Современные методики анализа рынка ипотечного кредитования в РФ
sovman.ru/article/10003/
Modern Methods for Analyzing the Mortgage Lending Market in the Russian Federation
Управление финансами
Авторы
Остапенко Мария Игоревна Кубанский государственный университет mariosta.mary@gmail.com Аннотация
Ипотечное кредитование необходимо для экономического и социального развития любого государства. Во-первых, развитие ипотечного бизнеса позитивно сказывается на развитии реального сектора экономики, ведет к остановке спада производства в ряде отраслей промышленности; во-вторых, развитие ипотечного кредитования оказывает положительное влияние на преодоление социальной нестабильности, которая обычно сопровождает экономический кризис. Выделяются различные методики оценки уровня развития ИЖК: корреляционно-регрессионный анализ, интегральная оценка, кластерный анализ. Результаты проведенных исследований весьма неоднозначны: применяя разные методики, исследователи приходят к противоречивым выводам относительно уровня развития ипотечного кредитования.
Цель статьи - анализ современных российских и зарубежных экономических
исследований развития рынка ипотечного кредитования. Объект - ипотечное кредитование в РФ. Предмет - современное состояние и тенденции развития методик анализа рынка ипотечного кредитования в РФ.
Ключевые слова
Ипотечное кредитование, рынок ипотечного кредитования, методики анализа развития ипотечного кредитования, система показателей рынка ипотечного кредитования.
Рекомендуемая ссылка
Остапенко Мария Игоревна. Современные методики анализа рынка ипотечного кредитования в РФ // Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №4 (100). Номер статьи: 10003. Дата публикации: 29.11.2022. Режим доступа: https://sovman.ru/article/10003/
Authors
Ostapenko Maria Igorevna Kuban State University mariosta.mary@gmail.com Abstract
Mortgage lending is necessary for the economic and social development of any state. First, the development of the mortgage business has a positive effect on the development of the real sector of the economy, leading to a halt in the decline in production in a number of industries; secondly, the development of mortgage lending has a positive impact on overcoming the social instability that usually accompanies an economic crisis. Various methods for assessing the level of HML development are distinguished: correlation-regression analysis, integral assessment, cluster analysis. The results of the conducted studies are very ambiguous: applying different methods, researchers come to conflicting conclusions regarding the level of development of mortgage lending. The purpose of the article is to analyze modern Russian and foreign economic studies of the development of the mortgage lending market. The object is mortgage lending in the Russian Federation. The subject is the current state and trends in the development of methods for analyzing the mortgage lending market in the Russian Federation.
Keywords
Mortgage lending, mortgage lending market, methods for analyzing the development of mortgage lending, a system of indicators for the mortgage lending market.
Suggested citation
Ostapenko Maria Igorevna. Modern Methods for Analyzing the Mortgage Lending Market in the Russian Federation // Modern Management Technology. ISSN 2226-9339. — №4 (100). Art. # 10003. Date issued: 29.11.2022. Available at:
https://sovman.ru/article/10003/
Введение
Ипотечный кредит - это долгосрочное обязательство заемщика, исполнение которого обеспечивается залогом недвижимого имущества (ипотекой).
Ипотечное кредитование представляет собой целостный механизм реализации отношений, возникающих по поводу организации, продажи и обслуживания ипотечных кредитов.
В целом, рынок ипотечного жилищного кредитования (ИЖК) включает в себя три взаимосвязанных элемента: первичный ипотечный рынок - рынок ипотечных кредитов; вторичный ипотечный рынок - рынок ипотечных ценных бумаг; рынок недвижимости.
Развитие рынка ипотечного кредитования опирается на две составляющие -доступность данного кредита (спрос), который зависит от условий кредита, и наличие денежных ресурсов в экономике, которые могут быть направлены на выдачу ипотечных кредитов (предложение).
Сложность оценки эффективности определяется большим числом участников рынка ипотечных кредитов, каждый из которых преследует свои цели.
В различных источниках, как правило, приводятся свои системы показателей развития рынка ипотечного кредитования. Для определения динамики используется предыдущий отчетный период либо аналогичный период предшествующих лет. В России регулярную аналитику по рынку ипотечного кредитования публикуют: Банк России [7], ДОМ.РФ [6], Росстат [8]. Наиболее полную и актуальную информацию публикует Банк России.
Анализ действующих форм отчетности рынка ипотечного кредитования со стороны Центрального банка и Росстата показал недостаточную информативность представляемой информации: отсутствие пояснений к результатам показателей, отсутствие анализа динамики показателей, отсутствие определений используемых параметров, недостаточное использование агрегированных данных для лучшего понимания представленной информации.
Статистические данные со стороны ДОМ.РФ отличаются полнотой и простотой изложения. Достаточное количество агрегированных данных упрощают работу с информацией, но ограниченное количество используемых параметров и недостаточное количество макроэкономических факторов усложняют использование данного ресурса. Так же стоит отметить слабую актуальность данных: на сайтах ДОМ.РФ и Росстата можно найти данные, которые вышли не ранее 3 месяцев назад [1].
Также на сайте Росстата нет отдельного раздела по рынку жилья и ипотеки. В связи с этим, какую-либо комплексную информацию по предложению ипотечных кредитов банками получить достаточно сложно. В разделе строительство приведено большое количество актуальных материалов, касающихся строительной отрасли как в региональном разрезе, так и в целом по стране.
В литературе также можно найти примеры работ ученых в области методик анализа показателей, формирующих рынок ипотечного кредитования. Одним из наиболее популярных вариантов является применение экономико-математического инструментария, поскольку именно данный вариант позволяет моделировать отдельные процессы на рынке ИЖК, получая с высокой точностью представление об исследуемом объекте, количественно описывая его связь с внутренними и внешними факторами, которые включаются в модель.
Результаты исследований
Выделяют следующие методики оценки уровня развития ИЖК: корреляционно-регрессионный анализ, интегральная оценка, кластерный анализ (Таблица 1).
Таблица 1. Методики анализа развития ипотечного кредитования в работах российских ученых
Методика Используемые факторы Суть метода
для анализа рынка
1. корреляционно- Результирующий регрессионный показатель - объем анализ [5] выданных ИЖК;
Для определения факторных показателей, включенных в модель, составляется матрица парных коэффициентов корреляции, анализ которой позволяет увидеть факторы с высоким уровнем тесноты связи с результирующим показателем.
• XI - средняя цена 1 кв. м. общей площади квартир на рынке жилья;
• Х2 - объем жилищного строительства;
• Х3 -
среднедушевой доход населения;
• Х4 -
средневзвешенная
ставка по
выданным
ипотечным
жилищным
кредитам;
• Х5 -
средневзвешенный срок кредитования.
кластерный анализ [3]
количество
выданных
ипотечных
кредитов на душу
населения;
средний размер
выданного
ипотечного
кредита;
объем
просроченной
задолженности по
ипотечным
кредитам на 1
ипотечный кредит;
доля региона в
общем объеме
ипотечного
кредитования;
средневзвешенная
става по
ипотечному
кредиту;
объем
просроченной задолженности по ипотечным кредитам на душу населения; задолженность по ипотечным кредитам на душу населения.
На основе мер близости выделяются группы (например, территории) наиболее схожие по своим показателям
3. интегральная оценка [4]
количество выданных ипотечных кредитов на 1000 человек;
объем выданных
ипотечных
жилищных
кредитов на душу
населения;
отношение
ипотечной
задолженности к
ВПП;
задолженность по ипотечным кредитам на душу населения; соотношение ипотечной задолженности и общей суммы кредитной задолженности; доля сделок с ипотекой на рынке жилья.
Рассчитываемся интегральный показатель, с помощью которого нормализованные данные сводятся к определенной шкале (от 0 до 1).
В зарубежных исследованиях, касающихся ипотечного кредитования, рассматриваются аналогичные факторы, что и в отечественных исследованиях. Зарубежные авторы также отмечают влияние ипотечного кредитования на экономическое развитие, уделяя особое внимание горизонту исследования. Большинство авторов отдают предпочтение корреляционно-регрессионному анализу [9], но используют различные факторы для анализа рынка (Таблица 2).
Таблица 2. Методики анализа развития ипотечного кредитования в работах зарубежных ученых
Метод
Используемые факторы для анализа рынка
корреляционно-
регрессионный
анализ
Факторные показатели: процентные ставки по ипотечным кредитам, количество иждивенцев в семье, количество получателей дохода в домохозяйстве, реальный ВВП на душу населения [9].
Результирующий показатель - данные по непогашенному кредитному портфелю недвижимости; факторные переменные - среднегодовые темпы инфляции, темпы роста ВВП, обменных курсов, уровня занятости в неформальном секторе, доход на душу населения [10].
Отметим, что в данной части наиболее значимой проблемой может считаться конкретный выбор наиболее адекватной модели, которая с низким риском сможет быть способной произвести оценку потенциальных изменений основных тенденций и показателей ипотечного кредитования в России. Между зависимым и независимыми факторами имеется тесная связь и гипотеза влияния на тенденции развития ипотечного кредитования значимо влияют независимые факторы, характеризующие экономическое состояние рынка кредитования [2].
Проблема выбора модели также является актуальной с учетом того, что наиболее адекватная модель имеет меньшую вероятность возникновения существенных ошибок при процессе моделирования.
В частности, корреляционно-регрессионный анализ представляет собой факторную регрессионную модель, которая позволяет исследователю дать оценку влияния различных факторов на объект исследования. Использование данной модели оправдывается наличием следующих преимуществ:
• расчетные работы проводятся просто и быстро;
• появляется возможность устанавливать и получать количественную оценку тенденций, которые невозможно выявить и проанализировать методом экспертных оценок при небольшом количестве наблюдений;
• устраняется влияние субъективных факторов на конкретное значение, которое так или иначе характеризует рынок недвижимости или отдельные его элементы.
Кластерный анализ позволяет сгруппировать объекты, используя большое количество разнородных показателей, однако данному методу присущи следующие недостатки:
• при увеличении набора показателей их интерпретация усложняется;
• он не позволяет оценить объекты, а только группы, к которым они принадлежат.
Таким образом, по причине того, что различные факторы из смежных секторов экономики оказывают сильное влияние на ключевые показатели рынка ипотечного кредитования, необходимо их сопоставление в рамках системы показателей. Важно, чтобы система показателей имела прикладной характер, позволяющий использовать ее с целью анализа уровня эффективности работы относительно рынка.
Так, Центральный Банк Российской Федерации предоставляет базу данных, на основе которых производится анализ развития ипотечного кредитования в Российской Федерации. Такой анализ предусматривает исследование несопоставимых показателей, так как не рассматривает их в совокупности, что не позволяет сделать целостную оценку.
Большинство авторов, анализируя показатели ипотечного кредитования, отдают предпочтение корреляционно-регрессионному анализу. С одной стороны, данный метод позволяет выделить факторы, оказывающие существенное влияние на объем выданных ипотечных кредитов. С другой стороны, лишь выявления данных факторов недостаточно для полного видения картины состояния рынка ипотечного кредитования. Для этого данный метод необходимо дополнить кластерным анализом, который также используют различные авторы, чтобы сгруппировать объекты, используя большое количество разнородных показателей.
На основе мер близости кластерный анализ выделяет группы, которые наиболее схожи по своим показателям. С помощью данного метода возможна оценка каждого показателя отдельно, но при их большом количестве возникает сложность интерпретации полученных результатов. Эту проблему решает интегральный показатель, оценивающий каждый субъект одним значением в коридоре от 0 до 1. Также в отличие от кластерного анализа интегральная оценка рассматривает не только сформированные группы, но и каждую единицу измерения исследования отдельно, что очень важно при принятии управленческого решения.
Вывод
Учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод, что на данный момент отсутствует какая-либо единая методика, позволяющая справедливо оценить уровень развития ипотечного кредитования. Комбинирование нескольких методик позволит провести более детальный анализ рынка ипотечного кредитования.
Оправить мне на email статью Читайте также
Библиографический список
1. Бурков, А.В., Ялялиева, Т. В., Пшеничнов, РВ. Развитие системы показателей рынка ипотечного жилищного кредитования в контексте экономической безопасности региона [Электронный ресурс]. - Вестник Евразийской науки. -2020. - №3. - Режим доступа: https://esj.today/PDF/68ECVN320.pdf (дата обращения: 18.08.2022).
2. Гирфанова, О. О. Применение метода корреляционно-регрессионного анализа в целях выявления возможностей развития ипотечного кредитования в России // Тенденции развития науки и образования. - 2020. - № 62-6. - С. 19-22.
3. Гриценко, Т.С., Передера, Ж.С., Теряева, А.С. Определение уровня развития ипотечного кредитования в регионах на основе кластерного анализа и интегральной оценки // Интернет-журнал «Науковедение». - 2017. - Т. 9. - № 3. - С. 24.
4. Козловская, Э.А., Савруков, А.Н. Интегральная оценка уровня развития ипотечного жилищного кредитования в регионах РФ // Научный журнал «Деньги и кредит». - 2013. - №10. - С. 39-45.
5. Овчарова, О.И. Экономико-математическое моделирование тенденций развития ипотечного жилищного кредитования в России // Научное сообщество студентов Сборник материалов XVIII Международной студенческой научно-практической конференции. - 2018. - С. 73-79.
6. ДОМ.РФ [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.xn--d1aqf.xn--p1ai (дата обращения: 18.08.2022).
7. Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cbr.ru (дата обращения: 18.08.2022).
8. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www.gks.ru (дата обращения: 18.08.2022).
9. Filotto, U., Giannotti, C., Mattarocci, G., Scimone, X. Residential mortgages, the real estate market, and economic growth: evidence from Europe // Journal of Property Investment and Finance. - 2018. - № 36(6). - P. 552-577.
10. Jan Cernohorsky. Types of bank loans and their impact on economic development: A case study of the Czech republic // Ekonomie a Management. - 2017. - XX, 4. -P.34-48.
11. Kieti, R.M., K'Akumu, O.A. Critical factors affecting affordability of mortgage housing in Kenya // Journal of Housing and the Built Environment. - 2018. - №33(1). - С. 111-131.
References
1. Burkov, A.V., Yalyalieva, T.V., Pshenichnov, R.V. Development of the system of indicators of the market of mortgage lending in the context of the economic security of the region Razvitiye sistemy pokazateley rynka ipotechnogo zhilishchnogo kreditovaniya v kontekste ekonomicheskoy bezopasnosti regiona]. - Bulletin of Eurasian Science. — 2020. — No. 3. - Access mode: https://esj.today/PDF/68ECVN320.pdf (date of access: 08/18/2022).
2. Girfanova, O. O. Application of the method of correlation and regression analysis in order to identify opportunities for the development of mortgage lending in Russia [Primeneniye metoda korrelyatsionno-regressionnogo analiza v tselyakh vyyavleniya vozmozhnostey razvitiya ipotechnogo kreditovaniya v Rossii]// Trends in the development of science and education. — 2020. — No. 62-6. — S. 19-22.
3. Gritsenko, T.S., Peredera, Zh.S., Teryaeva, A.S. Determination of the level of development of mortgage lending in the regions on the basis of cluster analysis and integral assessment [Opredeleniye urovnya razvitiya ipotechnogo kreditovaniya v regionakh na osnove klasternogo analiza i integral'noy otsenki]// Internet journal «Naukovedenie». — 2017. — T. 9. — No. 3. — P. 24.
4. Kozlovskaya, E.A., Savrukov, A.N. Integral assessment of the level of development of mortgage lending in the regions of the Russian Federation [Integral'naya otsenka urovnya razvitiya ipotechnogo zhilishchnogo kreditovaniya v regionakh RF]// Scientific journal «Money and Credit». — 2013. — No. 10. — S. 39-45.
5. Ovcharova, O.I. Economic-mathematical modeling of trends in the development of mortgage lending in Russia [Ekonomiko-matematicheskoye modelirovaniye tendentsiy razvitiya ipotechnogo zhilishchnogo kreditovaniya v Rossii]// Scientific community of students Collection of materials of the XVIII International Student Scientific and Practical Conference. — 2018. — S. 73-79.
6. DOM.RF [DOM.RF] // Access mode: https://www.xn--d1aqf.xn--p1ai (date of access: 18.08.2022).
7. Central Bank of the Russian Federation [Tsentral'nyy bank Rossiyskoy Federatsii]. -Access mode: http://www.cbr.ru (date of access: 18.08.2022).
8. Federal State Statistics Service [Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki]. -Access mode: https://www.gks.ru (date of access: 18.08.2022).
9. Filotto, U., Giannotti, C., Mattarocci, G., Scimone, X. Residential mortgages, the real estate market, and economic growth: evidence from Europe // Journal of Property Investment and Finance. - 2018. - № 36(6). - P. 552-577.
10. Jan Cernohorsky. Types of bank loans and their impact on economic development: A case study of the Czech republic // Ekonomie a Management. - 2017. - XX, 4. -P.34-48.
11. Kieti, R.M., K'Akumu, O.A. Critical factors affecting affordability of mortgage housing in Kenya // Journal of Housing and the Built Environment. - 2018. - №33(1). - C. 111-131.