Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ рынка недвижимости 9
1.1. Понятие о недвижимой собственности и её особенности, как объекта рыночных отношений 9
1.2. Организация систем регистрации недвижимости в различных странах 14
1.3. Особенности рынка недвижимости в России 23
1.4. Методы привлечения покупателей на рынок жилья в Санкт-Петербурге 33
1.5. Рыночная стоимость недвижимости и её оценка 37
1.6. Выводы по главе 1 44
2. Модели и методы оценки недвижимости 46
2.1. Эволюция подходов к экономической оценке земли в городе 46
2.2. Модель Алонсо 51
2.3. Использование энтропийных моделей при оценке городских территорий 60
2.4. Методика экономической оценки городских земель на основе социально-экономического районирования 67
2.5. Эмпирические модели оценки городской недвижимости 71
2.6. Основные методы оценки недвижимости в рыночной экономике 82
2.7. Выводы по главе 2 86
3. Разработка модели соответствия структур спроса и предложения ЖИЛЬЯ 90
3.1. Модель соответствия структур спроса и предложения жилья при равенстве спроса и предложения 90
3.2. Влияние изменения уровня цен 95
3.3. Учет колебаний спроса и предложения 106
3.4. Отражение в модели затрат, связанных с изменениями спроса и предложения 108
3.5. Введение времени в модель 111
3.6. Моделирование оценки эффективности инвестиционных проектов продажи или сдачи в аренду квартир 113
3.7. Моделирование опенки инвестиционных проектов, связанных с воздействием на величину спроса 119
3.8. Выводы по главе 3 123
4. Реализация модели соответствия структур спроса и предложения жилья 125
4.1. Отбор характеристик жилья для проведения опроса 125
4.2. Программа проведения опроса для выявления предлагаемых цен на жилье 132
4.3. Структура спроса и предлагаемые цены 138
4.4. Структура предложения 143
4.5. Анализ результатов решения задачи соответствия структур спроса и предложения жилья 145
4.6. Анализ результатов решения задачи соответствия структур спроса и предложения жилья при превышении спроса над предложением 151
4.7. Анализ результатов решения задачи соответствия спроса и предложения жилья при изменений Структуры СПриСа ljj
4.8. Анализ результатов решения задачи соответствия CipyKiyp спроса и предложения жилья при изменении структуры спроса, когда спрос превышает предложение 159
4.9. Возможности применения предлагаемой модели 163
Заключение 168
Литература 171
Приложение
- Организация систем регистрации недвижимости в различных странах
- Методика экономической оценки городских земель на основе социально-экономического районирования
- Отражение в модели затрат, связанных с изменениями спроса и предложения
- Анализ результатов решения задачи соответствия структур спроса и предложения жилья
Введение к работе
Составной частью развития рыночных отношений в нашей стране является формирование рынка недвижимой собственности. Российский рынок недвижимости имеет ряд отличительных особенностей, связанных со своеобразием экономической обстановки. Одной из таких особенностей является отсутствие хорошо организованной информационной базы, что затрудняет использование как зарубежных методик оценки недвижимости, так и методик, разработанных в наших условиях. Наиболее развитым сеіментом российскою рынка выступает рынок жилья, что обусловлено рядом факторов: массовой приватизацией квартир, которая происходит с конца 1991 г., большим объёмом неудовлетворённою спроса и более определёнными правами собственности на жильё (в отличие от коммерческой недвижимости и земельных участков). Все участники рынка недвижимости нуждаются в хорошо организованной регистрационной системе, составной частью которой должна являться система оценки недвижимости.
Актуальность данного исследования определеяется тем, что рынок недвижимости в нашей стране находится в стадии интенсивного развития, причем наиболее высокие темпы этою развития наблюдаются на рынке жилья. При существующем многообразии подходов к оценке недвижимости встает необходимость в разработке моделей, адекватных российским условиям.
В Санкт-Петербурге имеются в наличии приблизительно 1,5 млн. городских квартир, причем по данным опроса (май 1994 г.) около 50% городского населения недовольно своими жилищными условиями. Отсюда
следует, что этот рынок в нашем городе имеет значительные перспективы своею развития, и целесообразной является разработка моделей оценки недвижимости, и в частности, городского жилья.
Целью работы является построение моделей оценки недвижимой собственности в условиях формирующегося рынка недвижимости при отсутствии значительною о&ьема статистической информации о рыночных сделках на базе математического моделирования и ПЭВМ.
Достижение указанной цели потребовало решения ряда задач:
1. Анализа рынка недвижимости в целом и его особенностей в условиях переходного периода в российской экономике.
2. Анализа существующих подходов к оценке недвижимости, методик и моделей в этой области, разработанных как в наших условиях, так и за рубежом.
3. Построения моделей оценки жилья в виде задач математического программирования, основанных на проведении опроса потенциальных покупателей жилья.
4. Разработки методики отбора, агрегирования и фильтрации характеристик квартир, а также составления и отладки программы проведения опроса на ПЭВМ, с целью преодоления трудностей, возникающих при проведении опроса потенциальных покупателей жилья.
5. Проведения многовариантных расчетов и анализа по модели оценки квартир в виде задачи соответствия структур спроса и предложения жилья.
Объектом исследования в данной работе является недвижимая собственность, под которой во всем мире понимается участок земли с принадлежащими ему ресурсами, зданиями и сооружениями. Особое
внимание уделяется недвижимости в жилищной сфере, которая в российском законодательстве определяется как земельные участки и прочно связанные с ними жилые дома с хозяйственными постройками и многолетними зелеными насаждениями; жилые дома и квартиры, а также инженерная инфраетрактура жилищной сферы.
Научная новизна результатов и исследований заключается в следующем:
1. Предложена модель, позволяющая учитывать при оценке жилья разнообразные предпочтения представителей спроса на жилье, соответствия структур спроса и предложения жилья.
2. Предложены модели, позволяющие учитывать изменения структуры и о&ьемов спроса и предложения на рынке жилья, связанные с этим затраты, если имело место целенаправленное воздействие на эти величины, а также изменение уровня цен.
3. Предложены модели оценки экономической эффективности инвестиционных проектов на рынке недвижимости, связанных с куплей-продажей жилья и сдачей его в аренду, которые основываются на динамическом варианте модели, отражающем изменения характеристик рынка жилья во времени. В этих моделях предусмотрены различные способы учета риска - в зависимости от имеющейся информации об условиях неопределенности, а также возможность продажи жилья в рассрочку.
4. Разработана методика отбора, агрегирования и фильтрации характеристик квартир для проведения опроса потенциальных покупателей жилья, а также составлена и отлажена компьютерная программа проведения такого опроса.
Практическая ценность работы обусловлена следующим:
1. Проведен анализ рынка недвижимости, ею особенностей в российской экономике, а также существующих моделей оценки недвижимости.
2. Предложены новые подходы к оценке квартир, принятию решений об осуществлении затрат на рынке жилья, прогнозированию и оценке рыночной сщ)ации, позволяющие учитывать предпочтения, распространенные среди представителей спроса на жилье.
3. Предложены рекомендации по процедуре проведения опроса потенциальных покупателей жилья в виде методики отбора, аїрегирования и фильтрации характеристик квартир и программы проведения такого опроса.
4. Выполнены многовариантные расчеты и анализ по модели соответствия спроса и предложения жилья для различных вариантов исходных.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения общим обьемом 170 страниц, списка литературы из 96 наименований и пяти приложений.
Организация систем регистрации недвижимости в различных странах
В условиях частной собственности на землю в регистрации землепользования заинтересованы как государство, так и сами частные собственники [19, 56, 60]. Цель, которую при этом преследует государство, заключается в получении точных сведений о недвижимости для организации налогообложения владельцев. Участники рынка недвижимости заинтересованы в публичной регистрации іраниц участков владения и прав на них, которая обеспечивает необходимую информацию и правовые іарантии при сделках с землёй. Таким образом, система регистрации землепользования преследует две основные цели, которые, впрочем, могут быть достигнуты и независимо одна ог друїой путём ведения двух отдельных регистрационных систем, в одной из которых содержатся "фискальные" записи (необходимые для организации налоюобложения), а в друїой -записи о правах земельных собственников и составе принадлежащей им недвижимости. В тех странах, где длительное время существовала такая практика, как правило, сохранились две административные системы регистрации недвижимости. Однако, к настоящему времени развитие рынков недвижимости и соответствующего законодательства повсеместно привело к тому, что эти две системы стали взаимосвязанными.
Системой, позволяющей взаимосвязанно достигать обе цели, стоящие перед регистрацией землепользования, является земельный кадастр. В самом узком смысле слова под кадастром понимают картографическую поддержку іраниц владений с обозначением участков владения. Кадастровая система помимо этой информации поддерживает также ряд других данных: тип землепользования каждого участка, информацию о цене земли, о владельце участка. Существенный толчок развитию кадастровых систем, как ведущихся государством систем класификации и оценки земли путём топографической съёмки границ участков собственности и ведения реестра участков и их владельцев, был дан решением Наполеона об учреждении кадастра Франции (большинство европейских кадастровых систем в той или иной степени основаны на французском образце).
Однако, понятие кадастра имеет и другие толкования. Так, в Великобритании и странах, которые в прошлом являлись её колониями, подобного института кадастра не существует, а само слово "кадастр" используется только в термине "кадастровая съёмка".
Кадастровой съёмкой называют топографическую съёмку границ участков земельной собственности. Необходимость в кадастровой сьёмке возникает при первоначальном образовании участка землевладения, при каких-либо изменениях іраніш этою участка впоследствии, а также при восстановлении утраченных на местности границ земельных участков.
В нашей стране также широко использовался термин кадастра, однако ею понимание не вполне соответствовало принятому в большинстве стран [56, 60]. Поскольку монополия собственности на землю в СССР находилась в руках государства, понятие кадастра было принято использовать для систем описания территории, в которых не содержалось сведений о ценах и владельцах. Существовали земельный, водный, рекреационный кадастры, кадастры природных и хозяйственных ресурсов и т.п., т.е. термином "кадастр" обозначалась практически всякая система данных о территориальных обьектах или явлениях, поддерживаемая крупномасштабными картами, даже если она не оперировала участками собственности и не регистрировала владельцев (из-за отсутствия института частной собственности на землю), хотя такие информационные системы являются скорее географическими, а не кадастровыми. Базовой единицей хранения в таких кадастрах в СССР являлся участок одного типа земельных угодий. Для определения типа угодий использовались всевозможные характеристики качества среды и экономические показатели. При этом существовавшие кадастры практически не охватывали городские территории, что было связано с режимом секретности картографической информации.
До революции в России существовала регистрационная система землепользования, которая в общем соответствовала европейским принципам, учитывая при этом и местные традиции. Регистрация границ земельных владений проводилась в России ещё в допетровские времена. До XVII в. для этого использовались Писцовые книги, а с XVII в. - Межевые книги. Формирование в России регистрационной системы европейского образца началось в середине XIX в. В 1881 г. была введена так называемая Ипотечная система, погорая затем была переименована в Систему Поземельных книг (первая была построена по французскому образцу, а вторая - но немецкому). В 1893 і. была разработана Вотчинная система. Согласно этой системе для регистрации недвижимости организовывалось три института: Поземельные книги, Кадастр участков недвижимости и Межевые описания. В Поземельных книгах регистрировались правовые отношения, касающиеся отдельных участков недвижимости или имений: имя собственника, права собственности, договоры, завещания, сервитуты, залоговое право и закладные и т.п.
Методика экономической оценки городских земель на основе социально-экономического районирования
Данная методика оценки городской территории также позволяет учесть доступность различных центров притяжения землепользователей и другие признаки, влияющие на цену земли [2, 55, 63, 64, 80].
Методика основана на том, что цена земли представляет собой её капитализированный рентный эффект. Поскольку уровень доходности какой-либо деятельности во многом определяется качествами места её расположения, можно сказать, что прибыль от реализации той или иной юродской функции при прочих равных условиях будет тем больше, чем полнее её требованиям удовлетворяют качества того земельного участка, на котором она расположена. Часть прибыли, которая зависит or качеств места расположения, интерпретируется, как городская земельная рента, и экономическую оценку городской территории можно получить путём капитализации этой ренты за год.
В методике расчёта экономических опенок можно выделить два взаимосвязанных уровня: сначала в системе социально-экономических районов (СЭРов) города моделируют экономические оценки, средние по своей величине для территории района, а затем эти оценки дифференцируют по территории СЭРов. Второй уровень реализуется с
помощью специальной инструкции по пользованию расчетными і экономическими оценками, в которой даются понижающие и повышающие коэффициенты, которые отражают в основном положение земельного участка но отношению к сети улиц. Наиболее важным является первый уровень, который включает в себя три этапа.
На первом этапе проводится собственно социально-экономическое районирование города, которое основано на анализе таких характеристик города, как функциональное использование территории, связность территории города (доступность до общегородского центра и других центров притяжения), организация систем инженерной инфраструктуры, обеспеченность транспортной инфраструктурой, качества среды (не только экологические, но и привлекательность среды с точки зрения организации социальной сферы, интенсивность использования территории), степень удобства организации деятельности (возможность использования железнодорожных путей или водной акватории, наличие особых требований как со стороны законодательства, так и со стороны окружающей среды).
На втором этапе СЭРы характеризуются по рентным факторам. Для этого по специальным формулам расчитывают социально-градостроительные характеристики районов, к числу которых относятся: доступность до центра, до мест приложения труда, до мест жительства населения, до мест рекреации общегородского значения, озеленеиность территории, доля территории района, покрытая зонами вредности, шумовая "загрязнённость, загрязнённость атмосферы, степень свободы при организации деятельности, потребительский потенциал, инженерно-транспортная оснащённость территории, обеспеченность прирельсовыми и приводными территориями. При этом для расчёта временных показателей (показателей доступности) используется энтропийная модель, принципы которой были нами рассмотрены в разделе 2.3.
Третий этап представляет собой расчёт экономических показателей территории СЭРов на основании результатов, полученных на предыдущем этапе. Вначале рассчитывают рентные коэффициенты для различных функций по СЭРам. Под функциями понимают группировки городских землепользователей, сходных по характеру деятельности, а следовательно, и но требованиям к качествам городской территории. Основными функциями являются жильё, торговля, культура, гостиницы, управление, банковское и проектное дело, наука, высшее и среднее специальное образование, ресурсоёмкое производство, производство с интенсивным использованием территории, внешний транспорт, коммунально-складское хозяйство. Рентные коэффициенты PKia Для функции а в і-ом СЭРе определяются по формуле: где Wag - вес показателя g для функции a; G - число факторов; а % определяется по формуле: (Mg - Pjg) I (Mg - mg) для показателя g, лучшим среди значений которого является минимальное; (Pig- mg) I (Mg - mg) для показателя g, лучшим среди значений которого является максимальное; где Pig - значение g-ro показателя для i-ro СЭРа; Mg = щах {Pig} mg = min {Pig} Полученные значения рентных коэффициентов служат основой для расчёта нормативных ставок арендных платежей за пользование городской территорией. Нормативная ставка HQa для функции а в і-ом СЭРе определяется по формуле: HCia = РКіа Da Sia I (? PKsj - Sy) me Da - базовый рентный эффект функции а (величина годового рентного дохода функции в целом по городу, приведённая к единице площади территории, занимаемой в городе этой функцией); Sja - площадь, занятая функцией а в і-ом СЭРе. Экономическую оценку территории социально-экономического района получают путём капитализации максимального показателя нормативной ставки (земельной ренты), т.е. её рассчитывают но деятельности, наиболее выгодной для данного района. Таким образом, расчётная формула для экономической оценки территории і-іо СЭРа вышядит следующим образом: ЗКОІ = max { НСіа} І СБП, где СБП - нормативная ставка банковскою процента. Для практического осуществления расчётов по данной методике специально было разработано проіраммное обеспечение. Методика позволяет проводить также анализ территориального распределения социально-градостроительных характеристик, рентных коэффициентов и экономической оценки СЭРов. При этом можно получать группировки исходного множества районов и рассчитывать соответствующие агрегированные характеристики по группам.
Отражение в модели затрат, связанных с изменениями спроса и предложения
Рассмотренные изменения в о&ьемах и структурах спроса и предложения квартир могут сопровождаться различными затратами, которые осуществляются продавцами жилья. Эти затраты моїут быть связаны с рекламными мероприятиями, с ремонтом и реконструкцией квартир, постройкой или приобретением квартир для последующей продажи и т.н. Поскольку величина этих затрат существенно влияет на прибыль, получаемую продавцами, встает необходимость учитывать этот факт при построении модели.
Введя параметр как в целевую функцию, так и в правые части исходной задачи, можно рассматривать не только изменения спроса и предложения, но и связанные с ними затраты со стороны продавцов жилья.
Рассмотрим вначале изменения спроса, связанные с воздействием продавцов на спрос и соответственно, с некоторыми затратами с их стороны. Модели будут строится по аналогии с рассмотренными в разделе 3.3, с некоторыми изменениями.
Пусть нам известны затраты на привлечение одного покупателя на рынок (любою покупателя, независимо от ірушшровки но предпочтениям), и они равны с. Предполагая, что удельные веса отдельных групп сохраняются, это можно смоделировать, поставив в правой части соответствующих ограничений задачи (1) ХЪр X є [1; + «[. Отметим, что промежуток изменения для здесь слева ограничивается не 0, а 1, так как мы рассматриваем теперь лишь такие изменения спроса, которые намеренно вызываются продавцами, а следовательно, рассматривать уменьшение спроса вряд ли имеет смысл. Значение целевой функции уменьшается на с (л, - 1) } bj.
Предположим теперь, что удельные веса отдельных групп могут изменяться. Пусть для всех групп нам известны затраты на привлечение одного покупателя на рынок в j-ю группу - Cj и затраты на перевод покупателя из к-й группы в j-ю - cKj. Взяв за основу задачу (15), можно построить модель либо 1) увеличения спроса одной группы за счет уменьшения других и роста суммы спроса (привлечения покупателей на рынок), либо 2) увеличения спроса нескольких групп за счет одной. Для определенности будем считать, что здесь X є [0; + оо[. В первом случае один из коэффициентов bt будет больше 0, а остальные не больше 0; 2 bj 0. Отрицательные bj будут в тех іруїшах, за счет которых произойдет увеличение спроса в t-й группе. Как об этом уже говорилось в разделе 3.3, с существованием отрицательных bj будет связано ограничение промежутка для X сверху: X є [0; - max {bj I bj 0}] (можно установить промежуток и до + о, но при других значениях X задача не будет иметь решений). Чтобы учесть затраты продавцов, параметр попадет в целевую функцию: max ( 2 и«ху + X. (2 bj cjt - ct 2 bj )). Т.е. значение целевой функции будет просто уменьшено на объем затрат, на постоянное число при постоянном X.
Во втором случае один из коэффициентов bt будет меньше 0, а остальные не меньше 0; 2 bj = 0. Для промежутка изменения л проводятся те же рассуждения, что и для первого случая: X є [0; - bt I bt ] или X є [0; + »[. Целевая функция примет вид: птах (2 2 uyxy - л 2 bj ctj).
Свести в одну модель увеличение и уменьшение спроса одновременно в нескольких группах затруднительно в связи с тем, что тогда невозможно однозначно установить, откуда и куда переходят потребители, и соответственно нельзя определить связанные с этим затраты.
Если при рассмотрении различных вариантов при различных значениях X выбран наилучший, делается вывод о том, что целесообразно изменить спрос в соответствующих группах на ХЪ/ при соответствующих издержках.
Модель изменения предложения квартир можно построить аналогичным образом, но при задании коэффициентов следует помнить о том, что из практических соображений нельзя квартиру любого типа перевести в любой друюй тин; это возможно лишь для некоторых типов квартир. Необходимо знать затраты на ремонт (перевод квартиры из і-го тина в k-й) - gjK и затраты на постройку или приобретение квартиры для предложения ее на рынке - gj.
Анализ результатов решения задачи соответствия структур спроса и предложения жилья
На основании описанных исходных данных были проведены расчеты в соответствии с моделью (1), рассмотренной в разделе 3.1. Для осуществления расчетов был использован пакет прикладных программ PCPROG.
Программа PCPROG работает на персональных компьютерах под управлением операционной системы MS-DOS и позволяет решать различные задачи математического программирования, в том числе задачи линейного программирования, и проводит анализ на чувствительность таких задач. Б Приложении 2 приведено описание модели на встроенном языке данной ироіраммьі и результаты работы ироіраммьі, i.e. результаты прочтения этой модели (под заголовком "The following model was read:"), отчет о реализации алгоритма симплекс-метода ("Simplex algoritm"), решение задачи ("Summary of Results": "Activity Level", "Reduced Cost", "Slacks " и "Shadow Prices") и анализ модели на чувствительность ("RHS ranging" и "Cost coefficient ranging").
Значения переменных исходной задачи даны в Приложении 2 под заголовком "Summary of Results" в колонке "Activity Level", значения двойственных переменных - в колонке "Shadow Prices" (первые 24 оценки соответствуют типам квартир, а с 25 по 29 - группам респондентов), а оптимальное значение целевой функции ("Value Objectfunction") равно 54069.
Под заголовком "RHS ranging" приведены интервалы изменения свободных членов системы оіраничений, при которых сохраняется устойчивость двойственных оценок (в колонке "Constraint" указывается номер оіраничении, "Current Value" - значение свободною члена, "Min. Value" и "Max. Value" - соответственно нижняя и верхняя границы его изменения).
Под заголовком "Cost coefficient ranging" приведены интервалы изменения коэффициентов целевой функции, при которых сохраняется оптимальный план задачи (в колонке "Coefficient" указывается переменная, коэффициент при которой анализируется, "Current Value" - значение этого коэффициента, "Min. Value" и "Max. Value" - соответственно его нижняя и верхняя границы).
В Приложении 2 под заголовком "Summary of Results" в колонке "Reduced Cost" для всех переменных приведены величины сокращенных затрат, которые показывают, на сколько уменьшится значение целевой функции, если принудительно увеличить значение небазисной переменной на единицу.
Под тем же заголовком в колонке "Slacks" указаны величины дополнительных переменных (объемы неиспользованных величин ресурсов спроса-предложения) для каждого из 29 ограничений задачи. Для данного примера все они равны нулю, так как при равенстве спроса и предложения ограничения модели превращаются в равенства, что ранее доказывалось в разделе 3.1.
Для облеічения содержательною анализа результатов решения задачи представим оптимальный план и значения двойственных оценок в виде таблицы 4.
Как видно из таблицы, однокомнатные квартиры, расположенные далеко от центра и/или в худших домах, оказались полностью распределены между представителями четвертой труппы, т.е. малообеспеченных потребителей жилья. Кроме тою, они заняли также все четырехкомнатные квартиры в плохих домах далеко от центра, так как для представителей этой группы значение количества комнат по сравнению с другими характеристиками жилья оказалось настолько велико, что их предлагаемые цены за этот тин квартир оказались наиболее высокими. "Бедные" жильцы заняли также все двухкомнатные квартиры далеко от центра с плохой экологической обстановкой в плохих домах и часть таких квартир в хороших домах. Для всех перечисленных типов жилья двойственные оценки оказались равны предлагаемым этой группой респондентов ценам. Оценка самой четвертой группы равна нулю, что свидетельствует о нецелесообразности привлечения на рынок новых покупателей жилья из этой группы.
Двойственная оценка пятой группы респондентов наиболее высокая, так как дополнительные покупатели из состоятельных слоев населения, очевидно, представляют собой наиболее выгодное изменение спроса. Наиболее дороіой тип квартир - четырехкомнатные в хороших домах близко к центру с хорошей экологической обстановкой - оказался полностью распределен между представителями этой группы респондентов. Двойственная оценка этого типа жилья несколько ниже предлагаемой цены этой группы, но выше, чем предлагаемые цены других групп.
Остальная часть состоятельных жильцов расселится в трехкомнатных квартирах также вблизи центра и в престижных домах, но с более плохой экологической обстановкой. Кроме них, этот тип жилья займут также представители второй фупиы ("большинства")- Для данною типа жилья характерна большая разница в предлагаемых ценах различных групп, и значение двойственной оценки оказалось приблизительно между ними, но ближе к цене "большинства". Вероятно, такое распределение связано с тем, что представления пятой группы о значимости экологического фактора оказались несколько ниже, чем у большинства потребителей.
