Стерник Г.М. профессор кафедры «Управление проектами и программами» Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова, председатель комиссии по. - презентация

1 Стерник Г.М. профессор кафедры «Управление проектами и программами» Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова, председатель комиссии по аттестации аналитиков Российской Гильдии риэлторов Методика среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости (спрос, строительство, предложение, поглощение, цены) (доклад на Форуме «Рынок недвижимости как сегмент экономики государства» - Киев, декабрь

2 Экономическое прогнозирование – это попытка оценить последствия какого- либо действия или бездействия власти, бизнеса и общества. (Ивантер В.В., акад. РАН, директор ИНП РАН) Краткая характеристика методики Методика разработана в ООО Sterniks Cоnsulting в годах. Методика предназначена для комплексного прогнозирования показателей локального рынка жилья: объемов ввода, строительства, предложения, спроса, поглощения площадей, уровня цен на локальном рынке жилья города (региона) на среднесрочный период (на глубину 5-7 лет). Методика основана на использовании имитационной (пошаговой) блочно-модульной итерационной модели с обратными связями. Имитационный тип модели отражается в последовательном расчете всех показателей на глубину одного шага (один календарный год) и использовании результатов расчета в качестве исходных данных на следующем шаге. Итерационный характер модели заключается в том, что на каждом шаге сначала рассчитываются предварительные значения прогнозируемых показателей на текущий год по данным о состоянии рынка по соотношению спрос/предложение в конце предшествующего года, а затем они в одной или более итерациях корректируются на основе последовательного уточнения прогноза состояния рынка и типа рынка в текущем году.

3 Структура модели Модель включает блок подготовки исходных данных, блок формирования отчета с выходными показателями и 7 расчетных блоков: 1. Блок определения потребности городского населения в жилье и планируемого объема ввода социального жилья. 2. Блок функционирования строительного комплекса и определения потенциального объема ввода, строительства и предварительного объема предложения жилья. 3. Блок жилищного финансирования и определения потенциального объема платежеспособного спроса населения и ипотечного предложения. 4. Блок определения предварительного объема предъявленного государством, населением, нерезидентами и инвесторами спроса на городское жилье. 5. Блок определения состояния рынка по соотношению спрос/предложение и расчета прогнозируемого объема предъявленного спроса на жилье и ипотеку, поглощения, предложения, строительства и ввода жилья. 6. Блок определения типа рынка и прогнозирования уровня цен на жилье. 7. Блок организации итераций. Кроме того, модель включает несколько автономных блоков-модулей, которые могут использоваться для подготовки исходных данных к блокам 1-6.

4 Укрупненная структура модели 1. Блок определе ния потребности городского населе ния в жилье и объ ема ввода социаль ного жилья 2. Блок функционирования строительного комплекса и определения потенциально го объема ввода, строитель ства и предварительного объема предложения коммерческого жилья 3. Блок жилищно го финан сирова ния 5. Блок определения состояния рынка по соотношению спрос/предложение и расчета прогнозируемого объема предъявленного спроса на жилье и ипотеку, удовлетворенного спроса (поглощения), предложения, строительства и ввода жилья 6. Блок определения типа рынка и прогнозирования уровня цен на жилье Базовые исходные данные Прогнозируемые показатели i – го года 7. Блок организации итераций 4. Блок определения предварительного объема предъявленного государ ством, населением, нере зидентами и инвестора ми спроса на городское жилье Предварительные результаты расчета показателей текущего i – го года Прогнозируемые показатели текущего i – го года Обратные связи – исходные данные для корректировки прогноза на текущий год и расчета в следующем (i+1)-м году

5 Методика апробирована на примере прогнозирования развития рынка жилья городов Москва и Пермь на годы. Полученная динамика прогнозируемых показателей развития рынка (преимущественно немонотонная) находит логичное объяснения в известных закономерностях поведения рынка и показывает, что разработанная модель адекватно учитывает связи между различными факторами, в том числе и обратные. Сопоставление результатов прогнозирования некоторых показателей развития рынка в годах с фактическими данными демонстрирует хорошее совпадение по уровню средних удельных цен на вторичном и первичном рынках, объему поглощения на вторичном рынке, объему предложения, поглощения на первичном и вторичном рынке, объему ввода и строительства площадей. Отклонение фактических данных от прогноза не превысило 3-5%. Наличие адекватной модели функционирования сложной системы позволяет провести расчетные эксперименты над системой, что приближает экономику к таким наукам, как физика, авиастроение и т.п.

6 Оценка влияния макроэкономических условий на развитие рынка жилой недвижимости (на примере Москвы) Для проведения исследования сформированы четыре сценария развития рынка жилой недвижимости по изменению макроэкономических параметров в годах: - Сценарий 1 «оптимистический» (базовый); - Сценарий 2 «сверхоптимистический»; - Сценарий 3 «реалистический»; - Сценарий 4 «пессимистический». Расчеты проводились при заданных в государственной программе «Жилище» по г. Москве объемах ввода жилья.

7 Сценарий 1 – «оптимистический». Темпы роста доходов населения в номинальном выражении 8-11%, денежный объем ипотечного кредитования – по прогнозу АИЖК А. Первичный рынок Б. Вторичный рынок Прогноз 1: до 2017 года - значительные темпы роста цен (в годах - более 17%, в 16 – 35%), что обеспечивает инвестиционную привлекательность девелопмента, но снижает доступность жилья для населения. Начинается отток покупателей и снижение объема предъявленного спроса и поглощения. Предложение увеличивается и становится больше спроса, цены достигают максимума (на первичном рынке 502 тыс., на вторичном 448 тыс. руб./кв. м) и далее снижаются до 426 тыс. (361 тыс.) руб./кв. м к 2020 году. Объем поглощения с 2018 года начинает повышаться в связи со снижением цен и повышением предъявленного спроса. В целом перегрев рынка приводит к кризису в 2017 году, аналогичному ситуации годов, и к 2020 году послекризисное восстановление еще не завершается.

8 Сценарий 2 «сверхоптимистический»: темп роста доходов населения в номинальном выражении 13-14%, денежный объем ипотечного кредитования +20% от Сценария 1 А. Первичный рынок Б. Вторичный рынок Прогноз 2: еще более высокие темпы роста цен в годах (более 43%), к 2015 году цены на первичном рынке достигают максимума в 467 тыс., на вторичном 408 тыс. руб./кв. м. С 2015 года спрос ниже предложения, рынок демонстрирует конкретные признаки перехода к кризису: падение объема предъявленного спроса и поглощения, сжатие ценового пузыря. К 2020 году цена на первичном рынке снижается до 405 тыс., на вторичном до 343 тыс. руб./кв. м, повышается спрос и поглощение. Аналог – ситуация годов.

9 Сценарий 3 «реалистический»: темп роста номинальных доходов населения близок к нулю, денежный объем ипотечного кредитования на уровне Сценария 1 А. Первичный рынок Б. Вторичный рынок Прогноз 3: предъявленный спрос устойчиво превышает предложение, но это спрос на малогабаритные квартиры низшей ценовой категории. Темп роста цен составляет (4-5)% в год, и к 2020 году они достигают на первичном рынке всего 246 тыс., на вторичном 214 тыс. руб./кв. м, по остальным показателям рынок стабилен (состояние, близкое к стагнации). Вместе с тем, такая ситуация не обеспечивает достаточно высокой доходности инвестиционно-строительных проектов, что может снизить активность девелоперов и потребовать их дополнительной поддержки со стороны государства. Аналог – гг.

10 Сценарий 4 «пессимистический»: темп роста доходов населения в номинальном выражении -6% (доходы снижаются), денежный объем ипотечного кредитования -20% от Сценария 1 А. Первичный рынок Б. Вторичный рынок Прогноз 4: цены снижаются после 2012 года с темпом (4-5)% - с 226 тыс. до 159 тыс. на первичном рынке и с 197 до 135 тыс. руб./кв. м на вторичном. Тем самым обеспечивается высокий предъявленный спрос на низкобюджетные квартиры при некотором снижении объемов поглощения. Ситуация обладает признаками рецессии и неблагоприятна для развития рынка.

11 Обсуждение полученных результатов. Расчеты показывают, что при динамике макроэкономических параметров по Сценарию 1 и 2 перегрев рынка приводит к кризисной ситуации различной степени остроты. Такой результат соответствует ранее выявленной закономерности циклического развития рынка: в благополучные для отечественной экономики годы (01-08) при значительных темпах роста доходов населения, на рынке недвижимости наблюдались среднесрочные циклы с периодом 2,5-3 года (01-03 и 04-07). Различие в динамике рынка, полученной по результатам прогнозных расчетов, заключается в меньших темпах роста цен в стадии роста и большем снижении в стадии рецессии, а также в увеличенном периоде колебания цен от нижней до нижней точки. Подобное поведение рынка после кризиса годов объяснено и прогнозировалось. В случае Сценариев 3 и 4 поведение рынка аналогично ситуации годов и соответствует ранее выявленным закономерностям: при низких ценах и низких доходах населения сохраняется высокий спрос на жилье и ипотеку, который сосредотачивается в сегменте дешевого жилья и малых размеров кредита, при сохранении и даже росте объемов поглощения и незначительном повышении либо снижении цен. В целом рынок близок к состоянию стагнации или рецессии, это не обеспечивает достаточно высокой доходности инвестиционно-строительных проектов, что может снизить активность девелоперов и требует поддержки от государства.

12 Динамика макроэкономических показателей по Сценарию 1 в последующие годы возможна лишь с малой вероятностью (по нашей оценке, не более 20%). Об этом свидетельствуют как данные предыдущих трех лет, так и общее мнение экономистов о предстоящем снижении темпов роста ВВП России, мировых цен на нефть и газ и объемов их экспорта из РФ, твердое намерение финансовых властей по таргетированию инфляции и сохранению жесткой кредитно-денежной политики, усилившийся отток капитала за рубеж, идущее ослабление рубля к основным валютам и т.п. Сценарий 2 с повышенными макроэкономическими параметрами можно признать нереализуемым (вероятность его реализации близка к нулю). Сценарий 4 возможен в случае нового мирового экономического кризиса и признан маловероятным (оценка - 10%). Сценарий 3 наиболее вероятен (оценка - 70%). Это связано как с отмеченными выше экономическими угрозами, так и с осознанной и публично объявленной политикой властей на предотвращение необоснованного роста цен на жилье, снижающего доступность жилья для населения и затрудняющего решение жилищной проблемы в России. В долгосрочной перспективе основное направление этой политики – ускорение темпов роста строительства жилья для обеспечения потребностей населения при обеспечении доступности жилья для все большей доли домохозяйств, в среднесрочной – сдерживание роста избыточной массы денежных средств у населения.

13 Выводы: получены количественные прогнозные оценки динамики рынка жилой недвижимости Москвы в зависимости от динамики макроэкономических параметров – уровня доходов населения и объема ипотечной поддержки. В качестве наиболее вероятного принят сценарий «реалистический» (близкий к нулю темп роста доходов населения, умеренный объем ипотечного предложения). При таком сценарии прогнозируется до 2020 года стагнация на рынке с темпом роста цен и объемов спроса, предложения и поглощения (4-5)% в год. Такая ситуация не обеспечивает достаточно высокой доходности инвестиционно-строительных проектов, что может снизить активность девелоперов и потребовать их дополнительной поддержки со стороны государства.

14 «Задача прогнозиста состоит в том, чтобы сделать правильный прогноз, а потом правильно объяснить, почему он не реализовался» (сэр Уинстон Черчилль) СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ ! Стерник Г.М. Тел. (495)