Эконометрическая модель рынка жилья: роль спекулятивного и потребительского спроса

УДК 332.851

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РЫНКА ЖИЛЬЯ:

РОЛЬ СПЕКУЛЯТИВНОГО И ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО СПРОСА

ECONOMETRIC PATTERN OF HOUSING MARKET THROUGH CONSUMER AND INVESTMENT DEMAND

Н.В. Пузина N.V. Puzina

Управление развития предпринимательства и потребительского рынка департамента городской экономической политики Администрации города Омска

Говорится о необходимости оценки факторов спроса на рынке жилья. Ключевыми факторами спроса выделены: доходы населения, цены на первичном и вторичном рынках жилья, процентная ставка по ипотеке, курс доллара, цена на нефть и доходность акций на рынке ценных бумаг. Все факторы поделены на факторы потребительского и инвестиционного спроса. Построена корреляционно-регрессионная модель, показывающая высокую степень зависимости рынка жилья Омской области от факторов инвестиционного спроса.

The article deals with housing market demand determinants to be estimated. Household incomes, primary and secondary housing prices, mortgage interest rate, exchange rate, oil prices and share liquidity at security market appear to be the key ones. Pointing out consumer and investment demand determinants, the article provides the correlation-regression pattern to show the housing market in Omsk region being strongly defined by the investment demand elements.

Ключевые слова: рынок жилья, факторы спроса, доходы населения, цены на жилье, потребительский спрос, инвестиционный спрос, эконометрическое моделирование экономических процессов.

Key words: housing market, demand determinants, household income, housing prices, consumer demand, investment demand, econometric model of economy.

Зарубежные и отечественные экономисты давно исследуют рынок жилья и выявляют закономерности его развития. В России одними из первых, приступивших к анализу закономерностей формирования рыночных цен на жилье в зависимости от его качества и местоположения, к разработке методик оценки стоимости квартиры в зависимости от её параметров, являются Г.М. Стерник, Н.Н. Ноздрина,

О. С. Пчелинцев, В. С. Мхитарян и др. [1].

В настоящее время остается недостаточно изученным влияние на рынок жилья факторов со стороны спроса. Принято считать, что объем спроса складывается под влиянием двух основных факторов, традиционно рассматриваемых в микроэкономических моделях: цены товара (жилья) и доходов потребителей. В свою очередь, кроме собственных доходов населения, среди которых основным является заработная плата, необходимо учитывать заемные средства населения и организаций (объем выданных банками жилищных кредитов), а также государственные расходы и расходы органов местного

© Н.В. Пузина, 2011

самоуправления на покупку жилья для населения1. Традиционно рассматриваемые факторы со стороны спроса на рынке жилья назовем факторами потребительского спроса.

Кроме общепринятых со стороны спроса на рынке жилья действуют факторы, относящиеся к факторам спекулятивного (инвестиционного) спроса. В первую очередь к ним относятся цены на вторичном рынке жилья2. Также к факторам спекулятивного спроса будем относить курсы валют (доллар, евро), мировые цены на российскую нефть, доходность акций на рынке ценных бумаг.

Факторы спроса на рынке жилья влияют на объем спроса, в качестве которого выступает количество купленных на рынке квартир и домов. Расчеты будут осуществляться на примере рынка жилья Омской области. В силу отсутствия официальных статистических данных и иной статистической отчетности об объемах продаваемого жилья в целом на рынке Омской области будем считать зависимой переменной объем нового жилья в виде построенных квартир и домов в определенный период времени3.

С учетом вышеперечисленных факторов можно определить зависимости функции у (объем ввода жилья) и аргументов х}, х2, х3 ... хп (факторов спроса).

Характер взаимосвязи двух величин можно определить с помощью корреляции. Коэффициент корреляции (Я) может принимать значения от -1 до +1. Если значение по модулю находится ближе к 1, то это означает наличие сильной связи, а если ближе к 0 - связь отсутствует или является существенно нелинейной.

Для оценки взаимосвязи необходимо провести спецификацию модели - выделить наиболее влияющие факторы на зависимую величину или аргументы. Для корректных расчетов необходимо брать только те факторы, которые непосредственно влияют на объем ввода жилья в эксплуатацию. К примеру, объем затрат государства или органов местного самоуправления на улучшение жилищных условий населения в общем спросе на рынке жилья суще-

ственно мал, поэтому не может быть использован в качестве аргумента. Фактор «доходы населения» включает в себя три возможных показателя - реальные доходы населения, номинальные доходы и размер заработной платы. Выбор необходимого аргумента по указанному фактору будет произведен на основе анализа коэффициентов корреляции. Оценить влияние такого фактора, как «заемные средства населений и организаций», можно путем анализа объема задолженности населения по жилищным кредитам, а также средневзвешенной ставки по жилищным кредитам в области.

В целом можно выделить 13 основных факторов, влияющих на рынок жилья. Построим таблицу коэффициентов корреляции между объемом ввода жилья в эксплуатацию и выбранными факторами потребительского и инвестиционного спроса, рассчитанными на базе MS Excel (таблица).

Коэффициент корреляции фактора влияния и объема ввода жилья в эксплуатацию

в Омской области в 2000-2009 гг.

№ п/п Фактор влияния Коэффициент корреляции фактора влияния и объема ввода жилья в эксплуатацию в Омской области в 2000-2009 гг.4

1 Индекс цен строительной продукции 0,1438

2 Средняя стоимость строительства 0,6342

3 Цены на первичном рынке жилья 0,8688

4 Цены на вторичном рынке жилья 0,9039

5 Реальные располагаемые денежные доходы населения -0,3596

б Номинальные денежные доходы населения 0,8285

7 Средняя заработная плата работников 0,7902

8 Объем задолженности населения по жилищным кредитам 0,9035

9 Средневзвешенная ставка по жилищным кредитам -0,9621

10 Курс доллара -0,7365

11 Курс евро 0,5281

12 Среднегодовая цена за баррель нефти Urals 0,9147

13 Среднегодовая доходность акций на рынке ценных бумаг (Индекс РТС) 0,8598

На основе полученных коэффициентов корреляции можно выбрать аргументы х: 1) цены на первичном рынке жилья; 2) цены на вторичном рынке жилья; 3) денежные доходы населения; 4) средневзвешенная ставка по жилищным кредитам; 5) среднегодовая цена за баррель нефти Urals; б) курс доллара; 7) среднегодовая доходность акций на рынке ценных бумаг.

Необходимо отметить, что курсы валют и мировые цены на нефть взаимозависимы. В качестве аргумента из курсов валют будет использован курс доллара, так как рынок жилья в России более привязан к доллару и данная валюта остается резервной в нашей стране5.

Также в качестве аргумента будут браться цены на российскую нефть6. От них зависят доходы определенных слоев населения Омской области, так как промышленность области в среднем на 65 % состоит из производства нефтепродуктов [2, с. 12].

Для определения влияния каждого фактора в отдельности необходимо построить уравнения простой регрессии вида у = /(х), у = Ьх + е, где е - случайная величина, возмущение, остатки регрессии.

На рис. 1, 2 представлены лишь некоторые зависимости.

тыс. кв. м

Рис. 1. Зависимость объема ввода жилья от цен на первичном рынке жилья в Омской области

тыс. кв. м

Рис. 2. Зависимость объема ввода жилья от процентной ставки по ипотеке в Омской области

Влияние каждого фактора в отдельности дает важную информацию о состоянии регионального рынка жилья, однако наиболее полную картину можно увидеть, определив характер влияния всех факторов, действующих одновременно. Для этого нужно построить уравнение множественной регрессии.

В качестве аргументов использованы уже выбранные факторы потребительского и инвестиционного спроса. Количество наблюдений, на основе которых рассчитывались коэффициенты, составило 10 (с 2000 - по 2009 гг.). Полученная зависимость функции у от аргументов со стороны спроса хг будет выглядеть следующим образом:

у = 81,3х1 - 137,5х2 - 138,8х3 + 75,1х4 + + 8,7хЛ + 0,2хб + 38,8х7 +1523,4,

где у - объем ввода жилья в эксплуатацию; х1 -денежные доходы населения; х2 - цены на первичном рынке жилья; х3 - ставка по ипотеке; х4 - цены на вторичном рынке жилья; х5 - цены на нефть; х6 - доходность акций на рынке ценных бумаг; х7 - курс доллара7.

Коэффициенты в представленном уравнении показывают положительную зависимость объемов ввода жилья от доходов населения, уровня цен на вторичном рынке жилья, цен на нефть, доходности акций, курса доллара и отрицательную зависимость - от цен на первичном рынке жилья и ставки по ипотеке. Величина остатка в уравнении составляет 1523,4. Необходимо также помнить, что полученное уравнение регрессии справедливо только в пределах определенных минимальных и макси-

мальных значений переменных, на базе которых оно было получено. Проверить уравнение можно, подставив значения переменных. Отклонение от заданного у (ошибка уравнения) находится в пределах 0,1-10,1 %, что можно считать допустимым8.

После определения уравнения регрессии целесообразно оценить достоверность полученной зависимости. Оценка достоверности зависимости производится по величине Д2, которая в данной случае равна 0,99. Необходимо отметить, что если Д2 = 1, то имеется функциональная зависимость. Отсюда полученное нами значение коэффициента можно считать достаточно высоким, что подтверждает достоверность наличия зависимости между у и хг.

В полной степени понять, какой из факторов оказывает большее влияние на объем строительства жилья в Омской области, уравнение

регрессии не позволяет. Поэтому предложено оценить и сравнить между собой слагаемые полученного уравнения. Перемножив коэффициенты со значениями переменных, получим матрицу освобожденных от единиц измерения данных. Сумма значений слагаемых (факторов), в том числе отрицательных, будет равняться соответствующему объему ввода жилья в области.

Для определения доли каждого в общей сумме факторов предлагается суммировать их по модулю. Средние значения полученных данных показывают наибольшее влияние на объем ввода жилья цен на первичном и вторичном рынках жилья, ставки по ипотеке, курса доллара и денежных доходов населения. Менее важными факторами являются цены на российскую нефть и доходность акций на рынке ценных бумаг (рис. 3).

неучтенные факторы, 15 %

денежные доходы населения, 6 %

курс доллара, 11 %

доходность акции на рынке ценных бумаг, 2 %

цена на нефть марки ига1Б,

4 %

цены на первичном рынке жилья, 26 %

цены на вторичном рынке жилья, 15 %

процентная ставка по ипотеке,

21 %

Рис. 3. Структура влияния факторов потребительского и инвестиционного спроса на рынок жилья в Омской области1

Из графика видно, что факторы потребительского спроса в совокупности влияют на рынок жилья Омской области на 53 %, инвестиционного спроса - на 32 %. Остальная часть факторов в данной модели не учтена.

Таким образом, для оценки роли потребительского и спекулятивного спроса на рынке жилья была построена эконометрическая модель, включающая в себя семь основных факторов спроса: доходы населения, цены на первичном и вторичном рынках жилья, процентная ставка по ипотеке, курс доллара, цена на

1 Диаграмма построена по расчетам автора.

нефть и доходность акций на рынке ценных бумаг. Построенная модель позволила увидеть степень влияния факторов инвестиционного спроса. Другими словами, спекуляция на рынке жилья Омской области приводит к повышению цен на рынке на 30 %. Это в свою очередь приводит к снижению доступности жилья для населения. Поэтому первоочередной задачей государственной власти в решении жилищных проблем граждан должно стать, по мнению автора, не только стимулирование предложения на рынке, но и регулирование формирования спроса, осуществление мероприятий по предотвращению наращивания объемов инве-

стиционного спроса. Важным для понимания особенностей функционирования рынка жилья Омской области является также то, что в большей степени на равновесную цену на рынке влияет количество выданных ипотечных кредитов, чем объем собственных доходов населения. Это еще раз указывает на низкий платежеспособный спрос населения, недостаточно сформированный рынок жилья.

Примечания.

1. Данные расходы могут осуществляться для улучшения жилищных условий законодательно установленных категорий граждан в виде социальных выплат, жилищных сертификатов либо непосредственного приобретения жилья и последующей его передачей в собственность.

2. В данной работе мы будем относить цены на вторичном рынке жилья к факторам инвестиционного (спекулятивного) спроса на основании, во-первых, нетипичной ситуации на рынке жилья, когда цены на вторичном рынке превышают цены на рынке первичного жилья; во-вторых, предполагая, что спекулятивный спрос приводит к завышению цен на рынке. Однако в ценах на вторичном рынке жилья не исключается потребительская составляющая. Традиционно цены на вторичном рынке жилья складываются на основании цен на первичном рынке за вычетом степени износа жилья. Поэтому в качестве противовесного фактора потребительского спроса будут учтены цены на новое жилье.

3. Информация об объемах запланированного к строительству жилья за ряд лет органами местного самоуправления в открытых источниках не представляется. Тем не менее автором был сделан предварительный анализ объема начатого жилищного строительства. Расчет объемов строящегося жилья осуществлялся на основе предположения о среднем сроке строительства, равном двум годам, данных об объемах ввода жилья, а также объемах незавершенного строительства жилья, в том числе приостановленного и законсервированного. Анализ показал, что полученные оценочные данные объемов начатого строительства не отражают реальной ситуации: в 2008 г. начато строительство 631,2 тыс. кв. м жилья, в 2009 г. - 430,5 тыс. кв. м. По имеющимся данным Администрации г. Омска площадь жилья, на которое выдано разрешение на строительство, в 2008 г. составила 1487,5 тыс. кв. м, в 2009 г. -550,4 тыс. кв. м. Значит, предположение не подтвердилось, и срок строительства дома состав-

ляет не два года. Поэтому полученные оценки не могут быть использованы в дальнейших расчетах.

4. Влияние некоторых факторов до 2000 г. либо отсутствовало (ипотека), носило неэкономический характер (коэффициент корреляции в 1990-1999 гг. ввода жилья в эксплуатацию и денежных доходов населения равнялся «-0,79»), либо было чрезмерно высоким (влияние курса доллара, так как все сделки на рынке жилья начали заключаться в этой валюте).

5. Анализ коэффициентов корреляции курсов валют и объема ввода жилья в Омской области показывает важную зависимость: положительную корреляцию между объемами ввода жилья и курсом евро (0,5281) и отрицательную, более сильную корреляцию (-0,7365), в сравнении с курсом доллара. Объяснением этому служит привязка валют друг к другу, а также сильное влияние доллара как резервной валюты страны.

6. В работе был рассчитан коэффициент корреляции ввода жилья в Омской области и мировых цен на нефть марки Brent. Полученный коэффициент, более высокий в сравнении с коэффициентом на нефть марки Urals (0,9291), объясним тем, что цены на российскую нефть рассчитываются с помощью дисконта к фьючерсам на нефть марки Brent.

7. Аргументы сгруппированы в зависимости от вида факторов спроса. Первые три относятся к факторам потребительского спроса, с четвертого по седьмой - к факторам инвестиционного спроса.

8. Исключением является 2003 г., по которому ошибка составила 19,9 %, что может объясняться влиянием в этом году каких-либо других факторов на объем введенного жилья в Омской области.

1. Стерник Г. М. Как прогнозировать цены на жилье (методическое пособие для риэлтеров). - М. : РГР, 1995; Ноздрина Н. Н., Пче-линцев О. С., Стерник Г. М. Цены и доступность жилья в городах России // Проблемы прогнозирования. - 1996. - № 6; Стерник Г. М. Математическая модель для прогнозирования цен на жилье // Экономика и статистические методы. - 1998. - № 6; Мхитарян В. С. Эконометрическое моделирование стоимости квартиры на московском рынке вторичного жилья. - М., 1999.

2. Социально-экономическое положение Омской области за январь-декабрь 2009 г. : докл. / Омскстат. - Омск, 2010. - 163 с.