Статистическое исследование вторичного рынка жилья

Актуальность темы

исследования. Социально-экономические преобразования, происходящие в нашей стране в связи с переходом к рыночным отношениям, затронули все отрасли и комплексы национальной экономики, в том числе жилищную сферу. Это явилось предпосылкой для формирования рынка жилья, функционирующего в соответствии с экономическими законами и обеспечивающего взаимосвязь реального и финансового секторов экономики.

Становится очевидным, что в настоящее время рынок жилья играет важную роль в решении не только социальных проблем общества, но и развитии реального сектора экономики, оживлении инвестиционного процесса, макроэкономической стабильности. В условиях жесткой конкуренции обоснованные экономические и политические решения должны приниматься на основе анализа имеющейся информации, быть рациональными и доказуемыми, при этом требуются расчеты, связанные с прогнозами развития рынка жилья и рентабельностью вложений, оценками возможных рисков и их последствий.

В связи с этим, существует объективная необходимость статистической оценки и анализа состояния и развития рынка жилья как в масштабах страны, так и на региональном и муниципальных уровнях. Вместе с тем методическая сторона статистического исследования, на наш взгляд, недостаточно изучена. Кроме того, переход жилищной сферы на рыночные отношения предопределил необходимость внесения изменений в соответствующую информационную базу, методы статистического наблюдения и исследования рынка жилья. При этом одной из ключевых проблем статистики рынка жилья является отсутствие полной и детальной статистической информации о вторичном рынке жилья. По существу, имеющаяся информация в настоящее время носит фрагментарный характер и отражает предпосылки формирования вторичного рынка жилья, не характеризуя при этом рыночную конъюнктуру.

Таким образом, совокупное изменение функционирования жилищной сферы требует совершенствования методических аспектов комплексного статистического исследования рынка жилья и свидетельствует об актуальности выбранной темы диссертационной работы в научном и практическом плане.

В процессе изучения методологических аспектов статистического исследования рынка жилья большое значение сыграли труды известных российских ученых: С. А. Айвазяна, В. Н. Афанасьева, В. А. Балаша, И. И. Елисеевой, Е. В. Заровой, B.C. Мхитаряна, Ю. П. Лукашина, Б. Т. Рябушкина, М. М. Юзбашева и др.

Экономической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные проблемам анализа положения в жилищной сфере. Особенности формирования и функционирования рынка жилья рассматриваются в работах М. Б. Гуревича, O.A. Доничева, Е. В. Орешковича, Г. Поляковского, В. И. Ресина и др. Вопросы методологии анализа и оценки жилой недвижимости получили развитие в исследованиях, проводимых Российской гильдией риэлторов, в работах C.B. Грибовского, H.H. Ноздриной, В. М. Рутгайзера, Г. М. Стерника, Е. И. Тарасевича и др.

Цель и задачи исследования

Целью диссертационной работы является совершенствование методики комплексного статистического исследования вторичного рынка жилья.

В соответствии с целью исследования поставлены и решены следующие задачи:

— изучить теоретические аспекты статистического исследования функционирования рынка жилья в современных условиях развития экономики и определить его особенности;

— провести комплексное статистико-экономическое исследование состояния и развития рынка жилья г. Оренбурга, в связи с чем: 1) исследовать динамику стоимости квартир на вторичном рынке жилья- 2) провести территориальное зонирование города- 3) оценить влияние основных факторов на формирование цен на жилье на вторичном рынке жилья;

— определить стоимость жилья на вторичном рынке г. Оренбурга на краткосрочную перспективу.

Объект и предмет исследования. Объектом является вторичный рынок жилья г. Оренбурга как преобладающий сегмент жилищного рынка. Предметом выступают методологические и методические аспекты статистического исследования рынка жилья с целью определения статистических закономерностей функционирования вторичного рынка жилья.

Информационное обеспечение работы составили данные Федеральной службы государственной статистики РФ по Оренбургской области и г. Оренбургу, статистические материалы и публикации риэлторских фирм. Обработка статистических данных проводилась с использованием пакетов прикладных программ Statistica 6.0, Stata 6.0, Microsoft Excel 2000.

Методология н методы исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по анализу рынка жилья, вопросам статистики, эконометрики и прогнозирования. В качестве инструментария в диссертации использовались следующие статистические методы: табличный и графический, сводки и группировки статистических данных, анализ временных рядов и прогнозирование, кластерный и дискриминантный анализ, нейросетевые методы, корреляционно-регрессионный анализ, методы регрессии для панельных данных.

Научная новизна диссертационной работы заключается в совершенствовании методики комплексного статистического исследования вторичного рынка жилья. К числу наиболее существенных научных результатов относятся следующие:

— определены и проанализированы особенности функционирования рынка жилья и его место в общей структуре рынка недвижимости России;

— с целью обеспечения комплексности исследования уточнен перечень статистических показателей состояния и развития вторичного рынка жилья и рынка жилья в целом, в который включены показатели потенциальных возможностей его развития, состояния и сбалансированности, деловой активности рынка;

— впервые определены тенденции, колеблемость и устойчивость вторичного рынка жилья г. Оренбурга, характеризующиеся отличием от рынка жилья г. Москвы и г. Санкт-Петербурга линейностью изменений и большей устойчивостью;

— методами многомерной классификации произведено зонирование г. Оренбурга на базе показателей, характеризующих жилую недвижимость, что отличает его от существующих методик, основанных на географическом и ценовом принципах;

— на основе многомерного статистического анализа простанственно-временной информации (панельных данных) построены эконометрические модели стоимости жилья на вторичном рынке г. Оренбурга, что позволило спрогнозировать их значения.

Практическая значимость диссертационного исследования. Разработанная в диссертации методика и результаты статистического исследования могут быть использованы для принятия управленческих решений по рынку жилья государственными и частными предприятиями, а также для улучшения работы риэлторских компаний. Результаты моделирования стоимости жилья могут быть полезны работникам организаций, осуществляющих операции с недвижимостью, а также занимающихся вопросами оценки стоимости жилья и проводящих консультации в этом секторе рынка недвижимости.

Положения диссертации могут быть использованы в высших и средних специальных учебных заведениях при изучении дисциплин «Социально-экономическая статистика», «Эконометрическое моделирование».

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на всероссийской научно-практической конференции «Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабах» (Пенза, 2004 г., 2005), научно-практических и научно-методических конференциях Оренбургского государственного университета в 2003,2004, 2005 гг.

Основные результаты исследования изложены в пяти научных публикациях, общим объемом 1,08 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, в которых приведены информационно-справочные материалы, иллюстрирующие и дополняющие содержание исследования. Диссертационная работа изложена на 151 странице машинописного текста, содержит 14 рисунков и 37 таблиц.

Список литературы

включает 133 наименований работ отечественных и зарубежных авторов.

Результаты исследования показали, что внутри каждого кластера наблюдалась незначительная вариация цен на квартиры. Коэффициент вариации цен изменился за анализируемый период с 0,58% до 9,55% (приложение 9). Следовательно, можно сделать вывод о том, что территориальное зонирование города методами многомерной классификации дает лучшие результаты по сравнению с применяемыми методиками.

3.3 Методика построения регрессионной модели оцеики стоимости квартир на вторичном рынке жилья.

Как уже отмечалась выше, стоимость жилья формируется в результате взаимодействия многообразных факторов, и задача статистики — выявить эти факторы, установить существующие между ними взаимосвязи и конкретную форму зависимости. Процесс построения регрессионной модели оценки стоимости жилья состоит из нескольких этапов.

Первый этап. Проведение статистического наблюдения с целью выявления статистических показателей, характеризующих стоимость жилья. Достоверность выводов, получаемых в результате статистической обработки данных, во многом зависит от успешного решения вопроса представительности выборки, то есть полноты и адекватности представления свойств анализируемой генеральной совокупности. Это достигается случайностью отбора, когда каждый элемент имеет одинаковую вероятность быть отобранным.

Факторы, используемые для оценки количественного влияния на цену, рассмотрены в разделе 2.3. Следует отметить особенность данных, представляющих характеристики жилья, не все данные можно представить количественно, часть из них имеет лишь качественное содержание. Например, на стоимость квартиры влияют такие факторы, как этаж, наличие или отсутствие балкона, месторасположение. Им необходимо придать количественное измерение с помощью введения фиктивных переменных [3]. Способ включения фиктивных переменных зависит от априорной информации относительно влияния соответствующих качественных признаков на зависимую переменную и от гипотез, которые проверяются с помощью модели. От способа включения фиктивной переменной зависит интерпретация оценки коэффициента при ней. Коэффициент зонирования, отражающий принадлежность квартиры к соответствующему кластеру, включен в модель с помощью фиктивных переменные, факторы: тип дома, материал стен, этаж, наличие балкона, телефона — с помощью бинарных фиктивных переменные.

Второй этап. На основании выборочной совокупности получить количественное подтверждение наличия или отсутствия связи между рассматриваемыми факторами, влияющими на цену квартиры. В ходе анализа взаимосвязи перечисленных выше факторов с результативным показателем отдельно рассматривались качественные и количественные показатели.

Для качественных признаков построены таблицы сопряженности, с помощью которых определялась их взаимосвязь с результативным признаком (ценой квартиры). На основе полученных таблиц сопряженности (приложение 12) проверено наличие/отсутствие статистически значимой связи между рассматриваемыми показателями с помощью критерия %2.

3.2) м 7=1 пц где Пу — наблюдаемые частоты- *.

Пу — теоретические частоты.

Рассчитанные значения критерия х2 представлены в приложении 12. Для определения тесноты связи рассчитаны коэффициенты Пирсона и Чупрова (таблица 3.6).

Заключение

.

Проведенное исследование позволило сделать следующие выводы.

1. Рынок жилья, являющийся наиболее развитым и успешно функционирующим сегментом рынка недвижимости России, начал формироваться в начале 90-х годов, разрушив характерную для нашей страны систему принадлежности недвижимости к государственному сектору. Он представляет собой сложную многоуровневую систему, в которой переплелись важные социально-экономические взаимосвязи. Специфика рынка жилья как объекта статистического исследования состоит в двойственном характере, присущем жилью, что позволило выделить рынок жилищного фонда (жилья) и рынок жилищных услуг. Первый из них относится к самим строениям и домам, его размеры всегда определяются на конкретный момент времени, предметом спроса и предложения является жилая недвижимость. Понятие рынка жилищных услуг относится к аспекту текущего функционирования жилья и связано с тем, что каждая единица жилищного фонда может производить ряд потребительских услуг: служить убежищем, средством развития семьи, местом отдыха и т. д. Предметом спроса и предложения «жилищные услуги» становятся тогда, когда рассматривается жилье, сдаваемое в наем, где строения не приобретаются в собственность потребителями, а только арендуются у собственника строений, а инструментом регулирования спроса и предложения является арендная плата или квартирная плата. Данные рынки взаимодействуют между собой, но зависят от разных переменных, тенденции движения цен на них зачастую имеют разнонаправленный характер. Таким образом, рынок жилья является двухпредметным, сочетая в себе одновременно и товар, и услугу, где последняя производится товаром.

2. Сущность и характер функций рынка жилья, его роль в развитии экономики, влияние на социальные процессы определяют направления его статистического исследования, при организации которого необходимо учитывать ряд особенностей, значительно затрудняющих изучение рынка жилья. Во-первых, жилье обладает многообразием различных характеристик и свойств как количественной, так и качественной природы. Во-вторых, это недвижимый объект, для анализа которого отечественной статистикой не накоплено достаточно опыта (т.к. этот рынок очень молодой), что существенно затрудняет статистический анализ жилищного рынка. Кроме того, выделены следующие особенности функционирования рынка жилья России:

— имеющаяся информация составляет очень короткие временные ряды (для качественного фундаментального анализа динамики развития рынка необходимо иметь информацию за 10−20 лет) — в настоящее время в распоряжении региональных специалистов, анализирующих рынок квартир соответствующего субъекта, находятся ряды в интервале не более 2−3 лет;

— массивы чисел с результатами сделок часто не репрезентативны;

— цены предложения часто очень резко отличаются от цен спроса, что ведет к появлению аномальных выбросов в данных при статистической обработке;

— наблюдаются резкие диспропорции в ценах не только по регионам, но и различных районах любого российского города.

Таким образом, традиционный способ сбора информации о рынке жилья с помощью системы обязательной сплошной государственной статистической отчетности оказывается недостаточно приемлемым для организации наблюдения на современном этапе развития рынка жилья, и в особенностивторичного рынка. Это ставит перед Федеральной службой государственной статистики РФ задачу поиска более эффективных форм сбора статистической информации.

3. Для обеспечения комплексности статистического исследования рынка жилья, в том числе и вторичного рынка, кроме используемых показателей жилищной статистики (наличия, состава, состояния и благоустройства, движения жилищного фонда и другие), предлагается использовать перечень показателей, характеризующих основные категории рынка жилья: предложение, спрос, цены. Поскольку существует большое количество разнородных данных о состоянии и развитии рынка жилья, то необходимо использовать не только абсолютные, но и относительные показатели, характеризующие структуру рынка, а также их динамические сдвиги и территориальные различия. В современных условиях, когда происходит постоянный рост цен на материально-технические ценности, возникает несопоставимость обобщающих показателей в динамике, что приводит к неправильным выводам и искажает реальную ситуацию. В этой связи необходимо статистические показатели приводить к сопоставимому виду.

Предлагаемые показатели, в целом, дают достаточно объективное представление о положении, сложившемся на рынке жилья, и позволяют провести всесторонний и полный анализ жилищного рынка как на региональном, так и муниципальном уровнях.

4. Проведенный комплексный статистический анализ рынка жилья г. Оренбурга за период с 1998 г. по янв.-июнь 2005 г. показал, что вторичный рынок жилья г. Оренбурга развивается динамично, ему свойственны колебательные процессы сезонного и циклического характера, и позволил сделать следующие выводы:

— наблюдалась тенденция роста объема предложения на рынке жилья, причем объем продаж на вторичном рынке жилья г. Оренбурга в 1,5 — 1,7 раза выше, чем на первичном;

— соотношение объемов спроса и предложения на вторичном рынке жилья свидетельствовало о достаточном потенциале для его дальнейшего развития;

— высоколиквидной категорией являлись однокомнатные квартиры как в структуре спроса, так и в структуре предложения;

— преобладающее число квартир, предлагаемых на продажу на вторичном рынке жилья г. Оренбурга, находилось в районах с высокой плотностью многоэтажной застройки, и наименьшее — в районах с большей долей частного сектора;

— увеличение числа совершенных сделок на вторичном рынке жилья г. Оренбурга приходилось на вторую половину года, максимальные объемы сделок отмечались в октябре-декабре, минимальные — в январе — апреле. Это объясняется тем, что у населения в это время образуются наибольшие денежные доходы;

— динамика цен на квартиры вторичного рынка жилья г. Оренбурга имела сложный характер, сохраняя общую тенденцию к повышению. Цены на различные виды квартир были подвержены изменениям как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения. Наибольшие изменения цен происходили на двухкомнатные и трехкомнатные квартиры, в то время как стоимость однокомнатных квартир оставалась довольно стабильной на протяжении всего анализируемого периода.

5. Методами многомерной классификации проведено территориальное зонирование г. Оренбурга по комплексу показателей, характеризующих объекты жилой недвижимости (например, цене, площади, месторасположению). Наилучшие в содержательном плане результаты показала классификация квартир, предлагаемых на продажу, на семь кластеров (однородных зон) с использованием методом к-средних и метрики квадратичное евклидово расстояние, а также нейросетевыми методами. По результатам классификации выбирались обучающие выборки, на основе которых построены дискриминантные функции для последующего включения объектов продаж в однородные группы. Результаты исследования показали, что внутри каждого кластера наблюдалась незначительная вариация цен на квартиры. Коэффициент вариации цен изменился за анализируемый период с 0,58% до 9,55%. Следовательно, можно сделать вывод о том, что территориальное зонирование города методами многомерной классификации дает лучшие результаты по сравнению с применяемыми методиками.

6. Проведенный анализ отечественного и зарубежного опыта оценки недвижимости позволяет сделать следующие выводы:

• опыт зарубежных стран с развитой рыночной экономикой можно использовать для построения системы оценки в России, но необходима адаптация действующих в западных странах международных стандартов профессиональной деятельности оценщиков недвижимости и основных методов оценки;

• методы оценки не являются универсальными. Для конкретной ситуации по оценке недвижимости должны применяться соответствующие, наиболее адекватные ей методы оценки.

7. Стоимость жилья формируется в результате взаимодействия многообразных факторов, и задача статистики — выявить эти факторы, установить существующие между ними взаимосвязи и конкретную форму зависимости. Выявленные путем построения и анализа аналитической и комбинационной группировок закономерности проявляются для всех типов квартир, предлагаемых на продажу на вторичном рынке жилья г. Оренбурга, следовательно, признаки, положенные в основание группировок, можем также считать существенными и связь с ними доказанной. Таким образом, подтвердилась теоретическая правомерность включения в исследование стоимости квартир рассмотренных факторов, ее формирующих.

Проведенный эконометрический анализ пространственно-временной информации показал, что на вариацию стоимость квартир оказывают наибольшее влияние месторасположение дома, в котором находится продаваемая квартира, характеристики размера квартиры, этаж квартиры, тип дома, период продажи. Кроме того, с ростом количества комнат увеличивается влияния коэффициента зонирования, отражающего принадлежность квартиры к выделенному кластеру (однородной зоне). Это является отражением того факта, что чем более просторной (=престижной= дорогой) является покупаемая квартира, тем в меньшей степени покупатель согласен купить ее в непрестижном районе города, и, следовательно, тем ниже та пороговая сумма, которую он готов за нее заплатить. В результате квартиры с большим количеством комнат в расчете на 1 кв. м общей площади в непрестижных и очень отдаленных районах оказываются наиболее дешевыми.

Этаж, на котором находится квартира, существенно влияет на цену многокомнатного жилья.

Фактор Х9 — качество дома, который определяется через характеристику материала его стен — не вошел в модели. Однако это не означает, что квартиры в кирпичном и панельном домах имеют одинаковую стоимость. Можно говорить, что на 5-ти процентном уровне значимости материал стен не оказывает существенного влияния на цену типового жилья г. Оренбурга.

8. Для краткосрочного прогнозирования цены квартиры предпочтение следует отдавать многофакторному прогнозированию по моделям множественной регрессии и линейной регрессии по панельным данным.

Разработанная в диссертации методика и результаты статистического исследования могут быть использованы для принятия управленческих решений по рынку жилья государственными и частными предприятиями, а также для улучшения работы риэлтерских компаний. Результаты моделирования стоимости жилья могут быть полезны работникам организаций, осуществляющих операции с недвижимостью, а также занимающихся вопросами оценки стоимости жилья и проводящих консультации в этом секторе рынка недвижимости.