Концепция исследования

Проблемы, которые следует решать при определении сроков экспозиции недвижимости из различных сегментов

Ликвидность имущества характеризуется тем, насколько быстро объект можно продать по рыночной стоимости на открытом/организованном рынке с высокой степенью вероятности. Поэтому основной характеристикой ликвидности объекта является срок экспозиции, который представляет собой период времени начиная с даты представления на открытый рынок (публичная оферта) объекта до даты совершения сделки с ним.

В силу вероятностного характера рынка срок экспозиции – случайная величина и не может быть точно (однозначно) определен до фактической продажи (предсказан) объекта, выставленного на свободный, конкурентный рынок. Поэтому для оценки уровня ликвидности используются статистические характеристики срока экспозиции. В качестве такой характеристики принимается типовой срок экспозиции.

Типовым сроком экспозиции называется средний срок (среднее время), в течение которого объекты данного сегмента (подсегмента, потребительского класса), выставленные на продажу на свободном, конкурентном рынке по рыночной цене, будут проданы. Типовое время экспозиции может быть оценено на основе коллективных экспертных оценок и рыночных данных о продаже объектов недвижимости с помощью статистических характеристик: среднеарифметического, средневзвешенного или медианного значений.

Следует различать типовой срок экспозиции, который является характеристикой сегмента (подсегмента) или потребительского класса объектов недвижимости, и срок экспозиции конкретного объекта. Срок, в течение которого объект будет продан, является случайной величиной. Его нельзя точно предсказать. Его можно только определить после продажи объекта. Таким образом, для конкретного объекта нельзя указать однозначно время, в течение которого он будет продан. Однако можно указать некоторую усредненную характеристику – типовой срок экспозиции, который характерен для типовых объектов, принадлежащих рассматриваемому сегменту. Для прогнозирования ликвидности конкретного объекта следует пересчитать срок экспозиции с учетом особенностей местоположения, его технического состояния, рыночных ожиданий на дату оценки и цены, по которой объект будет выставлен на рынок. При этом в качестве нулевого приближения следует использовать типовой срок экспозиции, относящейся к данному сегменту (подсегменту).

Типовой срок экспозиции, характеризующий уровень ликвидности объектов недвижимости в соответствующем сегменте рынка, зависит от рыночных параметров, относящихся к сегменту рынка (соотношение спроса и предложения на объекты данного типа, уровень активности продаж сходных объектов на рынке, рыночные ожидания, наличие инвесторов и т.п.). Поэтому в каждом городе и в каждом сегменте он может отличаться. Например, квартиры в престижном районе города обычно продаются достаточно быстро, а большой торгово-развлекательный центр или нефтебаза могут продаваться несколько лет. Кроме этого, ликвидность объектов может меняться и в зависимости от территориального расположения внутри города, от площади объекта, от объема передаваемых прав и вида рынка, на котором объект недвижимости предлагается (первичный или вторичный).

Определение достаточно точных оценок среднего времени экспозиции объекта недвижимости не представляет принципиальных трудностей, если имеется достаточно большая статистика по срокам продажи в каждом сегменте (подсегменте) рынка недвижимости. Однако практическая реализация решения этой задачи наталкивается на серьезные затруднения, из которых в первую очередь следует отметить следующие:

Недостаточная прозрачность рынка недвижимости. В отличие от организованного рынка ценных бумаг, характеризующегося полной информированностью не только о ценах предложений (ask), но и о ценах, по которым покупатели, присутствующие в данный момент на рынке, готовы купить предлагаемые объекты, на рынке недвижимости отсутствует прямая информация о покупателях. Ограниченные заявки на покупку недвижимости, опубликованные в открытых источниках, не позволяют оценить уровень спроса. Из объявлений о продажах недвижимости можно увидеть только одну сторону рынка – сторону продавца. Поэтому информацию об уровне спроса следует искать в косвенных признаках (индикаторах), в той или иной мере отражающих спрос на анализируемые объекты недвижимости.
Разнородность данных, связанная с большим разнообразием типов недвижимости, особенностями местоположения, и многочисленных факторов, влияющих на реальную стоимость. Объекты недвижимости, даже, если их ограничить сегментом жилья в большом городе, отличаются между собой материалом стен, этажностью дома, этажом расположения, состоянием и другими характеристиками, которые влияют на их цены. Это обуславливает трудности в исследовании общих закономерностей на рынке жилья, возможности построения моделей ценообразования, исследование зависимости времени экспозиции от цены предложения и решение других задач. Использование усредненных в масштабах города характеристик зачастую приводит к искаженным выводам о влияние цен предложений на время до продажи и не позволяет увидеть более тонкие эффекты на рынке. Для решения задач, указанных выше, требуются методы, позволяющие исключить влияние многочисленных ценообразующих факторов, сохранив при этом выборки достаточно большого объема.
Основным источником информации о фактических сроках экспозиции являются электронные и печатные доски объявлений о продаже конкретных объектов недвижимости. Однако тексты объявлений обычно приводятся в свободной форме. Поэтому информацию, содержащуюся в них, трудно структурировать, что необходимо для статистической обработки. Опубликованные в открытом пользовании объявления содержат много ошибок и опечаток. Кроме того, они отражают взгляд продавца на предлагаемый к продаже объект, который естественно не может быть объективным.
В условиях большого рассеивания сроков, в течение которых продаются конкретные объекты, для объективной оценки типовых сроков экспозиции требуется достаточно большой объем данных. Однако аналитик постоянно сталкивается с ситуацией, когда в пределах узких сегментов рынка данных по продажам объектов недвижимости может быть очень мало. Особенно часто такая ситуация имеет место, когда продаются дорогостоящие объекты недвижимости, характеризующиеся большими площадями. Такой объект может продаваться годами, а при удачном стечении обстоятельств может быть продан очень быстро. Естественно один такой случай не может служить основанием для объективной оценки типового времени экспозиции. В этом случае следует использовать иные способы анализа данных.
Огромное количество сегментов (подсегментов, потребительских классов), для которых нужно определить параметры ликвидности. В соответствии с целью этого исследования следует провести расчет более 5 000 значений типового срока экспозиции для 16 городов, разделенных на 5-7 зон каждый для 20 сегментов (подсегментов). При этом следует обработать около миллиона входных данных. Такую обработку за разумные сроки выполнить без привлечения автоматических методов невозможно.
Существенное влияние на сроки экспозиции условия реализации этого объекта и, прежде всего, цены предложения, которая не всегда в объявлениях бывает рыночной. Очевидно, что даже очень востребованный объект потребует длительного времени для продажи, если его цена будет сильно завышена. С другой стороны, недостаточно хороший объект может быть продан быстро, если его цена будет существенно ниже рыночной стоимости. Отсюда следует, что временем экспозиции конкретного объекта на рынке можно управлять в широких пределах с помощью его цены.

Указанные ограничения серьезно затрудняют анализ и обработку рыночной информации традиционными методами математической статистики и требует новых подходов, основанных на современных информационных технологиях.

Следует отметить, что некоторые данные по срокам экспозиции объектов недвижимости по некоторым сегментам рынка приведены в отдельных источниках. Однако они приводятся без описания исходных данных и методов их обработки. Поскольку мы в своих исследованиях придерживаемся строго требования к обязательному обоснованию приведенных нами результатов посредством изложения используемых моделей, методов и конкретных процедур анализа исходных данных, мы не могли использовать для наших расчетов опубликованные в открытых и закрытых источниках итоговые данные о сроках экспозиции. В данном исследовании мы приводим их только, как индикативные.

Базовые принципы, на которые опирается исследование

Подходы, реализуемые в данном исследовании, основаны на следующих принципах:

Использование всей релевантной информации относительно рыночных процессов в различных сегментах рынка недвижимости, в том числе информации, представленной следующими источниками:

Статистические данные, относящиеся к историям продаж отдельных объектов недвижимости (несколько миллионов объектов).
Данные экспертных опросов, содержащие более двухсот мнений оценщиков недвижимости, работников банковских структур, риелтеров, аналитиков рынка.
Материалы исследований рынка недвижимости, опубликованные в открытом доступе, в том числе на специализированных сайтах.

Каждый из указанных источников информации обладает известными недостатками и достоинствами. Однако их совместное использование и применение специальных процедур обработки (байесовских методов и методов линейного объединения) позволяет в некоторой степени нивелировать недостатки каждого из них и эффективно использовать достоинства каждого из них.

Применение современных технологий анализа данных, включающих технологии искусственного интеллекта, машинного обучения, больших данных. Для структурирования информации, содержащейся в текстах объявлений, используются специальные алгоритмы машинного обучения. Это позволяет объявления представить в виде электронных таблиц с заданной структурой для последующей автоматизированной обработки. Для объединения существенно неоднородной информации (в том числе экспертной и статистической) используются байесовские методы и робастные процедуры, обеспечивающие получение устойчивых результатов в условиях многочисленных выбросов.
Обеспечение неформального анализа первичной рыночной информации, экспертных мнений специалистов и результатов внешних исследований, который выполняют оценщики, имеющие большой практический опыт работы с рыночными данными.

Источники релевантной информации относительно времени экспозиции объектов недвижимости

Ниже приводится краткий анализ различных источников информации, использованных в исследовании.

Статистическая информация о рынке недвижимости представлена материалами, содержащимися в текстах объявлений о продаже объектов недвижимости, о сроках появления объявлений, о сроках снятия. На многих сайтах можно найти информацию о спросе объектов недвижимости в данном сегменте и т.п.. В работе используются данные со многих сайтов, в том числе, база недвижимости Циан (cian.ru), доска объявлений Avito (avito.ru), портал недвижимости Afy (afy.ru), недвижимость на Move.ru (move.ru), портал «Из рук в руки» (irr.ru), Домофонд.ru (domofond.ru), мультилистинговая система Орион и другие. Всего данные о продажах около 6-ти миллионов объектов.

Данные экспертного опроса участников рынка недвижимости (оценщиков, риелторов, экспертов, аналитиков рынка недвижимости). Экспертный опрос осуществлялся путем анкетирования. В опросе участвовали по 10-15 экспертов от каждого города. Данные анализировались и представлялись для общей обработки ведущими специалистами соответствующих городов.

Результаты анализа открытых публикаций, отражающих результаты исследований ликвидности рынков недвижимости, выполненных отдельными специалистами. Особо отметим публикации Комитетов по оценочной деятельности Ассоциации российских банков, Ассоциации Банков Северо-Запада (АБСЗ), аналитические отчеты по типичным срокам экспозиции Ассоциации «СтатРиелт».

Уровни исходных данных

По аналогии с иерархией справедливой стоимости, установленной в Международном стандарте финансовой отчетности (IFRS) 13 «Оценка справедливой стоимости»^[1], которая делит исходные данные для расчета справедливой стоимости на три уровня, в этом исследовании исходные данные делятся также на три уровня.

Первый уровень. Наибольший приоритет отдается данным о фактических сроках пребывания объекта на рынке до сделки (исходные данные первого уровня), который в наибольшей степени объективно отражает реальное состояние рынка.
Второй уровень ассоциируется с данными анкетного опроса, которые, не смотря на их относительную субъективность, также используются в качестве исходных данных для расчета средних сроков экспозиции.
Третий уровень. Наименьший приоритет отдается третьему уровню данных, которые содержатся в различных публикациях, не подтвержденных используемыми методами, и поэтому не могут рассматриваться как обоснованные.

Последовательность действий по определению срока экспозиции объектов недвижимости на основании всей имеющейся информации

Анализ и обработка рыночных данных, полученных в результате мониторинга рынка недвижимости, осуществляемого по всем требуемым городам с разделением по соответствующим сегментам недвижимости. В качестве сроков экспозиции принимаются значения сроков, рассчитанных от начала появления объявления до момента его снятия. По отдельным городам мониторинг осуществлялся в течение более года. Исследование на данном этапе включает следующие этапы.

Анализ и структурирование текстовой информации, и представление ее в виде таблиц.
Статистический анализ структурированных данных и построение адекватной модели рынка продаж.
Расчет среднего срока выполняется с использованием обоснованной модели. С точки зрения математической статистики исходные данные для расчета представляют собой многократно цензурированные выборки, что существенно осложняет получение несмещенных оценок среднего времени экспозиции.
Оформление результатов в виде стандартизованных таблиц, содержащих средние значения срока экспозиции объектов для основных сегментов рынка с разделением их на отдельные файлы, отнесенные к городам исследования.

Анализ и обработка данных анкетного опроса, проведенного с привлечением специалистов в оценочной области, аналитиков рынков недвижимости и профессиональных участников рынка (риелторов) в городах:
Москва, Московской области и городам с населением, превышающим 1 млн. жителей (далее в городах) обрабатываются отдельно по каждому городу в соответствии с принятой сегментацией рынка. При этом часть сегментов (подсегментов, потребительских классов) в некоторых городах остается «незаполненной», что возможно по двум причинам: либо эксперты не смогли представить обоснованного мнения по поводу типичного срока экспозиции, характерного для какого-либо подсегмента (потребительского класса) недвижимости, либо рынок данного подсегмента (потребительского класса) в конкретной территориальной зоне отсутствует. Для заполнения пустых сегментов использовались данные по городам с такими же социально – экономическими характеристиками, скорректированными на основе соотношения усредненных цен сходных объектов недвижимости. В результате основная часть сегментов заполняется экспертными оценками.
Анализ публикаций, содержащих исследования отдельных компаний и физических лиц сроков экспозиции по отдельным городам и России в целом. Поскольку эти публикации не содержат информации о методах и процедурах, которые использовались для расчета, приведенные результаты использовались как индикативные для сравнения с результатами собственных исследований в тех сегментах, по которым такую информацию удалось получить.
Объединение информации, полученной в результате анализа и обработки данных в рамках исследований, выполненных на первых трех этапах. В рамках байесовского подхода обобщенное мнение экспертов может интерпретироваться как параметры некоторого априорного распределения, отражающего субъективное представление о характеристике (в данном случае характеристике ликвидности – среднего времени экспозиции). Байесовский метод состоит в пересмотре априорных сведений по мере получения новой (статистической) информации.

Далее рассматриваются модели, методы и технологии, реализующие сформулированные выше принципы для анализа и обработки всей имеющейся информации

[1] Источник: https://finotchet.ru/articles/100/

Вернуться на страницу исследования