Стерник Г.М. профессор кафедры управления проектами и программами РЭУ им. Г.В. Плеханова Методика среднесрочного прогнозирования развития рынка жилья города.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Стерник Г.М. профессор кафедры управления проектами и программами РЭУ им. Г.В. Плеханова Методика среднесрочного прогнозирования развития локального рынка.
Advertisements

Стерник Г.М., профессор кафедры «Экономика и управление городским строительством» РЭА им. Г.В.Плеханова, главный аналитик Российской Гильдии риэлторов.
Стерник Г.М. профессор кафедры «Управление проектами и программами» Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова, председатель комиссии по.
Стерник Г.М. профессор кафедры «Управление проектами и программами» РЭУ им. Г.В. Плеханова Москва, Повышение объемов ввода жилья – долгосрочная.
ДОСТУПНОЕ И КОМФОРТНОЕ ЖИЛЬЁ - ГРАЖДАНАМ РОССИИ Международная конференция «Социально-экономическое развитие России: новые рубежи » Анализ изменения доступности.
Стерник Г.М. профессор кафедры «Управление проектами и программами» РЭУ им. Г.В. Плеханова, председатель комиссии по аттестации аналитиков рынка недвижимости.
Февраль 23, 2008 Заседание III Петербургского Ипотечного Форума «О долгосрочной стратегии массового строительства жилья для всех категорий граждан» Н.Косарева.
Стерник Г.М., профессор кафедры «Экономика и управление городским строительством» РЭА им. Г.В.Плеханова, главный аналитик Российской Гильдии риэлторов.
Февраль 23, 2008 ГРАЖДАНСКИЙ ЖИЛИЩНЫЙ ФОРУМ Петербургский жилищный конгресс «Анализ текущего состояния и возможностей повышения доступности жилья для населения»
Стерник Г.М., профессор кафедры «Экономика и управление городским строительством» РЭА им. Г.В.Плеханова, главный аналитик Российской Гильдии риэлторов.
Фундаментальные, спекулятивные и психологические факторы на рынке жилья. Центр исследований и аналитики Группы Компаний Бюллетень Недвижимости Санкт-Петербург,
ВВП 1980 ©Институт народнохозяйственного прогнозирования Москва2008 Оценка инвестиционных потребностей экономики в рамках выработки.
ОБОСНОВАНИЕ ЦЕЛЕВЫХ ОБЪЕМОВ ВВОДА ЖИЛЬЯ (НА ПРИМЕРЕ МОСКВЫ) Свиридов А. В., аспирант кафедры «Управление проектами и программами» РЭУ им. Плеханова.
ОБОСНОВАНИЕ ЦЕЛЕВЫХ ОБЪЕМОВ ВВОДА ЖИЛЬЯ (НА ПРИМЕРЕ МОСКВЫ) Стерник Г.М., профессор кафедры «Управление проектами и программами» РЭУ им. Плеханова Свиридов.
Москва 2010 ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ Прогноз экономического развития на гг. результаты работ по проекту.
Тенденции и перспективы развития загородной недвижимости в Пензенском регионе.
Инвестиционная компания «ДОМ», г. Самара 1 Рынок недвижимости гг. Москва, 2006 год.
МЕНЕДЖМЕНТ. Методы планирования
Московский рынок недвижимости - что дальше? Аналитический центр w w w. I R N. r u Март 2008 г.
1 Система мониторинга и контроля реализации планов мая 2010 г. Амурск Система мониторинга и контроля реализации планов мая 2010 г. Амурск.
Транксрипт:

Стерник Г.М. профессор кафедры управления проектами и программами РЭУ им. Г.В. Плеханова Методика среднесрочного прогнозирования развития рынка жилья города (региона) - Москва,

Структура доклада Постановка задачи разработки методики. Методология (Основные методические положения). Перечень экзогенных переменных модели (исходных данных). Перечень эндогенных переменных модели (результатов расчета). Укрупненная структура модели. Пример апробации методики.

Постановка задачи создания методики Неотъемлемым этапом методологии управления программами и проектами, в том числе инвестиционно-строительными, является этап прогнозирования поведения и развития исследуемой системы. Более 15 лет, вместе со становлением и развитием рынка недвижимости в России, предпринимаются более или менее удачные попытки создания и совершенствования методик его прогнозирования. В основном усилия были направлены на прогнозирование динамики цен на жилье, а в последние годы и на прогнозирование спроса. Однако, сложность рынка недвижимости как системы, многообразие связей между ее элементами и влияющими факторами затрудняли решение этой проблемы. В настоящее время рынок становится все более упорядоченным, а его закономерности все глубже изучены и формализованы (чему в немалой степени способствовал кризис года). Это позволило поставить и в первом приближении решить задачу создания методики комплексного прогнозирования развития локального рынка жилья (город, регион) по всем основным показателям (объем ввода, строительства, предложения, нового предложения, спроса, поглощения, динамики цен) в их взаимосвязи.

Методология (Основные методические положения) Методика предназначена для комплексного прогнозирования показателей локального рынка жилья: объемов ввода, строительства, предложения, спроса, поглощения площадей, уровня цен на локальном рынке жилья города (региона) на среднесрочный период (на глубину 3-5 лет). Методика основана на использовании имитационной (пошаговой) блочно-модульной итерационной модели с обратными связями. Имитационный тип модели отражается в последовательном расчете всех показателей на глубину одного шага (один календарный год) и использовании результатов расчета в качестве исходных данных на следующем шаге. Итерационный характер модели заключается в том, что на каждом шаге сначала рассчитываются предварительные значения прогнозируемых показателей на текущий год по данным о состоянии рынка по соотношению спрос/предложение в конце предшествующего года, а затем они в одной или более итерациях корректируются на основе последовательного уточнения прогноза состояния рынка и типа рынка в текущем году. Блочно-модульная структура модели подразумевает включение наряду с одноуровневыми блоками также автономных блоков-модулей, позволяющих при необходимости рассчитывать исходные данные к основным блокам.

Методика использует в качестве базовых исходных данных объявленные планы и прогнозы федеральных, региональных, муниципальных властей в части макроэкономических параметров и отраслевых показателей развития рынка недвижимости. Возрастание роли государства в экономике, особенно в период кризиса, сопровождалось в последние годы повышенным вниманием к стратегическому и среднесрочному прогнозированию как на федеральном, так и на региональном и местном уровне. Параметры прогнозов развития экономики в целом и отдельных отраслей и сегментов становятся жестким ориентиром для всех руководителей и нацеливают их внимание на безусловное достижение заданного уровня. Однако, в части параметров рынка недвижимости эти прогнозы недостаточно детализированы. Кроме того, недостаточная обоснованность прогнозов, сопровождаемая изменением внешних условий функционирования экономики и рынка недвижимости, приводит к их неожиданным и слишком частым корректировкам. Поэтому одной из особенностей разрабатываемой методики является, наряду с использованием официальных прогнозов в качестве предварительных ориентиров, их детализация и проверка.

Условием работы методики является наличие и другой группы исходных данных: результатов регулярного мониторинга первичного и вторичного рынка жилья региона (по показателям объемов ввода, строительства, предложения, поглощения жилья, спроса, доли ипотечных сделок, размеров предлагаемых на рынке квартир, уровня цен) и результатов углубленного исследования рынка (типология рынка, закономерности циклического развития рынка, классификация жилья, сегментация спроса по уровню доходов покупателей, потребительским предпочтениям относительно классов качества жилья, желаемой площади приобретения в прямых и альтернативных сделках, доли нерезидентов в общем количестве домохозяйств – приобретателей жилья, доли инвестиционного (спекулятивного) спроса на жилье).

Основная идея методики: объем продаж (поглощения площадей) всегда ниже минимальной из трех величин - спроса-потребности, предъявленного платежеспособного спроса и объема предложения. По результатам прогнозирования на текущий год производится расчет и сопоставление этих показателей, и минимальное значение из них используется как ограничение для прогноза объема поглощения. В соответствии с итерационным характером модели, это позволяет в порядке обратной связи корректировать заданные на следующий прогнозный год исходные данные об объеме предложения и ввода жилья, потребности в жилье с учетом индикатора соотношения спрос/предложение (4 значения индикатора). Кроме того, индикатор соотношения спрос/предложение, темп роста цен на жилье в предшествующем году и темп роста доходов в текущем году используются для определения индикатора типа рынка (6 значений индикатора), что служит основанием для прогнозирования темпов роста цен в текущем году. Эта величина также передается в порядке обратной связи для корректировки заданных исходных данных о покупательной способности населения на рынке жилья, спросе на ипотечное кредитование, доступности жилья и ипотечных кредитов.

Перечень экзогенных переменных модели (исходных данных) Экзогенные переменные модели (исходные данные, определяемые вне модели), делятся на две категории – заимствованные и подготавливаемые в ходе исследования. Заимствованные внешние исходные данные – это переменные, значения которых заимствуются из внешних источников и используются на всю глубину горизонта прогноза в конкретном сценарии развития экономики и рынка жилья, при этом могут отличаться для разных сценариев (по данным Стратегии социально-экономического развития РФ до 2020 года, Стратегии развития жилищного строительства и Государственной Программы «Жилище», Стратегии ипотечного жилищного кредитования, Стратегии развития промышленности строительных ресурсов, Среднесрочных прогнозов социально- экономического развития РФ и регионов, опубликованных решений региональных властей о развитии рынка жилья, прогнозов и экспертных оценок экономических институтов, результатов социологических исследований). К ним относятся:

А) Макроэкономические параметры развития РФ: рост ВВП, среднегодовые цены на нефть, среднегодовой курс доллара, чистый отток капитала частного сектора, дефицит/профицит федерального бюджета, темпы роста реального располагаемого годового дохода населения, темпы инфляции, норма сбережения населения. Эти данные используются при формировании сценариев развития рынка жилья и частично – заменяют региональные данные при их отсутствии. Б) Региональные макроэкономические параметры (векторные данные): численность городского населения в базовом году N, темпы роста ВРП, темпы роста инвестиций в основной капитал, планируемый годовой темп региональной инфляции, номинальный среднедушевой годовой доход*, темпы роста реальных располагаемых денежных доходов населения*, децильное распределение доходов - средний уровень доходов в каждой децили, коэффициент теневых доходов, норма сбережения населения, средняя численность семьи. Примечание: показатели, отмеченные звездочкой*, взаимозаменяемы.

В) Отраслевые параметры (векторные и скалярные данные): жилищный фонд города в базовом году; объем некачественного (подлежащего ремонту и реконструкции) жилого фонда в базовом году; федеральный норматив среднего уровня обеспеченности жильем; планируемый либо рассчитанный на основании планируемого бюджетного финансирования объем сноса ветхого и аварийного жилого фонда, объем капитального ремонта и модернизации жилых домов, предполагаемый объем выбытия жилого фонда; сальдо естественного прироста населения*, сальдо миграционного притока в базовом году*; планируемый либо рассчитанный по данным о наличии земельных и строительных ресурсов объем ввода площадей** или квартир** коммерческого и муниципального жилья; планируемый объем государственного спроса на дотированное жилье (по программам поддержки определенных категорий населения, жилищных сертификатов); планируемый государством объем жилищного ипотечного кредитования в денежном выражении***, в количестве кредитов***, в доле ипотечных сделок от общего числа сделок на рынке жилья***. Примечание: показатели, отмеченные *, используются при отсутствии данных о прогнозируемой численности городского населения. Показатели, отмеченные **, взаимозаменяемы и используются в зависимости от наличия/отсутствия данных в правительственных документах региона. Показатели, отмеченные ***, взаимозаменяемы и используются в зависимости от наличия/отсутствия данных в правительственных документах региона (предпочтителен первый вариант).

К исходным данным, подготавливаемым в ходе исследования, относятся: А) Данные, полученные по результатам исследования для различного состояния рынка по соотношению спрос/предложение и типу рынка (обусловленные): доля первичного рынка в общем объеме ипотечных сделок; доля инвестиционных сделок от общего числа сделок; доля приобретателей квартир–нерезидентов; доля респондентов, готовых приобрести жилье на рынке за свой счет в ближайшие полгода- год, от общего числа домохозяйств (предъявленный спрос); доля альтернативных сделок; доля инвестиционных сделок на вторичном рынке от общего числа инвестиционных сделок; средняя доля кредита в стоимости квартиры; коэффициенты соотношения ввод/строительство, строительство/предложение, поглощение/предложение и поглощение/спрос на первичном рынке, поглощение/ограничение на вторичном рынке; коэффициенты соотношения цен первичного и вторичного рынка, цен на жилье различного класса и средних по рынку цен.

Б) Данные, полученные при регулярном мониторинге рынка и постоянные при расчетах (скалярные): средняя площадь квартиры в новостройках и готовых домах (в том числе в дифференциации по классам качества); средняя площадь приобретаемого жилья в альтернативных сделках; доля первичного рынка в спросе и в предложении; доля первичного рынка в спросе нерезидентов.

Перечень эндогенных переменных Эндогенные переменные - переменные, значения которых рассчитываются внутри модели. Часть из них используются в качестве выходных данных. К ним относятся: прогнозируемый объем жилого фонда; прогнозируемая обеспеченность населения жильем; прогнозируемый объем некачественного жилья в жилом фонде города; прогнозируемая потребность городского населения в жилье; потенциальный объем ввода, строительства коммерческого и муниципального жилья, потенциальный объем предложения коммерческого жилья; средний коэффициент доступности приобретаемого жилья в базовом году, коэффициент доступности жилья для различных групп населения по доходности в базовом году; cредние совокупные накопления групп населения; предъявленный платежеспособный спрос городского населения на рынке недвижимости (без учета ипотеки) в денежном выражении суммарный и для групп населения;

предъявленный платежеспособный спрос городского населения на рынке жилых площадей и квартир совокупный и для групп населения, в том числе площадей и квартир различного класса качества; предъявленный платежеспособный спрос городского населения на рынке площадей и квартир всех классов в прямых сделках; предъявленный спрос нерезидентов и инвесторов на рынке площадей и квартир, в том числе на первичном и вторичном рынке, и предъявленный денежный спрос; потенциальный объем жилищного ипотечного кредитования в денежном выражении на первичном и вторичном рынке, потенциальный объем жилищного ипотечного кредитования в количестве прокредитованных площадей и выданных кредитов на покупку квартир, в том числе на первичном и на вторичном рынке; суммарный предъявленный спрос населения, инвесторов и нерезидентов (с учетом ипотеки) на коммерческое жилье, в том числе на первичном и вторичном рынке, на жилье различного класса качества; суммарный предъявленный спрос на площади и квартиры муниципального и коммерческого жилья, в том числе на первичном и вторичном рынках; суммарный предъявленный денежный спрос на рынке коммерческого жилья,

соотношение спроса и предложения площадей на первичном рынке, вторичном рынке и на рынке в целом; индикатор состояния рынка по соотношению спрос/предложение; объем удовлетворенного спроса (объем поглощения) коммерческого городского жилья в площадях и квартирах, в том числе различного класса, на первичном и вторичном рынке; прогнозируемый объем предложения, в том числе на первичном и вторичном рынке и для различных классов жилья; прогнозируемый объем ежегодного нового предложения на первичном рынке, в том числе жилья различного класса; прогнозируемый объем строительства площадей и квартир, в том числе коммерческого жилья и муниципального жилья; прогнозируемый объем ввода городского жилья, в том числе коммерческого и муниципального; индикатор типа рынка; среднемесячный темп роста цен на жилье, средняя удельная цена жилья в конце исследуемого года на вторичном и первичном рынке, в том числе жилья различного класса качества.

Укрупненная структура модели Предварительные результаты расчета показателей текущего i –го года Прогнозируемые показатели текущего i –го года Обратные связи – исходные данные для итерационного уточнения прогноза и расчета в следующем (i+1)-м году 1. Блок определе ния потребности городского насе ления в жилье и объема ввода муни ципального жилья 2. Блок функционирования строительного комплекса и определения потенциального объема ввода, строительства и предварительного объема предложения городского жилья 3. Блок жилищного финанси рования и определения предва рительного объема предъяв ленного государством, населением, нерезидентами и инвесторами спроса на городское жилье 4. Блок определения состояния рынка по соотношению спрос/предложение и расчета прогнозируемого объема предъявленного спроса, удовлетворенного спроса (поглощения), предложения, строительства и ввода жилья 5. Блок определения типа рынка и прогнозирования уровня цен на жилье Базовые исходные данные Прогнозируемые показатели i –го года 6. Блок организации итераций

В блоке 1 формируется потребность городского населения в жилье на конец прогнозируемого периода как разность желаемой и текущей удельной обеспеченности качественным и комфортным жильем городского населения, умноженной на численность населения региона. Желаемый (на период прогнозирования) средний уровень обеспеченности определяется на основании утвержденной Стратегии развития жилищного строительства до 2020 года и уточняется с использованием социологических опросов населения. Фактический (на начало периода прогнозирования) средний уровень обеспеченности жильем городского населения рассчитывается как отношение объема жилого фонда городов (поселений городского типа) минус объем некачественного (подлежащего капитальному ремонту и реконструкции) с учетом планируемого объема ремонтируемого и выводимого (ветхого, под переселение и т.д.) жилого фонда к численности населения. Кроме того, определяется планируемый объем ввода муниципального жилья.

В блоке 2 функционирования строительного комплекса региона производится определение потенциального объема строительства городского жилья с учетом анализа наличия выделенных под жилищное строительство земельных участков, наличия и развития производственных мощностей строительных предприятий, объема производимых в регионе и импортируемых строительных ресурсов. Далее рассчитывается предварительный прогноз объемов ввода, строительства, предложения в текущем году с учетом состояния рынка по соотношению спрос/предложение на конец предшествующего года. В блоке 3 жилищного финансирования производится определение объема предъявленного государством (по программам господдержки отдельных категорий населения, переселения и т.д.), населением (собственные сбережения, зачет имеющегося жилья, ипотечное кредитование), нерезидентами и инвесторами (спекулятивный спрос) потенциального платежеспособного спроса на городское жилье с учетом условий кредитования жилищного строительства в регионе. Далее определяется предварительное значение предъявленного спроса в текущем году с учетом состояния рынка по соотношению спрос/предложение на конец предшествующего года.

В блоке 4 выполняются логические операции по сопоставлению предварительных значений объема потребности населения региона в жилье, предложения и спроса и расчет объема удовлетворенного спроса (объем поглощения) по минимальному из трех значений. С учетом полученного индикатора состояния рынка по соотношению спрос/предложение рассчитываются уточненные прогнозируемые показатели нового и общего предложения, строительства и ввода жилья в текущем году, и расчет повторяется в двух или трех итерациях. Условия определения индикаторов состояния рынка по соотношению спрос/предложение индикаторы Значения и характеристика 1 (превосходство спроса) 2 (равновесие)3 (превосходство предложения) 4 (ажиотажный спрос) Допустимый диапазон соотношения 1,05-1,300,95-1,05< 0,95>1,30

В блоке 5 по данным о состоянии рынка по соотношению спрос/предложение, темпах роста цен в предшествующем году и планируемых темпах роста доходов населения в текущем году производятся логические операции по определению типа рынка и выбору соответствующей регрессионной модели, связывающей темп роста цен с темпами роста доходов, после чего рассчитывается прогноз цен на жилье на конец текущего года. Признаки выбора типа рынка В блоке 6 создаются итерационные циклы по уточнению прогнозируемых показателей. признаки Значения и характеристика 1 (расту щий) 2 (стабили зация пос ле роста) 3 (стабиль ный) 4 (падаю щий, кри зисный) 5 (стабили зация после спада) 6 (пере гретый) индекс типа рынка по соотн. спрос /предложение индекс роста цен в предшествующем году > (1+ И /100); < (1+ (И +10) /100) > 1; < (1+И /100) > (1 – И / 100); < (1+И /100) < (1 – И / 100); > (1 – И / 100); < 1 > (1+ (И+10) /100) индекс роста номи нальных душевых доходов в текущем году > (1+ И/100); < (1+(И+5) /100) > 1; < (1+ И /100) > (1 – И / 100); < (1+И /100) < (1 – И / 100) > (1 – И / 100); < 1 > (1+ (И+5) /100)

Некоторые результаты апробации методики Методика апробирована в марте 2012 года на примере прогнозирования развития рынка жилья Москвы (в существующих границах) на годы. В связи с сохраняющейся неопределенностью ситуации в мировой (и соответственно в отечественной) экономике расчет выполнен для трех сценариев, отличающихся по макроэкономическим показателям: Сценарий 1 (оптимистический) - сохранение текущего тренда развития рынка недвижимости, стабильный макроэкономический фон; Сценарий 2 (пессимистический) - ухудшение макроэкономической ситуации с пиком обвала в 2014 году; Сценарий 3 (реалистический) – стагнация в экономике, постепенное снижение макроэкономических параметров.

В Сценарии 1 приняты максимальные значения макроэкономических параметров, содержащихся в федеральных и региональных среднесрочных прогнозах. В Сценарии 2 принят вариант ухудшения макроэкономических параметров в 2-13 году со снижением темпов роста реальных располагаемых доходов населения. Выходные показатели развития рынка жилья в Сценарии 3 рассчитывались как средневзвешенные значения по первым двум сценариям, в связи с чем третий сценарий можно рассматривать как наиболее вероятный. С учетом результатов развития ситуации в последние месяцы в стране (сохранение стабильного политического и экономического курса при раздутых социальных обязательствах государства) и в мире (наличие рисков для мировой экономики как по европейскому и американскому, так и по китайскому направлению), наша экспертная оценка вероятности реализации каждого из двух сценариев составила 50%.

На вторичном рынке жилья Москвы, согласно Сценарию 1, прогнозируется рост цен с 185,5 руб./кв. м в декабре 2011 года на 11-14% в год с выходом в декабре 2016 года на уровень 323,9 тыс. руб./кв. м. По Сценарию 2 прогнозируется рост цен на 11% в 2012 году, снижение на 3% в 2013 году, далее снижение на 8-10% ежегодно до уровня в декабре 2016 года 155,1 тыс. руб./кв. м. Наиболее вероятный сценарий – рост цен в 2012 году на 11%, в 2013 году – на 1,5%, далее незначительный рост цен (на 2-5% в год) до уровня 239,5 тыс. руб./кв. м в декабре 2016 года.

На первичном рынке, согласно Сценарию 1, прогнозируется рост цен с 208,0 руб./кв. м в декабре 2011 года на 11-14% в год с выходом в декабре 2016 года на уровень 364,4 тыс. руб./кв. м. По Сценарию 2 прогнозируется рост цен на 11% в 2012 году, снижение на 3% в 2013 году, далее снижение на 8-10% ежегодно до уровня в декабре 2016 года 183,2 тыс. руб./кв. м. Наиболее вероятный сценарий – рост цен в 2012 году на 11%, в 2013 году – стабильность цен (прирост около 1,5%), далее незначительный рост цен (на 2-5% в год) до уровня 273,8 тыс. руб./кв. м в декабре 2016 года.

Полученный результат прогнозирования наиболее вероятной динамики цен на рынке жилья Москвы подтверждается результатами прогнозирования наиболее вероятного соотношения спрос/предложение на рынке: в 2012 году - превышение спроса, в году – равновесие, в последующие годы – превышение спроса над предложением. Такая динамика соотношения спроса и предложения исчерпывающе объясняет результаты прогнозирования динамики цен на первичном рынке жилья Москвы - рост цен в 2012 году, стабильность в 2013 году, далее незначительное повышение цен. Источник: ООО Sternik Consulting с использованием данных АКЦ МИЭЛЬ

Таким образом, результаты апробации методики подтверждают ее работоспособность. Вместе с тем, в дальнейшем предполагается совершенствование методики в направлении снятия целого ряда допущений и ограничений и доработки алгоритма модели.

Спасибо за внимание! Вопросы? Стерник Г.М. ООО «Sterniks Consulting» тел. моб. +7(495)