Методы сбора и обработки данных при анализе рынка недвижимости

 

Для анализа рынка недвижимости используются такие важные величины как время экспозиции, цена группы объектов, которые называются случайными величинами. Различными методами изучения случайных величин занимается математическая статистика и теория вероятностей.

Случайной величиной (СВ) принято считать такую величину, которая имеет свойство принимать различные значения при воздействии на нее случайных, неконтролируемых факторов.

Но на случайную величину могут воздействовать и неслучайные факторы. К примеру, цена объекта недвижимости может варьироваться в зависимости от удаления от центра города или же размера. Хотя в некоторых случаях закономерность этих изменений неизвестна, тогда эти факторы относят к разделу случайных.

Генеральной совокупностью значений СВ считается совокупность возможных значений, которые она может принять при воздействии на нее случайных факторов. К примеру, все цены сделок в городе за отдельно взятый период времени или же стоимость всех квартир жилищного фонда города в определенный период времени.

Генеральная совокупность имеет свойство подразделяться на подсовокупности по отдельному признаку. К примеру, жилой фонд можно распределить по типам домов, числу комнат, по районам. Доля подсовокупностей может характеризовать структуру генеральной совокупности.

Структура генеральной совокупности представляет собой долю подсовокупностей, которые выделены в ней по одному или нескольким признакам. Генеральная совокупность также подразделяется на выборки.

Выборкой считается несколько значений случайной величины, которая выбрана из генеральной совокупности по случайному признаку.

Например, все проданные за определенный период квартиры в городе являются выборкой из жилфонда; квартиры, проданные той или иной фирмой, являются выборкой из жилфонда и также из всех квартир, проданных в городе.

По своей структуре выборка отличается от генеральной совокупности. В данном случае считается что выборка нерепрезентативна относительно генеральной совокупности.

Репрезентативностью выборки считается её близкое соответствие генеральной совокупности по структуре, по основным характеристикам.

Случайную величину, так же как и выборку и генеральную совокупность, можно описать несколькими способами. Первым из них является построение функции распределения, к примеру гистограмму. Гистограммой считается представление СВ в виде графика, который отражает количество попаданий СВ в различные области её значений.

Вторым способом описания СВ является определение её параметров, которые характеризуют среднее значение СВ и её разброс вокруг среднего.

Нужно отметить, что значения рассеяния и средних, которые определены для генеральной совокупности и выборки, могут отличаться. Это отличие считается ошибкой при определении параметров генеральной совокупности по параметрам выборки.

Ошибка может складываться из двух частей.

Первая часть зависит от степени репрезентативности выборки и считается систематической ошибкой.

Вторая часть - это случайная ошибка, которая зависит от объема выборки. Чтобы различать параметры генеральной совокупности и выборки, им присваивают разные имена.

 

 

В качестве среднего значения СВ используют различные величины, например, среднее арифметическое выборки (математическое ожидание генеральной совокупности), медиана, мода.

Медианным значением СВ считается одно из её значений в выборке, относительно которой половина значений может превышать медианное, а другая половина нет. Рассеяние СВ оценивают разными величинами, к примеру, дисперсией, доверительным интервалом, размахом. Размахом СВ считается разность между минимальным и максимальным её значением.

Среднеквадратическим отклонением (дисперсией СВ) считается расчетная величина, которая определяется по специальной формуле, которая характеризует степень отклонения каждого значения СВ от среднего.

Среднеквадратическое отклонение генеральной совокупности обозначается греческой буквой "сигма", выборки - латинской "s".

Доверительным интервалом считается размах СВ, который определен по заданной доле значений, которые примыкают к среднему. Доверительная вероятность - это доля значений, по которой определяется доверительный интервал. Решаемая задача определяет выбор того или иного показателя. На практике может потребоваться любая из них.

Простейшей задачей, которая решается с использованием данных о ценах на единичные квартиры Ц1, Ц2 и т.д., которые накопленны за определенный промежуток времени, является определение средней цены Цср. по формуле среднего арифметического:

Цср. = (Ц1+Ц2+... +Ц n) / n (1)

 

где n - число накопленных значений цен (объем выборки).

Для перехода к расчету средней цены 1 кв. м необходимо учесть, что применяемый на практике способ расчета через деление средней цены квартиры Цср. на среднюю площадь квартиры Пер. может дать существенную ошибку (до 5-7%). Поэтому следующее правило обязывает вычислять эту величину по формуле

Сср. = (Ц1+Ц2+... +Ц n) / (П+П2+... +П n) ( 2)

 

Иногда удобнее применять равноценную формулу

Сср. = (С1+С2+... +С n) ( 3)

 

где С1, С2 и т.д. - цена 1 кв. м общей площади квартиры;

 

С1=Ц1/П1ит.д.;

 

П1 и т.д. - общая площадь квартиры.

Выделение подвыборок цен для отдельных категорий квартир и зон города позволяет сузить разброс цен в выборке и создает предпосылки для изучения влияния параметров квартир одной категории на их цену.

Наличие нескольких выборок объемом пj, выделенных по признаку типа жилья (хрущевки, стандартные квартиры, улучшенной планировки и т.д.), либо размера (однокомнатные, двухкомнатные и т.д.), либо района расположения (центр, вблизи центра, окраины), либо по сочетанию признаков позволяет получить среднее значение цены 1 кв. м для каждой категории квартир, а затем осреднить его по совокупности квартир города по формуле средневзвешенного арифметического:

Сср. = (Сср.1× n1+Сср.2× n2+... +Сср. j× nj+... +Сср. m× nm) / n, (4)

 

где m - число выборок (выделенных категорий жилья).

Применение формулы не только облегчает расчеты при определении средней цены продажи или покупки квартир в городе, но и позволяет расширить круг решаемых задач.

Набор значений объемов выборок (n1,..., nj,..., nm) характеризует структуру оцениваемой генеральной совокупности. Если известна структура таких совокупностей, как жилищный фонд города; или приватизированный жилой фонд, или вновь строящийся жилой фонд, то при наличии данных по средней цене сделок в каждой категории квартир можно рассчитать среднюю цену 1 кв. м в соответствующем фонде, а также общую стоимость жилого фонда, потенциальный объем рынка (стоимость приватизированного и нового фонда) и др.

Другой пример проанализирован экспертами Агентства ТИТАН (Тверь). Обнаружив парадоксальный факт превышения средней цены сделок над средней ценой предложения (при равенстве либо обратном соотношении индивидуальных цен); они правильно его объяснили различием в структуре совокупностей предлагаемых к продаже и проданных квартир.

Оценка дисперсии и среднеквадратического отклонения выборки производится по формулам (исключение выскакивающих значений).

s² = (С i-Сср) / (n-1), s=√ s² (5)

 

После определения дисперсии необходимо исключить из выборки крайние (справа и слева)"выскакивающие" значения, и заново рассчитать параметры выборки. При этом используется"правило трех сигм": исключаются значения, лежащие за пределами доверительного интервала в плюс/минус три среднеквадратических отклонения. Это соответствует доверительной вероятности 0,98 (т.е. исключаются из рассмотрения примерно 2% крайних значений). Применяются и более жесткие критерии, например, две сигмы (доверительная вероятность 0,95).

При отсутствии на фирме специалистов, владеющих методами математической статистики или соответствующими компьютерными программами, руководитель фирмы может грубо оценить величину разброса по формуле:

s= (С max-С min) /6, (6)

 

где Сmax, Сmin - максимальное и минимальное значения цен в выборке (за исключением "выскакивающих" значений).

Среднее значение СВ, учитывая данные репрезентативной выборки, можно рассчитывать с погрешностью, величина которой определяется в зависимости от двух факторов собственного разброса значений в выборке и её объема. При разбросе, который измеряется величиной среднеквадратического отклонения s, то при определении средневыборочного приближенная оценка погрешности при доверительной вероятности 0,95 равна:

 ( 7)

 

Можно сделать вывод, что погрешность в определении среднего обратно пропорциональна корню квадратному из объема выборки и пропорциональна ее собственному разбросу. Наличие данных о погрешности в определении средних цен позволяет при сравнении двух выборок (например, по двум различным районам, или категориям квартир, или за два различных месяца) использовать следующее правило: выборки считаются различающимися незначимо, если разность их средних меньше суммы половины погрешностей. Например, при разнице средних в феврале и марте на 3,5% и погрешности в их определении +\-4% нельзя говорить о росте цен в феврале.

На практике применяют два основных способа привязки данных к моменту времени: за определенный период времени и на заданный момент. Существует определенное правило, согласно которому, при применении того или иного способа должна происходить строгая увязка с характером данных. К примеру, если рассматривать данные о структуре жилфонда, то применим первый способ, а данные о средней цене сделки требуют второго. Но существуют и данные, которые можно описать двумя способами, но при этом нужно менять их трактовку.

Так, выражение "средняя цена предложения на 1.01.09" означает, что при расчете этой величины использовались все предложения, содержащиеся в листинге фирмы на эту дату, а выражение "средняя цена предложения за декабрь 09" - только предложения, поступившие за декабрь.

Исходя из изложенного, часто встречающееся в публикациях выражение "средняя цена квартир в городе N на 1.01.09" не имеет смысла, т.к. в нем нарушено правило об уточнении понятия цены (следует писать "средняя цена предложения квартир"); если же имелись в виду цены сделок, то следует писать "средняя цена сделок за 31.12.09" (если осреднялись сделки за один день), или "за 12.09" (если осреднялась выборка за месяц).

Первый вариант вряд ли реален, поскольку выборка сделок за один день слишком мала. Таким образом, следующее правило требует фиксировать (пояснять) используемый способ привязки средних данных к определенному моменту времени.

Наличие достаточно большой последовательности помесячных (понедельных) данных о средних значениях изучаемых показателей (динамического ряда) позволяет построить график изменения показателя во времени; первым шагом при этом является построение ломаной линии, проходящей через отмеченные точки на графике. Однако, останавливаться на этом шаге и делать выводы об изменении показателя за месяц, квартал, год по разности значений точек можно лишь при достаточно большом объеме выборок, когда для каждой пары точек всего ряда соблюдается следующее правило:

С2>С1+ D,

 

где С2, С1 - большее и меньшее значения показателя.

В противном случае необходимо сделать второй шаг - сглаживание ряда. Правило сглаживания состоит в том, что следует провести (хотя бы от руки) плавную линию так, чтобы близкие точки отклонялись от нее примерно на равные расстояния. Желательно выполнить эту операцию более строго, проведя аппроксимацию полученной кривой одной из простейших функций (например, полиномом невысокого порядка) и определив ее коэффициенты специальными методами математической статистики, например, методом наименьших квадратов.

Дальнейшее правило состоит в том, что проценты, прироста или снижения показателей за определенный период вычисляются по точкам кривой, а не по фактическим значениям, и точность их при этом повышается.

Полученная согласно правилам аппроксимационная кривая представляет собой простейшую модель исследуемого процесса. Однако использовать ее для целей прогнозирования возможно лишь на коротком участке (один-два месяца), и лишь когда изменения тенденций не ожидается.

Более глубокий анализ и прогноз возможен, когда математическая модель процесса построена на основе выявленных закономерностей протекания исследуемого процесса. Такими закономерностями являются, например, общая закономерность s-образного роста цен на жилье при переходе от централизованной к рыночной экономике и корреляционная связь между темпами роста курса доллара к рублю и рост долларовых цен на жилье. В результате получена двухпараметрическая модель вида:

Ц (Т) =А/ (1+ехр (В+СТ)) + кх (Т) + е rr,

 

где Ц - цена 1 кв. м общей площади квартиры;

Т - порядковый номер месяца;

А, В, С, к - постоянные коэффициенты (параметры модели);

х - прирост месячных темпов девальвации.

Построенная на их основе математическая модель процесса изменения цен на жилье в Москве, Барнауле, Рязани успешно использовалась для прогноза цен на год вперед.

Финансовая доступность жилья на рынке для населения - показывает, сколько лет среднестатистическая семья или домохозяйство; того или иного города России должна откладывать весь свой суммарный годовой денежный доход (в другом варианте - всю заработную плату всех работающих членов семьи за год), чтобы купить на первичном или вторичном рынках жилья стандартную двухкомнатную квартиру.

В качестве стандартной, в соответствии с методикой Всемирного Банка и Хабитата ООН, для России выбрана двухкомнатная квартира. Такие квартиры составляют до 45% от общего числа жилищных единиц практически каждого российского города.

Стандартная квартира характеризуется следующими признаками:

расположена в районах города, прилегающих к его центру (но не в самом центре и не на окраине) - так называемое "второе кольцо".

находится в многоэтажном панельном доме стандартной планировки (девяти - или двенадцатиэтажный дом), имеет кроме 2 комнат, кухню, санузел, холодное и горячее водоснабжение газовую или электроплиту.

общая площадь - 48 кв. м.

Средняя цена стандартной квартиры на первичном и вторичном рынках жилья в городах определяется по данным риэлтерских фирм либо может быть рассчитана с помощью средних цен.1. кв. м общей площади проданных квартир, умноженных на общую площадь стандартной квартиры.

Уровень доходов берется в расчете на домохозяйство. Вообще в российской статистике показатели уровня жизни традиционно исчисляются на душу населения. Однако в последние годы все чаще объектом наблюдения оказывается семья или домохозяйство (в понятии "домохозяйство" объединяются семьи из двух и более человек и ведущие самостоятельное хозяйство одиночки).

Доступность жилья для домохозяйств сильно дифференцирована по регионам и по городам России. На первичном рынке она изменяется от 1,27 лет в Воркуте (где очень низкие цены на жилье при относительно невысоких доходах) до 28,24 лет в Анапе (где высокие цены на жилье сочетаются с низким уровнем официально зафиксированных доходов). Неожиданно, на первый взгляд, доступно для населения самое дорогое среди всех городов жилье в Москве (11,06 лет). Это объясняется самыми высокими среди других регионов денежными доходами (не зарплатой!) москвичей.

 

Выводы к главе

 

В результате проделанной работы можно сделать следующие выводы:

Во-первых, рынок недвижимости в России в настоящее время находится в стадии формирования. Его развитие отличается неравномерностью. Причинами неравномерного развития рынка недвижимости являются: отсутствие до настоящего времени системной законодательной базы в этой сфере, необоснованная приватизация, нестабильность экономики и инфляция, рискованность инвестиционной деятельности, отсутствие полной информации о рынке недвижимости и другие.

Во-вторых, рынок недвижимости является существенной составляющей в любой национальной экономике, в том числе и в России, поскольку недвижимость - важнейшая составная часть национального богатства, на долю которого приходится более 50% мирового богатства.

В-третьих рынок недвижимости тесно связан с другими рынками. Без рынка недвижимости не может быть рынка вообще, так как рынок труда, рынок капитала, рынок товаров и услуг и т.д. для своего существования должны иметь или арендовать соответствующие помещения, необходимые для их деятельности. Тогда как, рынок недвижимости не может существовать, например, без рынка капитала, так как недвижимость не на что было бы строить, приобретать или арендовать и т.д.

Кроме того, недвижимость - это выгодное вложение капитала (инвестиций), так как средства, вложенные в недвижимость, защищены от инфляции. Купленный дом, квартира, земельный участок через некоторое время можно продать по более высокой цене или сдавать в аренду и иметь от этого дополнительный доход. Покупка предприятия приносит покупателю (инвестору) доход в результате работы предприятия. Спрос на недвижимость в России только зарождается, и с ростом доходов населения он будет увеличиваться. В частности, увеличению спроса на рынке жилья будет способствовать ипотечное кредитование, которое, надеюсь, в скором будущем наберет обороты и сделается более доступным для большинства населения.

Таким образом, следует отметить, что эффективное совершенствование экономики недвижимости в условиях современной России - это перспективное направление и его необходимо изучать, используя отечественный и зарубежный опыт, совершенствовать и развивать.

Обобщив все вышеизложенное можно сделать несколько выводов. Недвижимость включает в себя объекты, перемещение которых без несоразмерного ущерба их назначению невозможно, в том числе леса, многолетние насаждения, здания, сооружения. Рынок недвижимости - это совокупность отношений вокруг операций с объектами недвижимости (продажи, покупки, аренды, залога и т.п.). Развитию рынка недвижимости способствует свободный переход прав собственности на недвижимость. С переходом России к рыночным отношениям недвижимое имущество становится товаром, и рынок недвижимости набирает обороты. Разумеется, и сегментация рынка, и позиционирование продукта - все это лишь инструменты, которые используются для достижения главной задачи - принятия оптимального экономического решения, приносящего максимальный доход предпринимателю. Их значение состоит прежде всего в том, чтобы физические характеристики (качество) создаваемых (продаваемых) объектов соответствовали их экономическим характеристикам (цене, доходу) и представлениям потребителей предлагаемых к реализации объектов. Однако сегодня горожанам, улучшающим свои жилищные условия, предоставляется широкий выбор квартир во всех городских районах. В связи с кризисом 2009 года, стагнация, вызванная резким падением покупательского спроса, привела к тому, что объем продаж упал на 20-25%.

Глава 3. Выбор и разработка целевого рынка на примере ООО "Альянс"