WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 28 | 29 || 31 | 32 |   ...   | 60 |

Также вероятно, что квартиры в официально сданном доме попадают на рынок позже срока сдачи, так как официальные и реальные сроки готовности дома могут существенно разниться.

660 Раздел V. Исследования реального сектора PAtexp — ожидаемая доходность от альтернативных инвестиций; credit — пере+t менная, характеризующая доступность кредита.

В рамках данной работы ожидания агентов считаются статическими, поэтому в качестве ожидаемых значений используются текущие или предыдущие значения переменных.

Обратная функция спроса со стороны инвесторов на первичное жилье, которая будет использоваться для эмпирических расчетов, имеет вид:

ind _ PHtInvest = 0 + 1invhousest + 2rtst + 3creditt + 4startt + t, где — отношение цен на жилье в текущем периоде к ценам на ind _ PHtInvest жилье в базисном периоде (I квартал 2002 г.); invhouses — доля (в процентах от t общего объема) инвестиций в жилье как proxy-переменная для доходности от покупки жилья; характеризует ожидаемый темп роста цен на жилье в будущем периоде ind _ PHtexp; start — предложение жилья на первичном рынке.

+t В работе использован прирост в процентах по отношению к прошлому году биржевого индекса РТС — rts как proxy-переменная для — темпа изменения tA t стоимости альтернативного актива; credit — переменная, характеризующая досt тупность ипотечного кредита (в работе использован показатель размера кредитной задолженности в рублях на одного жителя); — предложение жилья на Htnew первичном рынке, равное вводу новых домов в текущем периоде.

При формировании уравнения спроса со стороны домохозяйств будем следовать логике работ Керла (Kearl, 1978, 1979). Тогда спрос на жилье со стороны домохозяйств Dh выглядит следующим образом:

t exp Dthousehold = dh(ind _ PHt, area _ fitt, incomet, t +1).

Обратная функция спроса со стороны домохозяйств может быть записана в виде ind _ PHthousehold = 0 + 1incomet + 2cpit + 3startt + 4area _ fitt + t, где income — реальный доход домохозяйства, выраженный в рублях 2002 г.; cpi — t t темп инфляции; start — предложение жилья на первичном рынке; area_ fit — t t суммарный запас жилищного фонда на душу населения за вычетом ветхого и аварийного жилья.

В качестве основного фактора, характеризующего спрос со стороны домохозяйств, лучше всего было бы использовать стоимость аренды жилья, но, к сожалению, таких данных по российским регионам нет.

Таким образом, темп роста цен на жилье имеет вид ind _ PHtH = 0 +1invhousest +2rtst +3credit + (1) +1incomet +2cpit +3startt +4area _ fitt +µt.

Этот фактор был отнесен к спекулятивным из-за того, что система кредитования в России развита довольно слабо и большинство населения не имеет к ней доступа в силу либо недоверия, либо высоких процентов.

Анализ возможности возникновения «пузыря» на российском рынке недвижимости Предложение жилья со стороны строительных фирм start :

t startt = s(ind _ PHtexp, ind _ PEstexp, ct ), где и — ожидаемые рост цен на жилье и рост цен на ind _ PHtexp ind _ PEstexp недвижимость другого рода в период t, сформированные в прошлом периоде; c — t издержки строительства (например, зарплата рабочих в строительной отрасли, стоимость строительных материалов).

В такой спецификации неявно присутствует предпосылка о конкурентности рынка строительных услуг и о возможности для фирм выбирать между строительством объектов жилого и нежилого назначения, т.е. фирмы могут выбирать те объекты, которые, по их мнению, принесут им наибольшую прибыль.

Линеаризованная форма уравнения предложения имеет вид start = 0 + 1ind_PH + 2invbuilds + 3pi_bcw + v, (2) t t-1 t-1 t-1 t где start — предложение нового жилья в момент t; ind_PH — темп роста цен на t t жилье в предыдущих периодах; invbuilds — доля инвестиций в нежилищное строt-i ительство (здания и сооружения) как proxy-переменная для доходности строительства нежилых объектов; pi_bcw — индекс стоимости строительно-монтажt-i ных работ (база — декабрь 2002 г.) в качестве proxy-переменной для зарплаты рабочих, занятых в строительстве.

Строительство занимает определенные сроки1, поэтому в ответ на изменение спроса предложение жилья не может быть быстро изменено, и на текущее предложение жилья влияет в большей степени значение указанных переменных прошлых лет.

Таким образом, в работе оцениваются уравнения (1) и (2). При этом ожидаются следующие знаки при объясняющих переменных, т.е. предполагается проверить следующие гипотезы:

1. Спрос на жилье зависит как от переменных, характеризующих спрос со стороны инвесторов, так и от переменных, определяющих спрос со стороны домохозяйств, т.е. в уравнении (1) одновременно значимы как i, так и j, i = {1, 2, 3}, j = {1, 2, 3, 4}. Таким образом, в работе считается, что первые три переменные в уравнении (1) являются факторами спекулятивного спроса, а оставшиеся четыре — факторами фундаментального спроса.

2. Спрос на жилье положительно зависит от ожидаемых темпов роста цен на жилье и отрицательно — от ожидаемых темпов роста цен на альтернативные активы, т.е. в уравнении (1) коэффициент 1 положителен, а 2 отрицателен. Если эта гипотеза не будет отвергнута, то позволит сделать вывод о наличии на рынке инвесторского спроса, так как предполагается, что домохозяйства при покупке жилья не учитывают альтернативных способов вложения денег, потому что приобретают жилье как благо, а не как актив, приносящий доход.

3. Доступность кредита позволяет большему числу агентов предъявлять спрос на рынке жилья, в том числе и таким, которые не способны в дальнейшем рас K сожалению, для России нет данных по средним срокам строительства жилых объектов, однако разумно предположить, что для постройки жилого дома требуется около 1—3 лет.

662 Раздел V. Исследования реального сектора платиться за приобретенную недвижимость. Таким образом, в данной ситуации предъявляемый спрос может быть не обеспечен фундаментальным ростом доходов и в данной работе отнесен к спекулятивному. Если данная гипотеза верна, то коэффициент 3 должен быть значимым и положительным.

4. Увеличение дохода домохозяйств ведет к повышению спроса с их стороны на жилье, которое является нормальным благом. С одной стороны, это предположение достаточно очевидно в предпосылке, что недвижимость — нормальное благо, с другой — в ряде эмпирических работ, анализирующих рынок недвижимости США, такой зависимости не было обнаружено, что может быть объяснено хорошо развитым рынком ипотечного кредитования (Kearl, 1979). В России ипотечное кредитование появилось сравнительно недавно и распространено далеко не везде1, поэтому коэффициент 1 при переменной I в уравнении (1) ожидается значимым и положительным.

5. Спрос на жилье положительно зависит от ожидаемой инфляции, т.е. коэффициент 2 в уравнении (1) положителен. Эта гипотеза основана на предпосылке о том, что домохозяйства стремятся сократить свои денежные остатки при больших темпах инфляции, т.е. как можно скорее приобрести блага и товары.

6. Чем выше на первичном рынке предложение жилья, тем ниже на него цены на данном рынке, т.е. коэффициент 3 в уравнении (1) должен быть отрицательным.

7. С точки зрения домохозяйств, чем больше обеспеченность жильем, тем меньше они готовы платить за дополнительную единицу жилья, поэтому коэффициент 4 должен быть отрицательным. В то же время обеспеченность населения жильем, скорее всего, свидетельствует о размере рынка недвижимости в данном регионе:

чем выше обеспеченность, тем большее количество жилья может находиться на рынке. На больших рынках недвижимость становится более ликвидной, т.е. более привлекательной для инвесторов, поэтому коэффициент 4 должен быть положительным.

8. Предложение нового жилья должно положительно зависеть от ожидаемых в предыдущих периодах темпов роста цен на жилье, т.е. коэффициент 1 в уравнении (2) должен быть положительным.

9. В предпосылке, что строительные фирмы могут выбирать наиболее выгодные, с их точки зрения, проекты и их производственные мощности ограниченны, рост доходности альтернативного строительства должен вести к снижению предложения на рынке жилья, так как строительные фирмы будут строить меньше жилья и больше недвижимости других типов (например, офисных зданий). Таким образом, коэффициент 2 в уравнении (2) должен быть отрицательным. Предполагается, что изменения в ожиданиях строительных фирм должны приводить к изменению структуры распределения строительных мощностей между различными видами строительства, поэтому в данной работе ожидаемая доходность альтернативного строительства характеризуется долей инвестиций в строительство нежилых объектов и зданий.

10. Рост издержек на строительство (зарплат строителей и цен строительных материалов) при прочих равных ведет к сокращению предложения жилья, т.е. в уравнении (1) коэффициент 3 должен быть отрицательным.

В США отношение долга по ипотечным кредитам к ВВП составляет примерно 55%, тогда как в России это отношение не превышает 1%.

Анализ возможности возникновения «пузыря» на российском рынке недвижимости Исходные данные для исследования Для эмпирического анализа нами были взяты данные по динамике цен на жилье и набору социально-экономических показателей для 62 регионов России за период с 2002 по 2006 г. Источниками данных служат публикации Росстата и Центробанка РФ. Чтобы убедиться в том, что используемые данные отражают реальное положение дел, были проведены сравнения рядов цен на жилье в Москве, опубликованных на сайте Росстата, и рядов, которые строит аналитический центр «Индикаторы рынка недвижимости» (IRN.RU)1. Изучение методологии, используемой IRN для построения средней стоимости квадратного метра, а также популярность данного индекса в коммерческих исследованиях рынка позволяют рассматривать данный индекс как наиболее точно отражающий среднюю динамику цен на жилье на рынке Москвы.

Таким образом, сначала мы хотим проверить достоверность данных, публикуемых Росстатом, на основе сравнения их с данными агентства IRN. Ниже, на рис. 1, представлена динамика цен на жилье в Москве (по данным Росстата и IRN2).

2002 2003 2004 2005 2006 2002 2003 2004 2005 2006 Перв.Все Перв. тип. Втор.Все. Втор.Тип. IRN Перв. все Перв.Тип. Втор. все Втор. тип. IRN Рис. 1. Стоимость 1 м2 жилья в Москве Таблица Корреляция стоимости жилья в Москве (по данным Росстата и агентства IRN) Росстат/IRN Первичное/ Все Первичное/ Типовое Вторичное/ Все Вторичное/ Типовое Koрреляция 0,982 0,997 0,983 0, Методология расчетов подробно описана на сайте http://www.irn.ru/methods/ Росстат публикует 4 ряда цен: все и типовые квартиры на первичном рынке, все и типовые квартиры на вторичном рынке.

664 Раздел V. Исследования реального сектора Таким образом, на основе рис. 1 и значений коэффициентов корреляции индексов (табл. 3) мы предполагаем, что данные Росстата могут рассматриваться как объективно отражающие ситуацию, сложившуюся на рынке недвижимости Москвы. K сожалению, провести аналогичное сопоставление для других городов или регионов не представляется возможным, так как по ним нет альтернативной информации. Тем не менее цены на московское жилье демонстрируют наиболее волатильную динамику, поэтому и вероятность ошибок в них больше по сравнению с другими регионами.

В качестве объясняемых переменных start и ind_PH были выбраны ввод в действие жилых домов и индекс цен на первичном рынке жилья для всех квартир. Выбор этих показателей можно объяснить тем, что, во-первых, по вводу новых жилых фондов российская статистика предоставляет только ввод жилых домов, т.е. общую площадь вводимого жилья, и ввод новых квартир в единицах. Оба показателя имеют свои недостатки. Так, первый включает не только квартиры, но и индивидуальные жилые дома. Самый же существенный недостаток второго заключается в том, что данные по вводу квартир Росстат публикует только по всей России, а не по регионам.

Более аккуратного рассмотрения требует индекс цен, рассчитываемый Росстатом. Во-первых, как было показано, он хорошо согласуется с альтернативным индексом IRN в Москве. Однако эта согласованность всего лишь слабый аргумент в пользу столь же высокого качества официального индекса цен на жилье, рассчитанного для других регионов. Московский рынок — самый крупный и динамичный рынок жилья в России и потому наиболее изучаемый инвесторами, в связи с этим Росстат может при расчете своих индексов и средних цен ориентироваться на эти альтернативные оценки.

Принято считать, что, как правило, цены на жилье, особенно в рассматриваемый период, измеряются в долларах США, поэтому, возможно, стоило бы учитывать изменение соотношения между рублем и долларом. Однако все индексы, использованные при расчетах, являются рублевыми индексами цен, т.е. однородны с точки зрения использованной валюты. При таком учете изменения цен нет необходимости прибегать к использованию каких-либо дополнительных переменных, кроме индекса потребительских цен, необходимого для учета изменения цен вследствие общей инфляции.

Результаты оценки Оценки уравнений спроса (1) и предложения (2) проводились методом инструментальных переменных и обобщенным методом моментов, с использованием инструментальных переменных. Вначале были проведены вспомогательные poolоценки, а затем оценки на панельных данных с фиксированными эффектами.

В пользу выбора модели с фиксированными эффектами свидетельствует проведенный тест Хаусмана. Для тестирования некоррелированности ошибок и инструментов для каждой регрессии были проведены тесты Саргана, по результатам которых были выбраны наилучшие инструменты.

Уравнение спроса Оценивалось уравнение (1):

ind _ PHtH = 0 + 1invhouses + 2rts + 3credit + 1income + t t t + 2cpi + 3start + 4area_ fit + µt.

t t t Анализ возможности возникновения «пузыря» на российском рынке недвижимости Рассмотрим вначале приведенные в табл. 4 результаты оценок уравнения спроса на всех данных без учета панельной структуры данных, т.е. так называемые pool-оценки. Для переменной start использованы два набора инструментов: индекс цен строительно-монтажных работ и доля инвестиций в строительство нежилых зданий и сооружений в текущем и прошлом периодах1. Полученные регрессии в целом оказались значимыми, о чем свидетельствуют высокие F-статистики, более того, большинство коэффициентов при объясняющих переменных оказались устойчивы к выбору спецификации и методу оценки.

Pages:     | 1 |   ...   | 28 | 29 || 31 | 32 |   ...   | 60 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.