•

ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ (программа курса)

Время: 24 академических часа.
1. МЕТОДЫ СБОРА И ПОДГОТОВКИ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА ЖИЛОЙ И КОММЕРЧЕСКОЙ НЕДВИЖИМОСТИ (4 часа).

1.1. Первичная риэлторская информация. Базы данных о предложениях и продажах. Способы формирования выборки за период. Текущая, актуальная, новая база предложений. Подготовка данных для анализа: чистка, устранение повторов и дублей. Полные и сокращенные описания объектов недвижимости в базе данных.
1.2. Типизация объектов по качеству и размеру. Цели типизации. Способы выбора типажа. Примеры типизации для объектов различных видов и подвидов. Описание результатов типизации. Список параметров объекта, необходимых для разделения по типам.
1.3. Районирование территории города для анализа рынка. Цели типизации объектов недвижимости по местоположению. Примеры районирования города при различной степени детализации. Способы разделения объектов по местоположению в зависимости от формы адреса в базе данных. Описание результатов типизации.

2. ПОКАЗАТЕЛИ (ИНДИКАТОРЫ) СОСТОЯНИЯ И ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ (4 часа).

2.1. Показатели рынка купли-продажи и аренды объектов недвижимости. Перечень показателей ценовой ситуации, конъюнктуры спроса и предложения, активности рынка, ликвидности объектов, доступности жилья для населения. Категории показателей: абсолютные (размерные), относительные (доли, темпы, индексы). Рекомендуемые формы регистрации и представления показателей.
2.2. Выбор показателей (индикаторов) рынка в зависимости от используемой базы данных. Полная, удельная цена объекта и цена 1 кв. м. Совместное использование динамики различных показателей: цен предложений и цен сделок, цен и объемов предложения и продажи, цен и времени экспозиции.
2.3. Показатели макроэкономической ситуации, необходимые при анализе и прогнозировании рынка недвижимости. Инфляция (дефляция), девальвация (ревальвация) рубля и доллара. Номинальные и реальные индексы роста цен на недвижимость.

3. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ О РЫНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ (8 часов).

3.1. Основные понятия математической статистики: случайная величина (СВ), диапазон разброса СВ, функция распределения, гистограмма, генеральная совокупность, выборка, параметры выборки - средние величины (середина диапазона, среднее арифметическое, мода, медиана, средневзвешенное арифметическое), показатели рассеяния (границы диапазона, среднеквадратическое отклонение, дисперсия).
3.2. Формулы для определения параметров выборки. Рекомендации по использованию параметров различного вида при анализе рынка недвижимости. Способы расчета средней за период удельной цены и цены 1 кв. м площади объекта по совокупности сделок за период. Исключение выскакивающих значений. Оценка погрешности в определении среднего. Примеры.
3.3. Структура генеральной совокупности и репрезентативность выборки. Примеры использования формулы средневзвешенного арифметического для обобщения данных нескольких фирм; для определения стоимости жилфонда города по данным сделок.
3.4. Статистическая связь между случайными величинами. Корреляционный анализ. Свойства коэффициента корреляции. Примеры поиска связи между ценами первичного и вторичного рынка; между темпами роста долларовых цен и курса доллара; между численностью населения города и уровнем цен на жилье.
3.5. Изменение случайной величины во времени. Построение динамического ряда. Привязка данных к моменту времени. Свойства ломаных графиков. Сравнение выборок и определение статистической значимости различий. Сглаживание. Аппроксимация. Регрессионные уравнения.
3.6. Однопараметрические и многопараметрические регрессионные модели. Пример модели роста цен на жилье и офисы в Москве, Петербурге, Екатеринбурге, Твери, Рязани, Барнауле в 1990-1997гг.

4. МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ (8 часов).

4.1. Предсказание и прогнозирование. Два подхода к прогнозированию - статистический и эвристический. Два вида прогнозов - количественный и качественный. Краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный прогноз.
4.2. Статистическое прогнозирование. Необходимые исходные данные. Выдвижение содержательной гипотезы. Построение однопараметрической динамической модели. Определение коэффициентов модели. Допустимая глубина прогнозирования. Определение погрешности модели и построение коридора прогноза. Возможность уточнения прогноза путем перехода к многопараметрической модели. Сравнение прогноза с фактическими данными. Оценка погрешности прогноза.
4.3. Факторы, определяющие изменение цен во времени. Внутренние факторы рынка недвижимости: этапы и стадии развития рынка недвижимости; соотношение цен первичного и вторичного рынка; динамика объема и соотношение спроса и предложения; активность рынка; состояние правовой среды; развитость корпоративных форм деятельности риэлторов, информационная обеспеченность и открытость рынка.
4.4. Внешние факторы для рынка недвижимости: характеристики города, влияющие на уровень цен; социально-экономические условия региона; рыночность ориентации и активность на рынке местных властей; макроэкономические условия в стране. Деление факторов по признаку быстродействия: долговременные и кратковременные.
4.5. Долларизация и дедолларизация рынка недвижимости. Зависимость изменения темпов роста цен на жилье от номинации цен в листингах (рублевые, долларовые, смешанные) при различных темпах инфляции и девальвации рубля и доллара.
4.6. Эвристическое прогнозирование. Необходимые исходные данные и проблема их сбора, анализа и прогнозирования. Прогноз тенденций изменения цен по отдельным группам факторов. Получение обобщенного прогноза. Примеры прогнозирования тенденций развития рынка недвижимости на 1999-2000 года для различных городов России и сравнение с фактическими данными.

? Стерник Г.М., 20.03.2000 г.