Структурные индексы рынка жилой недвижимости г. Воронежа

Для расчета индексов рынка жилой недвижимости было проведено кабинетное исследование, информационной базой для которого являлась единая база данных недвижимости Воронежа INFOLINE, которая содержат более 7 000 вариантов (табл. 1) и обновляется несколько раз в день участниками проекта (агентствами недвижимости и строительными организациями) [1].

Если собрать всю выборку квартир по частоте попадания в тот или иной интервал цены за квадратный метр, то график приобретает вид «колокола» (рис. 1). В статистике это называется “распределение Гаусса” или “нормальное распределение”.

В качестве доверительного интервала, по которому можно вычислять индексы без посторонних шумов, было выбрано значение двух сигм, что дает 95 % вероятности попадания в выборку наших данных, чего в принципе достаточно [3]. 

Таблица 1 - Основные показатели выборки квартир базы данных

По результатам исследования построены диаграммы, представленные на                     рисунках 1 - 6.

Рисунок 1. Диаграмма доверительного интервала по цене м²

На рис. 1 сплошной линией показана средневзвешенная по выборке, а пунктирной - медиана. Как видно, они практически совпадают, что лишний раз доказывает нормальность распределения. Серым цветом показана область доверительного интервала. Белым - не вошедшие “хвосты”. “Хвосты” кривой показывают отклонения, погрешности и ошибки, которые мы отсекаем справа и слева получая доверительный интервал.

Также высчитывается доверительный интервал по общей стоимости (рис.2) и выявляется общий доверительный интервал.

Рисунок 2. Диаграмма доверительного интервала по общей стоимости

Далее рассчитываются два индекса: индекс средневзвешенной и индекс уравновешенной средней [2].

Индекс средневзвешенной рассчитывается в доверительном интервале, учитывая только средние этажи (первые и последние не учитываются) и только квартиры (комнаты в коммуналках, ЗГТ и ОГТ не учитываются) (рис. 3).

Это индекс показывает общую тенденцию рынка, не выявляет структурных сдвигов, чем собственно и интересен.

Рисунок 3. Диаграмма индекса средневзвешенной

Но данный индекс учитывает не только реальный рост цен, но и структурные сдвиги. Например, если сегодня в базе данных резко увеличить количество элитных квартир, то на данном индексе это отразится резким взлетом.

Чтобы подсчитывать реальную динамику, вводится новый индекс уравновешенной средней (рис. 4).

В отличии от средневзвешенной анализ этого индекса идет по секторам и далее вычисляется как арифметическая средняя средневзвешенных разбитых по этим секторам. Глубина анализа: раздел (вторичка, новостройки) -> округа (разделение города на ценовые зоны) -> объекты (по количеству комнат). По сути, на уравновешенную среднюю не влияет структура базы данных, то есть количество объектов недвижимости выставленных на продажу по определенному сектору в какой-либо момент измерения статистики (сглаженные структурные сдвиги) [4].

Рисунок 4. Диаграмма индекса уравновешенной средней

Далее рассматриваются структурные индексы [5].

Диаграмма средней общей площади (рис. 5) имеет явную положительную корреляцию, и текущая динамика идет на спад.

В частности, это может характеризоваться увеличением экспозиции квартир малой площади и их накопление (рис. 6), и, обратно, относительно стабильным спросом на квартиры большой площади.

Рисунок 5. Диаграмма средней площади

Рисунок 6. Диаграмма относительной экспозиции

Методологический подход индексного метода состоит в предоставлении каждому участнику рынка объективных цифровых данных, позволяющих с их помощью составлять свое собственное мнение и принимать самостоятельные решения. Помимо мониторинга текущего уровня цен индекс стоимости может служить инструментом для изучения механизмов функционирования рынка, а их понимание - ключом к корректному прогнозированию динамики рынка в ближайшей перспективе.

Результаты проведенного маркетингового исследования свидетельствуют о специфике регионального рынка жилой недвижимости и могут быть основой прогнозирования цен и объемов строительства жилья. Риэлторским фирмам недвижимости, основываясь на динамике спроса и предложения на первичном и вторичном рынке жилой недвижимости города Воронежа, возможно оптимизировать общую структуру объектов с целью максимального удовлетворения спроса и повышения эффективности их деятельности на рынке, и, соответственно, для получения максимальной прибыли.

Библиографический список

1.    “Информационная сеть недвижимости” INFOLINE (www.vrx.ru).

2.    Стерник Г. М. Методические рекомендации по анализу рынка недвижимости. - М. 1998. 60 с.

3.    Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статисти­ческого анализа. - М. 1986. 232с.

4.    Котюков В.И. Некоторые нестандартные статистические модели прогнозирования в эконометрии. – Новосибирск. 1977. 15 с.

5.     Сивец С.А., Левыкина И.А. Эконометрическое моделирование в оценке недвижимости. – Запорожье. 2003. 220 с.