Региональный рынок недвижимости на примере Санкт-Петербурга

Структура факторов  ценообразования на рынке жилья и их взаимосвязи (продолжение)

 

3.2 Ценовые пузыри на рынке жилья

     Изучение ряда работ, посвященных экономическим пузырям (а пузырь на рынке жилья есть одна из разновидностей таковых), позволяет говорить о том, что в их основе лежит накопленная ошибка в поведении экономических агентов (покупателей или продавцов) относительно реальной стоимости актива. Пузырь начинает формироваться тогда, когда сделки на рынке в отношении предмета купли-продажи заключаются по ценам, существенно превышающим его реальную стоимость. Ценовой пузырь на рынке жилья - это многофакторное явление.²⁹ В любом случае, его главным признаком является опережение темпом роста цен на жилье темпа роста платежеспособного спроса населения качестве признаков типа рынка использованы показатели:

     - темпы роста цен на рынке  жилья dP/P

     - темпы роста доходов населения dI/I

     - эластичность цены жилья по  изменению доходов В = dP/dI x I/P

     - длительность периода T (краткосрочный  C - 1-3 месяца, среднесрочный M – от 6-12 месяцев до трех лет) и  долгосрочный L - 3 года и более).

     При изучении ситуации на рынках западных стран, динамики цен и доходов на рынке жилья Санкт-Петербурга с июня 1990 по март 2009 года выявлено 12 типов рынков и введено понятие ценовых пузырей 1 рода («рассасывающихся») и 2 рода («схлопывающихся»).

     Получено, что в Санкт-Петербурге наблюдалось 4 периода развития рынка по типу пузырей 1 рода и ни одного – по типу пузырей 2 рода. Ниже приведено два примера такого типа рынка.

     Пример  ценового пузыря 1 рода в среднесрочном  периоде

     

     Такой тип рынка назван растущим рынком с частичным перегревом вследствие ипотечно-кредитной поддержки. Он характеризовался следующими параметрами: T=9 месяцев; dP/ P = 0,050; dI/I = 0,022; В = 2,27. На рынке образовался пузырь 1 рода в связи с тем, что эта стадия явилась отрезком динамики развивающегося, дефицитного рынка, в котором при продолжении роста доходов населения обеспечен устойчивый волнообразный рост цен. 

     Пример  ценового пузыря 1 рода в долгосрочном периоде

     Цены  предложения жилья и среднедушевые  доходы в долгосрочном периоде росли  ускоряющимися темпами, в среднем  составляющими соответственно 2,5% и 1,5% в месяц.

     Такой тип рынка назван развивающимся, дефицитным рынком. Он характеризовался следующими параметрами: T = 45 месяцев; dP/ P = 0,025; dI/I = 0,015; В = 1,61.

     Ценовой пузырь 2 рода характерен для типа рынка  «надутый», образовавшегося в США в 2004-2007 годах (избыточное ипотечное кредитование с субстандартной ипотекой). На развитом (насыщенном) рынке, на развивающемся рынке в стадии стабилизации, в стадии кризисного развития пузыри не образуются.

     Значение  признаков для различных типов рынка жилья³⁰

 

3.3 Модели для прогнозирования параметров развития рынка жилья России 

     В зависимости от горизонта прогноза, прогнозирование может быть долгосрочным, среднесрочным и краткосрочным.³¹ Конкретная величина допустимого горизонта для каждого из этих видов прогноза зависит от физического (экономического) содержания задачи, общеэкономической ситуации, состояния конкретного сегмента рынка, и может существенно меняться. Так, правительственные среднесрочные прогнозы развития экономики России имеют горизонт в 3 года. В настоящее время на рынке недвижимости России мы рассматриваем в качестве краткосрочного – прогноз на 1-3 месяца, среднесрочного – на год-три, долгосрочного – на три-пять лет.

     Важно подчеркнуть, что для каждого  из этих видов прогноза необходимо изучать разный перечень факторов, влияющих на изменение исследуемого показателя (полупериод изменения которых  близок к величине горизонта прогноза). Например:

     - известное явление декабрьских  выплат задолженности по зарплате, премиальных и бонусов распространяет  свой эффект на рынке недвижимости  в течение 1-2 месяцев;

     - сезонные факторы мало влияют  на итоги годового тренда, и  в то же время могут оказаться существенными для прогноза изменения цен и оборотов рынка за 3-4 месяца;

     - темпы роста ВВП незначительно  сказываются на месячном приросте  цен, но важны для долгосрочного  прогноза;

     - уровень цен на энергоносители, темпы оттока капитала из страны существенны как для краткосрочного прогноза (с лагом в 2-3 месяца), так и для среднесрочного прогноза (через накопленные приросты цен на жилье за прошедшие месяцы года).

     По  степени формализации методов прогнозирования, применяемых на рынке недвижимости России, их можно разделить на экспертное предсказание, эвристическое прогнозирование, «фундаментальный» анализ, регрессионное статистическое моделирование («технический анализ»), многофакторное моделирование (включая моделирование и прогнозирование на нейронных сетях).³² На практике различные методы применяются совместно, в том или ином сочетании. Тем не менее, необходимо отличать экспертное предсказание тенденций на рынке (метод 1), необоснованно называемое прогнозом (которое в силу высокой квалификации эксперта может быть достаточно точным), от методически обоснованного, расчетного прогноза (методы 2-5).

     Классификация прогнозов по степени формализации методов

     Пример  использования статистической регрессионной  модели в феврале 1995 года для прогнозирования динамики цен на жилье в Петербурге, Екатеринбурге, Твери, Рязани, Барнауле приведен на рисунке. Основу модели была положена гипотеза о том, что в экономике России осуществляется переход от планового, централизованного регулирования к рынку, и поэтому основной закономерностью динамики цен на рынке жилья является их взлет до уровня, соответствующему ценам в «городах-аналогах». Соответственно, для описания перехода кибернетической, саморегулируемой системы в новое состояние была применена логистическая модель «взлета самолета» вида

     V (Т) = А / (1 + ехр (B - CT)),

     где V- средняя за период (среднемесячная) цена предложения 1 кв. м общей площади  объекта;      

       Т - порядковый номер периода (месяца);       

       А, В и С - постоянные коэффициенты  (параметры модели).

     На  рисунке видно, что рассчитанный прогноз динамики цен на 1995-1998 годы до начала августовского кризиса  близко совпадал с фактическими данными.

     Аналогичная модель-прогноз была применена при  изучении начальных стадий рынка  ипотечных сделок с недвижимостью  в Санкт-Петербурге, только моделируемым показателем выступала динамика объема ипотечных операций Компании:

     

     где t - порядковый номер квартала. 

     Модель  правильно предсказала переход  динамики роста объемов ипотечных  сделок к стабилизации, и количественный прогноз 5 кварталов близко совпадал с фактическими данными.

     В октябре 2000 года, через два года после  начала кризиса, для прогнозирования динамики цен в Санкт-Петербурге на 2001-2002 гг. была построена новая модель «выхода самолета из пике» вида

     V = B0-B1/(B2+exp((B3*Т+B4)2)). 

До середины 2002 года модель дала прогноз высокой точности.

     Для периода 2006-2008 годов, на основе изучения долгосрочных и среднесрочных циклов рынка жилья Санкт-Петербурга и других городов была построена на основе метода негармонического разложения ценового тренда модель в виде следующей системы уравнений [6]:

     Y = y1 + Δy2 + Δy3 + Δy4 + …. + Δyn,       (1) 

     y1 = a3 x3 +a2x2 +a1x +a0,                       (2)

     Δy2 ,    (3)

     Δy3 = ,     (4)

     Δy4 = , (5)

     …………………………………… ,       (n)  

     где Y – прогнозное значение средней удельной цены предложения жилья, $/кв. м;       

     y1–  уравнение базового тренда (долгосрочный  прогноз), $/кв. м;       

       Δy2 – прогноз приростов средней удельной цены предложения жилья относительно базового тренда, $/кв. м;