WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 29 | 30 || 32 | 33 |   ...   | 60 |

Таблица Зависимая переменная «индекс изменения стоимости жилья», ind_PH (Pооl-оценки, 2003—2006 гг., 62 региона) А. Инструментальные переменные для start: pi_bcw, invbuilds ind_plIV ind_pl1IV ind_plGMM ind_pl1GMM start 0,669*** 0,626*** 0,637*** 0,776*** area_fit 0,073*** 0,070*** 0,074*** 0,084*** credit 0,070** 0,094*** 0,074* 0,089*** income 0,088*** 0,078*** 0,083** 0,098*** cpi 0,044** 0,029 0,044*** 0,rts 0,078 0,125 0,079 0,invhouses 0,023** 0,027*** _cons 4,958** 3,043 4,915** 1,Sargan-st-c1 0,211 0,076 0,167 0,F-statistic 21,047 20,855 20,026 21,N 247 247 247 В. Инструментальные переменные для start: pi_bcwL2, invbuildsL ind_plIVL ind_pl1IVL ind_plGMML ind_pl1GMML start 0,740*** 0,630*** 0,746*** 0,693*** area_fit 0,075*** 0,070*** 0,074*** 0,091*** credit 0,065** 0,094*** 0,065 0,104*** income 0,098*** 0,079*** 0,099** 0,082** cpi 0,044** 0,029 0,044*** 0,rts 0,092 0,127 0,092 0,invhouses 0,023*** 0,025*** _cons 4,911* 3,023 4,924** 1,Sargan-st-c 0,942 0,010 0,928 0,F-statistic 18,943 21,460 22,259 26,N 247 247 247 Примечание. Использованы следующие названия регрессий: ind_plIV — для 2-шагового МНК с использованием инструментальных переменных, ind_plGMM — для метода обобщенных моментов с использованием инструментальных переменных. Буква L в конце названия переменной обозначает первый лаг.

Указаны P-value.

* Коэффициент значим на 10%-м уровне значимости.

** Коэффициент значим на 5%-м уровне значимости.

*** Коэффициент значим на 1%-м уровне значимости.

На самом деле в ходе исследования в качестве инструментов пробовались и более ранние лаги указанных переменных, однако их использование приводило к ухудшению результатов оценок.

666 Раздел V. Исследования реального сектора В силу того что гипотеза об отсутствии индивидуальных эффектов для регионов была отвергнута, при интерпретации в первую очередь будем опираться на оценки 2-шагового МНК, полученные на панельных данных с использованием фиксированных эффектов, так как они учитывают специфику регионов, которая, вероятнее всего, не объясняется имеющимися переменными. Результаты оценок уравнения спроса на жилье на панельных данных с использованием индивидуальных эффектов приведены в табл. 5.

Таблица Зависимая переменная «индекс изменения стоимости жилья», ind_PH (Panel-оценки, 2003—2006 гг., 62 региона) А. Инструментальные переменные для start: pi_bcw, invbuilds ind_pnlIV ind_pnl1IV ind_pnlGMM ind_pnl1GMM start 4,080 2,690** 2,816 1,area_fit 1,146** 0,901*** 1,002 0,759*** credit 0,145*** 0,127*** 0,128** 0,111*** income 0,036 0,023 0,022 0,cpi 0,037 0,015 0,023 0,rts 0,271 0,228* 0,223 0,invhouses 0,024 0,_cons 23,723* 17,350** 22,112* 16,651* Sargan-st-c 0,524 0,494 0,398 0,F-statistic 22,442 40,182 24,334 37,N 247 247 247 В. Инструментальные переменные для start: pi_bcwL, invbuildsL ind_pnlIVL ind_pnl1IVL ind_pnlGMML ind_pnl1GMML start 2,633*** 2,427*** 2,833 2,area_ fit 0,880*** 0,851*** 0,917*** 0,878*** credit 0,131*** 0,125*** 0,133*** 0,126*** income 0,021 0,020 0,022 0,cpi 0,015 0,011 0,017 0,rts 0,195* 0,211** 0,202** 0,212** invhouses 0,020 0,_cons 16,659*** 16,009*** 15,786*** 15,507*** Sargan-st-c 0,578 0,385 0,517 0,F-statistic 48,408 47,616 54,759 52,N 247 247 247 Примечание. Использованы следующие названия регрессий: ind_pnlIV — для 2-шагового МНК с использованием инструментальных переменных, ind_pnlGMM — для метода обобщенных моментов с использованием инструментальных переменных.

* Коэффициент значим на 10%-м уровне значимости.

** Коэффициент значим на 5%-м уровне значимости.

*** Коэффициент значим на 1%-м уровне значимости.

Коэффициент при переменной предложение жилья на первичном рынке, как и ожидалось, оказался отрицательным, однако в одной из спецификаций этот коэффициент оказался незначимым1. Таким образом, увеличение объема предложе P-value равно 15%.

Анализ возможности возникновения «пузыря» на российском рынке недвижимости ния первичного жилья в текущем периоде снижает темп роста цен на жилье, т.е.

на самом деле не все первичное жилье распродается на этапе строительства, и часть его попадает на рынок после сдачи жилого объекта.

Коэффициент при переменной реальные доходы на душу населения оказался значимым и положительным только в нескольких спецификациях, поэтому наша гипотеза о том, что с ростом доходов все большее число домохозяйств начинает предъявлять спрос на рынке недвижимости, не может быть отвергнута с полной уверенностью. Отметим, что во многих зарубежных работах результаты эмпирических оценок показывали, что текущие реальные денежные доходы населения не влияют на спрос на недвижимость, так как потребители могут с относительно низкими затратами перераспределять свои доходы во времени с помощью хорошо развитого ипотечного кредитования. Таким образом, можно считать, что положительный коэффициент при доходах населения не отвергает нашу гипотезу о том, что далеко не все домохозяйства могут сглаживать свое потребление с помощью института кредитования.

Итак, для уравнения спроса, как и ожидалось, оказались значимыми и положительными коэффициенты при переменных обеспеченность одного жителя жильем1 и средняя задолженность по кредитам на одного жителя. Обеспеченность населения жильем характеризует размер рынка в данном регионе, поэтому на таких рынках большее количество жилья может находиться «на рынке», т.е. в обороте. Скорее всего, в таких регионах для инвесторов больше возможностей для дальнейшей перепродажи жилья, поэтому это одна из основных причин более динамичного развития таких рынков. Кроме того, возможно также, что регионы с большими рынками недвижимости — это регионы с более богатым населением.

Положительный коэффициент при переменной средняя задолженность по кредитам на одного жителя свидетельствует о том, что в регионах с более развитыми кредитными институтами цены на жилье растут быстрее вследствие дополнительного увеличения спроса. Коэффициент при переменной прирост индекса РТС оказался отрицательным и значимым, а также устойчивым к выбору метода оценки.

Таким образом, действительно, недвижимость и вложение в акции российских компаний являются взаимозаменяемыми альтернативами для инвестирования.

Коэффициенты при переменных индекс потребительских цен и доля инвестиций в жилое строительство оказались незначимыми. Возможно, это связано с плохим качеством данных или с тем, что эти переменные являются не очень удачными для измерения ожиданий агентов относительно будущей доходности владения недвижимостью. Кроме того, известно, что публикуемые Росстатом данные по инфляции, с одной стороны, не воспринимаются большинством населения как истинные, а с другой — отражают только изменение цен на основные группы потребительских товаров и услуг, что, возможно, не слишком интересует инвесторов.

Уравнение предложения Оценивалось уравнение (2):

start = 0 + 1ind_PH + 2invbuilds + 3pi_bcw + v.

t-i t-i t-i t В статье Керла (Kearl, 1979) коэффициент при аналогичной переменной, характеризующей обеспеченность населения жильем, оказался отрицательным, что кажется более логичным. Возможно, это свидетельствует об относительно равномерном развитии рынка недвижимости в США по сравнению с Россией.

668 Раздел V. Исследования реального сектора Точно так же, как и предложение спроса, уравнение предложения сначала было оценено pool-методом с использованием всех наблюдений. Далее были проведены оценки на панельных данных с фиксированными эффектами, наличие которых не было отвергнуто тестом Хаусмана. Результаты pool-оценок и оценок на панельных данных представлены в табл. 6 и 7 соответственно. В качестве инструментальных переменных для индекса изменения цен на жилье ind_PH использовались обеспеченность жильем на одного жителя, средняя задолженность по кредитам на одного жителя и прирост индекса РТС, т.е. наиболее устойчивые переменные в уравнении спроса на жилье.

Таблица Зависимая переменная «ввод нового жилья», start (Pool-оценки, 2003—2006 гг., 62 региона) А. Инструментальные переменные для ind_PH: area_fit, credit, rts start_pnlIV start_pnl1IV start_pnlGMM start_pnl1GMM ind_PH 0,418*** 0,418*** 0,289*** 0,289*** pi_bcw 0,316** 0,316** 0,158 0,invbuilds 0,000 0,000 0,000 0,_cons 0,349*** 0,349*** 0,432** 0,432** Sargan-st-c 0,022 0,022 0,249 0,F-statistic 27,965 27,965 17,875 17,N 247 247 247 В. Инструментальные переменные для ind_PHL: area_fitL, creditL, rtsL start_pnlIVL start_pnl1IVL start_pnlGMML start_pnl1GMML ind_PHL 0,751*** 0,751*** 0,649** 0,649** pi_bcwL 0,694*** 0,694*** 0,568 0,invbuildsL 0,000 0,000 0,000 0,_cons 0,446*** 0,446*** 0,556** 0,556** Sargan-st-c 0,475 0,475 0,625 0,F-statistic 16,760 16,760 9,647 9,N 246 246 246 Примечание. Использованы следующие названия регрессий: start_plIV — для 2-шагового МНК с использованием инструментальных переменных, start_plGMM — для метода обобщенных моментов с использованием инструментальных переменных.

* Коэффициент значим на 10%-м уровне значимости.

** Коэффициент значим на 5%-м уровне значимости.

*** Коэффициент значим на 1%-м уровне значимости.

Для интерпретации результатов будем использовать оценки, полученные на панельных данных с фиксированными эффектами.

Анализ возможности возникновения «пузыря» на российском рынке недвижимости Таблица Зависимая переменная «ввод нового жилья», start (Panel-оценки, 2003—2006 гг., 62 региона) А. Инструментальные переменные для ind_PH: area_fit, credit, rts start_pnlIV start_pnl1IV start_pnlGMM start_pnl1GMM ind_PH 0,418*** 0,418*** 0,289*** 0,289*** pi_bcw 0,316** 0,316** 0,158 0,invbuilds 0,000 0,000 0,000 0,_cons 0,349*** 0,349*** 0,432** 0,432** Sargan-st-c 0,022 0,022 0,249 0,F-statistic 27,965 27,965 17,875 17,N 247 247 247 В. Инструментальные переменные для ind_PHL: area_fitL, creditL, rtsL start_pnlIVL start_pnl1IVL start_pnlGMML start_pnl1GMML ind_PHL 0,751*** 0,751*** 0,649** 0,649** pi_bcwL 0,694*** 0,694*** 0,568 0,invbuildsL 0,000 0,000 0,000 0,_cons 0,446*** 0,446*** 0,556** 0,556** Sargan-st-c 0,475 0,475 0,625 0,F-statistic 16,760 16,760 9,647 9,N 246 246 246 * Коэффициент значим на 10%-м уровне значимости.

** Коэффициент значим на 5%-м уровне значимости.

*** Коэффициент значим на 1%-м уровне значимости.

Как и ожидалось, рост цен на жилье приводит к росту предложения, а рост издержек — к снижению предложения: коэффициент при переменной изменение цен на жилье положителен, а при переменной индекс цен производителей строительной продукции отрицателен. При этом количественное влияние этих факторов на предложение недвижимости примерно одинаковое: значения коэффициентов близки друг другу, и рост цен на недвижимость, и рост цен на строительно-монтажные работы измеряются в сотнях процентов. Таким образом, если цены на жилье и цены на строительную продукцию изменяются на одну и ту же величину, то предложение жилой недвижимости в среднем остается неизменным.

Текущий ввод жилья в эксплуатацию лучше всего объясняется текущими значениями темпов роста цен на жилье и строительно-монтажные работы1. Такой результат может быть связан, во-первых, с тем, что значения данных переменных и их лагов высококоррелированы, во-вторых, с тем, что при строительстве фирмы ориентируются в большей мере на дисконтированную прибыль, т.е. учитывают будущее изменение цен.

Коэффициент при переменной доля инвестиций в строительство нежилых зданий и сооружений оказался незначимым. Возможно, это свидетельствует о том, что Ожидалось, что лагированные значения этих переменных будут лучше объяснять предложение жилья в текущем периоде. Однако в ходе расчетов выяснилось, что это не так, поэтому здесь не приведены регрессии, где в качестве объясняющих переменных используются 2-е и 3-и лаги.

670 Раздел V. Исследования реального сектора фирмы не могут свободно выбирать, каким видом строительства заниматься, т.е.

имеют определенную специализацию или госзаказ. Тем не менее незначимость этого коэффициента может говорить и о плохом соответствии между выбранной переменной и ожидаемыми выгодами от строительства.

Декомпозиция спроса на составляющие Одной из задач данного исследования было выявление структуры спроса на жилье, так как в предположении фиксированного предложения в краткосрочном периоде именно спрос определяет цены на рынке недвижимости. Для оценки вклада каждой из объясняющих переменных была выбрана регрессия ind_pnl1IVL:

ind_PH = –16,009*** – 2,427start*** + 0,851***area_ fit + 0,125***credit + (3) + 0,020income + 0,011cpi – 0,211**rts + 0,020invhouses.

В этом уравнении в качестве инструментальных переменных для ввода нового жилья использованы лагированные значения темпов роста цен на строительные услуги и доли инвестиций в строительство нежилых зданий и сооружений. Декомпозиция спроса на составляющие была проведена следующим образом. Для каждой переменной, входящей в уравнение (3), был рассчитан ряд ее средних по регионам значений для 4 лет — с 2003 по 2006 г. Средний вклад переменной был посчитан как произведение соответствующего ей коэффициента в уравнении и среднего значения этой переменной за каждый из 4 лет (табл. 8). Существенным считался только вклад значимых переменных.

Таблица Вклад объясняющих переменных в рост цен на жилье по годам Kоэфф. Средн.03* Средн.04 Средн.05 Средн.06 Вклад03 Вклад04 Вклад05 ВкладStart —2,427** 0,563 0,627 0,664 0,768 —1,366 —1,521 —1,612 —1,area_fit 0,851 20,148 20,365 20,711 21,077 17,146 17,331 17,625 17,Credit 0,125 0,818 1,804 3,854 6,376 0,102 0,225 0,482 0,income 0,020 3,632 4,418 6,082 9,700 0,073 0,088 0,122 0,cpi 0,011 112,833 112,445 111,015 109,069 1,241 1,237 1,221 1,rts —0,211 0,580 0,083 0,833 0,707 —0,122 —0,017 —0,176 —0,cons —16,009 1,000 1,000 1,000 1,000 —16,009 —16,009 —16,009 —16, * Индекс обозначает соответствующий год. Например, средн.03 — среднее значение соответствующей переменной за 2003 г.

** Жирным шрифтом выделены значимые переменные.

Далее был рассчитан суммарный вклад по отдельным годам для всех переменных, рассматриваемых в нашей работе как характеризующие спрос со стороны инвесторов, т.е. спекулятивный (строка 3 в табл. 9). K переменным, характеризующим спекулятивный спрос, отнесены прирост индекса РТС и кредитная задолженность на одного жителя (переменная доля инвестиций в строительство жилья здесь не рассматривается, так как коэффициент при этой переменной оказался незначиАнализ возможности возникновения «пузыря» на российском рынке недвижимости мым). Далее была рассчитана доля значимых спекулятивных компонент в суммарном вкладе всех компонент в спрос (строка 4 в табл. 9). Как видно из приведенных расчетов, доля спекулятивных факторов в общем спросе возрастает по времени.

Далее по годам был рассчитан прирост цен за счет спекулятивных компонент, для этого прирост цен в процентах от предыдущего периода умножался на долю спекулятивных факторов в спросе. Результаты приведены в последней строке табл. 9.

Pages:     | 1 |   ...   | 29 | 30 || 32 | 33 |   ...   | 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.