Специфика ценообразования на рынке недвижимости и оценка влияния местоположения на стоимость недвижимости в городе Белгороде Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 338.242

СПЕЦИФИКА ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ НА РЫНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ И ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ НА СТОИМОСТЬ НЕДВИЖИМОСТИ В ГОРОДЕ БЕЛГОРОДЕ Абакумов Роман Григорьевич, канд. экон. наук, доцент

(e-mail:[email protected]) Моргунова Ольга Николаевна, студент магистратуры

(e-mail: [email protected]) Крылова Диана Дмитриевна, студент магистратуры (e-mail:[email protected]) Белгородский государственный технологический университет

им. В.Г.Шухова

В рамках данной статьи авторами рассматривается специфика ценообразования на рынке недвижимости города Белгорода и представлена оценка влияния местоположения на стоимость объектов недвижимости на основе корреляционно-регрессионного анализа.

Ключевые слова: ценообразование, факторы, местоположение, стоимость, недвижимость, анализ.

Рынок недвижимости представляет собой систему, обслуживающую и регулирующую отношения в сфере купли-продажи и аренды недвижимого имущества.

При независимой оценке объектов недвижимости учитывается большое количество самых разнообразных факторов. Некоторые из них повышают стоимость объектов, а другие, наоборот, понижают ее. Одни факторы можно назвать универсальными, общими для всех оцениваемых объектов, а другие факторы имеют значение лишь при определении цены отдельных объектов недвижимости, например, земельного участка или комнаты.

Факторы, влияющие на стоимость недвижимости можно разделить на несколько иерархических уровней, каждый из которых проявляется на различных стадиях процесса оценки (см. рис.): региональный уровень, местный уровень, уровень непосредственного окружения.

Рассмотрим более детально факторы, влияющие на вышеперечисленных уровнях.

К первому (региональному) уровню можно отнести следующие группы факторов:

1. Социальные факторы: базовые потребности человека (потребность в приобретении недвижимости, в варианте её использования, потребность в общении с окружением, чувство собственности); изменение численности населения, размер семьи, плотность заселения;

Региональный уровень

Факторы носят общий характер, не связаны с конкретным объектом недвижимости,

косвенно влияют на процессы, происходящие на рынке недвижимости и на объект оценки.

Местный уровень

Уровень влияния локальных факторов в основном в масштабе города или городского района. Эти факторы непосредственно связаны с оцениваемым объектом и анализом.

Уровень непосредственного окружения

Уровень влияния факторов, связанных с объектом недвижимости п во многом обусловленных характеристиками аналогичных объектов недвижимости и сделок по ним.

Рисунок 1 - Иерархические уровни факторов влияния при определении

стоимости недвижимости

изменение уровня образования, культуры и преступности; стиль и уровень жизни.

2. Экономические факторы: состояние мировой экономики; состояние экономики страны; состояние экономики региона; финансовое состояние отдельных предприятий.

3. Факторы спроса: уровень занятости населения; уровень доходов и тенденция его изменения; уровень платежеспособности населения; доступность и условия кредитования (процентная ставка); обеспеченность населения объектами общественного назначения.

4. Факторы предложения: наличие источников и условий финансирования при строительстве и реконструкции; число объектов недвижимости, выставленных на продажу; затраты на СМР и тенденция их изменения; интенсивность строительства.

5. Политические факторы: политическая безопасность и стабильность в стране и регионе; политика в сфере налогов и финансов; предоставление различных льгот; строительные нормы и правила; муниципальные услуги; постоянное совершенство сферы законодательства.

6. Экологические факторы: климатические условия, природные ресурсы; экологическая обстановка; факторы сейсмического воздействия.

Ко второму (местному) уровню относятся следующие группы факторов:

1. Факторы местоположения: отдаленность от делового центра города; наличие рабочих мест в районе; удаленность от автодорог, железной дороги; наличие и состояние коммуникаций; наличие объектов социально-культурного назначения.

2. Условия продаж недвижимого имущества: мотивы продавцов и покупателей; особые условия сделок с недвижимостью.

3. Условия финансирования: сроки кредитования; процентные ставки по ипотеке и кредитам; условия выделения финансовых средств.

К третьему уровню (уровень непосредственного окружения) относятся следующие группы факторов:

1. Физические характеристики: физические параметры (площадь, материалы, используемые при строительстве и отделке, год строительства или реконструкции, этажность и др.); качества строительства и эксплуатации; качество коммунальных услуг; функциональная пригодность; Комфортность и привлекательность.

2. Архитектурно-строительные характеристики: стиль, планировка, конструкции и др.; объемно-планировочные показатели.

3. Финансово-эксплуатационные характеристики: расходы, связанные с эксплуатацией недвижимости; стоимость строительства или реконструкции; доходы от использования объекта недвижимости.

Анализ всех выше перечисленных факторов возможно провести с применение статистических методов. Широко используются элементы корреляционно-регрессионного анализа, основной задачей регрессионного анализа является поиск коэффициентов функции (параметров модели), которые определяют значимость (вес) каждого фактора при расчете значения зависимой переменной, т. е. происходит формализация зависимости между изменениями цен объекта недвижимости и изменениями каких-либо его характеристик. Наиболее разработанной теоретически и часто применяемой на практике является линейная среднеквадратическая регрессия.

Решение задачи оценки влияния факторов путем построения регрессионной модели содержит следующие последовательные шаги: 1) анализ сегмента рынка, на котором позиционируется оцениваемый объект, и формирование однородной выборки объектов-аналогов с известными рыночными ценами сделок (или предложений к ним); 2) анализ полученной выборки объектов сравнения (включая объект оценки) по составу и уровням ценообразующих факторов; 3) построение модели зависимости средней цены от влияющих факторов, общих для всех объектов сравнения, методами регрессионного анализа.

Для автоматизации процесса нахождения влияния фактора на стоимость возможно использовать специального пакета «Анализ данных», входящего в состав программы Microsoft Excel. Выбрав в данном пакете функцию «Регрессия», вводим исходные данные. В качестве результата выводится статистическая таблица регрессионного анализа, которая содержит все ис-

комые параметры и показатели, а также статистические показатели качества модели.

Рассмотрим более подробно влияние фактора местоположения на итоговую стоимость объекта недвижимости.

Местоположение играет важную роль при выборе недвижимости, а значит и оказывает большое влияние на формирование цены. Здесь играет роль совокупность многих составляющих: удаленность от делового центра, основных автомагистралей или оживленных улиц локального значения, торговых и деловых центров, наличие удобства транспорта, экологичность.

Стоимость квадратного метра растет по мере приближения к деловому центру города, т.к. в центре города более развита социальная инфраструктура, транспортная система, обеспеченность объектами административно-общественного назначения и др. Все эти характеристики являются важными как с точки зрения покупателей жилой недвижимости, так и с точки зрения предпринимателей. В некоторых случаях фактор удаленности от делового центра проигрывает факторам престижности и экологичности и стоимость недвижимости может быть значительно дороже.

Рассмотрим влияние фактора местоположения на примере г. Белгорода. Для расчета стоимости квадратного метра возьмем за основу уравнение линейной регрессии вида y=a+bx.

Прогноз влияния местоположения на стоимость недвижимости в городе Белгороде в 2018 году, на основании уравнения линейной регрессии, представлен в табл.1.

Таблица 1 - Прогноз влияния местоположения на стоимость недвижимости в городе Белгороде в 2018 году, на основании уравнения линейной регрес-_сии y=a+bx_

№ п/п Стоимость 1 м2 квартиры (руб.) Расстояние до центра города (км) Показатель ЧОВ по уравнению регрессии Стоимость 1 м2 по уравнению регрессии

1 64706 5 20,640 68529

2 54164 7 20,639 59766

3 51613 8 20,639 55385

4 65359 5 20,640 68529

5 60700 7 20,639 59766

6 62100 6 20,639 64147

7 58000 7 20,639 59766

8 60000 6 20,639 64147

9 57600 7 20,639 59766

10 58084 7 20,639 59766

11 58643 7 20,639 59766

12 62193 4 20,640 72910

№ п/п Стоимость 1 м2 квартиры (руб.) Расстояние до центра города(км) Показатель ЧОВ по уравнению регрессии Стоимость 1 м2 по уравнению регрессии

13 91981 1 20,641 86054

14 73176 3 20,640 77291

15 69512 3 20,640 77291

16 77500 3 20,640 77291

17 82813 2 20,640 81673

18 82051 2 20,640 81673

19 90393 1 20,641 86054

20 80311 2 20,640 81673

21 83582 2 20,640 81673

22 103837 1 20,641 86054

23 54396 8 20,639 55385

24 50432 9 20,639 51003

25 51447 9 20,639 51003

26 56022 8 20,639 55385

27 58383 9 20,639 51003

28 47297 10 20,639 46622

29 51111 9 20,639 51003

30 46963 11 20,638 42240

31 42963 11 20,638 42240

32 41000 13 20,638 33478

33 ? 12 0,000756945 14530,77351

34 61000 ? 0,000262263 5034,563643

п. 1-11 - квартиры в районе Харьковской горы;

п. 12-22 - квартиры в Центральном районе;

п. 23-32 - квартиры в районе Крейды.

Данные о стоимости квартир взяты из газеты «Моя Реклама». Данные о местоположении квартир определены с помощью 2gis.ru. После проведения регрессионного анализа были получены следующие статистические показатели регрессии (см. табл.2).

В табл. 3 приведены результаты регрессионного анализа в двух случаях:

- если изначально был известен параметр «Расстояние до центра города»;

- если изначально был известен параметр «Стоимость 1 м2 квартиры».

Результаты можно считать достоверными, т.к. коэффициент детерминации, выражающий связь между рядами чисел, равен 0,889, что свидетельствует о высокой точности прогноза.

Таблица 2 - Статистические показатели регрессии

Наименование показателя Значение

Коэффициент корреляции (г) -0,94332326

К-т детерминации (г ) 0,889858773

Коэффициент уравнения регрессии (Ь) -4381,393823

Коэффициент уравнения регрессии 90435,65649

Таблица 3 - Результаты регрессионного анализа

2 Стоимость 1 м квартиры Расстояние до центра города (км)

от до

32 824 42 893 12

Расстояние до центра города Стоимость 1 м квартиры (руб.)

от до

6,72 6,72

Таким образом, применение данного алгоритма оценки влияния факторов на стоимость объектов позволяет рассчитывать точечное значения зависимой переменной (рыночной стоимости) для оцениваемого объекта по известным для него значениям ценообразующих факторов и доверительный интервал (возможных значений) рыночной стоимости. Список литературы

1. Авилова И.П., Щенятская М.А. Управление эффективностью инвестиционно-строительных проектов через качественное состояние недвижимости// Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2015. № 4. С. 141-145.

2. Виноградова Д.И., Шарапова А.В. Методика построения математической модели факторного пространства организационно-технологических рисков в инвестиционно-строительных проектах// Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2017. № 8. С. 180-185.

Morgunova Olga Nikolaevna, student

(e-mail: [email protected])

Abakumov Roman Grigorievich, Cand. Econ. Sciences, associate Professor

(e-mail:[email protected])

Krylova Diana Dmitrievna, student

(e-mail:[email protected])

Belgorod Shukhov State Technological Universite, Belgorod,Russia SPECIFICATION OF PRICE FORMATION IN THE REAL ESTATE MARKET AND EVALUATION OF THE IMPACT OF LOCATION ON THE COST OF REAL ESTATE IN THE CITY OF BELGOROD Abstract.

In the framework of this article, the authors consider the specificity of pricing in the real estate market of the city of Belgorod and presents an assessment of the impact of location on the value of real estate objects on the basis of correlation-regression analysis. Key words: pricing, factors, location, cost, real estate, analysis.