Содержание к диссертации
Введение
1 Рынок жилья. Тенденции, анализ и перспективы развития 10
1.1 Исследование рынка жилья. Ретроспективный анализ и современные тенденции 10
1.2. Ситуационная оценка московского рынка жилья с позиции инвестиционной привлекательности 20
1.3. Индексы рынка недвижимости как основной инструмент оценки рыночной конъюнктуры 42
1.3.1. Индекс стоимости жилья 5 0
1.3.2. Индекс ценового ожидания 46
1.3.3. Индекс доходности жилья 5 5
2. Методология принятия оптимальных решений инвестирования в сферу жилищного строительства - 61
2.1 Математическая интерпретация индексов рынка недвижимости - 61
2.1.1. Индекс стоимости жилья (общегородской уровень цен на жилье) 61
2.1.2. Индекс ценового ожидания (темп изменения цен на жилье) 69
2.1.3. Индекс доходности жилья (экономическая целесообразность инвестиций в жилье) 73
2.2. Теория нечетких множеств в оценке неопределенных параметров рынка жилья - 75
2.3. Модель инвестиционной оценки рынка жилья на основе теории нечетких множеств - 88
3. Реализация модели оценки инвестиционной привлекательности рынка жилья 108
3.1. Статическая модель оценки инвестиционной привлекательности рынка жилья - 108
2. Динамическая модель рынка недвижимости и прогнозирование показателей по категориям объектов - 122
2.1. Индекс стоимости 122
2.2. Индекс ценового ожидания 129
2.3. Индекс доходности 130
3. Оценка динамики показателей по административным округам 139
4. Оценка инвестиционной привлекательности рынка жилья на основе статической и динамической моделей 151
Основные выводы 157
Список литературы
- Ситуационная оценка московского рынка жилья с позиции инвестиционной привлекательности
- Индексы рынка недвижимости как основной инструмент оценки рыночной конъюнктуры
- Индекс ценового ожидания (темп изменения цен на жилье)
- Индекс стоимости
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В связи с остротой жилищной проблемы в России, развитием новых форм рыночных отношений, строительство жилья становится катализатором этих отношений, масштабным полигоном для их отработки и совершенствования. По оценкам отечественных и зарубежных экспертов, занимающихся анализом финансовой ситуации в России, купля-продажа квартир занимает в настоящее время одно из первых мест по степени рентабельности. Несмотря на все имеющиеся политические и налоговые проблемы рынка недвижимости, операции с недвижимостью способны сегодня приносить ощутимые доходы. Перспективы рынка недвижимости в жилищной сфере, в конечном счете, определяет наличие объективной потребности населения в улучшении жилищных условий. В России налицо острый дефицит жилья. От состояния экономики, степени доходов потребителей и цены на строительную продукцию зависит уровень, динамика и колебание платежеспособного спроса, который определяет стабильность получения дохода.
Сегодняшний рынок недвижимости постепенно приобретает цивилизованные формы, как в сфере законодательства, так и в области кредитования и ценовой политики. Причем последняя категория отмечается как наиболее существенная и для инвесторов, и для потенциальных потребителей. Фактически, цена на жилье в крайне незначительной степени зависит от себестоимости. Основной показатель, формирующий стоимость 1 м2 жилья - это реальный спрос со стороны платежеспособного населения. В свою очередь спрос определяется множеством факторов: планировка, местоположение, наличие инфраструктуры и т.д.
Таким образом, стоимость жилья определяют два фундаментальных фактора, действующих на рынке: спрос со стороны платежеспособных покупателей; ограниченность предложения.
Анализируя ситуацию г.Москвы, можно спрогнозировать поведение рынка жилья во многих регионах страны. Несмотря на разницу в ценах, стоимостные пропорции на жилье различного уровня по региональным рынкам сохраняются, что дает возможность спроецировать ситуацию на любой регион и прогнозировать поведение с учетом региональных особенностей и менталитета потребителей.
За последнее десятилетие рынок недвижимости уверенно набирал обороты, спрос этого сектора экономики значительно превышал предложение, что способствовало постоянному росту цен на жилье различного экономического класса.
Если недавно, в течение практически десяти лет, рынок недвижимости развивался динамичными темпами, когда спрос на жилье диктовал политику цен, то сегодня, по данным экспертов, многие компании столкнулись со снижением темпов продаж по сравнению с прошлым годом. Сложившийся уровень цен на недвижимость перегнал свое объективное значение, соответствующее макроэкономической ситуации, что и вызвало остановку роста цен на рынке. Эта ситуация характерна для многих регионов, но наиболее явно этот процесс наблюдается на московском рынке недвижимости. Спрос и предложение по Москве и Подмосковью подошли к точке равновесия благодаря интенсивному росту цен, существенно опережающему увеличение накоплений в последние годы. Под давлением высоких цен сократился платежеспособный спрос, что и определило снижение темпов продаж.
Для инвестора крайне важно не только оценить текущую ситуацию на рынке недвижимости, но и максимально точно спрогнозировать поведение основных экономических характеристик жилья в некоторой краткосрочной перспективе.
Для детальной оценки тенденций рынка недвижимости используется система индексов, являющихся индикаторами ценовых колебаний: индекс стоимости жилья, индекс ценового ожидания, индекс доходности жилья.
Рынок недвижимости - очень инертная сущность, которой не присущи резкие колебания с переменой тенденций от месяца к месяцу. Многие примеры позволяют утверждать, что рынок недвижимости может описываться только плавными показателями, а характерный срок перемены тенденций составляет около двух месяцев.
Несмотря на многообразие методов оценки текущей ситуации, прогнозировать поведение рынка достаточно сложно. Это и определило направление работы, ее актуальность. Анализ работ отечественных и зарубежных специалистов показал, что на сегодняшний день перспективный прогноз поведения рынка недвижимости осуществляется аналитическими центрами на основе субъективных экспертных оценок.
Исследованием различных аспектов этой проблемы в разное время занимались такие зарубежные учёные как: Асаи К., Беллман Р., Дюбуа Д., Заде Л., Интрилигатор М., Лафуенте X., Уэно X., Форрестер Дж., Хаусдорф Ф., Цукамото Я., Шарп У.Ф., так и отечественные исследователи: Бережная Е.В., Баркалов С.А., Бернштейн Л.С., Бородицкая Т.М., Вентцель Е.С., Воронин В.Т., Гасилов В.В., Гумба Х.М.., Зайченко Ю.П., Колмогоров А.Н., Кофман А., Крумберг О.А., Малышев Н.Г., Поспелов Д.А., Ресин В. И., Старинский В. Н., Тарасевич Е. И., Ярушкина Н.Г. и другие.
Таким образом, недостаточность методов и подходов оценки и прогнозирования рынка недвижимости определили цель и задачи исследования.
Цель и задачи исследования. Целью настоящего исследования является разработка теоретических и методологических подходов к оценке инвестиционной привлекательности рынка жилья с точки зрения текущей ситуации и прогнозирования тенденций. Поставленная цель определила следующие задачи исследования:
исследование индексов рынка недвижимости и определение их экономического смысла и математического содержания;
выявление основных тенденций динамики индексов рынка недвижимости;
создание статической модели определения инвестиционной привлекательности объектов жилья на основе использования теории нечетких множеств;
разработка динамической модели оценки рынка недвижимости методом сплайн-прогнозирования;
создание алгоритма определения инвестиционной привлекательности объекта жилья с учетом текущей и прогнозной оценок.
Объектом исследования является первичный рынок жилья г.Москвы, как инвестиционный объект.
Предметом исследования является механизм оценки степени инвестиционной привлекательности объектов жилья на основе сочетания статической и динамической моделей оценки индикаторов рынка недвижимости.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды ведущих ученых по проблемам оценки и перспективам развития рынка недвижимости, законодательные акты, инструктивно-методические и аналитические материалы.
В процессе решения научных проблем, изложенных в диссертационной работе, были использованы достижения зарубежной экономической науки, общенаучные методы и приемы, такие, как методы микроэкономического и корреляционно-регрессионного анализа, теории рыночного равновесия, методов математического программирования, функционального анализа, прикладной теории нечетких множеств, дифференциального исчисления, теории математической статистики и анализа.
Научная новизна. В результате проведенного исследования получены результаты, характеризующиеся научной новизной:
создана статическая модель оценки рынка жилья на основе применения теории нечетких множеств, что ранее осуществлялось экспертным путем;
введена единая математическая форма определения дискретных показателей принадлежности к интервалам нечетких множеств, что ранее опре-
8 делялось на основе используемых в теории нечетких множеств функций принадлежности;
введен новый показатель - индекс инвестиционной привлекательности жилья, который является интегральной оценкой индексов рынка недвижимости и дает совокупную оценку объекту жилья в зависимости от типа и местоположения;
предложен метод построения функций принадлежности для индексов стоимости, ценового ожидания и доходности в виде полиномов п-го порядка, который, в отличие от используемых ранее, характеризуются высокой точностью аппроксимации;
разработана динамическая модель оценки рынка недвижимости на основе применения сплайн-прогнозирования, которая, в отличие от аналитических прогнозов, позволяет оценить текущую ситуацию рынка с учетом тенденций, и имеет незначительную погрешность в краткосрочном периоде;
введена система поправочных коэффициентов, полученных методом дифференциального исчисления, корректирующих статическую модель на динамику показателей.
Практическая значимость выполненного исследования заключается в разработке новой методики оценки инвестиционной привлекательности объектов жилищного строительства в зависимости от типа и местоположения объекта на основе применения теории нечетких множеств и сплайн-прогнозирования.
Апробация результатов исследования работы.
Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава Воронежского государственного архитектурно-строительного университета, Воронежского государственного университета, Воронежской государственной технологической академии, методы и программы прошли промышленную апробацию на строительных
9 граммы прошли промышленную апробацию на строительных предприятиях г. Москвы: ЗАО «Старокалужское», ООО «Спецстроймонолит», что подтверждено актами о внедрении.
На защиту выносятся следующие положения:
- статическая модель оценки объектов жилья с использованием систе
мы индексов на основе применения теории нечетких множеств и определе
ния дискретных показателей принадлежности;
показатель инвестиционной привлекательности объекта недвижимости как совокупной характеристики индексов стоимости, ценового ожидания и доходности;
динамическая модель оценки рынка недвижимости на основе применения сплайн-прогнозирования;
метод корректировки статической модели поправочными динамическими коэффициентами, рассчитанными путем дифференциального исчисления.
Публикации.
По результатам выполненных исследований опубликованы 8 печатных работ в сборниках научных трудов и материалах конференций в г. Москве, Воронеже, Туапсе общим объемом 2,9 п.л.
В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежит разработка экономико-математических моделей и организационно-экономических механизмов их реализации (1,5 п.л.).
Состав и структура диссертационной работы.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 136 наименований. Диссертация содержит 170 страниц основного текста, 3 приложения, 46 таблиц и 123 формулы.
Ситуационная оценка московского рынка жилья с позиции инвестиционной привлекательности
Между тем могут упасть и цены на нефть, а, по оценкам различных экспертов, нефтяные деньги обеспечивают почти 30 процентов платежеспособного спроса на рынке недвижимости.
Вместе с тем аналитики строительных компаний отмечают, что сроки реализации жилья на столичном рынке недвижимости увеличились, что в свою очередь является признаком некого затоваривания рынка. Некоторые инвесторы, купившие квартиры ранее, уже теперь намереваются их продать, правда, по более дорогой цене.
Что касается аналитиков из риэлторских фирм, то их прогнозы по-прежнему полны оптимизма. Они уверенно прогнозируют рост цен в 2004 году на 20-25 процентов. Они считают, что население просто не успевает за темпами роста цен на рынке недвижимости, и большие надежды возлагают на ипотеку.
В 2004 г. рынок будет оставаться достаточно активным - как первичный, так и вторичный. На вторичном рынке, скорее всего, будет по-прежнему наблюдаться дефицит предложений, что станет одной из предпосылок для дальнейшего роста цен. По прогнозам аналитиков, к концу года на рынок поступят предложения домов класса "де люкс", качество строительства которых отвечает самым высоким запросам.
Не секрет, что на протяжении последних 3-4 лет банки активно вкладывали деньги в строительство жилой и коммерческой недвижимости. В такой ситуации действительно очень вероятна ситуация, в которой банки будут активно реализовывать часть принадлежащей им недвижимости, с целью высвобождения денежных средств. Однако этот сценарий развития событий может коснуться только рынка типового жилья и отчасти коммерческого сегмента. Именно здесь вращается большой процент банковских инвестиций.
Очевидность инвестиционной привлекательности этого сегмента экономики стала понятна не только профессиональным участникам рынка. Все больший интерес проявляется со стороны банков. Такие гранды банковского бизнеса, как Внешторгбанк, Сбербанк, достаточно охотно открывают кре дитные линии под строительство элитных домов в центре столицы. Банки поменьше проявляют интерес к уже строящимся объектам, пытаясь оптом выкупать квартиры на стадии котлована с последующей перепродажей конечному потребителю, когда дом уже будет построен.
Сегмент элитной недвижимости, в настоящий момент, в наименьшей степени подвержен влиянию деятельности банковских структур по наращиванию активов. Безусловно, такие факторы как уровень рентабельности инвестиций в элитные жилые комплексы, а также быстрый оборот средств привлекают финансовые институты. Многие банки пытаются выкупить оптом квадратные метры на нулевом этапе застройки с целью последующей перепродажи. Однако застройщики крайне неохотно идут на это. На рынке практически нет случаев массовой продажи квартир класса premium банкам. Де-велоперы в высшей степени заинтересованы в создании единого социального круга жильцов в жилом комплексе. Именно адекватное окружение является основным фактором, который позволяет создать «клубный» дом.
В случае продажи банку части квартир, влияние застройщика на позиционирование, ценовую политику и график продаж резко уменьшается. Именно поэтому участие банков в строительстве элитного жилья чаще всего ограничивается открытием кредитной линии или в качестве одного из инвесторов проекта. Более того, банкам выгодно давать кредиты под строительство элитного жилья. Рынок пока что не знает случаев «заморозки» строительства жилых комплексов классов «А» и «В» и это дает хорошие гарантии возвращения кредита. В то же время продажа квартир на этапе застройки позволяет девелоперу рассчитаться с банком в самые короткие сроки.
Доля элитных квартир, которые банкам удалось приобрести с целью инвестиций, на сегодняшний день составляет не более 5-7%. Вероятность того, что банки выставят их на продажу крайне низка. Срок экспозиции элитной квартиры на вторичном рынке составляет от 3 месяцев до 3 лет, в то время как деньги банкам нужны немедленно. Скорее всего, банки будут исполь 22 зовать другие возможности изыскать необходимые денежные средства, например на рынке ценных бумаг.
Парадокс заключается в том, что, по мнению многих экспертов, сегодняшнее положение на рынке банковских услуг с большой долей вероятности станет причиной резкого скачка спроса на недвижимость со стороны юридических и физических лиц. В течение последних месяцев клиенты банков активно переводят свои денежные средства в наличность. Безусловно, деньги — это самый ликвидный товар, однако он менее надежен, чем готовый продукт.
После кризиса 1998 года Россия не доверяет наличности, финансовым институтам и ценным бумагам. В то же время недвижимость характеризуется самыми низкими показателями в области инвестиционных рисков и достаточно высокими показателями доходности. Высвободившаяся денежная масса будет искать применения и можно с большой долей уверенности говорить о том, что именно в недвижимости люди будут искать способы сохранения своих капиталов.
Таким образом, существуют различные мнения в отношении прогнозов ценового развития рынка недвижимости. Потенциальный инвестор должен детально проанализировать ситуацию, прежде чем принять решение по определению инвестиционного сегмента рынка.
Что же на самом деле сегодня происходит на рынке недвижимости? Ответить на этот вопрос с определенной долей вероятности прогноза можно, проанализировав рынок жилья Москвы и Подмосковья. Анализируя ситуацию Москвы, можно спрогнозировать поведение рынка жилья во многих регионах страны. Несмотря на разницу в ценах, стоимостные пропорции на жилье различного уровня по региональным рынкам сохраняются, что дает возможность спроецировать ситуацию на любой регион и прогнозировать поведение с учетом региональных особенностей и менталитета потребителей.
Индексы рынка недвижимости как основной инструмент оценки рыночной конъюнктуры
Недвижимость не является биржевым товаром, т.к. все квартиры различны, и их непросто привести к «общему знаменателю». Поэтому традиционная методика расчета фондовых индексов требует модернизации для применения к рынку недвижимости.
Технология выделения из всего множества разнообразных квартир так называемого однородного «ядра», позволяющая рассматривать все квадратные метры в качестве единообразного товара, является уникальной особенностью системы индексов рынка недвижимости. Благодаря ей происходит переход от «средней температуры по больнице» - статистически неустойчивой средней цены квадратного метра, к индексу стоимости - плавно меняющейся величине, определяемой общими тенденциями рынка.
В таком контексте индекс стоимости становиться схожим с фондовыми индексами - его величина не отражает цены на какую-то конкретную квартиру и не является ориентиром для оценки. Индекс стоимости определяет величину единицы измерения на рынке жилья. Например, при умножении на полное число квадратных метров в городе она показывает полную стоимость жилого фонда, при умножении на годовой объем продаж квадратных метров - оборот квартирного рынка. Но наиболее важное значение имеет даже не величина индекса стоимости, а ее изменение, которое, как и изменения всех фондовых индексов, является показателем общерыночных тенденций к повышению или понижению.
Суть технологии выделения однородного «ядра» сводится к следующему. С математической точки зрения каждая квартира есть точка в N-мерном пространстве, в котором каждое измерение суть один из параметров квартиры, например общая или жилая площадь, размер кухни или расстояние до метро. Все множество квартир представляет собой некое «облако», в центре которого группируются квартиры с типовыми параметрами, а на периферии - с крайне нестандартными. Важной особенностью жилого фонда Москвы является тот факт, что большинство квартир находится в типовых домах и имеет очень схожие характеристики. Даже в современных домах, построенных по индивидуальным проектам, параметры квартир во многом напоминают стандартные типовые планировки с незначительными изменениями. К нестандартным объектам, как правило, относятся малогабаритные квартиры гостиничного типа, элитное жилье, квартиры в старых домах начала 20 века и некоторых сталинских домах.
Наглядно это означает, что описанное выше «облако» квартир имеет четко выраженное ядро и скудную периферию. Типичное распределение по одному из параметров представляет собой так называемое распределение Гаусса. Большинство объектов группируется в узкой центральной области с минимальным «разбросом» параметров, в то время как существенно нестандартных квартир значительно меньше. Примечательным образом в этой ситуации срабатывает известное эмпирическое правило «20/80» - 80% квартир расположено в области, соответствующей 20% доле от полной амплитуды разброса параметра.
Отсечение периферии позволяет выделить однородное «ядро квартир», к которому принадлежит около 80% всего множества. Как указывалось выше, эти квартиры незначительно отличаются по своим (прежде всего основным) параметрам. Поэтому при моделировании любых разумных изменений в составе множества в пользу квартир того или иного типа, происходят очень незначительные изменения в его стоимости. Поэтому систематический рост цены всего множества может определяться только общими изменениями на рынке, а не статистическими изменениями состава этого однородного множества. Удельная цена единицы (одного квадратного метра) однородного множества квартир и есть индекс стоимости жилья.
Ни один хозяин собственности не может оставаться равнодушным к ее стоимости. Тем более если речь идет о наиболее дорогом товаре - недвижимости. Владелец маленькой квартиры или хозяин просторных апартаментов, инвестор тысяч квадратных метров жилья или владелец отдельного здания одинаково обеспокоены сохранностью своих вложений, определяемых состоянием рынка. Рост цен может сделать их богаче в равной пропорции, также как их падение - разорить. Индекс стоимости является наиболее удобным инструментом, позволяющим регулярно проводить мониторинг уровня цен на недвижимость.
Индекс ценового ожидания (темп изменения цен на жилье)
Индекс ценового ожидания имеет двоякий логический смысл. С одной стороны, суть этой величины - текущий темп изменения цен на рынке недвижимости (% в месяц). Говоря математическим языком, это значение производной от кривой индекса стоимости. С другой стороны с помощью индекса ожидания можно достаточно просто получить краткосрочную тенденцию цен на ближайшие месяцы.
Суть краткосрочного прогнозирования достаточно проста. Так как рынок недвижимости является достаточно инертным и описывается плавно меняющимся индексом стоимости, то в течение короткого срока установившаяся тенденция резко измениться не может. В отличие от курса валют, когда за один день доллар может заметно упасть по отношению к рублю или евро, а на другой день снова подскочить. Но даже на валютном рынке исходя из примерного тренда курсов, а также из виденья развития ситуации в ближайшей перспективе, делаются прогнозы о стоимости той или иной валюты на несколько месяцев вперед.
Рынок недвижимости в силу его инертности является более прогнозируемым в короткой перспективе. Уровень цен на квартиры не может в одном месяце резко вырасти, а в другом - резко упасть. Такие результаты могут быть только следствием статистических погрешностей в исходных данных или расчетах. Поэтому, если в текущем месяце рынок вырос на 3%, то в следующем он тоже вырастет на сравнимую величину, но никак не упадет. Даже если намечается спад, то он будет плавным. Еще месяц-два рост будет сохраняться по инерции, хотя и спадающими темпами.
При этом следует понимать, что подобное прогнозирование осуществляется только в первом приближении. Оно хорошо работает при небольших изменениях на рынке, но его точность снижается при заметной перемене тенденций. Тем не менее, часто бывает достаточно знать, что рынок стабилен и уровень цен колеблется в пределах от -0.5% до +0.5%. Или же напротив рынок растет высокими темпами от +3% до +4% месяц. Такой уровень точности оправдывает даже примерное прогнозирование тренда с помощью первого приближения.
Немало дополнительной информации несет еще и форма графика индекса ожидания. Если при текущем темпе роста рынка на 3% в месяц этот темп снижается с 4%, то на следующий месяц темп пророста надо корректировать в меньшую сторону. А если, напротив, темп роста повышается с 2%, то - в большую сторону. Это уже прогнозирование будущих цен до второго порядка точности, математически означающего учет второй производной. Именно так и следует использовать этот индекс.
Это понятие было заложено в алгоритм расчета индекса ожидания в момент его создания /34/. На основании данных за 2000-2003 годы была по строена система аппроксимации кривой индекса стоимости, позволяющая предвидеть ее тенденцию. В результате на этом массиве данных индекс ожидания в большей степени соответствовал даже не текущему приросту цен, а прогнозируемому на следующий месяц. Благодаря учету поправок большей степени точности. Однако приемлемые результаты удавалось получить в рамках известных на тот момент данных, а по мере развития ситуации погрешность возрастала, что требовало постоянного пересмотра алгоритма вычисления индекса ожидания /133/.
Спустя некоторое время было принято решение рассматривать индекс ожидания в первую очередь как текущий темп роста цен на жилье и упростить алгоритм его вычисления. В этом контексте этот индекс фигурирует в материалах IRN.RU уже долгое время, что в большей степени соответствует сложившейся системе индексов. Они - показатели текущего состояния рынка, а индекс ожидания - прежде всего показатель текущего темпа изменения цен.
При этом всегда подразумевается, что в силу инертности рынка по этому показателю вполне можно судить о направлении тенденций в ближайшей перспективе. Текущее значение индекса ожидания, по-прежнему, рассматривается как прогноз изменения стоимости на ближайший месяц в первом приближении, что вполне справедливо в условиях слабых перемен на рынке. Форма графика индекса ожидания является корректировкой прогноза изменения стоимости во втором приближении, позволяющая делать поправки к текущему темпу изменения цен в сторону его повышения или понижения.
Так, в 2004 году индекс ценового ожидания - темп роста цен - начал падать еще с начала мая, став первым признаком новой тенденции. Хотя рост цен по инерции сохранялся вплоть до июня, но темпы этого роста постоянно падали, пока не достигли близких к нулю значений в июле. Так работает сглаженная модель рынка, позволяющая формировать взвешенное отношение к переменам тенденций. В то время как прямой расчет средней цены мог приводить к скачкообразному графику цен и их изменения в этот период.
Текущий темп роста цен также как и индекс стоимости можно вычислять по-разному. Существует уже упомянутый метод приближения кривой индекса стоимости с помощью ряда. И построения аппроксимации этой кривой. Другой способ - вычисление линии тренда методом наименьших квадратов. Можно использовать и самое простое отношение значения индекса стоимости в этом месяце к предыдущему.
Индекс стоимости
Экономическая интерпретация показателей следующая: в течение прогнозируемого интервала времени ожидается снижение показателей индексов стоимости, ценового ожидания и доходности в зависимости от различных категорий объектов жилья.
Эти характеристики должны корректировать статическую модель. Вследствие того, что рассчитанные дифференциалы имеют отрицательное значение, то статические показатели табл. 3.8. ухудшаются, т.е. вводятся поправочные коэффициенты. Поправками служат коэффициенты принадлежности к проблемной области нечеткого множества. Переходя к понятиям теории нечетких множеств, предлагается следующая градация: «незначительное снижение», «средний уровень» и «существенное снижение». В соответствии с методикой, изложенной в п. 3.2 определяются показатели принадлежности.
С позиции застройщика снижение индексов является негативным моментов, следовательно, его будут интересовать показатели незначительного снижения индексов. Математически это есть степень принадлежности дифференциала функций к проблемной области «незначительное снижение». В этом случае поправочный коэффициент будет тем выше, чем большую степень принадлежности к указанному нечеткому множеству имеет дифференциал. При незначительном снижении какого-либо из рассматриваемых индексов поправочный коэффициент будет стремиться к 1, что не приведет к существенному изменению индекса инвестиционной привлекательности объекта
Интервалы проблемной области «незначительное снижение» для дифференциалов различных функций индексов следующие: а) дифференциал функции индекса стоимости [-23.6; -1.84]; б) дифференциал функции индекса ценового ожидания [-0,4; 0,26]; в) дифференциал функции индекса доходности [-0,714; -0,116]. Коэффициент принадлежности к интервалу определяется по формуле:
Статистические данные индексов недвижимости позволяют оценить рыночную ситуацию не только по объектам недвижимости, но и в зависимости от района застройки. Вследствие этого необходимо определить темпы и динамику исследуемых индексов рынка недвижимости не только в зависимости от типа дома, но и проследить степень их изменения по административным округам города.
По расчетным данным таблицы очевидно, что наиболее благоприятная ситуация в Центральном и Юго-Западном административных округах г. Москвы. Здесь падение цен на жилье и снижение доходности объектов недвижимости значительно ниже, чем в других районах города.
После проведенных исследований и на основании рассчитанных показателей индексов, их статической оценки и динамической модели инвестор (застройщик) имеет возможность определить район строительства и категорию объекта, способного принести ему максимальную прибыль в результате последующей реализации.
Статическая модель (табл. 3.8) корректируется на показатель степени принадлежности дифференциала функции индекса к нечеткому множеству «незначительное снижение» по формуле: инв инв
1тв- скорректированный индекс инвестиционной привлекательности жилья; 1инв- индекс инвестиционной привлекательности жилья, рассчитанный по статической модели;
№тип, /JOKp - поправочные коэффициенты на динамику индексов по типу домов и административным округам соответственно.
Произведем корректировку на динамику показателей. Для этого столбцы таблицы умножаются на поправочный коэффициент по типу жилья jumun , а строки умножаются на поправочный коэффициент соответствующего административного округа /Локр.
В результате вычислений получена таблица новых значений индекса инвестиционной привлекательности, скорректированных на показатели динамики.
Таблица 3.25 - Индекс инвестиционной привлекательности, рассчитанный по статической модели с учетом корректировки
Упорядоченные показатели индекса инвестиционной привлекательности жилья позволяют застройщику ориентироваться в сложной рыночной ситуации и рационально определять варианты строительства в зависимости от реальных возможностей и условий.
Возвращаясь к алгоритму теории нечетких множеств, рассчитываем показатель принадлежности к нечеткому множеству «высокий индекс».
Максимальное значение - 1,49; минимальное - 0,02; интервалы категорий «высокий индекс», средний индекс» и низкий индекс» (1.0; 1.49], (0,51; 1,0], [0,2; 0,51] соответственно. Коэффициент принадлежности к интервалу определяется по формуле (3.46).
Если предположить, что экономическая ситуация в стране останется такой же, как и в прошедшем году, а цены на нефть и политика Центрального Банка не претерпят значительных изменений, можно прогнозировать поведение рынка с большой долей вероятности, пользуясь предлагаемой методикой.
Таким образом, на основании разработанного алгоритма можно определить оптимальный вариант застройки с учетом планировки и местоположения района строительства. В работе использованы данные аналитического центра «Индексы рынка недвижимости», которые позволяют оценить не только теку щую ситуацию рынка недвижимости, но и прогнозировать ее поведение в некоторой перспективе. За основу взяты показатели по новостройкам бизнес-класса, как основной категории объектов недвижимости. Жилье эконом-класса не определяет в достаточной степени поведение рынка, т.к. цены этой категории складываются не всегда адекватно рыночным законам. Большой удельный вес имеет бюджетная составляющая (например, социальное жилье, ветхое жилье и т.д.), что значительно влияет на формирование цен.
Отдельную категорию представляет элитное жилье. Здесь также сложно говорить о каких-либо стабильных закономерностях формирования В этой категории жилья предпочтения определяются не принадлежностью к центральным районам Москвы, а большей удаленностью от промышленных центров. В последнее время наиболее предпочтительными оказываются районы ближнего Подмосковья. Комфортность строений также имеет огромное значение.
Сегмент элитной жилой недвижимости Москвы находится в более стабильном положении. Уровень цен здесь находится в диапазоне $4-10 тыс. за кв.м, причем высшая планка не является предельной. В мае и июне этого года аналитики не заметили особого роста цен в элитном сегменте, но связывается это только с сезонным фактором. Спрос на объекты VIP-класса относительно стабилен. Сегмент элитной недвижимости, в настоящий момент, в наименьшей степени подвержен влиянию настоящей деятельности банковских структур по наращиванию активов. Безусловно, такие факторы как уровень рентабельности инвестиций в элитные жилые комплексы, а также быстрый оборот средств привлекают финансовые институты.
Среди прочих тенденций, характерных для рынка недвижимости в 2005 году, специалисты называют освоение масштабных выведенных площадей и строительство довольно крупных объектов. Например, с выводом промышленных предприятий за пределы Москвы может появиться такой новый вид недвижимости, как лофты - зарубежные аналоги таких объектов распространены сейчас во многих мегаполисах. Кроме того, к проектированию жилых домов будет привлекаться все больше иностранных архитекторов.
