Постановка задачи

Кризис 2008-2010 годов в экономике и на рынке недвижимости вновь обострил потребность в краткосрочных, среднесрочных, долгосрочных прогнозах динамики цен на рынке жилья. За последние два-три года опубликованы многочисленные работы, содержащие как экспертные предсказания, так и прогнозы, основанные на различных методических подходах и моделях различного типа, в том числе регрессионных динамических однофакторных /1/, статических многофакторных /2/, опирающихся на фундаментальный и технический анализ, в том числе по методологии фондового рынка /4/, использующих нейронные сети /5/ и т. д.

К сожалению, результаты прогнозов не вполне удовлетворяют экспертов и потребителей, и поэтому дальнейшее развитие методов прогнозирования представляется актуальной и важной задачей аналитиков рынка недвижимости.

Особо необходимо отметить сравнительно новый аспект этой задачи – проявившуюся недавно потребность в методиках прогнозирования развития рынка недвижимости со стороны госорганов, связанную с разработкой и необходимостью обоснования стратегий развития рынка жилья и жилищного строительства, ипотечного кредитования и т. д.

Такие методики, помимо обычных требований к научной обоснованности и достоверности результатов, выдвигают специфические требования доступности для расчетов в условиях ограниченного набора исходных данных, а именно – публикуемых в официальной статистике и в прогнозах развития экономики МЭР РФ, Минфина РФ, ЦБ РФ.

В связи с этим в настоящей статье предложена новая методика, основанная на ранее выполненном исследовании эластичности цен на жилье по доходам и типизации рынков в зависимости от стадии их динамики /6/. Методика обеспечивает прогнозирование цен на жилье при наличии прогнозов динамики душевых доходов населения.

Понятно, что темпы роста среднедушевых доходов лишь в первом приближении характеризуют темпы роста платежеспособного спроса населения на рынке жилья. Известно, что недвижимость приобретается не за текущие доходы, а за сбережения, однако, повышение темпов роста текущих доходов уменьшает склонность населения к сбережению, а снижение – увеличивает и тем самым приводит к падению платежеспособного спроса на рынке жилья.

Понятно также, что платежеспособный спрос зависит и от объема денежной массы в стране, темпов инфляции, от дополнительного (сверх доходов) вливания денег на рынок через кредитование покупателя (прежде всего ипотечное), от таких факторов, как перелив инвестиционных капиталов на рынок жилья и превращения недвижимости в инструмент их сохранения и преумножения, а также множество психологических, иррациональных факторов (публичные высказывания и тем более действия представительной и законодательной власти, недоверие населения к финансовой политике властей, обострение обстановки перед выборами различного уровня и ожидание изменений в экономической политике), и др.

Тем не менее, в основу методики прогнозирования средних цен на жилье P (Price) мы положили сопоставление величин dP/P – темпов роста цен на рынке жилья и dI/I – темпов роста доходов населения I (Income). Остальные факторы спобствуют волатильности цен и формируют погрешность прогноза, поддающуюся оценке.

Исходные данные для построения модели

В цит. работе /6/ на основе изучения эластичности цен на жилье по доходам населения получены оценки среднемесячных темпов роста цен на жилье в Москве и доходов населения на протяжении 12 стадий длительностью от 6 до 22 месяцев. Под стадией динамики рынка понимается отрезок времени, в течение которого темпы роста цен существенно не менялись. По соотношению темпов роста цен и доходов сформировано 10 типов рынков, отличающихся эластичностью цен по доходам.

Типизация рынков по эластичности цен относительно доходов и примеры значений признаков

№	Тип рынка	Примеры статистических значений признаков в Москве
		Темп роста цен dP/P	Темп роста доходовdI/I	Длительность стадииТ, мес.	В
1	Развитый (насыщенный)	нет
2	Развивающийся (дефицитный)	0,025	0,015	99	1,61
3	Растущий	0,021; 0,032	0,017; 0,020	18; 22	1,16; 1,60
4	Перегретый	0,050; 0,039	0,022; 0,014	17; 11	2,27; 2,82
5	Стабильный	0,0040; 0,006; 0,002	0,0044; 0,019; 0,005	9; 12; 10	0,91; 0,32; 0,40
6	Надутый	нет
7	Падающий (кризисный)	-0,033; -0,048	-0,088; -0,097	13; 6	0,38; 0,49
8	Депрессивный	-0,0006	0,035	10	-0,028
9	Стартующий	0,017	-0,015	11	-1,10
10	Взлетающий	0,090	-0,020	20	-4,50

Полученные данные использованы для построения прогнозной модели.

Модель для прогнозирования динамики цен

Модель для прогнозирования цен на жилье получена в виде статистической связи между темпами роста цен на жилье на каждой стадии динамики и темпов роста среднедушевых доходов населения (рис. 1).


Модель построена дифференцировано для различных типов рынков и имеет высокие показатели надежности:

для типов 2 (развивающийся) и 7 (падающий, кризисный) y = 0,534x + 0,795 (коэффициент детерминации R2 = 0,94);

для типов 5 (стабильный) и 8 (депрессивный) y = 0,361х – 0,692 (R2 = 0,93);

для типов 3 (растущий) и 4 (перегретый) y = 0,730х + 2,683 (R2 = 0,99).

Исходные данные для прогнозирования

Прогноз рассчитан при принятых в правительственном среднесрочном прогнозе развития экономики на ближайшие 3 года макроэкономических показателях – стабильность цен на нефть в диапазоне 75-85 долларов за баррель, постепенное увеличение притока капитала частного сектора, стабильность (колебательная) курса рубля к доллару в диапазоне 29,5-31,5 рублей за доллар.

Руководители страны четко объявили, что заработная плата и душевые доходы населения (в реальном выражении, т. е. с исключением инфляции) повышаться практически не будут.

Во-первых, к этому нет макроэкономических предпосылок (роста цены на нефть никто не прогнозирует на ближайшие 2-3 года). Во-вторых, государство такой политикой постарается не допустить нового безумного роста цен на жилье (именно так реагирует наш дефицитный рынок недвижимости на повышение доходов среднедоходного слоя населения – основного покупателя квартир). Заметим, что это не касается низкодоходных слоев – им доходы надо и будут повышать, они не предъявят их на рынке жилья.

Из данных среднесрочного правительственного прогноза, заложенного в основу годового и трехлетнего бюджета, из высказываний руководителя правительства и министра финансов следует, что в ближайшие годы (2011-2013) темпы роста реальных доходов населения составят 3-4%, это при инфляции 6-7% дает 10,5-11,5% роста номинальных доходов в год. В следующие два-три года (2014-2016) первая величина увеличится до 7-8%, инфляция ожидается в 5-6%, годовые темпы роста номинальных доходов – 11-12%.

Примеры прогнозирования

На основании этих данных рассчитан среднесрочный прогноз цен на жилье для Москвы, Санкт-Петербурга и Московской области. При этом введены допущения:
- модель, полученная для рынка жилья Москвы, распространена и на другие регионы;
- темпы роста душевых доходов, запланированные властями в среднем для РФ, приняты одинаковыми для всех трех регионов.

Снятие этих допущений и повышение достоверности прогнозов возможно при повторении исследования эластичности цен на жилье по доходам для других регионов и при использовании региональных среднесрочных прогнозов роста доходов населения и инфляции.

В соответствии с накопленными данными о динамике цен на рынке жилья (рис. 2), принято, что на среднесрочную перспективу рынок жилья Москвы, где в течение 2010 года происходит плавное восстановление цен, будет относиться к типу 2 (растущий). Рынки Петербурга и Московской области, где продолжается депрессивная стабилизация – в первом полугодии 2011 года будут относиться к типу 5/8 (стабильный/депрессивный), далее – к типу 2 (растущий). Соответственно, расчет для Москвы дает оценку темпов роста цен на жилье в 2011-2013 годах в 1,2% в месяц, 15% в год.

Для Петербурга и Московской области темпы роста цен получены в 1 полугодии 2011 году – близкие к нулю, далее – аналогично Москве (рис. 2).



График показывает, что средние темпы роста цен (в рублях) будут аналогичны периоду 2002-2004 гг. (а в процентах – еще ниже). За три года цены вырастут в Москве – на 52%, в Петербурге – на 33%, в Московской области – на 38%. На докризисный уровень цены вернутся в Москве (около 200 тыс. руб./кв. м) весной-летом 2012 года, в Петербурге (около 110 тыс. руб./кв. м) и в Мособласти (около 90 тыс. руб./кв. м) – к концу 2013 года.

Отметим, что рассчитанный по модели и приведенный на рисунке прогноз на 2011-2013 года является сглаженным. При этом сохраняется ранее сделанный прогноз повышенной волатильности цен, вследствие чего в течение 4-6 месяцев месячные темпы роста цен могут отклоняться от средних вверх и вниз на 1-2 процентных пункта.

Литература

1. Стерник Г.М., Печенкина А.В. Прогноз цен предложения квартир на российском рынке жилья (макроэкономический подход). – Журнал «Имущественные отношения в РФ», №10 (73), 2007, стр. 11-18.

2. Мальгинов Г.Н., Стерник Г.М. Российский рынок жилья в 2009 году: от кризисного падения к стагнации. – В Сб. «Российская экономика в 2009 году. Тенденции и перспективы (вып. 31), 2010, стр. 608-628.

3. Печенкина А.В. Использование многоуровневой факторной модели при прогнозировании ситуации на региональном рынке недвижимости (на примере Пермского края). Журнал «Имущественные отношения в РФ» (в печати).

4. Афанасьева О.Н. Рынки недвижимости в регионах – путь к равновесию? – Доклад на IV межрегиональном форуме «Развитие рынка недвижимости Центрального региона России в новых экономических условиях». – Ярославль, 2009.

5. Комаров С.И. Прогнозирование в системе управления земельно-имущественным комплексом. – Журнал «Имущественные отношения в РФ» № 5 (104), 2010, с. 84-100.

6. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Типология рынков недвижимости по склонности к образованию ценовых пузырей. – Журнал «Имущественные отношения в РФ» №8 (95) 2009, с. 18-28.



Благодарим за предоставленную информацию Стерника Г.М., профессора кафедры «Управление проектами и программами» РЭУ им. Г.В.Плеханова, члена редакционного совета журнала «Недвижимость Ульяновска».