Анализ рынка коммерческой недвижимости: компетентная аналитика сектора, аренды и арендных ставок, а также прогноз — всё о недвижимости

Рынок коммерческой недвижимости Москвы: итоги 2016 года

На фоне отсутствия серьезных макроэкономических шоков и пересмотра прогнозных показателей в сторону улучшения на рынке коммерческой недвижимости наблюдается стабилизация.

 Позитивными трендами являются фиксируемый с конца 2015 года рост спроса на помещения, снижение уровня вакантности, в том числе и на офисном рынке, и относительная стабилизация цен в долларах.

Прогнозы роста экономики остаюсь весьма консервативными, но позволяют сегменту недвижимости готовиться к восстановлению, сообщает RRG.

Основные выводы

Объем предложения на рынках продажи и аренды в 2016 году продолжил снижаться.

Тенденция обусловлена сокращением объемов нового строительства во всех секторах коммерческой недвижимости, заключением сделок, а также тем, что собственники снимают свои объекты с экспонирования, не желая продавать по упавшим ценам. Уровень снижения объема предложения на рынке продажи оказался меньше, чем на рынке аренды.

Объем предложения на продажу по общей площади вырос в торговом и производственно-складском сегменте, тогда как предложение офисов снизилось на 18%.

На рынке аренды снижение объемов предложения по общей площади фиксировалось во всех сегментах, но максимальная коррекция также наблюдалась на офисном рынке – минус 25%. При этом в структуре предложения офисы продолжают доминировать.

Так, доля офисных помещений в структуре предложения на продажу составляет 61%.

Средневзвешенная цена продажи объектов коммерческой недвижимости за год в рублях сократилась на 10%, в долларовом измерении —  на 20%.

Отрицательная коррекция наблюдалась по всем сегментам, однако наибольшее снижение продемонстрировали помещения свободного назначения (минус 10% в рублях) и торговая недвижимость (минус 8%).

Снижение цен в условиях сокращения объема предложения может свидетельствовать о переизбытке площадей на рынке на фоне непростой макроэкономической ситуации.

Средняя ставка на рынке аренды с декабря 2015 по декабрь 2016 года снизилась на 2% в рублевом и на 12% в долларовом выражении.

При этом негативный тренд по ставкам наблюдался в офисном и производственно-складском секторах, тогда как торговая недвижимость, напротив, продемонстрировала рост на 8% в национальной валюте.

Снижение ставок наблюдалось в первой половине года, после чего фиксировался незначительный рост. В целом можно говорить об относительной стабилизации на рынке аренды. 

* Методика исследования

В качестве объектов для исследования рынка продажи коммерческой недвижимости были отобраны объекты коммерческой недвижимости, выставленные на продажу в открытых источниках, — офисные, производственно-складские помещения (ПСП)  и помещения свободного коммерческого назначения (ПСН), а также торговые помещения с общей площадью более 100 кв.м. При этом в целях анализа ценовой динамики используется средневзвешенная цена продажи, которая рассчитана как отношение суммарной стоимости объектов к суммарной площади этих объектов. В качестве объектов для исследования рынка аренды коммерческой недвижимости были отобраны объекты коммерческой недвижимости, предлагаемые в открытых источниках, — торговые, офисные, производственно-складские помещения (ПСП) с общей площадью более 50 кв.м. В целях анализа ценовой динамики используется средняя арендная ставка, которая рассчитана как среднее арифметическое цен всех объектов, а также суммарная годовая арендная плата (ГАП), которая рассчитана как сумма арендной платы за год.

Продажа

Рынок в целом

Объем предложения

Объем предложения рынка в 2016 году существенно колебался. Без учета месячных колебаний можно говорить, что до середины года шло снижение объема предложения, после чего объем предложения несколько вырос.

С декабря 2015 по декабрь 2016 года объем предложения снизился на 13% по количеству, а по общей площади он вырос на 10%, составив 1 609 объектов общей площадью 2 646 тыс. кв. м. 

Общая площадь, тыс. кв. м

Количество объектов, шт.

Ценовые показатели

Можно отметить снижение цен на протяжении всего года. Снижение за год рублевых цен составило 10%, а долларовых – 20%. Средневзвешенная цена в декабре 2016 года  снизилась до 187 275 руб./кв.м, или  $3 016$/кв. м. Снижение цен в условиях сокращения объема предложения может свидетельствовать о переизбытке площадей на рынке на фоне непростой макроэкономической ситуации.

Общий объем предложения по стоимости в декабре уменьшился на 22% и составил 495 млрд руб.

Сравнительный анализ по сегментам                                                                     

Объем предложения

За 2016 год объем предложения по общей площади вырос на 23% по торговым и на 56% по производственно-складским помещениям и снизился на 18%  по офисным и на 51% по помещениям свободного назначения.

Объем предложений в декабре 2016 года составил 305 торговых объектов общей площадью 245 тыс. кв. м., 997 офисных объектов общей площадью 1617 тыс. кв. м., 107 производственно-складских помещений общей площадью 515 тыс. кв. м. и 200 помещений свободного назначения общей площадью 269 тыс. кв. м.

В структуре рынка по общей площади лидирующее положение в декабре 2016 года, как и ранее, заняли офисные помещения, доля которых на рынке составила 61%, второе место с долей 19% у производственно-складских помещений.

Доля помещений свободного назначения в общем объеме предложения составила 11%, а доля торговых помещений – 9%.

Доля офисных помещений за год снизилась на 3%, доля торговых помещений выросла на 2%, доля помещений свободного назначения уменьшилась на 7%, а доля производственно-складских помещений выросла на 8%.

Общая площадь, тыс. кв. м

Судя по снижению средней площади объектов офисного и свободного назначения на 29 и 42% с рынка уходят помещения крупных размеров, в то время, как по торговым объектам и производственно-складским помещениям, средние площади которых выросли на 5 и 45% соответственно, ситуация была противоположной.

Ценовые показатели

Снижение цен наблюдалось по всем сегментам и составило: 8% по торговым объектам, 3% — по офисным, 4% — по производственно-складским и 10% — по помещениям свободного назначения.

Объем предложения в стоимостном выражении по торговым объектам вырос на 13%, по производственно-складским помещениям – на 50%, по офисным помещениям снизился на 20%, а по помещениям свободного назначения – на 56%.

Общая стоимость, млн руб.

Торговая недвижимость

Объем предложения

В декабре 2016 года общая площадь предложения торговой недвижимости в центре по сравнению с декабрем 2015 года выросла на 30%, а  за пределами центра — на 23%.

Всего в декабре 2016 года на продажу было выставлено 30 объектов в пределах Садового Кольца и 275 объектов за его пределами суммарной площадью 17 и 228 тыс. кв. м соответственно.

Общий объем предложения торговых помещений в декабре составил 305 объектов общей площадью 245 тыс. кв. м со средней площадью объекта 800 кв. м.

Динамика показателей по торговым помещениям

Ценовые показатели

Цена на торговые объекты в центре с декабря 2015 по декабрь 2016 года снизилась на 16% до 720 703 руб./кв. м,, а за пределами Садового Кольца — на 7% до 214 948 руб./.кв. м.

Более значительное снижение цен по объектам в центре может быть следствием более значительной ценовой коррекции, так как в 2015 году по объектам в центре наблюдался более существенный рост цен, чем по объектам за его пределами.

Цена по всем торговым помещениям за 2016 год снизилась на 8% до 249 112руб./кв. м.

Стоимостной объем предложения торговых помещений за 12 месяцев в центре вырос на 9%, а на периферии — на 14%.

Street-retail

Объем предложения объектов формата street-retail за 2016 год по общей площади снизился на 3% и составил 23 тыс. кв. м. В центре общая площадь уменьшилась на 27% до 3 тыс. кв. м, а за пределами выросла на 3% и составила 19 тыс. кв. м.

Средневзвешенная цена в целом по городу снизилась на 19% и составила 443 142 руб./кв. м/год. В центре цены выросли на 1% до 1161 727 руб./кв.м./год, а за его пределами, наоборот, снизились на 21% до 313 467 руб.

/кв. м/год. Как видно по динамике цен, спрос на объекты в центре по сравнению с периферийными получается более высоким, что подтверждает традиционно более высокую инвестиционную привлекательность данных помещений.

Офисная недвижимость

Объем предложения

Объем предложения офисов в центре снизился на 21% по общей площади и вырос на 22% по количеству, а за пределами центра уменьшился на 18% по общей площади и  увеличился на 13% по количеству.

Всего в декабре 2016 года на рынке был выставлен 201 объект общей площадью 185 тыс. кв. м. в пределах Садового Кольца и 796 объектов за его пределами суммарной площадью 1432 тыс. кв. м. Общий объем предложения офисных площадей составил 997 объектов общей площадью 1617 тыс. кв. м со средней площадью объекта 1 622 кв. м.

Динамика показателей по офисным помещениям

Ценовые показатели

За 12 месяцев с декабря 2015 по декабрь 2016 года средневзвешенная цена на офисные объекты в центре выросла на 13% до 429 637руб/кв.м, а за пределами Садового Кольца – снизилась на 6% до 186 270 руб./кв. м.

Цена по всем офисным помещениям за 2016 год уменьшилась на 3% и составила 214 089 руб./кв. м. По офисным объектам в центре в 2015 году наблюдалось более значительное снижение цен, чем по объектам за его пределами, поэтому существенный рост цен по объектам в центре в 2016 году может быть следствием произошедшей коррекции и выравнивания спроса.

Уменьшение объема предложения в стоимостном выражении составило 10% до 79 млрд руб.  в пределах Садового Кольца и 23% до 266 млрд. руб.  за его пределами, а в целом стоимость офисных объектов в 2016 году уменьшилась на  20% до 346 млрд руб.

Аренда

Читайте также:  Сдать квартиру без ремонта: кто захочет снять недвижимость без отделки и мебели, а также что нужно указать в договоре аренды при оформлении сделки? - всё о недвижимости

Рынок в целом

Объем предложения

В развитии рынка аренды на протяжении 2016 года прослеживалось несколько этапов.

—  с января по апрель объем предложения изменялся незначительно;

—  с апреля по август его уровень снизился;

—  с августа по декабрь – вырос.

Общее снижение объема предложения по площади за 12 месяцев составило 20%.

В декабре 2016 года на рынке было выставлено 2 748 объектов общей площадью 1 572 тыс. кв.м. 

Ценовые показатели

В динамике арендных ставок на протяжении 2016 года можно выделить 2 периода:

— с января по июнь средний уровень ставок снизился;

— с июня по декабрь — так же незначительно вырос.

Средняя ставка на рынке аренды с декабря 2015 по декабрь 2016 года снизилась на 2% в рублевом и на 12% в долларовом выражении.

В декабре 2016 г. средняя арендная ставка составила 18 099 руб./кв. м/год, или $291/кв. м/год.

Снижение ставки как в рублевом, так и в долларовом эквиваленте, как и цены на рынке продажи, свидетельствует о сохранении негативных тенденций на рынке.

Сравнительный анализ по сегментам

Объем предложения

Темпы снижения объема предложения по общей площади по различным сегментам в 2016 году на рынке аренды составили 14% по торговой недвижимости, 25% — по офисной и 13% — по производственно-складской недвижимости.

Объем предложения по общей площади в декабре 2016 года составил: 212 тыс. кв. м по торговым объектам, 791 тыс.кв.м. – по офисным и 569 тыс. кв. м – по производственно-складским объектам.

На протяжении 2016 года средняя площадь по торговым помещениям снизилась на 18%, по производственно-складским – на 10%, в то время как по офисным – выросла на 13%.

Средняя ставка на торговые помещения с декабря 2015 по декабрь 2016 года выросла на 8% до 32 255 руб./кв. м/год, на офисные – снизилась на  6% до 16 705 руб./кв. м/год, на производственно-складские помещения – на 4% и составила 6 425 руб./кв. м/год. Наибольшим спросом, судя по росту арендной ставки, пользовались торговые помещения.

Снижение годовой суммарной арендной платы с декабря  2015 по декабрь 2016 года составило  21% по торговым, 31% — по офисным помещениям и 16% — по производственно-складским помещениям.

Торговая недвижимость

Объем предложения

Объем предложения по площади по торговым помещениям в декабре 2016 года в центре снизился на 22%, в то время, как за пределами Садового Кольца  — на 13%. Снижение по количеству составило 5% и 18% соответственно.

Всего в декабре 2016 года было выставлено 62 объекта суммарной площадью 15 тыс. кв. м в пределах Садового Кольца и 530 объектов площадью 197 тыс. кв. м за его пределами. Общий объем предложения торговых помещений составил 592 объекта общей площадью 212 тыс. кв. м со средней площадью объекта 358 кв. м.

Ценовые показатели

Средняя ставка по объектам в центре за 2016 год выросла на 19% до 63 771 руб./кв. м/год, а по объектам за пределами Садового Кольца – на 4% до 28 569 руб./кв. м/год. Судя по более существенному росту ставок, спрос на объекты в центре является более высоким.

Годовая арендная плата по объектам в пределах Садового Кольца снизилась на 17%, а за пределами Садового Кольца — на 22% . 

Streetretail

Объем  предложения  объектов  формата street-retail за 12 месяцев по общей площади снизился на 6%, в т.ч. в центре — на 37%, а за его пределами вырос на 1% и составил 31 объект общей площадью 8 тыс.кв.м. в центре и 206 объектов площадью 53 тыс.кв.м. за его пределами.

Cредняя арендная ставка за 12 месяцев выросла на 1% до 37 378 руб./кв. м/год, при этом в центре она увеличилась на  22% до 74 192 руб./кв. м/год, а за его пределами снизилась на 4% до 31 838 руб./кв. м/год.

Офисная недвижимость

Объем предложения

Объем предложений офисов по общей площади с декабря 2015 по декабрь 2016 года уменьшился на  38%  в центре и на 23%  за его пределами. Уменьшение количества помещений составило, соответственно,  25% и 19%.

Всего в декабре 2016 года было выставлено 240 объектов в пределах Садового Кольца и 1393 объекта за его пределами суммарной площадью 103 и 689 тыс. кв. м соответственно. Общий объем предложения офисных помещений в декабре составил 1633 объекта общей площадью 791 тыс. кв. м со средней площадью объекта 485 кв. м.

Ценовые показатели

Средняя ставка по офисным объектам за 2016 год в целом снизилась на 6% до 16 705 руб./кв.м./год.  В пределах Садового кольца средняя ставка снизилась на 2% и составила 25 569 руб./кв. м/год, а на периферии — на 6% до 15 178 руб./кв. м/год.

С учетом существенного сокращения объема предложения суммарная годовая арендная плата по офисным объектам в центре уменьшилась на 45%, а за пределами Садового Кольца — на 27%.

Источник: http://Comestate.ru/analitycs/rynok_kommercheskoy_nedvijimosti_moskvy_itogi_2016_goda

Итоги 2017 года на рынке аренды коммерческой недвижимости Москвы

назад в раздел Заметки

Дата публикации:  15.03.2018 г.  Автор — RRG 

Сайт — rrg.ru 

 

Ключевые слова: RRG, коммерческая недвижимость, анализ рынка рынка аренды коммерческой недвижимости, торговая недвижимость, офисная недвижимость.

Основные выводы

  1. Объем предложения на рынке продажи коммерческой недвижимости Москвы за год значительно снизился при одновременном существенном снижении цен. На рынке аренды коммерческой недвижимости напротив, ставки остались на уровне декабря 2016 года при менее значительном снижении объема предложения.

  2. Объем предложения как на рынке аренды, так и на рынке продажи вырос за год только по торговым помещениям., На рынке аренды снижение ставок наблюдалось только по торговым объектам, а на рынке продажи снижение цен по ним В сравнении с другими видами недвижимости было максимальным.

  3. По отдельным сегментам на рынках аренды и продажи ситуация сложилась следующая:

  • Снижение ставок по торговым объектам было менее значительным по сравнению со снижением цен и мало отличалось по объектам как в пределах и так за пределами Садового Кольца. По объектам стрит-ритейл и ставки и цены за пределами центра снизились несущественно, в то время как в центре – гораздо значительнее и, особенно, цены.
  • За исключением офисов, сдаваемых в аренду за пределами центра, объем предложения офисных объектов серьезно сократился, однако, если ставки умеренно выросли (более значительно – в центре), то цены – снизились (более существенно – в пределах Садового кольца).
  • Общая площадь производственно-складских помещений на рынке аренды значительно снизилась, а ставки незначительно выросли. На рынке продажи средними темпами снизились и объем предложения и цены. 

Главный вывод:

Отсутствие роста рынка коммерческой недвижимости, как и прежде, связано с недостаточным уровнем деловой активности строительства новых объектов и крайне скромных макроэкономических показателей.

Несмотря на рост инвестиций в коммерческую недвижимость России, в 2017 году на 27% по отношению к 2016 году, отставание объема инвестиций от докризисного уровня 2013 года является более чем двукратным.

В таких условиях, рынок аренды чувствует себя более уверенно, чем рынок продажи.

Реализация отложенного спроса на низком офисном рынке в виду низкой деловой активности пока не способна привести к росту цен даже в условиях сокращения объема предложения/. Положение на рынке аренды несколько лучше, однако рост ставок незначителен.

Потребительский спрос остается низким как в связи с невысокими доходами населения, так и с преобладанием сберегательной модели поведения.

Данные факторы оказывают отрицательное влияние на рынок торговых помещений, в целом, и к затовариванию рынка продаже, в частности.

В 2018 году, году президентских выборов, инвестиционная активность, скорее всего, будет традиционно невысокой. В условиях отсутствия роста инвестиционной и деловой активности, можно предположить, что заметного улучшения на рынке коммерческой недвижимости в течение года не произойдет.

Методика исследования

В качестве объектов для исследования рынка продажи коммерческой недвижимости были отобраны объекты коммерческой недвижимости, выставленные на продажу в открытых источниках, — офисные, производственно-складские помещения (ПСП)  и помещения свободного коммерческого назначения (ПСН), а также торговые помещения с общей площадью более 100 кв.м. При этом в целях анализа ценовой динамики используется средневзвешенная цена продажи, которая рассчитана как отношение суммарной стоимости объектов к суммарной площади этих объектов.

В качестве объектов для исследования рынка аренды коммерческой недвижимости были отобраны объекты коммерческой недвижимости, предлагаемые в открытых источниках, — торговые, офисные, производственно-складские помещения (ПСП) с общей площадью более 50 кв.м. В целях анализа ценовой динамики используется средняя арендная ставка, которая рассчитана как среднее арифметическое цен всех объектов, а также суммарная годовая арендная плата(ГАП), которая рассчитана как сумма арендной платы за год.

Аренда

Рынок в целом

Объем предложения

Объем предложения на протяжении 2017 года заметно колебался от месяца к месяце, но в целом можно сказать, что до лета он рос, после чего снижался.

Общее снижение объема предложения по площади за 12 месяцев составило 7%.

В декабре 2017 года на рынке экспонировалось 2 992 объекта общей площадью 1 467 тыс.кв.м.

Ценовые показатели

Арендные ставки на протяжении 2017 года так же, как и объем предложения, колебались, но несущественно.

Средняя ставка на рынке аренды с декабря 2016 по декабрь 2017 года выросла на 1% в рублевом и снизилась на 9% в долларовом выражении. В декабре средняя арендная ставка составила 18236 руб./кв.м./год, или 313 $/кв.м./год.

На фоне низкой инфляции (2,5% за 2017 год по данным Росстата) и крайне скромных иных макроэкономических показателей,1-%-ный рост ставки можно оценивать как вполне хороший показатель, характерный для нашей «новой экономической реальности. По сравнению с рынком продажи рынок аренды по всем видам недвижимости в данных условиях чувствует себя существенно лучше.

Читайте также:  Риэлтор по аренде квартир: как сдать или снять недвижимость через посредника и какие нюансы могут сопровождать такую сделку? - всё о недвижимости

Сравнительный анализ по сегментам

Объем предложения

Темпы прироста объема предложения по общей площади в 2017году на рынке аренды составили +4% по торговой недвижимости, -5% — по офисной и -13% по производственно-складской недвижимости.

Общая площадь экспонируемых объектов в декабре 2017 года составила: 221 тыс.кв.м. по торговым объектам, 750 тыс.кв.м. – по офисным и 496 тыс.кв.м. – по производственно-складским.

На протяжении 2017 года средняя площадь экспонируемых торговых помещений снизилась на 8%, производственно-складских – на 15%, офисных –на 13%.

Ценовые показатели

Средняя ставка на торговые помещения с декабря 2016 по декабрь 2017 года снизилась на 5% до 30 627 руб./кв.м/год, на офисные – выросла на  3% до 17 129 руб./кв.м/год, на производственно-складские помещения выросла на 2% и составила 6 526 руб./кв.м/год. Судя по снижению арендной ставки, наименьшим спросом, пользовались торговые помещения.

Изменение годовой суммарной арендной платы с декабря 2016 по декабрь 2017 года составило +23% по торговым,-3% — по офисным помещениям и -13% — по производственно-складским помещениям.

После некоторого роста ставок на торговые помещения в 2016 году, когда ставки по офисной недвижимости и помещениям производственно-складского назначения снизились, ситуация поменялась на прямо противоположную. Низкий спрос на торговые помещения, как и на рынке продажи, может быть вызван низкими доходами населения и преобладанием сберегательной модели поведения.

Торговая недвижимость

Объем предложения

Объем предложения торговых помещений по площади в декабре 2017 года в центре снизился на 31%, в то время, как за пределами Садового Кольца  вырос на 7%. Изменение по количеству экспонируемых объектов составило-31% и +18% соответственно.

Всего в декабре 2017 года на рынок было выставлено 43 объекта суммарной площадью 10 тыс.кв.м в пределах Садового Кольца и 625 объектов площадью 211тыс.кв.м за его пределами. Общий объем предложения торговых помещений составил 668 объекта общей площадью 221тыс. кв.м со средней площадью одного объекта 331 кв.м.

Ценовые показатели

Средняя ставка по объектам в центре с декабря 2016 по декабрь 2017 года снизилась на 2% до 62 471 руб./кв.м/год, а по объектам за пределами Садового Кольца не изменилась и составила 28 438 руб./кв.м/год. Судя по существенному снижению ставок по объектам в центре уже второй год, спрос на них снижается.

Годовая арендная плата по объектам в пределах Садового Кольца снизилась на 31%, а за пределами Садового Кольца выросла на 34% .

Street-retail

Объем  предложения  объектов  формата street-retail за 12 месяцев по общей площади вырос на 12%, в т.ч. в центре – снизился на 6%, а за пределами вырос на 14% и составил 17 объектов общей площадью 3 тыс.кв.м. в центре и 224 объекта площадью 61 тыс.кв.м. за его пределами.

Cредняя арендная ставка за 12 месяцев сократилась на 9% до 33 948 руб./кв.м./год, при этом в центре снизилась на  16% до 70 361 руб./кв.м./год,, а за его пределами — на 4% до 31 184 руб./кв.м./год,.

Ситуация со спросом по street-retail в центре несколько отличается от ситуации по торговым помещениям в целом – тем, что в 2016 году цены на street-retail в центре росли. Тем не менее, в 2017 году снижение цен на такие объекты явно превышает снижение цен на street-retail на периферии.

Офисная недвижимость

Объем предложения

Объем предложений офисов по общей площади с декабря 2016 по декабрь 2017 года уменьшился на  45%в центре и вырос на 1%  за его пределами. Изменение количества экспонируемых помещений составило, соответственно, -28% и +16%.

Всего в декабре 2017 года было выставлено 174 объекта в пределах Садового Кольца и 1 612 объекта за его пределами суммарной площадью 57 и 693 тыс. кв. м соответственно. Общий объем предложения офисных помещений в декабре составил 1786 объектов общей площадью 750 тыс. кв.м со средней площадью одного объекта 420 кв. м.

Ценовые показатели

Средняя ставка по офисным объектам за 2017 год в целом выросла на 3% до 17 129 руб./кв.м./год.  В пределах Садового кольца средняя ставка выросла на 10% и составила 28 049 руб./кв.м./год, а на периферии на 5% до 15 950 руб./кв.м./год.

Суммарная годовая арендная плата по офисным предложениям в центре уменьшилась на 38%, а за пределами Садового Кольца – выросла на 5%.

Судя по изменению ставок за последние 2 года, спрос на офисные объекты в центре более высок, чем за его пределами.

назад в раздел Заметки

Источник: http://www.esm-invest.com/ru/The-results-of-2017-in-the-rental-market-of-commercial-real-estate-Moscow

Моделирование ставки аренды офисной недвижимости

Моделирование ставки аренды офисной недвижимости

Коссова Е.В., Шегоян В.А.

В данной статье на примере арендной платы коммерческой недвижимости г. Москва описывается методология оценивания модели, в которой коэффициенты при объясняющих характеристиках могут зависеть от некоторой качественной порядковой переменной, коррелирующей с объясняемой.

Предложенная модель является альтернативой часто используемой аналитиками рынка недвижимости гедонической модели с постоянными коэффициентами. Гедоническая модель не учитывает того факта, что веса объясняющих характеристик в уравнении ставки аренды могут зависеть от присвоенного помещению класса, который не является детерминированной величиной ввиду отсутствия четких правил его определения.

Игнорирование данной зависимости приводит к несостоятельности оценок и прогнозов, получаемых при использовании гедонической модели. Предложенный в работе метод оценивания, являющийся обобщением двухшаговой процедуры Хекмана, легко реализуем вычислительно и позволяет получать состоятельные оценки.

В условиях повышенного внимания к рынку недвижимости в России в общем и к рынку офисной недвижимости Москвы в частности статья может быть интересна широкому кругу читателей, включая инвесторов и аналитиков рынка недвижимости.

Введение

Российский рынок жилой и коммерческой недвижимости на сегодняшний день характеризуется активным развитием. В 2006 г. объем российских и международных инвестиций в рынок недвижимости России составил 4,3 млрд. долл., превысив в три раза уровень 2005 г.

Анализ рынка недвижимости в развивающейся экономике с ее институциональными ограничениями является нетривиальной задачей. При этом рынок недвижимости можно анализировать как систему субрынков: рынка жилья, рынка офисной недвижимости, рынка торговой недвижимости, рынка индустриальной недвижимости, прочих рынков.

Коссова Е.В. — доцент кафедры Математической экономики и эконометрики ГУ ВШЭ, кандидат физико-математических наук.

Шегоян В.А. — магистр экономики ГУ ВШЭ. Статья поступила в Редакцию в ноябре 2007 г.

Следует отметить, что при анализе полной системы рынков появляется необходимость в упрощении некоторых системообразующих зависимостей, большинство из которых приходится определять исходя из допущений. Такие работы хороши, если целью является зафиксировать экономическую систему в статике.

Однако в условиях повышающегося интереса как внутренних, так и зарубежных инвесторов к динамике российского рынка недвижимости, к вопросам насыщения особую актуальность приобретает фундаментальный анализ каждого субрынка в отдельности.

Поэтому в данной статье усилия сосредоточены на одном субрынке, который представляет наибольший интерес для инвесторов рынка коммерческой недвижимости, поскольку он близок к насыщению — рынке офисной недвижимости Москвы.

Спрос на аренду недвижимости определяется реальным сектором экономики (ростом производства в определенных отраслях, ростом занятости, ростом доходов населения и т.п.). Предложение определяется существующим фондом площадей и объемом ввода площадей за период.

Существующий фонд площадей вне зависимости от конъюнктуры рынка является величиной постоянной (если пренебречь выбытием площадей по причине физического износа).

В свою очередь, объем ввода новых площадей является функцией цены объекта недвижимости, определенной на рынке инвестиций в недвижимость: если стоимость недвижимости больше стоимости строительства, включая стоимость земли (с учетом стоимости денег во времени), тогда девелоперские компании начинают освоение новых земельных участков.

Изучение рынка недвижимости даже внутри одного субрынка — сама по себе комплексная задача, а базовый сектор на рынке недвижимости — это сектор аренды. Определяя ставки аренды, а значит, дивидендный доход собственников недвижимости, он является посредником между деньгами реального и финансового секторов экономики.

Гедоническая модель ценообразования арендной ставки и ее недостатки

Анализ поведения ставок аренды на рынке офисной недвижимости принято проводить либо в разрезе факторного анализа влияния качественных характеристик помещений, либо в разрезе анализа временного ряда для определения общей динамики арендных ставок. В первом случае применяется метод гедонического ценообразования, во втором, как правило, моделируется временной ряд.

Моделирование ценообразования на рынке недвижимости при помощи гедонического метода подразумевает оценку регрессии стоимости недвижимости на все качественные характеристики помещения и дамми-переменные периода наблюдения:

у = в'Х + в Б + £,

где У — стоимость квадратного метра;

х — вектор качественных характеристик помещения;

Б — дамми-переменная на каждый период наблюдения (как правило, год).

Эмпирический анализ рынка аренды офисной недвижимости при помощи теории гедонического ценообразования представлен, например, в работе [10]. В качестве зависимой пере-

менной гедонического уравнения регрессии в этой работе используется логарифм арендной платы:

1П У = вх + в2 В + е.

Такая спецификация модели позволяет вместо оценки абсолютного влияния факторов на ставку аренды (выраженного в денежных единицах) оценить их относительное влияние, т.е. определить, на сколько процентов изменяется ставка аренды при изменении значения фактора на единицу.

Безусловно, применение гедонического метода ценообразования позволяет исследовать рынок максимально глубоко, поскольку дает возможность учесть как фактор времени, так и влияние качественных характеристик предлагаемых в аренду помещений и является универсальным для любого субрынка рынка недвижимости.

Особенно интересен с практической точки зрения анализ гедонических моделей с использованием панельных данных. Однако существенным ограничением метода является необходимость большого набора характеристик каждого наблюдения в выборке.

На рынке жилья, например, это не составляет проблемы, поскольку квартиры торгуются на рынке с указанием достаточно большого набора качественных свойств, таким образом, исследователь обладает большим объемом информации о предлагаемых объектах.

Единственная классическая проблема рынка жилой недвижимости, с которой сталкивается исследователь, — недостаток данных по ценам совершенных сделок. На рынке коммерческой недвижимости ситуация отсутствия данных по ценам сделок усугубляется недостатком информации о качественных характеристиках предлагаемых в аренду помещений.

Например, на рынке офисной недвижимости, как правило, вместо уточнения полного набора качественных свойств помещения, важных арендатору, указывается условное значение класса качества помещения и его географическое местоположение.

Читайте также:  Ревизионная комиссия тсж: права и обязанности, кто контролирует деятельность и работу товарищества, что проверяет жилищная инспекция, что указывается в положении о контролирующем органе (образец) и как правильно составить акт ревизии по итогам года? - всё о недвижимости

Существующие примеры работ анализа рынка офисной недвижимости с использованием гедонического метода принадлежат в подавляющем большинстве американским исследователям.

Дело в том, что в большинстве штатов США проблема нехватки данных решается на законодательном уровне: в большинстве штатов узаконено обязательное раскрытие полной информации по сделкам на рынке коммерческой недвижимости.

В России подобная необходимая для проведения полноценных исследований на основе гедонического моделирования законодательная база отсутствует.

Другим распространенным методом анализа стоимости аренды является анализ временного ряда ставок аренды.

Примером такого рода моделирования может служить работа [1], в которой автор на основе альтернативных методов моделирования временных рядов производит поиск наилучшей модели для прогнозирования поведения ставок аренды на рынке офисной недвижимости.

Выбор осуществляется между моделью двойного экспоненциального сглаживания, моделью Хольта — Винтерса (усовершенствованной модификацией метода экспоненциального сглаживания) и моделью ЛИМА.

Преимуществом такого подхода по сравнению с гедоническими моделями является то, что он не требует полного набора данных по качественным характеристикам объекта недвижимости, находящегося в выборке. Исследователю необходимо знать только значение реализации зависимой переменной (ставки аренды) и время наблюдения. Очевидным недостатком является слабая теоретическая применимость такого подхода. Дело в том, что на рынке недвижимости мало схожих помещений, а модели-

ровать временной ряд правомерно только по выборке из наблюдений по однородному объекту. Например, такой подход оправдан для рынка ценных бумаг или для рынка сельскохозяйственной продукции, где товар не дифференцирован.

Однако известны случаи удачного моделирования ставок аренды при помощи анализа временного ряда за счет наличия большого набора наблюдений в течение продолжительного периода времени. Например, в работе [8] проведен анализ поведения реальных ставок аренды на 54 рынках офисных помещений США. На основе данных 1967-1997 гг. исследователям удалось обнаружить длину и амплитуду цикла.

Итак, предпочтительным с точки зрения глубины возможного исследования является гедоническое моделирование. Однако следует иметь в виду ряд ограничений стандартной гедонической модели ценообразования.

Одна из гипотез, свидетельствующая в пользу неприменимости гедонической регрессии, заключается в том, что вес различных характеристик помещения и динамика зависимости арендной платы от времени могут зависеть от класса качества офисного здания. В этом случае коэффициенты при характеристиках будут случайными и оценки гедонического уравнения будут, как минимум, смещенными.

Гипотеза основана на той особенности рынка, что в разных классах качества офисных помещений арендаторы по-разному чувствительны к тем или иным характеристикам офисных зданий, поскольку ведут операционную деятельность в разных сферах бизнеса.

Например, крупные банки и международные финансовые компании, как правило, предпочитают высококлассные офисные здания, расположенные в центре города, в то время как типовыми арендаторами на окраинах являются компании, менее нуждающиеся в дорогих центральных офисах и более чувствительные к стоимости, например российские компании малого и среднего бизнеса.

Данную проблему, казалось бы, можно было бы решить, оценивая гедоническую модель отдельно для каждого класса качества. Но и на этом пути возникает некоторое препятствие.

Класс качества офисного здания определяется брокером или собственником на основе принятой на рынке в письменном виде классификации офисных зданий и субъективного экспертного мнения.

Наилучшие с точки зрения качественных характеристик и субъективного восприятия эксперта помещения группируются в класс «А», далее следуют в порядке убывания качества классы «В» и «В-». Допустимость экспертных оценок привносит случайность в уравнение идентификации класса качества офисного здания.

Таким образом, собственник или брокер получают возможность завышать класс качества сдаваемого в аренду помещения относительно общепринятой классификации. Мотивацией может быть, например, желание сдать принадлежащее арендодателю помещение дороже его справедливой стоимости.

С другой стороны, арендодатель как эксперт рынка может знать, что предлагаемое им в аренду помещение обладает уникальными качественными характеристиками, которые не определены в методике классификации офисных зданий, и предполагать возможность сдавать это помещение в аренду при прочих равных условиях дороже аналогов.

Например, такой уникальной характеристикой может быть вид из окон. Известно, что офисное здание с видом из окон на Кремль сдается по ставкам, значительно превышающим аналоги. Таким образом, между случайными ошибками в определении класса помещения и его ставки аренды может существовать ненулевая корреляция ошибок.

При наличии указанной корреляции оценивание уравнения арендной платы по каждому классу отдельно от уравнения класса приведет к несостоятельности полученных оценок из-за возникающей зависимости коэффициентов и случайной ошибки.

Учитывая вышесказанное, мы приходим к необходимости оценивать систему уравнений: класса и ставки аренды.

Модель: система уравнений класса и ставки аренды

Рассмотрим следующую модель:

(1)

= хА + М

7', =

2, а' < 7и < а2, *

3, 7',. > а2

1п 72, = х2Д(7и) + «2,-,

где 7' — латентная переменная, характеризующая качество объекта, которая линейно зависит от характеристик объекта и случайной величины «'.

7' — качественная порядковая переменная класса объекта, принимающая значения: «Ъ> — в случае, если объект соответствует классу «В-», «2» — в случае, если объект соответствует классу «В», «3» — в случае, если объект соответствует классу «А»;

X', — вектор значений качественных характеристик, участвующих в определении класса, соответствующих наблюдению ,;

72 — реальная ставка аренды;

х2, — вектор значений факторов (наблюдения ,), влияющих на арендную ставку.

В модели предполагается, что веса (коэффициенты) характеристик объекта в2 являются случайными и зависят от класса помещения.

В уравнениях системы совокупный вектор ошибок (, ,г пределение, причем для любых , и ]

имеет нормальное рас-

П

ре,

СОУ («',., «2; ) = СОУ («',., «'; ) = СОУ («2,-, «2; ) = 0.

В модели О первые два уравнения отвечают за определение класса качества объекта в зависимости от его характеристик, третье уравнение определяет арендную плату в зависимости от характеристик и присужденного объекту класса качества. Здесь вслед за исследователями гедонических регрессий на рынке недвижимости [Ш] в качестве зависимой переменной положим логарифм арендной платы для простоты качественной интерпретации получаемых в дальнейшем результатов.

Представленная модель является общей для ряда частных случаев, в том числе случая применимости обычной гедонической регрессии. В зависимости от наличия/отсутствия кор-релированности ошибок «' и м2 и наличия/отсутствия различий в весах характеристик качества

и времени в уравнении арендной платы для разных классов качества офисных помещений возможны следующие варианты упрощения модели.

1. Ошибки в рассматриваемых уравнениях не коррелированны, а веса факторов отличаются для разных классов качества офисных помещений. В этом случае модель можно будет упростить, оценивая арендную ставку обычным методом наименьших квадратов (МНК) отдельно по каждому классу качества офисных помещений.

2. Помимо некоррелированности ошибок, коэффициенты в уравнении арендной платы в разных классах отличаются лишь для характеристик местоположения и времени.

В этом случае при прогнозировании арендной платы можно обойтись только информацией о местоположении и классе объекта, так как все технические характеристики объекта уже учтены его классом.

Такая модель является наиболее привлекательной с практической точки зрения, поскольку позволяет прогнозировать арендную плату в условиях ограниченной информации.

3. Коэффициенты в регрессии арендной ставки одинаковы для всех классов офисных помещений. В этом случае, независимо от коррелированности ошибок, применима гедоническая модель.

Оценка модели (1) позволит проверить стандартные гипотезы о значимости влияния тех или иных качественных и временных факторов на ценообразование на рынке аренды офисной недвижимости Москвы и оценить количественно предельное влияние этих факторов. Кроме того, включение в модель временного тренда дает возможность проверить гипотезу о том, что рынок офисной недвижимости Москвы близок к насыщению.

Модель (1) может быть оценена методом максимального правдоподобия. Однако при реализации этого метода могут возникнуть вычислительные трудности. Поэтому мы предлагаем более доступный и проще реализуемый метод, являющийся обобщением двухшаговой процедуры, применяемой при оценивании модели Хекмана.

Для начала отметим тот факт, что в рамках модели (1) условное математическое ожидание логарифма арендной платы для каждого класса имеет вид:

Метод оценивания

(2)

Е(1пУ2 | У1 = т) = х2в(т) + риХ(т),

где

а0 = -ж, а3 =

Ф(т — X в -1 — X в)

Если ошибки системы (1) некоррелированны (р = 0), то

Е (1п У2 | У1 = т) = х'в(ш)

и уравнение арендной платы можно оценивать методом наименьших квадратов отдельно по каждому из классов.

Если же существует ненулевая корреляция ошибок (р Ф 0), появляется смещение Я(т), аналогичное смещению отбора в модели Хекмана.

Разница заключается в том, что в модели Хекмана уравнение отбора является бинарным, а в нашем случае уравнение отбора -принадлежности к классу — является уравнением множественного (упорядоченного) выбора.

Предлагаемый алгоритм оценивания заключается в следующем. На первом шаге методом максимального правдоподобия оценивается уравнение принадлежности к классу

^ =

У1* = Х* А + «и

*

1 Уц а2.

Найденные оценки используются для получения состоятельных оценок Я (ш). Второй шаг заключается в оценивании взвешенным методом наименьших квадратов уравнения арендной ставки (2), в котором Я(т) рассматривается как объясняющая переменная. Вместо неизвестных значений Я(т) используются значения Я(ш).

Предельные эффекты

Для того чтобы определить для каждого класса, каким будет изменение логарифма арендной платы в ответ на малое изменение объясняющей переменной, необходимо вычислить соответствующий предельный эффект. Для рассматриваемой модели предельные эффекты вероятности и арендной ставки зависят от точки, в которой они вычисляются, а именно:

дЕ (1п У2 У = т )

дх.

= РА (т) -рсгрв

— (ат-1 — Х1Р)

Источник: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-stavki-arendy-ofisnoy-nedvizhimosti

Ссылка на основную публикацию