inform@pcfko.ru
г.Нижний Новгород,
ул. Бетанкура, д. 3, пом. 9

Обзор рынка недвижимости применительно к анализу ликвидности (сроков экспозиции объектов) на период 2019 года
на территории г. Москвы, Московской области и городов России с численностью населения от 1 млн. человек

обзор ликвидности объектов недвижимости

В связи с проблемами реализации залоговой недвижимости, обозначившимися в последние годы, кредитные организации стали требовать от оценщиков не ограничиваться определением рыночной стоимости объекта недвижимости, а представлять в отчетах, в случае необходимости, исследование возможности его быстрой реализации. Это требование нашло отражение, прежде всего, в Федеральном стандарте оценки «Оценка для целей залога (ФСО № 9)», в соответствии с которым в отчете об оценке в обязательном порядке приводятся выводы о ликвидности объекта оценки. В этом же стандарте (п.9) указано, что «в качестве характеристики ликвидности объекта оценки в отчете указывается типичный (расчетный) срок его рыночной экспозиции на открытом рынке, в течение которого он может быть реализован по рыночной стоимости». При этом стандарт обязывает оценщика обосновывать сделанные и представленные в отчете выводы «приведением результатов анализа существенных факторов, влияющих на ликвидность объекта».

В обзоре, подготовленном ООО «Информ-оценка» по заказу Банка России содержится исследование рынка недвижимости на территории г. Москвы, Московской области и городов России с численностью населения от 1 млн. человек (по сформировавшимся экономическим зонам) применительно к анализу ликвидности (сроков экспозиции объектов) на период 2019 года в соответствии требованиями Технического задания.

 

Данное исследование призвано помочь оценщикам проводить всесторонний и объективный анализ ликвидности рынков недвижимости по всем его сегментам, определить и обосновать типичные сроки экспозиции для оцениваемых объектов. Также исследование предназначено для сотрудников банков, занимающихся проведением оценки и переоценки залогового обеспечения, а также подготовкой профессионального суждения о стоимости, ликвидности и целесообразности принятия в залог предлагаемого обеспечения.

Статистика рынка недвижимости и аналитические данные были собраны и систематизированы; экспертные опросы – организованы и проведены с участием высококвалифицированных экспертов в области оценки недвижимости и специалистов в области анализа больших данных и программирования компании ООО «Информ-оценка». 

Исследование выполнено по заказу Банка России.

Для корректного отображения страницы исследования рекомендуется установить масштаб экрана равный 100% и очистить кэш браузера.

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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:

  1. 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.

  1. 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.
  2. 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

  1. 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.
  1. 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.
  2. 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.
  3. 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/

Сегментация рынка недвижимости

по итогам анализа для каждого исследуемой территории были определены сроки экспозиции для 67 различных подсегментов коммерческой, жилой недвижимости и земельных участков в зависимости от их местоположения (без учета деления на территориальные зоны в пределах города и региона).

Характеристика исследуемых территорий

Перечень городов и регионов

Исследование было проведено на территории приведенных ниже городов и регионов.

  1. Москва.
  2. Московская область.
  3. Санкт-Петербург.
  4. Новосибирск.
  5. Екатеринбург.
  6. Нижний Новгород.
  7. Казань.
  8. Челябинск.
  9. Омск.
  10. Самара.
  11. Ростов-на-Дону.
  12. Уфа.
  13. Красноярск.
  14. Пермь.
  15. Воронеж.
  16. Волгоград.

Ценовое зонирование

Правовую основу зонирования территорий составляют нормы Земельного и Градостроительного кодексов РФ. В этих документах, как и в практике муниципального управления, зонирование территорий, в т.ч. населённых пунктов проводится на основе трех основных факторов (критериев): функционального, правового и экономического (ценового).

Функциональное зонирование предполагает использование разных участков (зон) городской территории для различных целей (функций). Их перечень определен Земельным кодексом РФ (ст. 85). Соблюдение требований к функциональному зонированию территории города контролируется Федеральной службой государственной регистрации, кадастра и картографии.

Правовое зонирование устанавливает систему разрешений и ограничений по использованию отдельных участков территории населённого пункта. Градостроительный кодекс РФ характеризует правовое зонирование как деятельность органов местного самоуправления в области разработки и реализации правил застройки территорий городских и сельских поселений, других муниципальных образований.

Административное зонирование (административно-территориальное устройство) – разделение территории населенного пункта на части (административно-территориальные единицы), в соответствии с которым строится система местных органов власти.

Ценовое зонирование осуществляется органом местного самоуправления на основании установленных земельным кадастром базовых цен на отдельные земельные участки. Органы местного самоуправления при установлении ставок земельного налога, размеров арендной платы за земельные участки, нежилые помещения и другие объекты недвижимости на различных участках городской территории могут дифференцировать их с учетом транспортной доступности, инженерной обеспеченности и престижности. Такое зонирование позволяет через систему повышающих и понижающих коэффициентов экономически стимулировать освоение территорий, в которых заинтересован город, и взимать повышенную плату в бюджет города с престижных участков.
Политика зонирования территории города (функционального, правового, ценового) является важным фактором регулирования его развития, привлечения инвестиций, ограничения застройки отдельных участков, максимизации доходов от использования территории.

Ценовое зонирование — разграничение, обособление и группировка территорий, основанные на экономической оценке их потенциала, определяемого доходностью и рыночными ценами земли и объектов недвижимости, с учётом их вида использования, и соответственно имеющие общий состав и схожие принципы действия ценообразующих факторов, а так же правовой режим и функционал землепользования.

Цели и задачи ценового зонирования

  1. Информационное обеспечение участников рынка экономическими, в т.ч. ценовыми показателями территорий, которые могут быть использованы для сравнения экономического потенциала этих территорий, а также различных объектов земли и недвижимости с возможностью анализа и исследования рынка.
  2. Обеспечение проведения работ по государственной кадастровой оценке, а также мониторинг и анализ качества результатов.
  3. Представление данных и инструментов к расчетному обоснованию решений в операциях с недвижимостью, при совершении сделок, для принятия управленческих решений, изменения вида использования объектов, для определения размеров ставок арендной платы, расчетов рыночной стоимости, в т.ч. в отношении государственного и муниципального имущества.
  4. Формирование экономических инструментов в процессах развития территориального планирования, инвестиционного проектирования и девелопмента.
  5. Контроль за эффективностью сделок на рынке недвижимости.

Решаемые задачи и возможности

Ценовые показатели территорий могут быть использованы для сравнения экономического потенциала различных объектов земли и недвижимости, при совершении сделок, для принятия управленческих решений, изменения ВРИ, для определения размеров ставок арендной платы, расчётов рыночной стоимости и в целях анализа результатов работ по государственной кадастровой оценке земель населенных пунктов и др.

Характеристика типовых территориальных зон (сегментация по сформировавшимся экономическим зонам)

Месторасположение является основным фактором ценообразования земельных участков и недвижимости в целом. Поэтому даже при полном сходстве объектов недвижимости они не могут непосредственно использоваться как аналоги объекта оценки, если они находятся в другой области, другом районе или на другой территории.

Однако, как следует из установившейся оценочной практики, в рамках сравнительного подхода можно «привести» данные по ценам, относящиеся к одной территории, к данным другой территории. Для этого нужно располагать соответствующими корректирующими коэффициентами, отражающими цены по однотипным объектам в разных зонах.

Формирование таких зон и определение коэффициентов, характеризующих соотношение цен между различными зонами по всей территории Российской Федерации, совершенно непосильная задача, если учесть, что количество таких зон очень велико. Однако на данном этапе представляется возможным в некоторой степени решить эту проблему, формируя ограниченный набор типовых зон, относительно которых можно предположить, что соотношение цен между объектами недвижимости в этих зонах примерно одинаковые для сходных городов и областей РФ.

Другими словами, согласно этому предположению, в качестве примерно одинаковых рассматриваются не абсолютные значения цен недвижимости в разных городах и других населенных пунктах, а соотношения цен идентичных объектов недвижимости, расположенных в каком-то смысле на подобных территориях. Основой такого допущения является примерно одинаковый механизм формирования цен в условиях конкурентного рынка и подтверждающие его правомерность результаты экспертного опроса оценщиков, работающих в различных городах Российской Федерации.

Типовые территориальные зоны в пределах региона

Формирование территориальных коэффициентов, характеризующих зависимость цен предложений недвижимости от статуса населенного пункта, основано на «планетарной модели» ценообразования земель и соответственно недвижимости. Суть этой модели состоит в том, что цены недвижимости в районных центрах, которые часто представляют собой города и поселки городского типа, пропорциональны ценам таких же объектов в областном центре.

Другими словами, такая модель предполагает, что вокруг более «дорогих» областных центров или столиц республик концентрируются более «дорогие» районные центры соответствующих административных районов.

Таким же образом формируются цены в селах и деревнях, по отношению к своему районному центру. Населенные пункты, находящиеся в более «дорогих» районах обычно характеризуются более «дорогим» жильем и коммерческой недвижимостью как в районных центрах, так и в окружающих их поселках, селах и деревнях. Таким образом, около более «дорогих» районных центров концентрируются населенные пункты с более высокими ценами недвижимости.

Справедливо также обратное утверждение: вокруг районных центров, для которых характерен более низкий уровень цен недвижимости, располагаются населенные пункты с более дешевой недвижимостью.

При этом соотношение цен между объектами недвижимости областных центров и сходными объектами в окружающих их районных центрах в среднем сохраняется приблизительно одинаковым для всех областей и республик. Также можно считать примерно одинаковыми соотношения цен недвижимости в районных центрах с ценами сходных объектов, находящихся в других населенных пунктах районов, к которым они относятся. Адекватность этой модели подтверждается анализом анкет с результатами экспертного опроса, проведённого в рамках данного проекта.

Для формирования шкалы территориальных зон в пределах региона в исследовании использована следующая классификация типовых территориальных зон (таблица 1).

Отметим, что, так как все земли в рамках черты города отнесены к категории «земли населенных пунктов», для отображения ситуации на рынках земельных участков вблизи городов с численностью населения от 1 млн. человек были проанализированы предложения земельных участков, расположенных в муниципальных районах, соответствующих субъекту, в состав которого входит город с численностью населения от 1 млн. человек. Поэтому исследуются объекты только двух первых территориальных зон.

 

Классификация типовых территориальных зон в пределах области (края, республики)

Таблица 1

Наименование
типовой зоны
Описание
типовой зоны
код
Областной центр Областные центры, столицы республик, города Федерального значения I
Населенные пункты в ближайшей окрестности областного центра Населенные пункты, расположенные в непосредственной близости от областного центра, с удобной транспортной доступностью II
Райцентры с развитой промышленностью Райцентры и поселки городского типа с развитой промышленностью III
Райцентры сельскохозяйственных районов Райцентры и поселки городского типа сельскохозяйственных районов IV
Прочие населенные пункты Прочие населенные пункты до 20 тыс. чел (поселки, сельские поселения, деревни и т.п.) V

 

Территориальные зоны в пределах города

Основным фактором, определяющим рыночную стоимость объекта недвижимости в пределах крупного города, является его местонахождение. Поэтому установление коэффициентов, характеризующих соотношение цен между различными зонами в городе, является важной задачей среди других задач справочно-информационного обеспечения оценщиков.

Город – сложный комплекс жилых и общественных зданий, промышленных предприятий, коммунальных сооружений, улиц и площадей, транспортных устройств, мест отдыха, зеленых насаждений и водных пространств. Каждый город имеет свои особенности, которые определяются его историей, особенностями размещения основных учреждений, уровнем развития разного рода функциональных связей между различными территориями города, уровнем доходов населения, инвестиционным климатом и т. п. Поэтому задача формирования единых для различных городов коэффициентов, характеризующих соотношение цен объектов недвижимости в различных зонах города, на первый взгляд кажется неразрешимой. Тем не менее, анализируя структуру различных городов России, можно увидеть некоторые предпосылки, позволяющие в какой-то степени преодолеть эти затруднения.

В качестве признаков, по которым может быть осуществлена классификация территорий города, используется совокупность факторов, определяющих функциональный профиль соответствующей территории. При этом решающую роль играют различные сочетания промышленно-производственных, организационно-культурных, транспортных, оздоровительных, научно-производственных и некоторых других функций. Эти факторы оказывают наибольшее значение на цены недвижимости территории. Поэтому основу для формирования ценовых зон составляет сходство территорий по функциональному профилю.

Можно выделить типовые территории, характерные для большинства больших городов России.

Так, в большинстве городов можно выделить культурный и политический центр, в котором сосредоточены обычно здания, где размещаются основные городские службы. Здесь же часто находятся театры, концертные залы, небольшие, но дорогие магазины, наиболее престижные бизнес – центры. В то же время здесь обычно не размещаются производственные здания, базы и складские объекты. Обычно в этих районах наиболее высокие арендные ставки в торговых и офисных центрах. Чаще всего, здесь наиболее дорогая земля и соответственно дорогая недвижимость.

Близко к ним по функциональному назначению и архитектурным планам – центры административных районов. В каждом таком центре обычно располагается администрация района. Часто здесь располагаются торгово-развлекательные центры районного значения. Сюда же можно отнести территории крупных торговых центров и бизнес – центров, рядом с которыми  также обычно сосредоточены транспортные узлы и соответствующая инфраструктура, определяющая активную жизнь города. Здесь обычно также высокие арендные ставки и цены на объекты офисно-торговой недвижимости.

Отдельно следует выделить районы, которые можно рассматривать как моногорода, концентрирующиеся вокруг большого промышленного комплекса, представляющего собой одно или несколько предприятий одной отрасли, либо смежных отраслей, связанных единой технологической цепочкой. На этих территориях, кроме основных производств, обычно размещаются объекты логистики, крупные складские комплексы, часто образованные посредством реконструкции невостребованных цехов крупных заводов советского времени.

Жилые микрорайоны старой советской застройки с домами, получившими название – «хрущевка», и девяти этажными стандартными зданиями унылого типа – образуют другую группу территорий. Обычно эти территории включают магазины шаговой доступности, комбинат бытовых услуг и другие объекты внутренней инфраструктуры, обеспечивающие сносную жизнь ее обитателям.

Другую ценовую категорию образуют объекты недвижимости, возведенные в новых спальных районах, построенных в постперестроечный период (начиная с 90-х), из современных материалов. Они обычно строятся отдельными кварталами и сразу же обеспечиваются современной инфраструктурой. Эти районы занимают большие территории. Для них характерно то, что они приобретались достаточно обеспеченными людьми по ценам, существенно более высоким, чем в спальных районах советского периода. Учитывая, что они характеризуются примерно одинаковыми факторами ценообразования, такие кварталы могут быть объединены в отдельную группу.

Наконец, земли, расположенные вдоль транспортных артерий, проходящих по центру города, автомобильных магистралей, соединяющих центры административных районов, могут быть объединены в отдельную группу. Сюда также  могут быть отнесены магистрали, по которым автомобили следуют в направлении основных транспортных узлов города (аэропорт, железнодорожный вокзал и т. п.). Вдоль и вблизи таких магистралей обычно располагаются автосалоны, официальные дилеры крупных автомобильных компаний, крупнейшие торгово-развлекательные центры,  крупные специализированные магазины, молы и т. п. Эта группа характеризуется тем, что объекты недвижимости такого типа и земли с разрешенным использованием под такие объекты имеют высокие цены.

Зонирование территорий больших городов, основанное на подобном анализе, приведено в виде таблицы 2.

Классификация типовых территориальных зон в пределах города

Таблица 2

Типовые зоны в пределах города код
Культурный и исторический центр Самый дорогой район; может включать зоны, находящиеся в разных административных районах города I
Центры административных районов города, зоны точечной застройки Территории бизнес- центров и крупных торговых центров II
Спальные микрорайоны современной высотной застройки, жилые кварталы Кварталы застройки после 90-х годов современными высокоэтажными зданиями) III
Спальные микрорайоны среднеэтажной застройки Кварталы застройки до 90х годов среднеэтажными зданиями (6-9 этажей) IV
Окраины городов, промзоны Окраины городов, районы вокруг крупных промпредприятий, промзоны, территории старой застройки V
Районы крупных автомагистралей города Районы, расположенные вдоль автомобильных магистралей, соединяющих центры административных районов, а также магистрали, по которым автомобили следуют в направлении основных транспортных узлов города VI

Приведенная выше классификация относится ко всем анализируемым городам за исключением г. Москвы и г. Омска. Ниже приводится используемая в этих городах классификация территориальных зон

В пределах города Москвы

  • Внутри Бульварного кольца
  • Между Бульварным и Садовым кольцом
  • Между Садовым и Третьим транспортным кольцом (ТТК)
  • ТТК и Четвертым транспортным кольцом (ЧТК)
  • ЧТК и Московской кольцевой автомобильной дорогой (МКАД)

В пределах города Москвы и Московской области

  • между Третьим транспортным кольцом (ТТК) и Московской кольцевой автомобильной дорогой (МКАД)
  • за пределами МКАД на удалении не более 10 км от МКАД
  • свыше 10 км от МКАД, но не далее Московского малого кольца (ММК)
  • между ММК и Московским большим кольцом (МБК)

При формировании территориальных зон в г. Москва учитывались новые границы г. Москва 2019 г.[1]

В пределах города Омска

  • Зона высокой ценности
  • Зона повышенной ценности
  • Зона средней ценности
  • Зона низкой ценности
  • Зона отдаленных районов города Омска

Приведем дополнительное описание указанных территориальных зон г. Омска.

Отсчет истории экономического зонирования г. Омска можно начать еще с 1997 года, когда ведущими риелторами кроме привычного зонирования по районам города начало применяться более детальное деление на 16 территорий.

20 сентября 2000 года Решением Омского городского совета № 289 «Об утверждении временных величин дифференцированных платежей за землю на территории города Омска» было установлено административно-ценовое зонирование, которое также исполльзовалось и независимыми оценщиками.

21 июля 2010 г. Протоколом № 3 заседания рабочей группы по стандартизации и аналитике Омского рынка недвижимости (Совет экспертов рынка недвижимости) рассмотрен и утвержден проект ценового зонирования территории г.Омска, состоящего из 3 уровней: 1 уровень- территория г.Омска, 2 уровень – территория административных округов, 3 уровень – 72 ценовые зоны (http://www.areall.ru/custom/static_pages/Protokoly_omsern/Protokol_N3_210710.pdf).

В 2011 году в рамках подготовки к утверждению государственной кадастровой оценки земель населенных пунктов появились «Рекомендации для профессиональных участников регионального рынка недвижимости в части наиболее значимых факторов, влияющих на стоимость земельных участков», которые были подготовлены рабочей группой Клуба брокеров коммерческой недвижимости совместно с несколькими омскими оценочными компаниями, содержащие подробное зонирование города с разбивкой на 75 зон. Из них 33 зоны были сформированы для земель офисно-торгового назначения (ВРИ 5,6,7,8) и 42 зоны для земель производственно-складского назначения (ВРИ 3,9,13).

НП «Омская коллегия оценщиков» по состоянию на 1 января 2014 года Экспертами опубликованы «Рекомендации для профессиональных участников Омского регионального рынка недвижимости по оценке земельных участков. Территориально-экономическое зонирование города Омска».

В 2014 году в рамках геоинформационного аналитического портала были развернуты тематические специализированные слои, содержащие ценовое зонирование территорий Омской области (http://www.areall.ru/map.html).

На 1 января 2017 года совместной деятельностью Совета экспертов рынка недвижимости, Омского регионального отделения Российского общества оценщиков и Некоммерческого партнерства «Омская коллегия оценщиков» было утверждено единое ценовое зонирование города Омска, рекомендованное к применению для всех профессиональных участников рынка недвижимости.

Безымянный

Рисунок 1  Территориально-экономическое зонирование города Омск

Описание границ ценовых зон и специализированных тематических слоев представлено на странице http://www.areall.ru/areall_layers.html.

В рамках исследования ценового зонирования г. Омска рекомендуется использование ценового зонирования (http://www.areall.ru/areall_layers), которое учитывает распределение ценовых зон от регионального уровня до уровня,  в основу которого положено градостроительное зонирование г.Омска в составе 2 182 территориальных зон в соответствии с Генеральным планом развития территории (утвержден Решением №201 Омского городского совета от 10 декабря 2008 года), и основывается на Постановлении Администрации города Омска № 36-п от 19.01.2018 г. Выявленные зоны объединены в 8 ценовых категорий (групп ценовых зон):

  • зона высокой ценности;
  • зона повышенной ценности;
  • зона средней ценности;
  • зона низкой ценности;
  • зона отдаленных районов г. Омска и районных центров Омской области 5-й группы;
  • зона районных центров и населенных пунктов Омской области 6-й группы;
  • зона населенных пунктов Омской области 7-й группы;
  • зона населенных пунктов Омской области 8-й группы.

При этом первые пять зон используются в данном Обзоре для анализа ликвидности г. Омска

Данное зонирование успешно применяется всеми профессиональными участниками рынка с 2014 г, высоко эффективно в расчетах, дает высокую точность в индивидуальной оценке, всегда значимо и логично в регрессионных моделях массовой оценки.

Характеристика исследуемых сегментов (подсегментов) недвижимости в разрезе потребительских классов

Перечень сегментов (подсегментов) недвижимости

Исследование было проведено для следующих сегментов (подсегментов) недвижимости в разрезе потребительских классов

  1. Торговая недвижимость:
  • торгово-развлекательные центры и торговые центры;
  • районный/микрорайонный торговый центр;
  • стрит-ретейл;
  1. Объекты свободного назначения.
  1. Офисная недвижимость с разбивкой на потребительские классы:
  • класс «А»;
  • класс «В»;
  • класс «С».
  1. Производственно-складская недвижимость с разбивкой на потребительские классы:
  • класс «А»;
  • класс «В»;
  • класс «С».
  1. Земельные участки:
  • земли с/х назначения;
  • земли под жилищное строительство с отдельной разбивкой на сегменты:
  • индивидуальное жилищное строительство (ИЖС),
  • садоводческое некоммерческое товарищество (СНТ)/дачное некоммерческое партнерство (ДНП),
  • для размещения многоквартирных жилых домов малой этажности,
  • для размещения многоквартирных жилых домов большой этажности,
  • прочие (личное подсобное хозяйство – ЛПХ, крестьянско-фермерское хозяйство – КФХ и т.д.);
  • земли коммерческого назначения с отдельной разбивкой на сегменты:
  • торгово-офисные,
  • под размещение объектов промышленного назначения,
  • рекреации,
  • гостиницы,
  • прочие.
  1. Объекты специализированного назначения:
  • сельскохозяйственные комплексы;
  • объекты общественного питания;
  • нефтебазы;
  • автозаправочные станции и комплексы (АЗС);
  • автосалоны.
  1. Жилая недвижимость:
  • квартиры (первичный и вторичный рынки) с разбивкой на:
  • количество комнат,
  • потребительские классы: стандарт, бизнес, элитный;
  • частные жилые дома (в том числе загородные) с разбивкой на потребительские классы: стандарт, бизнес, элитный;
  • таунхаусы (вторичный рынок) с разбивкой на потребительские классы: стандарт, бизнес, элитный.
  1. Прочие объекты недвижимости:
  • Объекты гостиничного назначения (хостелы, гостиницы категорий 2, 3, 4, 5 звезд);
  • Пансионаты и санатории;
  • Апартаменты (первичный и вторичный рынки).

Дополнительные особенности классификации

  1. минимальная граница отсечения для земельных участков из категории земель сельскохозяйственного назначения – 1 га;
  2. для рынка частных жилых домов и таунхаусов был проведен анализ объектов в следующих диапазонах площадей: 0-400 кв.м, 400-800 кв.м, более 800 кв.м – для Москвы и городов Московской области; и 0-200 кв.м, 200-400 кв.м., более 400 кв.м – для остальных городов;
  3. для земельных участков рассматривались предложения о продаже и о долгосрочной аренде;
  4. для земельных участков СНТ/ДНТ был проведен анализ как крупных участков для создания поселков, так и участков внутри поселков.

Примечание. Детальная сегментация офисной и производственно-складской недвижимости в разрезе потребительских классов (класс «А», класс «В», класс «С») возможна лишь при условии достаточного количества предложений на продажу (аренду) объектов соответствующих потребительских классов. В связи с этим подобный детальный анализ был проведен только по данным г. Москвы и г. Санкт-Петербурга. В прочих исследуемых населенных пунктах объекты класса «А» и класса «В» были объединены как общий класс: «высококлассные офисные объекты» и «высококлассные производственно-складские объекты».

Общие комментарии к результатам исследований, допущения и ограничительные условия

Отражение исходной информации в обзоре

  1. Рынок недвижимости в некоторых узких сегментах (подсегментах) в отдельных территориальных зонах городов недостаточно развит, и за полугодие предложений на продажу объектов в таких сегментах для надежной оценки недостаточно. Это относится, прежде всего, к дорогостоящим объектам большой площади. С целью преодоления этих ограничений в рамках исследования были использованы различные источники данных, в том числе: рыночные данные, содержащие историю объявлений о продажах, экспертные оценки, отражающие мнения экспертов в разных городах, результаты других исследований, опубликованные в печати. Это позволило существенно увеличить общий объем информации, используемый для оценки характеристик ликвидности, сформировавшихся экономических зон, потребительских классов и градации площадей по сегментам недвижимости в разрезе всех анализируемых городов.
  2. Исходная рыночная информация для проведения настоящего исследования, включающая 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 предложениях к продаже в общей сложности около 3-х миллионов объектов) в тексте Обзора не приводится. Вместо многостраничных таблиц с данными в обзоре приведены гистограммы распределений и коробчатые диаграммы, позволяющие увидеть характер распределения сроков экспозиции, степень их рассеивания, и области значений максимального сосредоточения сроков экспозиции по разным сегментам объектов недвижимости. Другим способом визуализации данных являются тепловые карты, показывающие уровень ликвидности по различным районам городов. Со всеми исходными данными можно познакомиться непосредственно в ООО «Информ-Оценка».
  3. Первичные данные экспертного опроса (анкеты, заполненные экспертами) в тексте обзора также не приводятся, вместо этого включены усредненные по городам коллективные экспертные оценки относительно сроков экспозиции объектов недвижимости различных сегментов (подсегментов), рассчитанные на основе усреднения мнений экспертов, а также обобщенные данные об участниках анкетирования (род занятий, профессиональный стаж, город осуществления деятельности и т.д.) (см. Приложение №4 к Тому 1). Со всеми оригинальными анкетами можно познакомиться непосредственно в ООО «Информ-Оценка».
  4. В обзоре (см. Приложение №2 к Тому 1) приведены результаты исследований, опубликованные в различных источниках. Эти данные приведены в том виде, как они представлены авторами этих публикаций. Мы не проводили анализ достоверности этих данных и не исследовали их доказательную базу. Поэтому мы не можем гарантировать их достоверность. В обзоре они приведены как индикативные. Более подробно с ними можно познакомиться в первоисточнике (ссылки на первоисточники содержатся в тексте обзора).
  1. В Томе 2 представленного Обзора рынка недвижимости, который содержит актуальные оферты по объектам недвижимости, приводятся все данные об объектах недвижимости и земельных участках в полном объеме для целей ознакомления с ними. При этом приведенные данные не подвергались никакой обработке, а представлены в том виде, как они приводятся в объявления на продажу с различных он-лайн досок объявлений, в связи с чем в списке объявлений возможны повторы.
  2. В Обзор были включены описания и ссылки на методики, процедуры и технологии, используемые при разработке исследования и его отдельных разделов, а также ссылки на источники рыночной информации, соответствующие задачам исследования. Кроме того, в Обзор включены результаты качественных исследований, которые дают общее представление о ликвидности рынка, хотя непосредственно не используются в расчете сроков экспозиции (например, дисперсионный факторный анализ и прочие).

Особенности первичного анализа и подготовки исходных данных

  1. Анализ объявлений о продажах показал, что параметры, указанные в заголовке объявления (и по которым осуществляется фильтрация) иногда не совпадают с параметрами, указанными в тексте объявления. Поэтому проводилась специальная проверка и сопоставление этой информации. Сомнительные объявления исключались из дальнейшей обработки, либо значения этих параметров корректировались.
  1. Поскольку продавцы – авторы объявлений, не всегда правильно идентифицировали объекты, в частности, завышали класс офисной и производственно-складской недвижимости, мы были вынуждены проводить анализ текстов объявлений. Анализ текстов и его структурирование для классификации (сегментирования) объектов недвижимости осуществлялся в обзоре с помощью современных технологий искусственного интеллекта (машинного обучения и экспертных систем или систем, основанных на знаниях). Тем не менее, основываясь только на объявлениях, мы не можем гарантировать абсолютную точность классификации и определения технических характеристик всех объектов недвижимости, которые использовались в исследовании.
  2. На рынке существуют объекты недвижимости, которые не продаются годами. Такие объекты имеются в различных сегментах рынка. В большинстве случаев чрезмерно долгое пребывание на рынке отдельных объектов объясняется существенным завышением цены предложения по отношению к рыночной стоимости. Неоправданные большие сроки экспозиции приводят к искусственному завышению среднего срока экспозиции. В соответствии с общими правилами обработки статистических данных резко выделяющиеся значения были исключены из процесса обработки.
  3. В исходных базах объявлений о продажах объектов недвижимости, содержатся повторяющиеся объявления о продаже одного и того же объекта. Такие объявления могли появиться вследствие того, что один и тот же объект могут продавать одновременно несколько риелтеров. В процессе работы проводился анализ данных, в процессе которого повторяющиеся объявления были исключены из исходной базы.
  1. Отдельное выделение земельных участков коммерческого назначения под размещение гостиниц в данном обзоре не приводится, так как они были объединены с земельными участками под размещение объектов коммерческого (офисно-торгового) назначения  в силу недостаточного количества данных для качественной обработки и расчета статистически значимых типичных сроков экспозиции.

Особенности обработки статистических данных

  1. С целью повышения достоверности исследования ликвидности объектов недвижимости (сроков экспозиции) наряду с данными, относящимися к 2019 г., были использованы и ретроспективные данные о сроках появления объявлений, которые во многих случаях выходят за пределы 2019 года. Эти данные позволили собрать статистику фактических сроков жизни объявлений, превышающих 180 дней.
  2. Расчеты выполнялись с помощью комплекса программных приложений, разработанных специалистами ООО «Информ-Оценка» на высокоуровневом языке программирования Python общего применения, на основе технологий искусственного интеллекта, в т.ч. машинного обучения и экспертных систем, а также программного средства MS Excel, обогащенного макросами на языке Visual Basic.
  1. В качестве исходных данных для анализа ликвидности используются сведения о появлении объявления о продажи (дата рождения объявления) и информации о снятии объявлении, если за период наблюдений это произошло (срок жизни объявления). Если объект за период наблюдения не снят и находится в состоянии ожидания покупателя, то полное время нахождения объявления в открытом доступе (возраст объявления на дату завершения наблюдения) фиксируется для последующей обработки. Выборка, содержащая такие данные, называется цензурированной. Обработка этих данных осуществляется в соответствии с Государственным стандартом (ГОСТ Р 50779.26-2007 (МЭК 60605-4:2001[1]) Статистические методы. Точечные оценки, доверительные, предикционные и толерантные интервалы для экспоненциального распределения).
  2. Соотношение между средним временем экспозиции по отдельным сегментам рынка в некоторых случаях четко выражено и сохраняется примерно одинаковым в ответах экспертов из различных городов. Это дает основание путем усреднения мнений экспертов из разных городов получить устойчивые оценки, характеризующие соотношения между типовыми сроками экспозиции в различных сегментах рынка недвижимости. Эти данные использовались при дальнейшей обработке данных. Однако в ряде случаев такое соотношение для более узких групп (подсегментов, потребительских классов) не проявляется в явном виде. При этом часть экспертов может отдавать предпочтение одному подсегменту, часть другому. В случаях, когда вариабельность сроков экспозиции оставалась в пределах статистической незначимости (неразличимости) отдельные подсегменты объединялись.
  3. Соотношение по территориальным зонам (в том случае если в городах имеются сопоставимые/аналогичные территориальные зоны) сохраняется примерно одинаковым для всех городов. Это позволяет использовать усредненные данные для расчета коэффициентов по территориальным зонам. То же относится и к коэффициентам по площади, которые подбирались аналитическим путём на основании фактических статистических данных.
  4. Объекты существенно большей площади продаются дольше, чем небольшие по площади объекты. Это связано, прежде всего, с тем, что платежеспособный спрос на большие торговые центры и бизнес центры значительно меньше, чем на небольшие не очень дорогие объекты. Это же подтверждает и результаты экспертного опроса, и данные статистического анализа. Однако зависимость эта проявляется только при больших различиях в площадях, когда изменяются потенциальные покупатели и по существу происходит переход в другой сегмент рынка. Поэтому анализ зависимости сроков экспозиции от площади объекта осуществлялся с использованием предварительной стратификации данных.

Дополнительные допущения и ограничительные условия, которые следует учитывать при использовании результатов исследований

  1. Дата снятия объявления, при условии, что это объявление не появилось повторно на данном сайте, в рамках данного исследования рассматривается, как дата сделки. Данное допущение приемлемо, поскольку объявление обычно снимается, после того, как стороны окончательно договорились о совершении сделки, и продавец получил задаток. Дальнейшие процедуры, связанные с завершением сделки и ее регистрацией, зависят от факторов, не имеющих отношение к ликвидности объектов.
  2. Предполагается, что соотношение между уровнем ликвидности сходных объектов в пределах одинаковых сегментов рынка в похожих по своим социально-экономическим характеристикам городах в среднем остается постоянным. Основанием для такого допущения является то, что рынок недвижимости в пределах исследуемых городов с численностью более 1 млн. чел. достаточно однообразный. Все участники рынка независимо от того, в каком городе они совершают сделку, обладают в среднем одинаковой информацией и принимают решения, руководствуясь сходными правилами. Поэтому соотношения между средними сроками экспозиции объектов из разных сегментов рынка недвижимости сохраняются примерно одинаковыми в городах – миллионниках
  3. Экспертные оценки относятся к типовому сроку экспозиции в рамках ограниченного сегмента (подсегмента). Предполагается, что они распределены по нормальному закону. Статистические данные относятся к фактическим срокам экспозиции конкретных объектов, выставленных на продажу. Как показал статистический анализ истории  объявлений о продаже объектов недвижимости  из одного сегмента (подсегмента), сроки экспозиции подчиняются экспоненциальному закону. Поэтому оценка типового срока экспозиции проводилась из предположения об экспоненциальном законе распределения сроков экспозиции (ГОСТ Р 50779.26-2007 (МЭК 60605-4:2001[2]).
  4. Предполагается, что объект выставляется на продажу с даты появления объявления на открытой доске объявлений, а завершается моментом снятия. Поэтому в качестве срока экспозиции каждого объекта принимается время между датой появления и снятия объявления о его продаже.
  5.  В течение наблюдения за объявлениями в течение 2019 года не все объявления были сняты с доски объявления. Поэтому в исходную для расчетов выборку включены не только объявления, завершившиеся снятием, но и объявления, которые оставались на доске объявления на конечную дату просмотра. С учетом того, что объявления появлялись в разные моменты времени, сформированные   таким образом данные описываются моделью многократно цензурированной выборки. Это учитывается при выборе формулы для оценки типового срока экспозиции.
  6. Предполагается, что цены предложений, указанные в объявлениях, соответствуют рыночным. Это достаточно сильное допущение, поскольку на рынке присутствуют объявления с заведомо завышенными по отношению к рынку ценами, которые приводят к завышению сроков экспозиции. В исследовании приняты специальные меры по исключения выделяющихся данных.

Интерпретация результатов исследований

  1. 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. При этом фактические сроки продажи двух сходных объектов могут существенно различаться между собой. Анализ статистических данных показывает, что даже в одном и том же сегменте рынка конкретный объект может быть продан быстро и находиться в ожидании несколько лет. Это зависит от многих факторов, в том числе, от ситуации на рынке (наличия покупателей, конкурирующих объектов и т.п.), а также от стратегии, которой придерживается продавец, устанавливающий цену, по которой он готов продать объект. 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).
  2. В Обзоре приведены значения типовых сроков экспозиции объектов недвижимости по требуемым сегментам рынка с разделением на потребительские классы, диапазоны площадей и территориальные зоны. С целью решения вопроса о том, являются ли различия в средних сроках экспозиции для различных зон в пределах города статистически значимыми, или они обусловлены только вероятностным характером рынка, был проведен однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA), целью которого была проверка значимости различия средних значений срока экспозиции в разных зонах городов при уровне значимости 0,05 и 0,1. Анализ показал, что в большинстве случаев различие между средними значениями времени экспозиции не носит систематический характер и является статистически незначимым. Другими словами, различие между средними значениями времени экспозиции не всегда является свидетельством разного уровня ликвидности в разных территориальных зонах города, а обусловлено случайным характером времени до сделки.

[1] Источник: http://docs.cntd.ru/document/1200062120

[2] Источник: http://docs.cntd.ru/document/1200062120

[1] Источник: http://cartlab.miigaik.ru/use/bndmoscow.html