CC BY
17
Вестник Евразийской науки / The Eurasian Scientific Journal https://esj.todav 2019, №6, Том 11 / 2019, No 6, Vol 11 https://esj.today/issue-6-2019.html URL статьи: https://esj.today/PDF/120ECVN619.pdf Ссылка для цитирования этой статьи:
Полховская Т.Ю. Региональные экосистемы финансирования недвижимости // Вестник Евразийской науки, 2019 №6, https://esj.today/PDF/120ECVN619.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
For citation:
Polkhovskaya T.Yu. (2019). Regional real estate financing ecosystems. The Eurasian Scientific Journal, [online] 6(11). Available at: https://esj.today/PDF/120ECVN619.pdf (in Russian)
УДК 338.1
Полховская Татьяна Юрьевна
ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет», Ростов-на-Дону, Россия
Доцент
Кандидат экономических наук, доцент E-mail: [email protected] РИНЦ: http://elibrary. ru/author_profile. asp?id=526905
Региональные экосистемы финансирования недвижимости
Аннотация. Автором обоснованы основные параметры экосистемы кредитного финансирования недвижимости локальных рынков недвижимости. Финансовая устойчивость и эффективность функционирования экосистемы кредитного финансирования зависит от ряда макроэкономических параметров, институционального устройства, воздействий мегарегулятора и пр. Региональная экосистема финансирования недвижимости формируется двумя основными компонентами: рынками строительного и ипотечного кредитования, которые включают коммерческие банки, строительных и ипотечных заемщиков. Сбалансированность экосистемы финансирования недвижимости определяется ее устойчивость к внешним и внутренним рискам (дефолтам строительных и ипотечных заемщиков и/или просрочкам по заимствованиям). Банки - строительные кредиторы заинтересованы в ипотечном кредитовании покупателей жилья в проектах своих строительных заемщиков (так как в этом случае они гарантированно смогут вернуть предоставленные строительные кредиты), то есть банки дважды участвуют в кредитовании одних и тех же объектов недвижимости: первый раз финансируя застройщика (строительного заемщика), второй - покупателей жилья (ипотечных заемщиков).
Представленный в статье обзор публикаций по теме исследований позволил уточнить критические факторы, влияющие на кредитное финансирование недвижимости. Информационную базу исследования составили ежеквартальные данные, полученные из общедоступных информационных источников (публикации ЦБ РФ и ФСГС) за период 2012 (1 кв.) - 2019 (3 кв.) гг. по субъектам Российской Федерации. Для представления единой интегрированной оценки устойчивости экосистемы кредитного финансирования недвижимости автором были использованы корреляционный анализ и ранжирование исследуемых регионов по уровню рисков финансирования недвижимости.
Использование предложенного аналитического алгоритма позволяет оценить устойчивость экосистемы кредитного финансирования недвижимости на локальном рынке, выявить текущее состояние и особенности его развития. Ранжирование по коэффициентам корреляции позволило детерминировать основные компоненты экосистемы, а суммирование рангов - определить наиболее устойчивые из исследуемых рынков недвижимости.
Ключевые слова: строительный кредит; ипотечный кредит; ипотечные риски; локальный рынок недвижимости; экосистема финансирования недвижимости; корреляционный анализ; ранжирование
До недавнего времени в отношении отечественного рынка недвижимости ожидания кредиторов были преимущественно оптимистичны, а риски рассматривались как несущественные. Этому способствовал беспрецедентный рост объемов ипотечного кредитования, начавшийся с программы правительственных субсидий1 и поддержанный крупнейшими банками с государственным участием. Вслед за снижением ключевой ставки на протяжении последних лет2 двигались ставки ипотечного рынка, приведшие к росту цен рынка недвижимости. Падение процентных ставок подталкивает цены на активы торгуемых и неторгуемых секторов вверх и известно как канал денежно-кредитной политики «цена-актив» (asset-price channel). Рост спроса на рынке недвижимости, стимулируемый снижением процентной ставки, повышает цены и увеличивает количество строящихся объектов, даже низкодоходные инвестиционные проекты находят финансирование. Однако снижение реальных располагаемых денежных доходов домохозяйств за последние шесть лет вносит существенные коррективы в оценку финансовой устойчивости ипотечных заемщиков.
Изменения институционального окружения, ключевых макроэкономических и региональных экзогенных и эндогенных переменных приводит к изменению ландшафта финансирования рынка недвижимости. Экосистема финансирования недвижимости состоит из двух основных компонентов: рынки строительного и ипотечного кредитования и их основные субъекты (коммерческих банков, строительных и ипотечных заемщиков). Ключевым параметром экосистемы финансирования недвижимости является ее устойчивость к внешним и внутренним рискам, которые реализуются как дефолты строительных и ипотечных заемщиков и/или просрочки по заимствованиям.
По мнению ЦБ РФ [1], доступность ипотечного кредитования формирует спрос на многоквартирное жилье, предложение которого реагирует с большей задержкой на изменение доходов населения в силу гэпа цен на начало и окончание строительства. Введение кредитных инструментов сопровождения проектов строительных заемщиков повышает финансовую транспарентность последних, институализирует банки как исключительных кредиторов строительного сектора и отменяет суррогатные схемы финансирования недвижимости домохозяйствами через долевое участие [2].
Высокие инвестиционно-строительные риски на фоне низких темпов развития отечественной экономики стали основными катализаторами введения в практику кредитных
1 Постановление Правительства РФ от 20.03.2015 N 255 «О внесении изменений в Правила предоставления субсидий из федерального бюджета российским кредитным организациям и открытому акционерному обществу «Агентство по ипотечному жилищному кредитованию» на возмещение недополученных доходов по выданным (приобретенным) жилищным (ипотечным) кредитам (займам)».
2 Центральный банк РФ. URL: https://www.cbr.ru/hd_base/KeyRate/?üniDbOuery.Posted=True&üniDbOuer y.FromDate=17.09.2013&üniDbOuery.ToDate=30.11.2019.
Введение
институтов ряда новаций, таких как банковское сопровождение счетов застройщиков и счетов
3 4
эскроу3'4.
Банки-кредиторы строительных заемщиков должны с надлежащей осмотрительностью исследовать рыночные условия, политическую и правовую среду проектов, проводить стресс-анализ их ценовых уровней, оценивать риски технической реализации и финансовую структуру проекта, анализировать финансовые показатели заемщиков [3; 4] и обеспечение по предоставляемым кредитам, контролировать их денежные потоки и др. Стоит добавить, что перечень критериев эффективности проектов и заемщиков, которые принимает во внимание кредитор, нельзя считать окончательным в силу перманентного совершенствования технологий и изменения законодательства [5]; неконтролируемые банком риски и оппортунистическое поведение заемщиков должны пресекаться посредством негативных и позитивных ковенантов кредитного договора [6]. Помимо оценки рисков чистого убытка или отрицательного денежного потока кредитор должен учитывать возможную недостаточность первоначально запланированного финансирования для завершения проекта [7].
Закрытие строительных кредитов чаще всего увязывается с доступностью для покупателя ипотечного кредитования. Банки - строительные кредиторы, несомненно, заинтересованы в масштабном ипотечном кредитовании покупателей жилья в проектах своих строительных заемщиков (так как в этом случае они гарантированно смогут вернуть предоставленные кредиты). Таким образом, банки дважды участвуют в кредитовании одних и тех же объектов недвижимости: первый раз - финансируя собственника проекта, второй - его потребителей. Подобные финансовые схемы могут реализовывать исключительно крупные игроки банковского сектора.
Рисунок 1. Экосистема кредитного финансирования недвижимости что такое ППЗ
Как показано на рис. 1, экосистема кредитного финансирования недвижимости основана на эффективности банка как ключевого субъекта, взаимодействующего с поставщиками и потребителями строительной продукции. Успешное закрытие строительного кредита зависит от продаж жилых единиц (квартир) в строящихся или готовых объектах, но в силу слабой
3 Федеральный закон от 01.07.2018 N 175-ФЗ (действ. ред.) «О внесении изменений в Федеральный закон «Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации» и отдельные законодательные акты Российской Федерации».
4 Проект Указания Банка России «О внесении изменений в Положение Банка России от 28 июня 2017 года N 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности».
платежеспособности покупатели смогут приобрести жилье только в случае доступности ипотечного кредита. На предоставление строительных кредитов, их обслуживание и предпродажи влияют отраслевые факторы и локальные регулятивные нормы, под их воздействием которых формируются кратко- и среднесрочные прогнозы локальных рынков недвижимости. Интенсивность выдачи ипотечных кредитов объективно связана со средне- и долгосрочными макроэкономическими факторами, такими как ставки денежного и ипотечного рынков, среднедушевые денежные доходы населения, уровни цен на I и II рынках недвижимости.
Банки, стремясь получить возмещение по строительному кредиту, организуют привлекательные для потенциальных покупателей программы ипотечного кредитования на I рынке, основной цель которых состоит (1) в указании на объект покупки (построенный аккредитованными банком застройщиками), (п) в предложении кредита по привлекательным тизерным ставкам заимствования и (ш) в допущении проведения упрощенной системы оформления объекта ипотеки. Эффективно решая проблему погашения строительного кредита, банк-заемщик формирует портфель ипотек, который может быть уязвим к неблагоприятным изменениям макроэкономической ситуации (и повлиять на долгосрочную эффективность банка). Иначе говоря, банки должны проводить взвешенную кредитную политику, одновременно учитывая интересы строительных и ипотечных заемщиков, их возможности погашения кредитов в случае ухудшения конъюнктуры локального рынка недвижимости и ключевых макроэкономических показателей для удержания в устойчивом положении сложившейся экосистемы кредитного финансирования недвижимости.
1. Обзор литературы
Несмотря на значительное внимание со стороны ученых и специалистов отрасли, рынок недвижимости остается серой областью, исследователи все еще пытаются объяснить искажения в механизме функционирования важнейших участников рынка недвижимости и диспропорции его ценообразования. Большое число исследований сосредотачивает внимание на ценах рынка недвижимости и интерпретации их наблюдаемого роста. В общем случае цены рынка недвижимости на долгосрочных горизонтах в соответствии с q Тобина будут демонстрировать (1) рост, когда цены на существующие жилищные активы превышают предельные издержки нового строительства, а каждая строительная компания, максимизирующая прибыль, будет продолжать увеличивать предложение, или (2) падение, когда цены на жилье снизятся, а строительные фирмы зафиксируют падение прибыли, что в течение непродолжительного периода приведет к сокращению предложения (запасов жилищных активов). Существенные ценовые отклонения способны приводить не только к непрогнозируемым, но и к отрицательным результатам (дефолты и банкротства ипотечных заемщиков, строительных компаний и пр.). Кроме того, бумы рынка недвижимости, финансируемые за счет кредитных источников, наносят серьезный ущерб финансовой системе и экономике в период спада, нарушают баланс в экосистеме кредитного финансирования недвижимости.
Сложившиеся в субъектах РФ олигополии рынков жилищных инвестиций стали объектом исследования Овсянниковой Т.Ю. и др. [8]; основные выявленные диспропорции этих рынков, по их мнению, связаны с искажением структуры спроса и предложения, неадекватным ценообразованием на I и II рынках недвижимости, источниками и направлениями использования инвестиционных ресурсов. Концентрацию ипотечных кредиторов в последние годы отмечают Голайдо И.М. и др. [9], подчеркивая, что рост рыночных долей крупнейших игроков достигается за счет выдачи первичных ипотек и рефинансирования (собственных и сторонних заемщиков). Как считают авторы, снижение
реальных доходов населения и закредитованность домохозяйств создает затруднения в обслуживании ипотечных кредитов. Влияние ипотечных ставок на объем предоставляемых ипотечных кредитов исследовали Цветов Г.В., Матвиишин М.С. [10], они пришли к выводам, что снижение процентных ставок приводит к росту «тела» ипотечного кредита и в итоге не снижает платежную нагрузку на заемщиков.
Цацаронис и Чжу [11] установили, что основная детерминанта спроса формируется под воздействием номинальной процентной ставки по банковским кредитам, ставки налога на собственность, (потенциального) срока полезного использования и стоимости технического содержания недвижимости, (потенциальных и фактических) доходов и убытков капитала, направленного в жилую недвижимость. Непосредственно на функцию спроса влияет численность населения, рост, располагаемые доходы (реальные /номинальные). К факторам, определяющим предложение, Цацаронис и Чжу относят: достуность земельных участков, наличие транспортной инфраструктуры и нормативные регламенты; к факторам, приводящим к искажениям на рынке недвижимости - инновации на финансовом рынке, делающие доступным кредит для заемщиков плохого качества и низкодоходных домохозяйств.
Смит М. и Смит Г. [12] доказали, что в случае пузыря рыночные цены актива значительно превышают текущую стоимость потока денежных средств, ожидаемого от такого актива. По мнению Смирнова А.Д. [13, с. 17-18], пузыри возникают, когда цена актива включает ожидаемую цену в следующий момент времени, основанную на ожидаемом приросте капитала. Такое поведение характерно для инвесторов, которые полагают, что рыночная стоимость как недвижимости, так и любого финансового актива является дисконтированной стоимостью будущего периодического дохода (купоны, дивиденды или арендные платежи) и капитальной (рыночной) стоимостью актива, т. е. инвестор дисконтирует поток будущих доходов и получает «фундаментальную» стоимость актива. Однако увеличение стоимости активов вынуждает инвесторов использовать финансовый рычаг, что в условиях роста стоимости активов увеличивает доходность собственного капитала, но в случае падения стоимости приводит к серьезным потерям [13, с. 33].
Рисковые инвестиции в жилую недвижимость, обремененные поведенческими особенностями и финансовым обязательствами, как было установлено Хакассоном [14], не связаны с богатством индивидуума, потоком некапитальных доходов, но зависят от нетерпения приступить к потреблению; приведенные модели показывают, что бедный индивидуум всегда будет занимать, а богатый - одалживать при условии, что обоих будут устраивать ставки заимствования и кредитования. Подобную точку зрения поддерживает Баделли [15], когда отмечает, что неопределенность, финансовые ограничения и необратимость решений являются источниками колебаний цен жилья на микроэкономическом уровне, задевают стадные чувства покупателей, продавцов, кредиторов и заемщиков, генерируют ажиотажный спрос на жилье. Социальное (стадное) влияние выступает как сильный драйвер принятия решений приобретения жилья даже при нарастании неопределенности и неуверенности индивидуума в собственных силах [16].
Отклонения цен недвижимости от фундаментального уровня, как свидетельствуют Амброз и др. [17], могут длиться десятилетия. Используя для анализа данные рынка жилья Амстердама за 355-летний период, они обнаружили, что (i) значительные отклонения цен рынка недвижимости могут быть устойчивы, (ii) пузыри не обязательно лопаются (в краткосрочном периоде), но могут постепенно сдуваться, т. е. «пузыри» существуют достаточно долго без соответствующей коррекции, (iii) снижение ипотечных процентных ставок чаще всего приводит к росту цен на недвижимость.
Херинг и Вахтер [18] справедливо отмечают наблюдаемую значительную связь между схлопыванием пузырей недвижимости и финансовым/банковским кризисом в мире.
Следовательно, период, характеризующийся пузырями на рынке недвижимости или намеком на потенциальный пузырь в будущем, требует лучшего понимания, чтобы избежать потенциально катастрофических последствий его надувания. Разрушительное воздействие пузыря недвижимости на финансовые институты и банки осуществляется двумя способами: (1) кредитные активы, связанные с недвижимостью на банковских балансах, могут очень быстро обесцениться; (п) обеспечение по ипотечным кредитам снизится, что приведет к дефолтам, уменьшающим капитал. Эти обстоятельства могут существенно подорвать банковскую стабильность, повысить риск ипотечного кредитования и повлиять на предложение кредита в экономике.
Рост нагрузки на домохозяйства, связанный с обслуживанием ипотечных кредитов, снижает остаточный доход, повышает их чувствительность к шокам и рискам региональных экономик, снижает социальную и географическую мобильность [19]. На локальные рынки недвижимости влияют такие факторы, как: демографическая ситуация, инвестиционные и социальные приоритеты бюджетного финансирования, среднедушевые доходы [20].
Как показали результаты исследования европейского (ирландского) рынка недвижимости Келли Р. и О'Мэлли Т., ключевыми драйверами ипотечного риска являются устанавливаемые банками параметры ипотечного заимствования, цены на жилье и безработица [21].
2. Методическая и информационная база исследования
Оценка устойчивости экосистемы кредитного финансирования недвижимости зависит от большого числа экзогенных факторов, которые выделяют ученые и упомянуты в обзоре литературы. Для целей настоящего исследования были использованы ежеквартальные данные, полученные из общедоступных информационных источников (публикации ЦБ РФ и ФСГС) за период 2012 (1 кв.) - 2019 (3 кв.) по субъектам Российской Федерации:
Используемые показатели
Задолженность по ипотечным жилищным кредитам физических лиц (в рублях и валюте), млн руб.
Просроченная задолженность по ипотечным жилищным кредитам физических лиц (в рублях и валюте), млн руб.
Задолженность по кредитам юридических лиц - строительство (в рублях и валюте), млн руб.
Средняя цена 1 кв. м общей площади квартир на рынке жилья, первичный рынок жилья, все типы квартир, руб./кв. м
Средняя цена 1 кв. м общей площади квартир на рынке жилья, вторичный рынок жилья, все типы квартир, руб./кв. м Среднедушевые денежные доходы населения, руб.
Средняя фактическая стоимость строительства 1 кв. м общей площади отдельно стоящих жилых домов без пристроек, надстроек и встроенных помещений (оперативные данные), руб. Отдельно стоящие здания жилого назначения квартирного типа
Обозначение
мни
NPL CL
¡rem Urem
cJp
АСС
Источник данных
ЦБ РФ
ЦБ РФ
ЦБ РФ
ФСГС
ФСГС ФСГС
ФСГС
В исследовательскую выборку были включены города Центрального федерального округа (г. Москва (Мск), Московская область (МоО), Воронежская область (ВрО)), Южный федеральный округ (Краснодарский край (КрК), Астраханская область (АсО), Волгоградская область (ВлО), Ростовская область (РоО)), Северо-Кавказский федеральный округ (Ставропольский край (СтК)).
Предположения о (не)эффективности проекта в значительной степени основаны на исследовании локального рынка недвижимости, т. е. кредитор строительного проекта
1
2
3
4
7
Вестник Евразийской науки 2019, №6, Том 11 ISSN 2588-0101
The Eurasian Scientific Journal 2019, No 6, Vol 11 https://esj.today
оценивает возможность получения своевременных выплат заемщиком и, в конечном итоге, прибыли, основываясь, прежде всего, на локации будущего объекта. Привлекательность региональных рынков недвижимости является важным критерием для банков и может быть определена маржинальностью I рынка недвижимости (Marj, %):
Маг1 = Ушш^с. х1оо%
Анализ динамики отдельных показателей экосистемы кредитного финансирования недвижимости может в общих чертах охарактеризовать тенденции, складывающиеся на локальных рынках недвижимости, однако не позволяет составить однозначного представления об их устойчивости и самодостаточности. Для представления единой интегрированной оценки устойчивости экосистемы кредитного финансирования недвижимости в исследовании были использованы корреляционный анализ и ранжирование коэффициентов корреляции по критерию рискогенности.
Корреляционная связь между показателями может свидетельствовать о потенциальных проблемах локального рынка недвижимости (см. табл. 1), а сумма проранжированных коэффициентов корреляции свидетельствует о его потенциальном риске кредитного финансирования.
Таблица 1
Ранжируемые факторы рискогенности, формируемые показателями парных коэффициентов корреляции
Факторы рискогенности Критерии ранжирования Ранжируемая корреляционная связь показателей...
Ипотечная зависимость I рынка недвижимости min (1) ^ max (8) ¡rem МНИ
Ипотечный риск min (1) ^ max (8) mhli NPL
Источники обслуживания ипотечных жилищных кредитов min (1) ^ max (8) mhli CLP
Риск обслуживания ипотечных жилищных кредитов min (1) ^ max (8) NPL CLP
Образование пузыря рынка недвижимости min (1) ^ max (8) Mar, MHLI
Органичность цены I рынка недвижимости max (1) ^ min (8) CLP ¡rem
Кумулятивный результат рангов является критерием риска: чем больше его значение, тем большие потенциальные риски свойственны локальному рынку и тем выше вероятность утраты устойчивости экосистемы кредитного финансирования недвижимости.
3. Результаты исследования и выводы
Доходность первичного рынка недвижимости является существенной, но не исчерпывающей характеристикой устойчивости экосистемы кредитного финансирования недвижимости. Высокая доходность активов обычно сопровождается высоким риском, но на рынках недвижимости эта аксиома не всегда абсолютна. Как следует из табл. 2, доходность региональных рынков недвижимости изменяется год от года, неизменным лидером остается г. Москва, отрицательная маржа I рынка (как индикатора доходности регионального строительного сектора) в основном характерна для регионов периферии.
Таблица 2
Характеристики доходности рынков недвижимости субъектов РФ, сгруппированных по маржинальности первичного рынка5
Группы Mar,, % 2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г.*
А Группировка субъектов РФ по доходности региональных рынков недвижимости
1 до 5 5 5 2 1 4 8 10 11
2 5 - 20 15 10 13 18 28 30 26 12
3 20 - 40 32 32 36 38 29 26 28 32
4 более 40 23 28 24 18 15 12 12 21
Итого** 75 75 75 75 76 76 76 76
max 2,0125 2,9460 3,1968 2,6164 2,8243 1,7428 2,2224 2,0691
регион МСК МСК МСК МСК МСК МСК МСК МСК
ö min -0,1559 -0,5353 -0,1431 0,0153 -0,0039 -0,0096 -0,1558 -0,4867
3 регион КЧР КЧР ЧР БрО ЯНАО РСО-А КБР КамК
Б Средняя доходность региональных рынков недвижимости
1 ДО 5 -0,0762 -0,1066 -0,0793 0,0153 0,0121 0,0212 -0,0367 -0,1078
2 5 - 20 0,1531 0,1349 0,1305 0,1401 0,1398 0,1385 0,1314 0,1349
3 20 - 40 0,3077 0,3078 0,2845 0,3061 0,2882 0,2790 0,2665 0,2856
4 более 40 0,6492 0,6401 0,6379 0,6366 0,7273 0,6620 0,6694 0,6787
* 1^3 кв. 2019 г.
** С 2012 по 2015 гг. в исследовании отсутствует Республика Крым.
МСК - г. Москва; КЧР - Карачаево-Черкесская Республика; ЧР - Чеченская Республика; БрО - Брянская область; ЯНАО - Ямало-Ненецкий автономный округ (Тюменская область); РСО-А - Республика Северная Осетия-Алания; КБР - Кабардино-Балкарская Республика; КамК - Камчатский край
Как показано на рис. 2, г. Москва является самым доходным и одновременно самым рисковым I рынком недвижимости в стране. Регионы, вошедшие в исследовательскую выборку, демонстрируют умеренное отношение риск/доходность, наиболее предпочтительными для кредиторов являются Московская область, Воронежская, Волгоградская и Ростовская области, а Краснодарский и Ставропольский края, Астраханская область демонстрируют худшие характеристики.
3
|о,8
о
' I0'7
. §0,6 ■ 'а '
ÜJ
10'5
Диаграмма рассеивания маржинальности и риска локальных
рынков недвижимости
♦ Мск
|0'4
♦ АсО
S 3
20,3
3
Е0'2
и ' о
Зо0'1
l0,0 з '
s
а
КрК I
РоО
♦ ВрО
♦ МоО
ВлО
0,0
0,5
1,0 1,5 2,0
Маржинальность I рынков недвижимости
2,5
3,0
Рисунок 2. Диаграмма рассеивания маржинальности и риска (среднего квадратического отклонения маржи Iрынка) за период с 2012 по 2019 (3 кв.) гг. по субъектам Центрального, Южного и Северо-Кавказского федеральных округов
5 Рассчитано по данным Федеральной службы государственной статистики. URL: http://www. gks.ru/.
Страница 8 из 12
Маржинальность I рынка является достаточно надежным индикатором целесообразности предоставления строительных кредитов, но, отражая текущее состояние, не может использоваться для оценки долгосрочных перспектив рынка и финансовой устойчивости его участников. Краткосрочная оценка рынка, основанная на текущих представлениях, может использоваться для анализа эффективности строительного кредитования, но механическая экстраполяция сложившихся тенденций, использование подобного индикатора в принятии решений о долгосрочном ипотечном кредитовании нецелесообразны.
Для оценки долгосрочной устойчивости экосистемы кредитного финансирования недвижимости в исследовании применено ранжирование коэффициентов корреляции (см. табл. 3).
Таблица 3
Значения коэффициентов корреляции Щ) и рангов показателей кредитного финансирования недвижимости за период 2013 (1 кв.) - 2019 (3 кв.) по субъектам РФ
Регионы I rem; MHLI MHLI; NPL MHLI; CIP NPL; CIP Mar,; MHLI CIP;IREM 6 ^ рангов i
R ранги R ранги R ранги R ранги R ранги R ранги
ВрО 0,762 3 0,977 6 0,682 6 0,633 7 0,050 7 0,621 1 30
МоО 0,839 6 0,193 2 0,787 8 0,347 3 0,258 8 0,591 2 29
Мск 0,647 2 0,132 1 0,650 5 0,180 1 -0,516 3 0,325 7 19
КрК 0,821 5 0,968 5 0,586 3 0,578 6 -0,695 2 0,425 5 26
АсО 0,937 8 0,962 4 0,467 1 0,338 2 0,007 6 0,470 3 24
ВлО 0,806 4 0,948 3 0,603 4 0,479 5 -0,413 4 0,335 6 26
РоО 0,556 1 0,986 8 0,723 7 0,736 8 -0,797 1 0,154 8 33
СтК 0,875 7 0,978 7 0,550 2 0,471 4 -0,162 5 0,464 4 29
Как следует из представленных в табл. 3 результатов, наиболее высокий риск кредитного финансирования соответствует 33 - Ростовская область, наименее рисковым локальным рынком является г. Москва - 19. Для Ростовской области характерными особенностями являются: (1) низкая ипотечная зависимость, т. е. многие домохозяйства предпочитают не использовать ипотеку, но (п) те домохозяйства, которые получают ипотечные кредиты достаточно часто, допускают просрочки, (ш) выплаты по ипотечным кредитам зависимы от легальных (верифицируемых) денежных поступлений, т. е. домохозяйства не располагают теневыми доходами или возможностями привлекать какие-либо сторонние источники, что (¡у) повышает риск обслуживания ипотечного кредита; (у) объем ипотечной задолженности слабо влияет на маржу I рынка, что исключает чрезмерное раздувание пузыря, но (у1) цены первичного рынка слабо реагируют на среднедушевые доходы домохозяйств. Низкие ипотечный риск и слабая связь со среднедушевыми доходами домохозяйств на рынке недвижимости г. Москвы объясняются тем, что спрос на недвижимость не ослабевает как за счет ипотечной зависимости I рынка недвижимости, так и за счет покупок, финансируемых домохозяйствами других регионов.
Использование предложенного аналитического алгоритма позволяет оценить устойчивость экосистемы кредитного финансирования недвижимости на локальном рынке и выявить особенности его развития, сложившиеся на протяжении анализируемого периода. Ранжирование коэффициентов корреляции ряда анализируемых показателей позволяют оценить различные аспекты развития компонентов экосистемы, а сумма рангов - определить наиболее устойчивые из исследуемых рынков недвижимости.
Заключение
Устойчивость экосистемы кредитного финансирования недвижимости является важной характеристикой локальной экономики и свидетельствует об эффективности развития региональной экономики. Финансирование спроса и предложения на локальном рынке недвижимости критически зависит от параметров, которые формируются извне: (i) для строительного кредитования и обслуживания строительного кредита важны ограничения локального рынка: эффективность и конкуренция субъектов строительной отрасли; (ii) для погашения строительного кредита значимы денежные доходы домохозяйств, доступность ипотечных кредитов, действующие и прогнозируемые ставки денежного и ипотечного рынков.
Оценка эффективности кредитного финансирования недвижимости и устойчивость компонентов этой экосистемы основываются на прогнозах различной природы и длительности, причем кредитные институты, являясь ключевыми участниками экосистемы, не могут влиять на ее основные параметры (например, на такие ограничения локального рынка недвижимости, как среднедушевые денежные доходы, ставки ипотечного рынка). Однако эти параметры необходимо учитывать при принятии решений о выдаче (или расширении) объемов строительного и ипотечного кредитования заемщикам локальных рынков. Используемая модель оценки позволяет выявить и обобщить различные характеристики рынков и получить единообразную непротиворечивую оценку устойчивости экосистемы кредитного финансирования и принимать менее рискованные решения стейкхолдерами.
Недооцененные риски и оптимистичные ожидания строительных кредиторов, как и неосмотрительное расширение объемов предоставления ипотечных кредитов, приводит к нарушению экосистемы кредитного финансирования недвижимости, ухудшению финансового состояния как кредиторов, так и заемщиков (включая домохозяйства) и снижает эффективность функционирования всего инвестиционно-строительного сектора. Предложенная модель анализа устойчивости экосистемы кредитного финансирования недвижимости позволяет получить непротиворечивые характеристики локальных рынков недвижимости, усилить кредитную экспертизу принимаемых к финансированию проектов и рационализировать предложение ипотечных кредитов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Ачкасов, Ю.К. и др. Жилищное строительство Аналитическая записка / Ю.К. Ачкасов [и др.]. - Банк России, октябрь 2019.
2. Полховская, Т.Ю. Институализация финансирования недвижимости [Электронный ресурс] / Т.Ю. Полховская // Науковедение. - 2013. - № 5 (18).
3. Шевченко, А.А. Финансовая характеристика строительных компаний развитых и развивающихся стран [Электронный ресурс] / А.А. Шевченко // Науковедение. -2013. - № 5 (18).
4. Шевченко А.А. Теоретические подходы и критерии оптимизации структуры капитала строительных компаний / А.А. Шевченко, Т.Ю. Полховская // Научное обозрение. - 2013. - № 11. - C. 173-176.
5. Alzahrani, J.I., Emsley, M.W. The impact of contractors' attributes on construction project success: A post construction evaluation / J.I. Alzahrani, M.W. Emsley // International Journal of Project Management. - 2013. - Vol. 31. - No. 2. - Pp. 313322.
6. Полховская, Т.Ю. Ковенанты строительного кредитования [Электронный ресурс] / Т.Ю. Полховская, А.В. Роменский // Инженерный вестник Дона. - 2012. - № 4
(ч. 2).
7. Kahr J., Thomsett M.C. Real estate market valuation and analysis / J. Kahr, M.C. Thomsett. - John Wiley & Sons, 2006. - 265 p.
8. Овсянникова, Т.Ю., Рабцевич, О.В., Югова, И.В. Диспропорции на рынке жилищных инвестиций: анализ причин и оценка последствий / Т.Ю. Овсянникова, О.В. Рабцевич, И.В. Югова // Жилищные стратегии. - 2018. - Том 5. - № 4. - С. 453-468.
9. Голайдо, И.М., Сухорукова, Н.В., Цвырко, А.А. Ипотечное кредитование в России: проблемы и перспективы / И.М. Голайдо, Н.В. Сухорукова, А.А. Цвырко // Вестник ОрелГИЭТ. - 2019. - № 2 (48). - С. 146-153.
10. Цветов, Г.В., Матвиишин, М.С. Параметры доступности услуг ипотечного жилищного кредитования / Г В. Цветов, М.С. Матвиишин // Власть и управление на Востоке России. - 2019. - № 1 (86).
11. Tsatsaronis, K., Zhu, H. What drives housing price dynamics: cross-country evidence / K. Tsatsaronis, H. Zhu. - 2004.
12. Smith, M.H., Smith, G. Bubble, bubble, where's the housing bubble? / M.H. Smith, G. Smith // Brookings Papers on Economic Activity. - 2006. - Vol. 2006. - No. 1. - Pp. 1-67.
13. Смирнов, А.Д. Макрофинансы: модель пузыря и кризиса: препринт WP 2/2010/03 / А.Д. Смирнов; Гос. ун-т - Высшая школа экономики. М.: Изд. дом Гос. ун-та -Высшей школы экономики, 2010. - 100 с.
14. Hakansson, N.H. Optimal investment and consumption strategies under risk for a class of utility functions / N.H. Hakansson // Econometrica: Journal of the Econometric Society. - 1970. - Pp. 587-607.
15. Baddeley, M. Housing bubbles, herds and frenzies: evidence from British housing markets / M. Baddeley. - 2005.
16. Полховская, Т.Ю. Циклы, цены и инвестиционные решения на рынке недвижимости / Т.Ю. Полховская // Интернет-журнал «Науковедение». - 2016. -Том 8. - №6.
17. Ambrose, B.W., Eichholtz, P., Lindenthal, T. House prices and fundamentals: 355 years of evidence / B.W. Ambrose, P. Eichholtz, T. Lindenthal // Journal of Money, Credit and Banking. - 2013. - Vol. 45. - No. 2-3. - Pp. 477-491.
18. Herring, R.J. et al. Real estate cycles and banking crises: an international perspective / R.J. Herring [et al]. - Wharton School Samuel Zell and Robert Lurie Real Estate Center, University of Pennsylvania, 1998. - No. 298.
19. Полховская, Т.Ю. Задолженность домохозяйств и риски ипотечного кредитования / Т.Ю. Полховская // Интернет-журнал «Науковедение». - 2017. -Том 9. - №6. - https://naukovedenie.ru/PDF/172EVN617.pdf.
20. Полховская, Т.Ю. Задолженность домохозяйств и риски ипотечного кредитования / Т.Ю. Полховская // Вестник евразийской науки. - 2017. - Т. 9. -№. 6 (43).
21. Kelly, R., O'Malley, T. The good, the bad and the impaired: A credit risk model of the Irish mortgage market / R. Kelly, T. O'Malley // Journal of Financial Stability. - 2016. - Vol. 22. - Pp. 1-9.
Polkhovskaya Tatiana Yur'evna
Southern federal university, Rostov-on-Don, Russia E-mail: [email protected]
Regional real estate financing ecosystems
Abstract. The author substantiates the main parameters of the real estate credit financing ecosystem in the local real estate markets. Changes in the institutional environment and key macroeconomic conditions lead to a change in financing the real estate market and its participants. The real estate financing ecosystem consists of two main components: the construction and mortgage lending market and their main actors (commercial banks, construction and mortgage borrowers). A key parameter for balancing the real estate financing ecosystem is its resistance to external and internal risks, which are realized as defaults of construction and mortgage borrowers and/or debt delinquencies. Banks - construction lenders are interested in large-scale mortgage lending of home buyers in the projects of their construction borrowers (since in this case they are guaranteed to be able to repay the construction loans). Thus, banks twice participate in lending to the same real estate objects: the first time by financing the project owner, the second - its consumers.
The review of publications on the research topic presented in the article made it possible to clarify the critical factors affecting real estate credit financing. The information base of the research was made up of quarterly data obtained from publicly available information sources (publications of the Central Bank of the Russian Federation and the Federal State Statistics Service) for the period 2012 (Q1) - 2019 (Q3) in the subjects of the Russian Federation. To present a single integrated assessment of the sustainability of the real estate credit financing ecosystem, the author used a correlation analysis and ranking of the analyzed regions according to the level of real estate financing risks.
Using the proposed analytical algorithm allows to assess the sustainability of the real estate credit financing ecosystem in the local market and identify the features of its development. Ranking by correlation coefficients allowed to determine the main components of the ecosystem, and summing the ranks - to determine the most stable of the analyzed real estate markets.
Keywords: construction loan; mortgage loan; mortgage risks; local real estate market; real estate financing ecosystem; correlation analysis; ranking
