Анализ развития вторичного рынка жилья в Хабаровском крае


Н.В. Воронина, к.э.н


Т.В. Дьякова


Тихоокеанский государственный университет, Россия


Целью данной работы является прогноз цен на жилую недвижимость в Хабаровском крае, а также определение основополагающих факторов, которые оказывают влияние на формирование цен на вторичном рынке недвижимости. Данная работа представляет интерес для всех  участников инвестиционного процесса, а также потребителей их продукции, так как затрагивает не только экономические, но и социальные последствия их деятельности.


Ключевые слова: факторы, стоимость,  вторичное жилье.


I. Введение


Высокая стоимость квартир в Хабаровске наблюдается на протяжении уже многих лет, в минувшем году Хабаровск занял 3 место в стране по стоимости жилой недвижимости, уступив лишь Москве и Санкт-Петербургу. Стоимость жилья в Хабаровске, делает почти невозможной покупку квартиры, заставляет людей покидать родной город. В то же время население большинства районов Хабаровского края стремится перебраться в краевую столицу, чем провоцирует дальнейший рост цен на жилье. Сегодня рынок Хабаровска характеризуется большой покупательской способностью. Немалую долю в рост покупательских возможностей вносит присутствие в городе целого ряда административных и корпоративных представительств, управляющих дальневосточными подразделениями властных структур и активов крупного бизнеса. Военным в Хабаровском крае выдают жилищные сертификаты, по которым более 90% стараются приобрести квартиру в городе с самым дорогим жильем, чтобы ее можно было впоследствии выгодно продать. Как только кто-то в северных районах края зарабатывает достаточное количество денег, он, как правило, тут же стремится на них приобрести жилье в Хабаровске. Такая покупка делается с расчетом на переезд в будущем, на переселение детей или имеет форму инвестиционных вложений. Тем же поведением отличаются и жители Сахалина, Магадана, Камчатки, откуда идет постоянный поток покупателей.


Все эти факторы, а также интенсивное развитие ипотеки, программ поддержки молодых семей и покупки жилья по социальным программам, рост материнского капитала, ведут на фоне недостатка предложения к разогреву рынка жилья в Хабаровске.


II. Постановка задачи


Предлагаю рассмотреть, какую недвижимость, возможно приобрести за рубежом, продав квартиру в Хабаровске в центральном районе по улице Дикопольцева, дом 50, общей площадью 65кв.м. без ремонта, на 2 этаже, кондиционер, телефон, интернет, за 6700 тыс.р.


Например, квартира в Испании: полезная площадь 87 кв.м; общая площадь 103 кв.м; комнат: 3; ванные комнаты: 2; терраса; система кондиционирования; общий бассейн; 6 481 тыс.руб.


Двухуровневая квартира в Болгарии: площадь 102 кв.м; этаж: 6-7; супер люкс; встроенное внутреннее освещение в каждой комнате; бронированная входная дверь; встроенная мебель; дизайнерский инверторныйкондиционер; мраморнаялестница; французские окна; сигнализация; ванная комната со встроенной аудиосистемой и двойной циркуляцией воздуха; система безопасности; 6100 тыс р.


Дом в Португалии: земельный участок 2 га с фруктовыми и оливковыми деревьями; кухня частично оборудованная; 2 спальные комнаты; 2 кухни; пристрой для животных; пристрой с кухней, камином и печью; полы керамические; возможность расширения площади дома до 500 кв.м; в 18 км от моря; спокойный район; 5900 тыс.р.


Квартира в Болгарии, жилой комплекс Sky Garden: 3 мин пешком до пляжа; невероятный вид на море, тишина, спокойствие и свежий воздух; 9 безопасных пляжей; живописный сад; ресторан и спа-центр; зеленые зоны для отдыха; открытый бассейн с шезлонгами и зонтиками; открытый детский бассейн; от 1341тыс. руб. до 5284 тыс руб.


Почему же квартира в Хабаровске эконом класса по своей стоимости не уступает стоимости элитной недвижимости в других странах?


В данной работе представлен прогноз цен на вторичном рынке жилой недвижимости в Хабаровске, а также определены факторы, влияющие на формирование стоимости 1 кв.м квартир. Исследование представляет интерес для всех  участников инвестиционного процесса, а также потребителей их продукции, так как затрагивает не только экономические, но и социальные последствия их деятельности.


III. Результаты


Для рассмотрения проблемы формирования стоимости жилья и прогнозирования цен на недвижимость была составлена анкета, в которую вошли факторы, влияющие по мнению разработчиков анкеты на стоимость жилья на вторичном рынке и предложение для экспертов занести те факторы, которые не нашли отражение в данной анкете по их мнению.


В качестве экспертов выступили ведущие преподаватели ТОГУ, а также специалисты, имеющие теоретические знания и практический опыт в области оценки рыночной стоимости объектов недвижимости.


На основе анкетирования были отобраны наиболее существенные факторы для анализа рынка вторичного жилья в Хабаровском крае, в состав которых вошли:


Х1 - объем полученных заемщиками ипотечных жилищных кредитов, млн.р.; Х2 - задолженность по ипотечным жилищным кредитам, млн.р.; Х3 - просроченная задолженность по ипотечным жилищным кредитам, млн. р.; Х4 - число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях (на конец года), тыс.; Х5 - число семей (включая одиноких), получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия за год, тыс.; Х6 - среднедушевые доходы, руб; Х7 - инфляция, %; Х8 - ставки по ипотечным кредитам, %; Х9 - обеспеченность жилой площадью, кв. м/чел; Х10 - объем нового жилищного строительства, тыс кв м.


В качестве результирующего показателя (Y) выступает средняя цена 1 кв.м жилой недвижимости, руб/кв.м.


Исходные данные для анализа представлены в табл. 1 [1, 2, 3].


Таблица 1


Исходные данные для расчета


Период


Х1


Х2


Х3


Х4


Х5


Х6


Х7


Х8


Х9


Х10


У


1кв. 2009


1252


17345


146


2803


40


17567,2


2,1


8,4


20,1


95


44519


2кв. 2009


1141


17683


154


2859


36


18346,9


2


8,7


20,4


98


43563


3кв. 2009


1236


18768


157


2826


34


21002


1,7


8,4


20,6


89


42335


4кв. 2009


1227


19347


159


2830


37


20471,9


2


8,5


20,8


97


41505


1кв. 2010


1563


19497


161


2801


63


22747


1,6


9,1


21,7


78,5


41135


2кв. 2010


1248


19528


171


2817


62


23259,7


1,4


9,4


21,8


73,9


42146


3кв. 2010


1098


19742


172


2809


61


22381


1,6


9,1


22


78,3


43183


4кв. 2010


1078


20084


176


2812


62


18686,7


1,8


9,2


21,5


84,4


42870


1кв. 2011


1693


20169


183


2797


51


18176,03


3,8


9,4


22


98


50495


2кв. 2011


1341


20749


181


3006


45


22740,73


1,1


9,2


24


92


52708


3кв. 2011


1320


21593


183


2873


49


23591,9


-0,2


9


19


97,6


53403


4кв. 2011


1123


22864


185


2799


36


30541,3


1,3


8,8


22


94,9


57115


1кв. 2012


1546


23487


184


2700


45


20041,6


1,5


9,5


22,3


95,6


64246


2кв. 2012


1159


23949


188


2698


47


24213,87


1,7


9,6


22,6


92,6


65558


3кв. 2012


1698


24609


191


2665


52


25345,03


1,9


9,9


22,9


97,2


67886


4кв. 2012


1472


25756


193


2748


42


29135,03


1,9


9,8


22,9


89,4


74403


1кв. 2013


1720


26004


195


2690


44


21647,9


1,9


11,4


22,9


87,9


79447


2кв. 2013


1395


26845


193


2708


47


25734,1


1,6


11,1


23,1


91,5


80584


3кв. 2013


1458


27397


197


2746


39


27590


1,1


11,3


23,5


85,2


84764


4кв. 2013


1226


28142


198


2712


49


30885


1,8


11,4


23,8


86,7


87539


На втором этапе с помощью корреляционно-регрессионного анализа выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние на формирование стоимости вторичного жилья, а также построена матрица парных коэффициентов корреляции [4] (табл. 2).


Таблица 2


Матрица парных коэффициентов корреляции


Х1


Х2


Х3


Х4


Х5


Х6


Х7


Х8


Х9


Х10


Y


Х1


1,000


Х2


0,364


1,000


Х3


0,389


0,914


1,000


Х4


-0,394


-0,655


-0,502


1,000


Х5


0,184


-0,037


0,123


-0,074


1,000


Х6


-0,012


0,740


0,667


-0,315


-0,079


1,000


Х7


0,282


-0,151


-0,133


-0,240


0,009


-0,352


1,000


Х8


0,426


0,891


0,804


-0,599


0,128


0,514


-0,016


1,000


Х9


0,325


0,711


0,715


-0,347


0,112


0,539


0,147


0,716


1,00


Х10


0,154


-0,003


0,008


0,006


-0,576


-0,163


0,150


-0,205


-0,240


1,0


У


0,393


0,974


0,854


-0,643


-0,149


0,661


-0,086


0,902


0,685


0,08


1,0


Включение всех факторов с высокой степенью корреляции может снизить степень достоверности модели, поэтому проведем их сравнительный анализ для исключения ряда показателей из будущей модели. Факторы Х10, Х7 и Х5 исключаем из рассмотрения, т.к. их влияние на результирующий показатель незначительное.


Многочисленные попытки построить многофакторное регрессионное уравнение с оставшимися факторами не дало положительного результата, т.к. все уравнения не прошли проверку по критерию достоверности.


В связи с этим в рамках исследования с применением стандартного пакета программ Excel были построены двухфакторные модели. Из всех пар значимой является модель с включением факторов Х6 (среднедушевые доходы, руб.) и Х8 (ставки по ипотечным кредитам, %).


Проведем регрессионный анализ зависимости между факторами Х6 и Х8 (табл. 3).


Табл.3


Результаты дисперсионного анализа


Показатель


Значимость


df


SS


MS


F


Значимость F


Регрессия


2


4347135079


2173567540


54,92274591


3,81047E-08


Остаток


17


672774959,9


39574997,64


Итого


19


5019910039


Рассчитав коэффициенты остаточной и факторной дисперсии мы можем убедиться в истинности данной зависимости, т.к. рассчитанный коэффициент Фишера больше его табличного значения, Р-значение < 0,05. Поэтому мы можем говорить о точности предсказания стоимости жилья на вторичном рынке Хабаровского края с использованием вышеназванных факторов. Основные показатели дисперсионного анализа представлены в табл. 4.


Таблица 4


Основные показатели дисперсионного анализа


Показатель


Коэффициенты


Стандартная ошибка


t-статистика


Y-пересечение


-87422,88594


14107,25168


-6,19701753


Среднедушевые доходы, руб


1,084904278


0,419076427


2,588798146


Ставки по ипотечным кредитам, %


12575,06453


1703,91678


7,380093135


Уравнение регрессии имеет следующий вид:


У = -87422,88594 +1,084904278Х6+12575,06453Х8,


где Х6 - среднедушевые доходы, руб.


Х8 - ставки по ипотечным кредитам, %.


Коэффициент регрессии при шестом факторе больше ноля, это означает, что чем больше уровень доходов населения, тем выше стоимость жилья, это вполне объяснимо, ведь при росте доходов у покупателей их возможность приобретения жилья повышается и продавцы повышают цену на недвижимость.


Так же положительный коэффициент регрессии при восьмом факторе. Это свидетельствует тому, что при повышении ставок ипотечного кредитования так же повышается стоимость жилой недвижимости.


Используя данную модель, попытаемся спрогнозировать стоимость вторичного жилья в Хабаровском крае на следующий год. Рассчитав среднеквартальные темпы прироста включенных в модель факторов (ТпрХ6=3,01%; ТпрХ8=1,6%), получим точечное прогнозное значение равное   92772,83 руб/кв.м, интервальный прогноз находится в промежутке от 87476,45 руб/кв.м до 98069,2 руб/кв.м.


Проведём анализ эластичности этих факторов.


Увеличим фактор Х6 на 1%, а Х8 оставим неизменным. Получим коэффициент эластичности равный 0,003, это означает, что стоимость 1кв.м будет составлять 89776 руб., это на 335 руб. выше фактической стоимости равной 89440 руб.


Теперь увеличим фактор Х8 на 1%, а Х6 оставим неизменным. Получаем коэффициент эластичности равный 0,16, это означает, что стоимость 1 кв.м будет равна 103775 руб., что на 14336 руб. выше фактической стоимости.


Исходя из данных расчетов можно сделать вывод о том, что более чувствительно результирующий показатель относится к изменению фактора Х8 (ставки по ипотечным кредитам, %) .


Подобные модели могут быть использованы для построения прогнозов, а также оценки развития рынка недвижимости в целом.


IV. Заключение


Прогнозы стоимости жилья могут быть положены в основу формирования долгосрочных программ развития территории, в частности Хабаровского края.


Литература:


1. Центральный банк РФ : http://www.cbr.ru


2. Единое информационное пространство недвижимости : http://www.eip.ru


3. Федеральная служба государственной статистики : http://www.gks.ru


4. Кремер Наум Шавелевич Эконометрика: учеб. для вузов (спец. экон. и упр.) / Кремер Наум Шавелевич, Б.А. Путко ; под ред. Н.Ш. Кремера. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : ЮНИТИ, 2010. - 328с.