WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 |

Таблица Зависимая переменная ввод нового жилья, start (Pool-оценки уравнения предложения проведены на всех имеющихся данных) 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 247,000 247,000 247,000 247,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 246,000 246,000 246,000 246,* Коэффициент значим на 10%-м уровне значимости.

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

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

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

Таблица Зависимая переменная ввод нового жилья, start (Pool-оценки уравнения предложения проведены на всех имеющихся данных) 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 247,000 247,000 247,000 247,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 246,000 246,000 246,000 246,* 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 перемен ной индекс цен производителей строительной продукции – отрицателен. При этом количественное влияние этих факторов на предложение недвижимости примерно одинаковое: значения коэффициентов близки друг к 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 строительномонтажные работы15. Такой результат может быть связан, вопервых, с тем, что значения данных переменных и их лагов высококоррелированны. Во-вторых, 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 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.

3.4. 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:

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.

ind_PH = –16,009*** – 2,427start*** + 0,851***area_fit + 0,125***credit + + 0,020income + 0,011cpi –0,211**rts + 0,020invhouses. (47) 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 (47), 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 Коэфф. Средн.0316 Средн.04 Средн.05 Средн.06 Вклад03 Вклад04 Вклад05 ВкладStart –2,42717 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,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 в табл. 9). К переменным, характеризующим спекулятивный спрос, Индекс обозначает соответствующий год. Например, средн.03 – среднее значение соответствующей переменной за 2003 г.

Жирным шрифтом выделены значимые переменные.

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 незначимым). 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. Для подсчета суммарной составляющей спекулятивного спроса в ценах на недвижимость за весь период, т.е. к концу 2006 г., вклады за предшествующие годы были просуммированы. В результате было получено, что к концу 2006 г. суммарная спекулятивная компонента в приросте цен на жилье составляла 30%. За четырехлетний период – 2003–2006 гг. – в среднем цены на жилье в России выросли в 2,3 раза, т.е. на 130%, при этом 30% этого прироста было следствием спекулятивного спроса со стороны инвесторов. Иначе говоря, в отсутствие спекулятивного спроса жилье в среднем подорожало бы только на 100% за тот же период (2003–2006 гг.).

Таблица Вклад спекулятивных компонент в суммарный спрос на жилье Сумм.03 Сумм.04 Сумм.05 Сумм.Суммарный вклад всех компо1,065 1,335 1,652 2,нент Суммарный вклад всех значимых –0,249 0,009 0,310 0,компонент Вклад значимых спекулятивных –0,020 0,208 0,306 0,компонент Доля спекулятивных компонент –0,019 0,156 0,185 0,в приросте цен Процент прироста цен за счет –0,000 0,039 0,073 0,спекулятивных факторов Кроме того, для всех осуществленных регрессий были проведены тесты на совокупную значимость факторов, отвечающих за спрос со стороны инвесторов, т.е. тесты на совокупную значимость коэффициентов при переменных кредитная задолженность на одного жителя, прирост индекса РТС, доля инвестиций в строительство жилья. Также был включен индекс потребительских цен для контроля за номинальным изменением цен на жилье. Результаты приведены в табл. 10. Как оказалось, практически во всех спецификациях тесты отвергают гипотезу о незначимости спекулятивной составляющей.

Таблица Проверка гипотез о значимости спекулятивных факторов в уравнении спроса Первый вариант группы факторов Второй вариант группы факторов H0: cpi = 0, rts = 0, H0: cpi = 0, rts = 0, Regression name Regression name credit = 0 invhouses = 0, credit = ind_plIV 0,000 ind_pl1IV 0,ind_plGMM 0,000 ind_pl1GMM 0,ind_plIVL 0,003 ind_pl1IVL 0,ind_plGMML 0,003 ind_pl1GMML 0,ind_pnlIV 0,012 ind_pnl1IV 0,ind_pnlGMM 0,016 ind_pnl1GMM 0,ind_pnlIVL 0,000 ind_pnl1IVL 0,ind_pnlGMML 0,000 ind_pnl1GMML 0,Таким образом, на основании проведенного нами исследования можно говорить о наличии на рынке жилой недвижимости в Российской Федерации к концу 2006 г. существенной доли спроса, обусловленной спекулятивной компонентой, т.е. фактически «пузыря» в размере до 30% прироста цен за рассмотренные 4 года.

Заключение В данном исследовании нами были изучены основные теоретические и эмпирические подходы к определению и исследованию «пузырей» на рынках финансовых активов и недвижимости. Последнему аспекту было уделено особое внимание, а также проведен анализ рынка жилья в России на основе данных по российским регионам.

Анализ современной экономической литературы по данной тематике позволил выделить основные отличия рынка жилья от рынков других товаров. В частности, было установлено, что жилье совмещает в себе качества потребительского и инвестиционного товаров.

Затем была построена теоретическая модель спроса и предложения на рынке жилья, причем спрос был разделен на две составляющие – фундаментальную и спекулятивную, за которые ответствен соответственно спрос со стороны домохозяйств и инвесторов, рассматривающих жилье как инвестиционное, а не потребительское благо. На основе базы данных, которая включает объясняемые и объясняющие переменные для 62 регионов России в период с 2002 по 2006 гг., были проведены расчеты уравнений спроса и предложения. Большинство объясняющих переменных оказались значимыми и имеющими ожидаемый знак.

Исходя из проведенных расчетов можно сделать следующие выводы. Во-первых, на рынке недвижимости присутствует два вида спроса – со стороны домохозяйств и со стороны инвесторов, что не отвергает нашу гипотезу о том, что жилье является одновременно и потребительским и инвестиционным товаром. Среди фундаментальных факторов спроса были выделены предложение на рынке первичного жилья, обеспеченность населения жильем, доходы населения и инфляция, устойчиво значимыми из которых оказались только первые два. Таким образом, действительно, увеличение предложения приводит к снижению темпов роста цен на жилье. Причем если учесть тот факт, что цены на первичном и вторичном рынках недвижимости сильно взаимосвязаны, то, скорее всего, увеличение предложения на одном из рынков ведет к снижению темпов роста цен на обоих рынках. Более интересным оказался второй результат, а именно положительная связь обеспеченности населения жильем и темпов роста цен. Этот результат, вероятно, свидетельствует о неравномерном развитии рынка жилья в России. В регионах с высокой обеспеченностью жильем большее количество квартир может находиться «в обороте», в том числе и на первичном рынке, необходимом для существования рынка. Таким образом, цены в регионах с высокой обеспеченностью населения жильем в наибольшей степени являются рыночными, поэтому могут быть выше, чем в тех регионах, где рынок недвижимости фактически отсутствует. Альтернативное объяснение может состоять в том, что регионы, в большей степени обеспеченные жильем, являются более богатыми, поэтому цены в них растут быстрее.

Среди спекулятивных факторов устойчиво значимыми оказались переменная, характеризующая доступность кредитов, и темп изменения индекса РТС, причем, как и ожидалось, первый из них действует в сторону увеличения спроса со стороны инвесторов, а второй – в сторону уменьшения. Кроме того, проведенные оценки подтвердили, что рост цен был отчасти вызван расширением доступа населения к кредитам, поэтому (с точки зрения экономической политики) просто расширение доступа к ипотеке без создания условий для дополнительного строительства приведет только к росту цен, но не облегчит доступ населения к жилью.

Нами также было оценено уравнение предложения недвижимости, где значимыми факторами оказались изменения цен на саму жилую недвижимость и на строительно-монтажные работы. Значимость этих переменных и ожидаемые знаки при них свидетельствуют о том, что строительные фирмы могут адекватно реагировать на рыночные сигналы. Также стоит отметить, что была отвергнута гипотеза, что такие переменные, как доля инвестиций в жилое (нежилое) строительство, могут отражать ожидаемые выгоды от инвестиций в те или иные отрасли строительства. Возможно, это связано с тем, что в части регионов доля инвестиций в определенные виды строительства на рассмотренном этапе является экзогенной величиной, например, в силу финансирования каких-либо крупномасштабных проектов.

Оценка суммарного вклада инвестиционного (спекулятивного) спроса в общий спрос на жилую недвижимость показывает, что до 30% прироста цен на недвижимость приходится на данную компоненту. Таким образом, можно говорить о наличии ценового «пузыря» на рынке жилой недвижимости на конец 2006 г. Вероятно, ситуация с того момента не слишком изменилась, поэтому в случае кризиса российский рынок недвижимости может испытать существенные трудности, в том числе резкое снижение цен.

Список литературы Allen F., Gale D. Bubbles and Crises // The Economic Journal. 2000.

Vol. 110. № 460.

Allen F., Gorton G. Churning Bubbles // The Review of Economic Studies. Vol. 60. No. 4. (Oct., 1993). Р. 813–836.

Abreu D., Brunnermeier M.K. Bubbles and Crashes // Econometrica.

Vol. 71. No. 1. (Jan., 2003). Р. 173–204.

Ayuso J., Restroy F. House Prices and Rents in Spain: Does the Discount Factor Matter // Documentos de Trabajo No. 0609. Banco De Espaa, 2006.

Basu А. Investment Performance of Common Stocks in Relation to Their Price-Earnings Ratios: A Test of the Efficient Market Hypothesis // The Journal of Finance. 1977. Vol. 32. № 3.

Bernanke B.S., Gertler M. Should Central Banks Respond to Movements in Asset Prices // The American Economic Review. 2001.

Vol. 91. № 2.

Bernanke B., Gertler M. Monetary Policy and Asset Price Volatility.

Federal Reserve Bank of Kansas City, 1999.

Bernanke B., Gertler M. Should Central Banks Respond to Movements in Asset Prices // The American Economic Review. 2001.

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 |



© 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.