В конце апреля на почтовый адрес информационно-аналитического отдела realt.by пришло довольно необычное письмо. Наш соотечественник, Иван Трус, который учится и работает в университете Гента (Бельгия), предложил свои варианты развития ситуации на рынке жилой недвижимости Минска. Иван не является специалистом в области экономики или рынка недвижимости, но в своей профессиональной деятельности постоянно сталкивается с анализом данных. Представленные им гипотезы вряд ли станут открытием для специалистов рынка, но степень взаимосвязи показателей и полученные прогнозы на 2015 год безусловно заслуживают внимания.
— После сдачи кандидатского минимума по статистике я решил попытаться подвергнуть анализу массив данных из новой для себя области. Собрав на основе аналитических обзоров realt.by месячные изменения основных величин на рынке жилья Минска, я поупражнялся в их интерпретации. В данном обзоре будет приведен краткий статистический анализ взаимосвязи этих показателей. Я также попытаюсь привести несколько вариантов возможного развития событий в будущем, оставив за читателем возможность самому выбрать наиболее вероятный прогноз.
Моей целью являлось нахождение имеющихся взаимосвязей между показателями рынка недвижимости и факторами способными влиять на него. Проведя регрессионный и корреляционный анализ, мне удалось найти несколько закономерностей. Попробуем для начала опереться на основную гипотезу: средняя цена предложения квадратного метра зависит от средней зарплаты по Минску или по стране и определяется ей.
Проведенный в соответствии с гипотезой анализ показывает, что цена предложения квадратного метра строго (на 94,1%) зависит от средней зарплаты по стране или ещё строже от средней зарплаты по Минску (95,3%). На рисунке 1 показана эта взаимосвязь. В качестве зарплаты выбрана зарплата по городу.
Дельту (разницу между средней ценой предложения и сделок) никто не оплачивает, так как сделки заключаются не по цене предложения, а с учетом торга. Чтобы избавиться от влияния этой плавающей величины, ее пришлось добавить к зарплате. Дельту можно было бы вместо этого вычесть из цены предложения, но тогда мы получили бы цену сделки, которая является статистически менее интересным показателем. Зарплата и разница цен (дельта) сглажены усреднением за 6 месяцев. R2=0,9534, P<_02c_0001.>
Четко прослеживается линейная взаимосвязь выбранных параметров. Однако в то же время видно, что уровень менее 1300 $/м2 может не подчиняться линейному изменению. Полученное регрессионное уравнение позволяет нам сделать прогноз цены предложения в зависимости от ожидаемого уровня средней зарплаты на конец 2015 года.
Оптимистичный вариант. При характерном для белорусской модели экономики интенсивном росте зарплат, который наблюдался после двух предыдущих девальваций, они могут достигнуть $550 в среднем по стране к концу года. Это соответствует средней цене предложения в 1570 $/м2 и росту цены на 0,5% от апрельского значения.
Базовый вариант. При отсутствии интенсивного роста зарплат, возможно сохранение их на уровне близком к текущему ($450) до конца года. Такой сценарий приведет к снижению цен на квартиры в Минске еще на 11% и достижению показателя в 1390 $/м2.
Утопический вариант. "К 2015 году мы должны приблизить размеры заработной платы к тысяче долларов в эквиваленте", – заявлял Глава государства 8 декабря 2010 года во время Всебелорусского народного собрания.
Если представить себе постепенный рост средней зарплаты в республике до $1000 при сохранении среднего уровня дельты между предложением и сделками (4%), это даст на конец года уровень цены предложения в размере 2390$/м2. Таким образом, рост цен на жильё в Минске до конца года составил бы внушительные 53%.
Зарплаты в стране не являются единственным фактором, влияющим на рынок жилья. Анализу также была подвергнута история динамики спроса и предложения. Для этого была сформулирована альтернативная гипотеза:
- Средняя цена квадратного метра зависит от баланса спроса и предложения.
- Данные по средней зарплате излишни.
Была найдена четкая взаимосвязь между указанными в новой гипотезе параметрами. Движение цены на 81% можно предсказать, зная только соотношение спроса и предложения и ничего не зная о зарплатах (рисунок 2).
Спрос и предложение пронормированы ( x ' = xi — M ) и выровнены методом скользящей средней за 3 месяца. Один дополнительный коэффициент ( k ) был введен для привязка спроса к предложению. Подгонка фиксированного значения коэффициента осуществлена при помощи glm для уравнения вида: изменение цены ~ предложение — k x спрос. k = 6,6423, R 2 =0,8131,
Полученная взаимосвязь позволила вычислить значения избыточного спроса и предложения и отобразить их на графике (рисунок 3).
Из графика видно, что если спрос останется низким, а предложение высоким до конца года, то средняя цена предложения и дальше будет падать на 1-3% в месяц. Что приведет к снижению цены до конца года на 8-24% (до 1190-1440 $/м2).
Допустим, что предложение и спрос медленно вернутся к своим средним показателям за последние 3 года (5930 и 930, соответственно). При плавном возврате к средним величинам цена до конца года успеет снизиться еще на 12% (1370 $/м2).
В данный момент оба фактора (средняя зарплата по городу/стране, баланс спроса и предложения) указывают на предстоящее понижение цены. Не исключено, что обе приведенные гипотезы справедливы и взаимодополняемы. Соответственно, давление на цену жилья оба эти фактора смогут оказывать независимо друг от друга.
Большинство приведенных версий прогноза указывает на предстоящее снижение цен на 10-30%. Тем не менее, ни одна из версий прогноза не указывает на возможное падение цены до уровня в 1000 $/м2 или ниже (-36% от текущей цены). Однако, разница между ценой предложения и спроса в данный момент составляет 9,1% (средняя величина 4,4%). Эта разница может быть вычтена из цены предложения значительно приблизив итоговый прогноз к данному знаковому уровню.
