибочно заполненными параметрами [7]. При этом в готовую для анализа базу данных автором не включались следующие объекты недвижимости:
1) квартиры, находящиеся за пределами Челябинска, комнаты и доли квартир;
2) квартиры с несуществующим адресом, вероятнее всего, в результате возникновения ошибки при заполнении номера дома и другой информации об объекте недвижимости;
3) квартиры с близкими значениями площади и стоимости и при этом с совпадающими адре-
сами, этажом расположения, этажностью дома, при этом допускается отклонение в площади и стоимости не более 5 %;
4) дома, находящиеся на стадии строительства;
5) частные дома.
Таким образом, составленная в целях маркетингового исследования база данных включает исчерпывающий перечень объектов вторичной жилой недвижимости Челябинска, выставленных на продажу на дату составления базы данных.
В результате объем анализируемой базы данных в январе 2014 года составил 8604 объекта недвижимости.
При этом основной объем предложения приходится на северо-запад Челябинска (Курчатовский и Калининский районы) - 37 % от общего числа объектов вторичной недвижимости. Наименее представлен Металлургический район города -всего 10 % предложения. Распределение предложения по районам города представлено на рис. 1.
Интересным с точки зрения анализа, по мнению автора, является выявление наиболее типичного предложения среди представленных объектов недвижимости для того или иного района города. Так, исходя из данных, представленных в табл. 1, в каждом из районов значительную долю предложения составляют двухкомнатные квартиры, а вот средняя площадь предлагаемых объектов недвижимость и этажность домов значительно варьируются, зачастую данные параметры являются косвенным отражением качества предлагаемого жилья. Как правило, высокая этажность и большие площади квартир говорят о более высоком качестве жилья. К примеру, согласно классификации объектов жилой недвижимости по классам, разработанной председателем комиссии Российской Гильдии риэлторов по аттестации аналитиков
рынка недвижимости Геннадием Моисеевичем Стерник, одним из критериев разделения объектов на классы массового жилья и жилья повышенной комфортности является площадь квартир [7, 8]. Данная классификация представлена в табл. 2.
Исходя из методологии классификации объектов жилой недвижимости, разработанной Г.М. Стерник, квартиры делятся на два класса, внутри
которых выделяется по два подкласса [8]:
1) массовое жилье:
- эконом сегмент;
- комфорт сегмент;
2) жилье повышенной комфортности:
- бизнес сегмент;
- элитный сегмент.
Металлургический Центральный
10% по/
Курчатовский
' 20%
Рис. 1. Распределение предложения объектов вторичной жилой недвижимости по районам Челябинска, %
Таблица 1
Характеристика наиболее типичного предложения на рынке вторичной жилой недвижимости в разрезе районов Челябинска
Район Объем предложения, квартир Средняя стоимость кв. м, руб. Средняя площадь, кв. м Средняя этажность Среднее количество комнат
Центральный 1 029 53 990 78 10 2
Советский 1 081 48 659 63 7 2
Калининский 1 494 45 286 62 9 2
Курчатовский 1 687 45 957 59 9 2
Тракторозаводский 1 226 39 883 55 8 2
Ленинский 1 200 40 124 53 7 2
Металлургический 887 38 660 55 7 2
Таблица 2
Ограничения по площади (без учета летних помещений) при применении единой классификации жилой недвижимости согласно Г.М. Стерник, кв. м
Общая площадь квартиры Эконом Комфорт Бизнес Элитный
1-комнатные от 28 от 34 (студии от 28) от 45 студии - от 60
2-комнатные от 44 от 50 от 65 от 80
3-комнатные от 56 от 65 от 85 от 120
4-комнатные от 70 от 85 от 120 от 250
5-комнатные от 84 от 100 от 150 от 350
Кухни Нет ограничений от 8 от 12 от 20
Составленная автором база объектов вторичной недвижимости была просегментирована по классам жилья типологии Г.М. Стерник. На рис. 2 представлены доли выделенных классов в общем объеме предложения. Очевидно, что значительную долю предложения составляют квартиры масс-маркета.
Рис. 2. Распределение предложения объектов вторичной жилой недвижимости по классам, %
Наиболее интересным с точки зрения анализа предложения является изучение стоимости квадратного метра объектов недвижимости в разрезе таких критериев, как количество комнат, район расположения и класс жилья.
Дифференциация предложения по стоимости в зависимости от класса объекта недвижимости представлена на рис. 3.
Рис. 3. Зависимость стоимости квадратного метра жилья от класса недвижимости, руб.
Как видно на рис. 3, жилье повышенной комфортности стоит в среднем на 15,7 % дороже по сравнению с массовым жильем. Но в наибольшей степени стоимость квартиры зависит от ее местоположения. На рис. 4 представлена зависимость стоимости квадратного метра жилья от района расположения квартиры. Данный анализ показывает, что наиболее близки к среднерыночной стоимости квартиры, расположенные в Калининском районе Челябинска, их стоимость всего на
0,08 % больше средней стоимости квадратного метра в базе объектов недвижимости. Квартиры, расположенные в наиболее привлекательных районах города - Центральном и Советском, выше среднерыночной стоимости, а вот предложения из Тракторозаводского, Ленинского и Металлургического районов города, напротив, выставлены на продажу по стоимости ниже среднерыночной.
Важно отметить, что стоимость квадратного метра во многом зависит и от количества комнат в квартире. Так, наиболее близкими к рыночной стоимости квадратного метра являются двухкомнатные квартиры, квадратный метр в однокомнатных квартирах, как правило, стоит больше среднерыночной цены, а вот в больших квартирах, напротив, квадратный метр дешевле средней цены по рынку. Распределение стоимости квадратного метра в разрезе района расположения и количества комнат представлено на рис. 5.
Несмотря на то, что дифференциация стоимости квартир в зависимости от района расположения достаточно обоснованна и отражает реальную рыночную ситуацию, подобное деление предложения совершенно неприменимо в практической деятельности при определении наиболее вероятной цены продажи объекта вторичной жилой недвижимости. В связи с этим возникает необходимость разделения предложения на более мелкие сегменты по ряду характеристик, таких как: площадь квартиры, район ее расположения, количество комнат, этажность дома (влияет в меньшей степени, но является косвенной характеристикой качества предложения), а также класс жилья. Ключевым дифференцирующим фактором в данном сегментировании является стоимость квадратного метра предложения.
На основании сформулированной концепции сегментирования автором исследования был проведен кластерный анализ с использованием программы SPSS Statistics с целью выявления однородных групп среди предлагаемых к продаже объектов недвижимости [1, 4, 5].
Для проведения иерархического кластерного анализа используется метод Уорда [4]. Данный метод предполагает, что первоначально каждый кластер состоит из одного объекта. Сначала объединяются два ближайших кластера. Для них определяются средние значения каждого признака и рассчитывается сумма квадратов отклонений по формуле:
Vl = X i X j (xij - xjl)2 , где l - номер кластера; i - номер объекта (i = 1, 2, ... ,nl); nl - количество объектов в l-м кластере; j -номер признака (j = 1, 2, ..., k); k - количество признаков, характеризующих каждый объект.
В дальнейшем объединяются те объекты или кластеры, которые дают наименьшее приращение величины Vl.
В результате проведенного анализа было выявлено, что 7 - это оптимальное количество кла-
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
19,31%
25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% -5,00% -10,00% 15,00% 20,00%
У ^
Ж с/
^ с?
*с
1 Стоимость и Отклонение от среднего значения
Рис. 4. Зависимость стоимости квадратного метра от расположения квартиры на рынке вторичной недвижимости Челябинска, руб.
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
53990
— ——48659------45286---45957 38бб0
II II у 11 ції НІ II 1 Щ
■■ ш Ин їм ■■ їй
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
1-комн.
4-комн.
2-комн.
3-комн.
< 5 и более комнат 4 Средняя стоимость
Рис. 5. Зависимость стоимости квадратного метра от расположения квартиры и количества комнат, руб.
стеров для сегментирования имеющейся совокупности объектов вторичной жилой недвижимости, поскольку при данном количестве кластеров предложения внутри сегмента максимально однородные, а между кластерами существуют значимые различия.
Результаты разделения базы данных на семь групп отражены в табл. 3, где видны наиболее типичные характеристики квартиры, относящейся к тому или иному кластеру. Распределение базы данных по кластерам отражено на рис. 6. Наиболее многочисленными, как видно из рисунка, являются сегмент 2 и 3, как раз они, вероятнее всего и относятся к классу массового жилья, наиболее представленного на рынке недвижимости.
Зависимость стоимости квадратного метра предложения от выделенных в ходе анализа кластеров, где наблюдается четкая дифференциация сегментов по цене, отражена на рис. 6. Нет дублирующих сегментов, а возможное незначительное перекрытие по стоимости связано с различием представленных объектов по ряду других анализируемых параметров: площадь квартиры, район расположения, этажность дома и класс недвижимости.
Наиболее наглядным будет графическое отражение сравниваемых кластеров сразу по нескольким параметрам. На рис. 7 представлена пузырьковая диаграмма выявленных в ходе анализа кластеров, где по осям х и у отражены средняя стоимость квадратного метра и площадь квартиры,
Таблица 3
Характеристика наиболее типичного предложения на рынке вторичной жилой недвижимости
в разрезе выделенных сегментов
Сегмент 1 2 3 4 5 6 7
Средняя стоимость квадратного метра 31 446 38 266 44 940 52 005 58 421 70 670 106 688
Средняя площадь 70 62 56 54 65 85 137
Среднее количество комнат 3 2 2 2 2 2 3
Средняя этажность 6 7 8 9 10 11 14
120 000 100 000 80 000 60 000 40 000 20 000 0
1 2 3 4 5 6 7
106 688
70
31 446
и
52 005 58 421
38 266 44 940 52 005
енёе
Рис. 6. Зависимость стоимости квадратного метра от сегмента, руб.
а
8
н
а
л
а
« !•
1“
ч
в
№
№
Я
П
и
&
и
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
о
> '
20 000 40 000 60 000 80 000 100 000 120 000 140 000
Средняя стоимость кв.м, руб.
• 1 02 в3 *4 «5 ->6 ^7
0
Рис. 7. Сегменты, выявленные в ходе иерархического кластерного анализа предложения на рынке вторичной жилой недвижимости
соответственно, а размер «пузырька» отражает объем предложения в том или ином сегменте.
Данное деление предложения на сегменты позволит с большей точностью определять стоимости объектов недвижимости, поскольку данная сегментация отражает не территориальное распределение, которое зачастую достаточно укрупнено и сложно применимо. В данной классификации в основу положено качество предложения определенное сразу по нескольким ключевым параметрам, а именно: площадь предложения, район расположения, количество комнат, этажность, а также
класс жилья по типологии Г.М. Стерник.
Говоря о структуре предложения на рынке вторичного жилья в Челябинске в целом, важно отметить, что качество предложения является типичным - около 80 % объектов жилой недвижимости приходятся на массовое жилье. Отсутствие перекоса в структуре предложения и повторение им классического разделения населения по уровню благосостояния, когда основную массу населения в развитых экономиках составляют люди среднего класса, говорит о высоком уровне экономического развития региона.
Литература
1. Бююль, А. Искусство обработки ин-
формации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: пер. с нем. /А. Бююль, П. Цёфель. - СПб.: ДиаСофтЮП, 2005. - 608 с.
2. Вторичное жилье. - http://domchel.ru/realty/ 5е11/ге51йепйа1/5есопйагу/
3. Городничая, Н. Рынок недвижимости и ипотека: анализ и прогноз / Н. Городничая. -http://www.stroyka74.ru/
4. Малхотра, Н. Маркетинговые исследования. Практическое руководство. - 4-е изд.: пер. с англ. / Н. Малхотра. - М.: Вильямс, 2007. - 1200 с.
5. Плис, А. И. Практикум по прикладной статистике в среде ЗРББ: учеб.пособие. в 2-х ч. Ч. 1. Классические процедуры статистики (+СБ) /А.И.
Плис, Н.А. Сливина. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 288 с.
6. Рахман, И.А. Развитие рынка недвижимости в России: теория, проблемы, практика / И.А. Рахман. - М.:ЗАО Издательство «Экономика», 2000. - 294 с.
7. Стерник, Г.М. Анализ рынка недвижимости для профессионалов / Г.М. Стерник. - М.: Экономика, 2009. - 606 с.
8. Стерник, Г.М. Единая методика классификации жилых объектов по потребительскому качеству (классу) / Г.М. Стерник, С.Г. Стерник. -http://realtymarket.ru/metodi-eskie-materiali/Edinaya-metodika-klassifikacii-jilix-obektov-po-potrebitelskomu-ka-estvu-klassu-..html
9. Юнацкевич, П.И. Маркетинг недвижимости: учебное пособие / П.И. Юнацкевич; под ред. А.Н. Мошнова. - СПб.: Сентябрь, 2002. - 259 с.
Ухова Антонина Ивановна. Аспирант кафедры маркетинговых коммуникаций Института экономики, торговли и технологий, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск), antonina.ukhova@gmail. сот.
Поступила в редакцию 24 апреля 2014 г.
Bulletin of the South Ural State University Series “Economics and Management” _______________________________________________________2014, vol. 8, no. 2, pp. 49-55
MARKETING ANALYSIS OF OFFERS AT A SECONDARY RESIDENTIAL REAL ESTATE MARKET (ON THE BASIS OF CHELYABINSK)
A.I. Ukhova, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation
The article deals with the analysis of offers at a secondary residential real estate market for marketing purposes. The author performs marketing research of the current offers on the secondary real estate market, compiles and analyzes the database of properties for sale in the analyzed period. The author considers the approaches to the methods of studying the real estate market offers and conducts her own analysis of Chelyabinsk secondary residential real estate market offers, highlighting segments of the secondary residential real estate.
Keywords: secondary residential real estate market, real estate market offers analysis, marketing analysis of real estate market, marketing real estate segmentation.
References
1. Byuyul' A., Tsefel' P. SPSS: Iskusstvo obrabotki informatsii. Analiz statisticheskikh dannykh i vosstanov-lenie skrytykh zakonomernostey: Per. s nem. [Proficiency in Data Processing. Analysis of Statistical Data and Restoration of Concealed Patterns. Translated from German]. St. Petersburg, DiaSoftYuP Publ., 2005. 608 p.
2. Vtorichnoe zhil’e [Secondary Housing]. Available at: http://domchel.ru/realty/sell/residential/secondary/
3. Gorodnichaya N. Rynok nedvizhimosti i ipoteka: analiz i prognoz [Real Estate Market and Mortgage: Analysis and Forecasting]. Available at: http://www.stroyka74.ru/
4. Malkhotra N. Marketingovye issledovaniya. Prakticheskoe rukovodstvo [Marketing Research. Practical Guide]. 4th edition. Translated from English. Moscow, Vil'yams Publ., 2007. 1200 p.
5. Plis A.I., Slivina N.A. Praktikum po prikladnoy statistike v srede SPSS. Ch. 1. Klassicheskie protsedury statistiki (+CD) [Workshop on Applied Statistics in the Medium SPSS: Part 1. Classical Statistical Procedures (+ CD)]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2004. 288 p.
6. Rakhman I.A. Razvitie rynka nedvizhimosti v Rossii: teoriya, problemy, praktika [Development of Real Estate Market in Russia: Theory, Problems, and Practice]. Moscow, Ekonomika Publ., 2000. 294 p.
7. Sternik G.M. Analiz rynka nedvizhimosti dlya professionalov [Analysis of the Real Estate Market for Professionals]. Moscow, Ekonomika Publ., 2009. 606 p.
8. Sternik G.M., Sternik S.G. Edinaya metodika klassifikatsii zhilykh ob"ektov po potrebitel’skomu ka-
chestvu (klassu) [Integrated methods for classification of residential properties by consumer quality (class)]. Available at: http://realtymarket.ru/metodi-eskie-materiali/Edinaya-metodika-klassifikacii-jilix-obektov-po-
potrebitelskomu-ka-estvu-klassu-..html
9. Yunatskevich P.I. Marketing nedvizhimosti [Property Marketing]. A.N. Moshnova (Ed.). St. Petersburg, Sentyabr' Publ., 2002. 259 p.
Antonina Ivanovna Ukhova. Postgraduate student of Marketing Communications department of the Institute of Economics, Trade, and Technologies, South Ural State University, Chelyabinsk, antoni-na.ukhova@gmail.com.
Received 13 February 2014
