CC BY
21
Научная статья УДК 658.152.5
https://doi.org/10.21285/2227-2917-2022-4-501 -511
Особенности частного инвестирования в объекты жилой недвижимости в России
Элла Юрьевна Павельева1, Наталья Юрьевна Пузыня2
1,2Санкт-Петербургский государственный экономический университет, г. Санкт-Петербург, Россия Автор, ответственный за переписку: Павельева Элла Юрьевна, ella55555@mail.ru
Аннотация. Цель - выявить проблемы при проведении инвестиционной оценки жилой недвижимости для частных инвесторов; дать определение частного инвестора и сформулировать его особенности. Представлен алгоритм принятия решения частным инвестором при инвестировании в жилую недвижимость, позволяющий учесть индивидуальные характеристики инвестора. С помощью алгоритма частный инвестор самостоятельно может провести оценку объектов жилой недвижимости в личных целях. Предложенный алгоритм является основой построения финансовой модели частного инвестирования в жилую недвижимость. Проведена апробация применения алгоритма и продемонстрирован конкретный пример оценивания объектов жилой недвижимости для инвестирования. Результаты расчетов показали эффективность предлагаемой методики для понимания преследуемых инвестором интересов на рынке жилой недвижимости. Представленная методика легко переводится в цифровой формат, и неквалифицированный частный инвестор может использовать ее как практическое руководство при оценке инвестиционных объектов жилой недвижимости. В цифровом виде предложенный алгоритм можно использовать в качестве приложения к смартфону.
Ключевые слова: частные инвестиции, частный инвестор, оценка жилой недвижимости, инвестиции в жилую недвижимость, поведение частного инвестора
Для цитирования: Павельева Э. Ю., Пузыня Н. Ю. Особенности частного инвестирования в объекты жилой недвижимости в России // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2022. Т. 12. № 4. С. 501-511. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2022-4-501-511.
Original article
Specifics of private investment in residential real estate in Russia
Ella Yu. Paveleva1, Natalia Yu. Puzynya2
1Saint Petersburg State University of Economics, Saint Petersburg, Russia Corresponding author: Ella Yu. Paveleva, ella55555@mail.ru
Abstract. The paper aims to identify problems associated with the assessment of residential real estate for private investors, as well as to define and characterize a private investor. A decision-making algorithm for private investors in residential real estate is presented, which allows individual characteristics of the investor to be taken into account. With the help of this algorithm, private investors can independently assess residential real estate for personal purposes. The proposed algorithm provides the basis for building a financial model of private investment in residential real estate. The study tested this algorithm, presenting a specific example of residential real estate assessment for investment purposes. The calculation results show the effectiveness of the proposed procedure in understanding investors' interests in the residential real estate market. Moreover, the presented procedure can be easily digitized, thus allowing an unqualified private investor to use it as a practical guide in the assessment of residential real estate investment properties. In digital form, the proposed algorithm can be used as a smartphone application.
Keywords: private investment, private investor, valuation of residential real estate, investment in residential real estate, behavior of a private investor
1© Павельева Э. Ю., Пузыня H. Ю., 2022
Том 12 № 4 2022 ISSN 2227-2917
с. 501-511 Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость (print) Vol. 12 No. 4 2022 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate ISSN 2500-154X 501 pp. 501-511_(online)_
For citation: Paveleva E. Yu., Puzynya N. Yu. Specifics of private investment in residential real estate in Russia. Izvestiya vuzov. Investitsii. Stroitelstvo. Nedvizhimost' = Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate. 2022;12(4):501-511. (In Russ.). https://doi.org/10.21285/2227-2917-2022-4-501-511.
ВВЕДЕНИЕ
На рынке ценных бумаг, помимо институциональных инвесторов, статус которых закреплен Федеральным законом от 22.04.1996 г. № 39-Ф31, действуют и индивидуальные неквалифицированные инвесторы, которые, в свою очередь, могут быть юридическими (корпоративными инвесторами) и физическими лицами (частными инвесторами).
Анализируя различные взгляды на вопрос выделения в массе неквалифицированных инвесторов частных инвесторов в отдельную категорию2 [1], можно сделать вывод, что такое разделение обоснованно, так как дает возможность более четко их идентифицировать и выявить особенности. Определяющей характеристикой частного инвестора являются его личностные качества. Окружение, сформированные ценности и привычки поведения влияют на то, каким будет выбор частных лиц в инвестиционной деятельности, который не всегда может быть рациональным. И в общем смысле каждому человеку свойственно когнитивное искажение при восприятии и анализе поступающей информации.
Частный инвестор определяется как физическое лицо, обладающее желанием и возможностью осуществлять вложение собственных денежных средств, исходя из личностных качеств, в условиях сложившегося инвестиционного климата и приемлемого уровня риска с целью последующего получения дохода. Он может даже не иметь экономического образования и не иметь опыта инвестирования [2].
В данной статье предлагается методика инвестиционной оценки жилой недвижимости для неквалифицированного частного инвестора. С 2017 г. в России действует Стратегия повышения финансовой грамотности3, целью которой является формирование основ грамотного финансового поведения населения как необходимого условия повышения уровня
и качества жизни, в рамках которой предлагаемая методика инвестиционной оценки жилой недвижимости для частного неквалифицированного инвестора является актуальной.
МЕТОДЫ
В предлагаемой методике для частного инвестора учитываются его личностные качества при принятии им инвестиционного решения.
Обобщая результаты работ различных исследователей и ученых [3-6], можно заключить, что многие частично пытались учесть личностные особенности инвесторов в принятии ими решений, однако полноценного алгоритма с пошаговой ее реализации ими не было предложено.
Цифровизация рынка жилой недвижимости позволяет в современных условиях получить большой массив информации, так как она доступна, и получить ее можно моментально. Но специализированных сервисов для инвестирования на рынке жилой недвижимости в России пока не предложено. Была проанализирована выборка топ-5 приложений Apple Store в России о недвижимости или инвестировании в недвижимость. Ни одно из данных приложений не включает в себя сервис по инвестиционной оценке жилой недвижимости.
На рынке существуют сервисы по поиску жилья: Циан (cian.ru), Avito (avito,ru), Портал «Бюллетень недвижимости» (BN.ru), Domofond.ru, однако они не предоставляют инвестору возможность получить инвестиционную оценку жилья. Это могло бы иметь воплощение в виде платной подписки на дополнительные сервисы площадок, однако на сегодняшний день таких предложений нет.
Альтернативой в сервисе по инвестиционной оценке жилья может стать оценочная компания. Однако в настоящее время оценочные компании предлагают набор услуг, не включающий в себя инвестиционную оценку
1О рынке ценных бумаг: федер. закон от 22 апреля 1996 № 39-Ф3 // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_10148/ (04.05.2022).
2Райзенберг Б. А., Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б. Современный экономический словарь. М.: ИНФА-М,
2016. 376 с.;
Чечин В. В. Инвестиционные предпочтения частных инвесторов как основа принятия решения на рынке ценных бумаг: автореф. дисс. ... канд. экон. наук. 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит». Новосибирск,
2017. 22 с.
3Стратегия повышения финансовой грамотности в Российской Федерации на 2017-2023 годы: распоряжение Правительства РФ от 25 сентября 2017 г. № 2039-р // Официальный интернет-портал правовой информации [Электронный ресурс]. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201709290002 (05.06.2022).
Том 12 № 4 2022
Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 501-511 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 12 No. 4 2022 _pp. 501-511
ISSN 2227-2917
cno (Print>
502 ISSN 2500-154X (online)
жилья, сфокусировав свою деятельность на определении его рыночной стоимости для целей купли-продажи или ипотечного кредитования. Инвестиционную оценку оценочные компании провести могут, но это повлечет за собой дополнительные расходы для частного инвестора. Корме того, ввиду нестандартности запроса, стоимость услуги может быть значительной.
В данной работе предлагается Алгоритм принятия инвестиционного решения частным инвестором на рынке жилой недвижимости (рис. 1). С помощью представленного алгоритма частный инвестор может провести оценку объектов жилой недвижимости самостоятельно в своих личных целях.
Кроме того, данный алгоритм может стать основой для разработки программного продукта, который может быть предложен пользователю как самостоятельное приложение по подбору инвестиционных объектов для частных инвесторов либо как дополнительный сервис к крупным площадкам по предложению жилья. Алгоритм позволяет учесть в процессе принятия инвестиционного решения личностные особенности инвестора дважды: в первый раз на самом начальном этапе при выборе сегмента рынка жилой недвижимости и стратегии получения дохода и второй раз при проведении самой оценки объекта. Осуществляется это путем анкетирования частного инве-
стора и подсчета результатов по ключу к тесту. Данный алгоритм помогает частным инвесторам достичь именно тех финансовых результатов, которые они ставили перед собой с учетом их субъективных потребностей.
Алгоритмом определяется стратегия инвестирования: агрессивная, консервативная или смешанная, которая, в свою очередь, определяет работу инвестора на первичном или вторичном рынке, фокус на покупке/продаже или покупке/сдачи в аренду. А также инвестор определяет размер жилья и класс дома.
Агрессивной стратегии соответствует поведение инвестора, выраженное в приобретении недвижимости на первичном рынке на старте продаж и реализация ее до вступления в права собственности после сдачи объекта. Для консервативной -приобретение недвижимости на вторичном рынке для получения арендных платежей при сдаче ее в аренду.
Для комплексной стратегии интересен вариант приобретения первичной недвижимости по договору долевого участия (ДДУ), получение рентного дохода и продажи по истечении 5 лет сдачи в аренду. Таким образом будет определен самый минимальный порог входа в инвестиции и минимальные затраты в связи с неуплатой налога, в данном случае также и максимальное увеличение стоимости объекта жилой недвижимости.
Рис. 1. Алгоритм принятия инвестиционного решения частным инвестором на рынке жилой недвижимости Fig. 1. Algorithm for making an investment decision by a private investor in the residential real estate market
Том 12 № 4 2022 ISSN 2227-2917
с. 501-511 Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость (print) Vol. 12 No. 4 2022 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate ISSN 2500-154X pp. 501-511_(online)
Определяя для себя сумму инвестиций, частный инвестор принимает решение, какой тип жилой недвижимости приобрести. Здесь важно инвестору определиться, в каком регионе, городе (населенном пункте) он планирует осуществлять свою
инвестиционную деятельность, так как в различных регионах страны стоимость жилья может сильно отличаться.
После выявления конкретного объекта для инвестиций инвестор переходит к его оценке с точки зрения доходности. Расчет эффективности происходит доходным методом через дисконтирование. Здесь становится важным определение самой ставки дисконтирования. В предлагаемом подходе используется кумулятивный метод определения ставки. Однако в предлагаемой методике добавлен и риск искажения восприятия инвестиционных условий частным инвестором под влиянием его личностных качеств, рассчитываемый по формуле
Яа = Яг + Я1 + Я2+Я3+Яе, (1)
где Яа - ставка дисконтирования; Я^ -безрисковая норма доходности; Я± - риск ликвидности; Я2 - риск вложения в недвижимость; Я3 - риск инвестиционного менеджмента; Яе - риск искажения восприятия инвестиционных условий частным инвестором под влиянием его личностных психоэмоциональных установок.
Риск искажения восприятия инвестиционных условий частным инвестором рассчитывается аналогично риску вложения в недвижимость, но корректируется на поправочный коэффициент. Необходимость корректировки вызвана индивидуальными особенностями частного инвестора как физического лица, представление которого может быть подвержено искажению в процессе восприятия информации. Характеристики, принятые во внимание для расчета риска искажения восприятия инвестиционных условий частным инвестором, были выявлены путем анализа оценочной деятельности в экономической литературе45 [4, 7, 8] и составляют совокупность следующих рисков:
- неполучения арендных платежей;
- неэффективного менеджмента частным инвестором;
- неправильного оформления договоров;
- дополнительного торга;
- предвзятости частного инвестора при принятии решения.
Полученное значение инвестора корректируется через поправочный коэффициент по формуле
Яе=^ х ке х 100%, (2)
где Р - значения, присвоенные частным инвестором; С - количество используемых характеристик в расчете; ке - поправочный коэффициент.
Поправочный коэффициент, в свою очередь, также определяется тестированием инвестора для определения степени искажения им информации о себе.
В результате получается тот коэффициент риска, который наиболее приближен к итоговому результату частного инвестора в принятии его инвестиционных решений.
В результате можно сформировать финансовую модель в принятии решений частным инвестором об инвестировании в жилую недвижимость (рис. 2). Она состоит из 6 последовательных блоков.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Апробация методики оценки осуществлена на примере г. Санкт-Петербурга. По ключу к заполненной частным инвестором анкете было выявлено, что тестируемый отдает предпочтение смешанной стратегии инвестирования и желательным для него объектом для вложений является однокомнатная квартира в доме эко-ном-класса или студия в доме комфорт-класса.
Далее частный инвестор определяет массив объектов, удовлетворяющих его предпочтениям.
Частным инвестором было выбрано 8 объектов: 4 студии в домах комфорт-класса и 4 однокомнатных квартиры в домах эконом-класса.
Площадкой для поиска объектов стала база объявлений об аренде и продаже недвижимости в г. Санкт-Петербурге и Ленинградской области - ЦИАН6.
Автоматизированная финансовая оценочная система (АФОС) // [Электронный ресурс]. URL: https://www.cepes-invest.com (06.05.2022);
5АФОС. Оценка недвижимости // Оценка инвестиций [Электронный ресурс]. URL: https://www.esm-invest.com/ru/online-service-AFOS (02.05.2022)
6База объявлений об аренде и продаже недвижимости в Санкт-Петербурге и Ленинградской области // ЦИАН РФ [Электронный ресурс]. URL: https://spb.cian.ru/ (02.05.2022).
Том 12 № 4 2022
Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 501-511 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 12 No. 4 2022 _pp. 501-511
ISSN 2227-2917
504 (print)
504 ISSN 2500-154X (online)
Финансовые факторы:
- инфляция:
- риски инвестирования в недвижимость:
- ставка дисконтирования:
- риск искажения восприятия инвестиционных условий частным инвестором под влиянием его личностных качеств
Моделирование будущих денежных потоков: определение ПЕД (потенциального валового дохода). ДЕД (действительного валового дохода). ЕВЮТА, ОР (операционных расходов), чистой прибыли
Рис. 2. Финансовая модель принятия решений частным инвестором об инвестировании
в жилую недвижимость Fig. 2. Financial model of decision-making by a private investor about investing
in residential real estate
Том 12 № 4 2022
с. 501-511 Vol. 12 No. 4 2022 pp. 501-511
Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate
ISSN 2227-2917
(print) ISSN 2500-154X (online)
Объекты подобраны в сопоставимых сроках сдачи объектов и ввода в эксплуатацию, а также в ценовой категории до 7 млн руб. В результате диапазон цен составил 6,4-7 млн руб. Кроме этого, диапазон массива объектов был сужен до 8 объектов для возможности наглядного предоставления расчетов, однако диапазон может быть и более широким.
Согласно факторам и критериям частый инвестор самостоятельно проводит оценку всех объектов выбранного массива. С учетом коэффициентов и выбранной стратегией инвестирования, частный инвестор получил следующие результаты (табл. 1).
Согласно проведенной оценке частному инвестору рекомендуется сделать выбор в пользу приобретения студии в ЖК «Pulse Premier».
Далее частный инвестор проводит оценку выбранного объекта на его доходность. В первую очередь инвестору необходимо определить потенциальный валовый доход выбранного объекта. Для этого им выбирается 3 объекта-аналога, и арендные ставки объектов-аналогов корректируются с учетом отличий от оцениваемой недвижимости.
Для определения корректировочных ко-
эффициентов используем справочник типовых рыночных корректировок для рынка жилой недвижимости в онлайн-сервисе Автоматизированной финансовой оценочной системе, в экономическом научном журнале «Оценка инвестиций»5.
Скорректированные арендные ставки объектов-аналогов находятся в диапазоне 20 602-24 343 руб/мес.
В качестве расчетного значения арендной ставки оцениваемой недвижимости принимается среднее значение полученного диапазона ставок, которое составляет 22 472 руб/мес. Рассчитаем ставку дисконтирования (табл. 2).
Безрисковую норму доходности определим как долгосрочный бескупонный доход по облигациям федерального займа со сроком погашения 7 лет. Такой срок выбран ввиду того, что выбранный частным инвестором объект будет сдан в эксплуатацию через 2 г. по состоянию на май 2022 г. и будет сдаваться после еще 5 лет согласно выбранной им стратегии.
По данным ЦБ РФ на 29.06.2022 г. доходность по ОФЗ составляет 8,68%.
Премия за ликвидность. Так как срок экспозиции студии в новостройке составляет 1 месяц, поэтому премия будет равна 0,72%.
Таблица 1. Результаты оценки выбранного массива объектов частным инвестором*
Фактор 1-комн. кв. в домах эконом-класса Студия в домах комфорт-класса
Солнечный город. Резиденции Образцовый квартал Friends Ручьи Pulse Premier Аквилон Zalive Аквилон Leaves Панорама парк Сосновка
Местоположение 6,8 8,5 6,8 6,8 12 8 8 1Q
Инфраструктура 4,8 2,4 5,6 4,8 5,4 5,4 5,4 5,4
Экология 4,55 4,55 6,3 4,2 7,6 5,2 7,6 7,6
Благоустройство двора 5 3,5 3,5 3,5 4,8 5,4 6 5,4
Надежность застройщика 21 21 21 21 21 21 21 21
Площадь жилья 2,1 3,6 3,6 3 3,6 3,6 3,6 3
Этаж Q,9 Q,9 1,8 2,1 2,1 2,1 2,1 3
Планировка 1,6 1,4 2 2 2 2,4 2,4 2
Эксплуатационные расходы 3 3 3 3 3 3 3 3
Качество ремонта 8 4 8 8 1Q 1Q 1Q 1Q
Качество строительства 1 1 1 Q,7 2 2,4 2 2
Паркинг 1 Q,8 Q,8 Q,8 2 2 2 2
Внешний вид дома 1 1 1 1 1 1 1 1
Доп. места хранения 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2
ИТОГО 61,95 56,85 65,6 62,1 77,7 72,7 75,3 76,6
*составлено по результатам проведенной оценки частным инвестором.
50e
ISSN 2227-2917
(print) ISSN 2500-154X (online)
Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate
Том 12 № 4 2022
с. 501-511 Vol. 12 No. 4 2022 pp. 501-511
Риск инвестирования в недвижимость составляет на июнь 2022 г. 2,5%. Ситуация с санкционными ограничениями и нестабильность на международном уровне повышают риски. Премия за инвестиционный менеджмент при оценке жилой недвижимости в виде квартир составляет 1,0%.
Риск искажения восприятия инвестиционных условий частным инвестором рассчитывается по данным ответов частного инвестора.
В табл.3 представлены результаты ответов анкетируемого частного инвестора.
По полученным данным риск составляет 2,4%. Однако с учетом поправочного коэффициента, значение которого было рассчитано согласно результатам анкетирования и составило 1,7, в результате индивидуальный риск тестируемого инвестора составит 4,08% (из-за большого объема анкеты и проводимых расчетов по ключам к тестам в данной статье они не приводятся).
При учете риска искажения восприятия инвестиционных условий частным инвестором под влиянием его личностных качеств, расчетная ставка дисконтирования составит
Таблица 2. Расчет ставки дисконтирования Table 2. Calculation of the discount rate
16,98% против 12,9% без учета этого риска. Это влияет на остальные показатели, связанные с инвестированием в выбранный объект, что представлено в табл. 4.
Следует отметить, что расчеты построены на прогнозных данных Министерства экономического развития7. Согласно приведенным данным, инвестиции в обоих случаях могут быть осуществлены, так как значение Р1 в обоих вариантах > 1 и ARR > 0. При этом становится очевидным, что при учете в расчетах индивидуальных качеств инвестора, возрастает вероятность недополучения дохода. В данном расчете недополученная сумма дохода составит 444 693 руб.
Анкетируемый инвестор, исходя из результата его ответов, считает, что может пойти на уступки арендатору и снизить арендную ставку.
Кроме того, при возникновении спорной ситуации может не потребовать оплаты, не обратиться в суд для решения спора в свою пользу. А также согласно ключам к заполненной инвестором анкете, анкетируемый может предвзято отнестись к выбору инвестиционного объекта,
Значение,%
Без учета С учетом
Параметр индивидуальных индивидуальных
качеств частного качеств частного
инвестора инвестора
Безрисковая норма доходности 8,68 8,68
Риск ликвидности 0,72 0,72
Риск инвестирования в недвижимость 2,5 2,5
Риск инвестиционного менеджмента 1 1
Риск искажения восприятия инвестиционных 4,08
условии частным инвестором
ИТОГО ставка дисконтирования 12,90 16,98
Таблица 3. Определение поправки на риск инвестиций в недвижимость частным инвестором под влиянием индивидуальных качеств Table 3. Determination of the correction for the risk of real estate investments by a private investor under the influence of individual qualities_
Характеристика Значимость (1-5 баллов)
Неполучение арендных платежей 2
Неэффективный менеджмент 3
Неправильное оформление договоров 1
Дополнительный торг 3
Предвзятость при принятии решения 3
7Основные параметры сценарных условий прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на 2023 г. и на плановый период 2024 и 2025 гг. // Минэкономразвития России [Электронный ресурс]. URL: https://www.economy.gov.ru/material/directions/makroec/prognozy_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya/osnovnye_pa rametry_scenarnyh_usloviy_prognoza_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya_rf_na_2023_god_i_na_planovyy_period_ 2024_i_2025_godov.html (29.06.2022).
Том 12 № 4 2022 ISSN 2227-2917
с. 501-511 Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость (print) ЦП7 Vol. 12 No. 4 2022 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate ISSN 2500-154X 507 _pp. 501-511_(online)_
Таблица 4. Основные показатели осуществляемых инвестиций частным инвестором Table 4. The main indicators of investments made by a private investor_
Значение
Без учета С учетом
Показатель индивидуальных индивидуальных
качеств частного качеств частного
инвестора инвестора
Цена покупки объекта, руб. 6 600 173 6 600 173
Цена объекта через 7 лет, руб. 10 625 750 10 625 750
Ставка дисконтирования, % 12,90 16,98
Чистый дисконтированный доход от продажи объекта, руб. 1 592 409 1 242 035
Чистый дисконтированный доход от сдачи объекта за весь период, руб. 606 453 512 133
Чистый дисконтированный доход ^Р^, руб. 2 198 862 1 754 169
Индекс рентабельности (Р1) 1,33 1,27
Коэффициент эффективности инвестиций 0,33 0,27
(ARR)
несмотря на данные расчетов по методике, и сделать выбор не в пользу наиболее приемлемого объекта. Также он определен как инвестор, у которого могут возникнуть сложности и при оформлении необходимых документов. Все эти последствия имеют финансовое выражение, представленное в табл.5.
Расчет недополучения арендных платежей и неправильное оформление договоров рассчитан из суммы:
- 1 мес. арендного платежа;
- сумма неэффективного менеджмента как штраф в 30% от суммы неуплаченных налогов;
- дополнительный торг - 2,5% от суммы ЧОД от сдачи в аренду и 2% от цены продажи;
- предвзятость при принятии решения.
Недополучение дохода в данном случае
составит 2%. В результате полученные расчетные данные отличаются от данных, полученных в методике на 8308 р., что составляют отклонение в 2%.
Полученный результат подтверждает, что предлагаемая методика дает репрезентатив-
ные результаты и может быть применена при оценке жилой недвижимости частным инвестором для принятия инвестиционных решений, основанных на его индивидуальных качествах. Финансовая модель реализована в виде стандартной таблицы программы Microsoft Excel. С ее помощью частный инвестор рассчитал выручку от основной деятельности, объем затрат, валовую и чистую прибыль, EBIDTA.
Для приятия окончательного решения об инвестировании в жилую недвижимость частному инвестору необходимо провести анализ доходности при альтернативном размещение средств. За альтернативные варианты принято применять ставку по вкладам в банк как один из наиболее безрисковых вложений. Для сравнения были выбраны 4 банка в России.
На сегодняшний день ни один банк не предлагает продуктов по вкладам со сроком 7 лет, поэтому были выбраны те банки, которые предлагают на момент проведения оценки депозиты со сроком размещения от 1 года. Далее проведем сравнение (табл. 6).
Таблица 5. Финансовые потери анкетируемого частного инвестора, которые он несет, исходя из его личностных качеств
Table 5. Financial losses of the surveyed private investor, which he bears, based
on his personal qualities__
Параметр Сумма, руб.
Неполучение арендных платежей 22 472
Неэффективный менеджмент 63 265
Дополнительный торг 249 130
Неправильное оформление договоров 22 472
Предвзятость при принятии решения 95 661
ИТОГО 453 001
ISSN 2227-2917 Том 12 № 4 2022 ело (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 501-511
508 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 12 No. 4 2022 _(online)_pp. 501-511
Таблица 6. Предложения банков в России по размещению денежных средств физическими лицами на депозите сроком на 1 год (по состоянию на 29.06.2022)* Table 6. Proposals of banks in the Russia on the placement of funds
Показатель Способ размещения актива
Приобретение объекта жилой недвижимости Депозит в банке
без учета индивидуальных качеств частного инвестора с учетом индивидуальных качеств частного инвестора Альфа Банк Газпромбанк Тинькофф Сбербанк
Чистый дисконтированный доход (NPV), руб. 2 198 862 1 754 169 2 572 325 2 250 941 1 976 501 1 615 396
Индекс рентабельности (Р1) 1,33 1,27 1,39 1,34 1,30 1,24
Коэффициент эффективности инвестиций (ARR) 0,33 0,27 0,39 0,34 0,30 0,24
*составлено на основе данных табл. 4 и информации сайтов ПАО «Сбербанк России», АО «Газпромбанк», АО «Альфа-банк», АО «Тинькофф банк»8.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Исходя из полученных данных, частный инвестор может принять окончательное решение по инвестированию располагаемых денежных средств. Полученные данные демонстрируют, что частный инвестор получит положительный инвестиционный эффект и при инвестировании в выбранный объект жилой недвижимости, и при размещении на депозите денежных средств в банках.
Однако здесь важно учесть следующие факторы: в проводимом сравнении были рассмотрены депозиты со сроком размещения в 1 год. Получить расчеты при размещении депозитов на 7 лет, как этого требует методика, не представляется возможным. Кроме того, при расчетах учтена инфляция, которая на сегодняшний день имеет лишь прогнозное значение. Анализируя полученные расчеты,
можно заключить, что частному инвестору, подверженному сильному влиянию его личностных качеств, будет выгоднее рассмотреть размещение денежных средств на депозите. Но если частный инвестор предполагает, что сможет управлять своими индивидуальными рисками и снизить их, то он может сделать выбор в пользу инвестирования в жилую недвижимость.
Проведенные расчеты продемонстрировали, что предлагаемая методика является эффективной и дает возможность проведения оценки жилой недвижимости с помощью идентификации собственных инвестиционных предпочтений. Представленная методика легко переводится в цифровой формат, и неквалифицированный частный инвестор может использовать ее в качестве приложения к смартфону.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Финогенова Ю. Ю. Психология восприятия рисков частными инвесторами // Управление риском. 2011. № 1 (57). С. 55-64.
2. Павельева Э. Ю. Понятие частного инвестирования в России: формирование и современные тенденции // Высшая школа: научные исследования: материалы Межвузовского науч. конгресса (г. Москва, 31 декабря 2019 г.).
Уфа: Инфинити, 2019. Т. 2. С. 8-14.
3. Стерник С. Г. Развитие оценки недвижимости сравнительным подходом на основе методологии дискретного пространственно-параметрического анализа и моделирования рынка // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 5. С. 130-137.
4. Коваленко Е. А. Теория поведенческих финансов и ее применение к прогнозированию до-
8Вклады и счета // ПАО «Сбербанк» [Электронный ресурс]. URL: https://www.sberbank.ru /ru/person/contributions/depositsnew (29.06.2022);
Частным клиентам // АО «Газпромбанк» [Электронный ресурс]. URL: https://www.gazprombank.ru/ (29.06.2022); Частным лицам // АО «Альфа-Банк» [Электронный ресурс]. URL: https://alfabank.ru/make-money/deposits/ (29.06.2022);
Вклады [Электронный ресурс]. URL: https://www.tinkoff.ru/deposit/ (29.06.2022).
Том 12 № 4 2022 ISSN 2227-2917
с. 501-511 Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость (print) НПО Vol. 12 No. 4 2022 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate ISSN 2500-154X 509 _pp. 501-511_(online)_
ходности финансовых активов // Информационные системы и математические методы в экономике. 2012. № 5. [Электронный ресурс]. URL: http://ismme.esrae.ru/pdf/2012/5/326.pdf (08.04.2022).
5. Овчинникова Ю. Е. Психологические факторы принятия инвестиционного решения // Человеческий капитал. 2020. № 1 (133). С. 177-184.
6. Тимофеев А. А. Применение поведенческих финансов в прогнозировании доходности финансовых рынков // Проблемы современной экономики (Новосибирск). 2016. № 29. С. 113-118.
7. Pandey R., Jessica V. M. Sub-optimal behavioural biases and decision theory in real estate: The role of investment satisfaction and evolutionary psychology // International Journal of Housing Markets and Analysis. 2019. Vol. 12. No. 2. P. 330348. https://doi.org/10.1108/IJHMA-10-2018-0075.
8. Stein M. Limits to diversifi cation: Tail risks in real estate portfolios // The Journal of Alternative Investments. 2017. No 20 (1). P. 61-80.
https://doi.org/10.3905/jai.2017.20.1.061.
9. Пыхтеева И. В., Виноградов А. В. Перспективы развития экономики шеринга и ее влияние на рыночные отношения // Образование, культура, общество. Социально-экономические и гуманитарные науки. Психология, спорт, здравоохранение: материалы конференций ГНИИ «Нацразви-тие» (г. Санкт-Петербург, 28-30 августа 2018 г.). Санкт-Петербург: Гуманитарный национальный исследовательский институт «Нацразвитие», 2018. С.117-124.
10. Штарк Л. В., Саенко И. А., Шаропатовой А. В. Теоретические основы оценки инвестиционной привлекательности жилой недвижимости // Russian economic bulletin. 2020. Т. 3. № 1. С: 84-87.
11. Харламов А.В., Захаров А.В. К вопросу о моделях ценообразования и сегментации рынка жилой недвижимости // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2019. № 1 (75). С. 145-150.
REFERENCES
1. Finogenova Yu. Yu. Psychology of risk perception by private investors. Upravlenie riskom. 2011;1:55-65. (In Russ.).
2. Pavelieva E. Y. The concept of private investment in Russia: formation and modern trends. Vysshaya shkola: nauchnye issledovaniya: materi-aly Mezhvuzovskogo nauchnogo kongressa = Higher School: Scientific research: materials of the Interuniversity Scientific Congress. 31 December 2019, Moscow. Ufa: Infiniti, 2019. Vol. 2. p. 8-14. (In Russ.).
3. Sternik S. G. Real-estate estimate development by comparative approach on the basis of methodology of sampling space-parametric analysis and market modulation. Audit i finansovyi analiz = Audit and financial analysis. 2009;5:130-137. (In Russ.).
4. Kovalenko E. A. Theory of behavioral finance and its application to forecasting the profitability of financial assets. Information systems and mathematical methods in economics. 2012. No. 5. Available from: http://ismme.esrae.ru/pdf/2012/5/326.pdf [08th April 2022]. (In Russ.).
5. Ovchinnikova Yu. E. Psychological factors of decision-making investment decision. Chelovecheskij kapital. 2020;1:177-184. (In Russ.). https://doi.org/ 10.25629/HC.2020.01.21.
6. Timofeev A. A. Application of behavioral finance in forecasting the profitability of financial markets. Problemy sovremennoi ekonomiki (Novosibirsk). 2016;29:113-118. (In Russ.).
7. Pandey R., Jessica V. M. Sub-optimal behavioural biases and decision theory in real estate: The role of investment satisfaction and evolutionary
psychology. International Journal of Housing Markets and Analysis. 2019;12(2):330-348. https://doi.org/10.1108/IJHMA-10-2018-0075.
8. Stein M. Limits to diversifi cation: Tail risks in real estate portfolios. The Journal of Alternative Investments. 2017;20(1):61-80. https://doi.org/10.3905 /jai.2017.20.1.061.
9. Pykhteeva I. V., Vinogradov A. V. The perspectives of sharing economy development and its influence on market relations. Obrazovanie, kul'tura, obshchestvo. Sotsial'no-ekonomicheskie i gumani-tarnye nauki. Psikhologiya, sport, zdra-vookhranenie: materialy konferentsii Gumanitar-nogo natsional'nogo issledovatel'skogo instituta "Natsrazvitie" = Education, culture, society. Socioeconomic and humanitarian sciences. Psychology, sports, healthcare: conference materials of the Humanitarian National Research Institute "National Development". 28-30 August 2018, Sankt-Peterburg. Sankt-Peterburg: Humanitarian National Research Institute "National Development"; 2018. p. 117-124. (In Russ.).
10. Shtark L. V., Saenko I. A., Sharopatova A. V. Theoretical basis for assessing investment attractiveness of residential real estate. Russian economic bulletin. 2020;3(1):84-87. (In Russ.).
11. Kharlamov A. V., Zakharov A. V. Overview of the models of pricing and segmentation of residential real estate market. Vestnik Saratovskogo gosu-darstvennogo sotsial'no-ekonomicheskogo universi-teta = Bulletin of the Saratov State Socio-Economic University. 2019;1:145-150. (In Russ.).
ISSN 2227-2917 Том 12 № 4 2022 си л (print) Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость с. 501-511
510 ISSN 2500-154X Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate Vol. 12 No. 4 2022 _(online)_pp. 501-511
Информация об авторах
Э. Ю. Павельева,
стажер кафедры финансов,
Санкт-Петербургский государственный
экономический университет,
191023, г. Санкт-Петербург, ул. Садовая, 21,
Россия,
e-mail: ella55555@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-3189-5981
Н. Ю. Пузыня,
кандидат экономических наук, доцент,
доцент кафедры финансов,
Санкт-Петербургский государственный
экономический университет,
191023, г. Санкт-Петербург, ул. Садовая, 21,
Россия,
e-mail: n_puzynya@mail.ru https://orcid.org/0000-0001-7503-2347
Вклад авторов
Все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
Информация о статье
Статья поступила в редакцию 03.10.2022. Одобрена после рецензирования 01.11.2022. Принята к публикации 04.11.2022.
Information about authors
Ella Y. Paveleva,
Intern of the Finance Department, Saint Petersburg State University of Economics, 21 Sadovaya St., Saint Petersburg 191023, Russia,
e-mail: ella55555@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-3189-5981
Natalia Y.Puzynya,
Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Finance,
Saint Petersburg State University of Economics, 21 Sadovaya St., Saint Petersburg 191023, Russia,
e-mail: n_puzynya@mail.ru https://orcid.org/0000-0001-7503-2347
Contribution of the authors
The authors contributed equally to this article.
Conflict interests
The authors declare no conflict of interests regarding the publication of this article.
The final manuscript has been read and approved by all the co-authors.
Information about the article
The article was submitted 03.10.2022. Approved after reviewing 01.11.2022. Accepted for publication 04.11.2022.
Том 12 № 4 2022 ISSN 2227-2917
с. 501-511 Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость (print) Vol. 12 No. 4 2022 Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate ISSN 2500-154X 511 pp. 501-511_(online)_
