Библиотека

В обществе давно уже сформировалось понимание, что рынок недвижимости - это экономико-правовое пространство с системой организационных мер, где происходит взаимодействие между спросом и предложением для формирования конкретной цены обмена, а так же содержащее ресурсный базис, предусматривающий вложения капитала, в результате чего возникают отношения по купле-продаже, ипотеке, сдаче в управление, в аренду или наѐм.

С другой стороны, рынок недвижимости можно охарактеризовать как некую стохастическую нелинейную многопараметрическую систему, поведение которой во вре-мени формируется комплексом факторов субъективного и объективного характера на общефедеральном и локальном (региональном) уровнях в аспектах экономического, геополитического, экологического, психологического и иных сфер состояния общества.

И вот, вся эта стройная и красивая система российской недвижимости в марте этого года пополнилась новыми звеньями – недвижимостью Республики Крым и города федерального значения Севастополя (Крымский федеральный округ).

Говоря о ситуации на рынке недвижимости в новых субъектах Российской Феде-рации в момент их становления, невольно вспоминается ставшее афоризмом изречение Л. Н. Толстого: "Всѐ смешалось в доме Облонских". Т. е. полная неразбериха, что и как. Но более детальный анализ ситуации показывает, что "всѐ, да не всѐ" (народная мудрость) – ибо изменились только некоторые параметры функционирования существовавшего рынка недвижимости.

Понимая структуру рынка недвижимости и используя один из вариантов схем его функционирования на примере жилой недвижимости (авторы А. Н. Асаул, Д. А. Гор-деев и Е. И. Ушакова [1]), рассмотрим рыночную ситуацию в Крыму и некоторые во-просы моделирования состояния рынка недвижимости.

Такое формирование рынка недвижимости характерно для всех субъектов Рос-сийской Федерации как на региональном, так и на локальном уровнях.

Прежде всего, отметим, что для Крыма произошло изменение внешних условий (внешней среды), т. е. после длительного формирования в условиях Украины, Крымский рынок недвижимости практически одномоментно оказался в условиях Россий-ского рынка, где несколько иное ценообразование, иной уровень цен, иное законодательство и пр.

За период с марта по август с. г. практически замер вторичный рынок недвижимо-сти. Дальнейшее функционирование Крымского рынка недвижимости требует форми-рования устойчивой работы новых для Крыма систем учѐта прав на объекты недвижимости – это формирование кадастрового учѐта и государственной регистрации прав на объекты недвижимого имущества. Сейчас, к середине августа, практически закончилось их формирование и начинается активная работа этих органов.

Вопросы управления и эксплуатации объектов недвижимости в соответствии с требованиями российского законодательства и с учѐтом наработанной российской практики, в Крыму пока даже не стоят "на повестке дня".

Рассмотрим динамику изменения цен на недвижимость в Республике Крым и городе федерального значения Севастополе, а так же у ближайших соседей – в Краснодарском крае и Ростовской области (Южный федеральный округ) и Ставропольском крае (Северо-Кавказский федеральный округ). По Краснодарскому краю обобщены данные из Краснодара, Анапы, Геленджика и Сочи. По Ростовской области обобщены данные из Ростова-на-Дону, Таганрога и Батайска. По Ставропольскому краю обобще-ны данные из Ставрополя, Ессентуков и Пятигорска.

На приведѐнных ниже графиках показано изменение цен на квартиры, коммерче-ские помещения и земельные участки (усреднѐнные значения) за период с октября 2013 г. по август 2014 г (включительно).

Пунктиром обозначена ценовая ситуация в Крыму в условиях практически нефункционирующего вторичного рынка, т. е. с конца марта по август с. г. Рассматрива-емые за этот период цены в Крыму представляют собой цены предложения (цены ожи-дания продавцов) в условиях отложенного и спроса, и предложения. Изложенные в предыдущей нашей статье "Ценообразование на рынке недвижимости в Крымском Фе-деральном Округе и городе федерального значения Севастополе" за июнь 2014 г. [12], показано, что уровень цен на недвижимость, выраженных в дол. США, в Крыму в мар-те-апреле, ниже цен Краснодарского края на рынке жилья около 50%, на рынке ком-мерческой недвижимости на 70%-90%, на рынке земельных участков в 2,5-3,0 раза.

На графиках данные представлены в безразмерном виде (приведѐнные к единице), как отношение значений за текущий месяц к первому месяцу исследуемого периода (октябрь 2013 г.), при соотношении в цен в национальной валюте. Фактически графики показывают степень изменения параметра на выбранном отрезке времени.

На представленных графиках показана качественная картина изменений на рын-ках недвижимости в рассматриваемых регионах, где видно, что начиная с февраля-марта, в Крыму происходит существенный и постоянный рост цен на недвижимость. То, что рост цен наблюдается с февраля, а не с марта (момента вхождение Крыма в со-став Российской Федерации), можно объяснить очень бурно развивающимся в Крыму и, особенно в Севастополе, процессом "гражданского неповиновения" Киеву и факти-ческой готовности автономии выхода их состава Украины.

Для полноты картины рассмотрим так же ситуацию по городам Крыма. На приве-дѐнных ниже графиках показана ситуация в Симферополе, Ялте, Алуште, Евпатории и Феодосии.

Справочно: за рассматриваемый период с октября 2013 г. по август 2014 г., курс рубль/дол.США претерпел следующие изменения (усреднѐнно помесячно):

Для дальнейшего исследования описанной рыночной ситуации в Крыму проана-лизируем опыт подобных исследований ценовых тенденций, выполненных рядом отечественных авторов (Г. М. Стерник, Л. А. Лейфер, А. Н. Асаул, А. Г. Грязнова, А. В. Печенкина, Д. А. Гордеев, Е. И. Ушакова и др.).

Прикладной характер такого рода исследований потребовал обращения к фунда-ментальным знаниям в области теории автоматического регулирования (управления), математической статистики, теории множеств и др. При этом, при построении моделей использовались методы регрессионного анализа, экспертного заключения, нейронных сетей, геокосмических аналогий, эвристический метод сценариев, методы анализа временных рядов и др.

В специализированной экономической литературе неоднократно отмечалось, что рынок недвижимости, можно рассматривать как некую сложную динамическую систе-му, поведение которой определяется еѐ свойствами, изменяющимися во времени. Учитывая размеры нашей страны и разный уровень социально-экономического развития регионов, следует принимать во внимание и учитывать региональные условия, отличие свойств и параметров, характерных для разных регионов расположения.

Рынку недвижимости, как сложной динамической системе, присущи свойства открытости (разомкнутости), инерционности, уравновешиваемости и самоорганизации.

В настоящее время, пока нет сколько-нибудь удовлетворительной математиче-ской модели, которая описывает в совокупности процессы развития рынка недвижимо-сти и учитывает влияние комплекса всех факторов, определяющих это развитие.

Рассматривая вопросы прогнозирования цен на рынке недвижимости, большин-ство авторов приходят к заключению о невозможности сколь-угодно длительного про-гнозирования во времени и, как следствие, необходимости выделения (формирования) периодов ограниченной продолжительности, характеризуемые устойчивым развитием процесса, имеющим некий плавно меняющийся тренд.

Это отмечено в многочисленных работах Г. М. Стерника, С. Г. Стерника, А. Н. Асаула, Л. А. Лейфера и других авторов.

Группой специалистов под руководством Г. М. Стерника, выполнены многочис-ленные исследования с использованием различных математических моделей, в резуль-тате которых авторами разработаны и апробированы методики проведения исследова-ний и прогнозирования состояния рынка недвижимости жилья. Исследовались разные стадии развития рынка на основе ретроспективных данных, а так же различные сценарии прогноза развития рынка в ближайшей перспективе. При этом, обобщались дан-ные рынков жилья Москвы и Московской области, Санкт-Петербурга, Перми, Нижнего Новгорода, Тюмени и др.) [2, 4, 5, 6, 7, 8].

Л. А. Лейфер и М. Гришина исследовали траектории цен на жильѐ в Нижнем Нов-городе, выполняя интерпретацию временнóго ряда полиномом большой степени. Как отмечают авторы "для построения модели, позволяющей приблизить траекторию из-менения цен с помощью полинома, целесообразно анализировать части ряда по от-дельности, так как они характеризуют по существу разную динамику изменения цен и для прогнозирования на небольших интервалах времени целесообразно использовать полиномы не выше второй степени" [3].

Группа специалистов под руководством А. Н. Асаула исследовали вторичный ры-нок жилья в Санкт-Петербурге [1], используя логистическую модель, предложенную Г. М. Стерником [4], базирующуюся на параметрической гиперболе A/(1+e(B+Ct)+err). Авторы делают вывод, что "в периоды роста (спада) цен на рынке жилья достоверность описания динамики цен с помощью такой математической модели существенно выше, чем на этапах стабильности цен на рынках. В периоды относительной стабильности цен желательно использовать эвристические методы прогноза, которые базируются на логических заключениях экспертов" [1].

В теории автоматического управления (регулирования), реакция динамической системы на внешнее воздействие описывается так называемой переходной функцией, позволяющей оценить состояние системы во времени. Не вдаваясь в достаточно слож-ное математическое описание, рассмотрим общие типы реакций систем (переходные процессы) на внешнее воздействие (К. А. Хайдаров, А. В. Кочеров, Я. С. Ицхоки, Е. В. Трофимов и др. [9, 10, 11, 13]).

Далее показаны три характерных типа реакций динамических систем в виде пере-ходных процессов, развѐрнутых во времени (рис. 1) от ступенчатого воздействия – скачка (кусочно-постоянной функции или функции Хевисайда – рис. 2). Для облегче-ния восприятия этих графиков уточним следующие понятия:

а) коэффициент передачи – коэффициент усиления системы, характеризующий вели-чину реакции системы (амплитуду колебаний). Увеличение коэффициента переда-чи усиливает колебательность (размах колебаний).

б) постоянная времени – обобщѐнный параметр, характеризующий инерционность динамической системы. Бóльшая величина постоянной времени соответствует бóльшей инерционности системы (бóльший коэффициент затухания) или более "замедленную" реакцию системы на внешнее воздействие.

в) время переходного процесса – период времени, в течение которого система прибли-зиться к своему равновесному (установившемуся) состоянию.

Кривая 1 – колебательный переходной процесс, отражает поведение системы с бóльшим коэффициентом передачи, меньшей постоянной времени и меньшим време-нем переходного процесса. Колебательные переходные процессы характерны для по-давляющего числа динамических структур материального мира.

Кривые 2 и 3 – апериодические переходные процессы, характеризующиеся мень-шим коэффициентом передачи, бóльшей постоянной времени и бóльшим временем переходного процесса. Апериодические переходные процессы можно наблюдать во многих физических, химических, биологических, общественных и других системах.

Как уже отмечалось выше, Крымский рынок недвижимости практически одномо-ментно оказался в условия Российского рынка.

Рассмотрим цены на рынке недвижимости в виде временнóго ряда, характер из-менения которого за исследуемый отрезок времени (март-август 2014 г.) можно оха-рактеризовать как быстроменяющийся процесс, вызванный резким изменением ряда условий и ценообразующих факторов.

Это явление аналогично рассматриваемой в теории реакции системы на ступенчатое воздействие – скачок (кусочно-постоянная функция или функция Хевисайда – рис. 2).

Теперь сопоставим эти теоретические аспекты с фактической ситуацией на рынке недвижимости в Крыму, которая была представлена выше. Видно, как говорится, нево-оружѐнным взглядом, что характер такого изменения практически соответствует ха-рактеру переходных процессов (реакций) динамической системы, в результате воздействия на неѐ скачка постоянного уровня. Этот период мы обозначаем как начальную стадию возникающего переходного процесса.

Как показали исследования ряда отечественных авторов и разработанных соот-ветствующих методических подходов, такие быстроменяющиеся процессы следует оценивать только в краткосрочные периоды.

Анализируя состояние рынка недвижимости в Крыму и сопоставляя разные типы переходных процессов, в виду незначительного срока исследования, пока невозможно однозначно определить модель переходного процесса.

читать далее