Инструменты анализа рынка недвижимости

В.М. Луцков заместитель директора Аналитического центра, руководитель отдела анализа рынка новостроек Компании «МИЭЛЬ-Недвижимость», сертифицированный аналитик рынка недвижимости

Цель настоящей статьи автор видит в том, чтобы поделиться с практикующими аналитиками и экспертами-оценщиками некоторым опытом использования прикладных программ при анализе рынка недвижимости на примере решения двух типовых задач с использованием специального программного обеспечения для обработки и анализа информации – SPSS и MOSMAP-GIS:

• 1)    организация мониторинга одного из сегментов рынка недвижимости (вторичный рынок жилья города Москвы);

• 2)    анализ рынка в локальном районе.

Безусловно, многие хорошо знакомы с этими программными продуктами, однако все же поясню.

SPSS – это программный продукт, предназначенный для всех этапов аналитического процесса: планирования, сбора данных, доступа к данным и управления данными, анализа, создания отчетов и распространения результатов.

Геоинформационная система (ГИС) MOSMAP-GIS – это современная компьютерная технология для картирования и анализа объектов реального мира с пространственной привязкой на карте.

Такие программы позволяют решить следующие задачи:

• •    визуализация объектов на карте;

• •    пространственный анализ;

• •    статистическая обработка данных и автоматизация расчетов.

Задача 1. Организация мониторинга вторичного рынка жилья Москвы

Анализ рынка недвижимости представляет собой самостоятельный вид информационной деятельности, имеющий целью обес- печение объективной информацией лиц, принимающих решения, о проведении тех или иных операций на рынке.

Технологически анализ любого сегмента рынка начинается со сбора исходных (первичных) данных о рынке – об объектах недвижимости, предложении, спросе, ценах, арендных ставках и т. д. Другими словами, все начинается с организации мониторинга рынка, который включает:

• •    сбор информации;

• •    предварительную обработку информации;

• •    анализ и оценку текущего состояния показателей;

• •    анализ и оценку динамики показателей.

Сегодня как в Москве, так и во многих других городах России проблемы получения исходных данных для анализа вторичного рынка жилья не существует. Предложение открытого рынка в избытке представлено различными мультилистинговыми, риелторскими, информационно-аналитическими и другими базами данных. Однако остаются нерешенными стандартные проблемы, с которыми сталкивается аналитик, а именно:

• •    большие объемы информации;

• •    необходимость получения ежемесячных (еженедельных) отчетов;

• •    требования соответствия отчетов разработанным шаблонам;

• •    значительные затраты ресурсов на обработку и представление информации.

Использование SPSS помогает решить эти проблемы, позволяя:

• •    создавать гибкие отчеты, полностью соответствующие задаваемым стандартам;

• •    автоматизировать работы по получению отчетов;

• •    читать данные из разных источников и экспортировать результаты в другие приложения;

• •    применять современные статистические методы;

• •    распространять и внедрять результаты исследований и расчетов в виде таблиц, графиков и т. д.

Подготовка мониторингового отчета состоит из следующих основных этапов:

• 1)    чтение и очистка данных:

• • удаление дублей, нулевых и выскакивающих значений;

• 2)    типизация жилья по качеству:

• • разбиение выборки на типы жилья по качеству;

• 3)    расчет дополнительных показателей:

• • удельная цена, период экспозиции и т. д.;

• 4)    получение отчетов на различных уровнях агрегации данных:

• •    тип жилья по качеству;

• •    размер (количество комнат);

• •    административный округ (АО), муниципальный район;

• 5)    построение дополнительных графиков и диаграмм.

На рисунках показана реализация некоторых этапов обработки массивов данных с помощью программного продукта SPSS.

Рис. 1. Импорт исходных данных в SPSS

SPSS поддерживает импорт из большинства существующих форматов хранения данных и позволяет читать данные из различных источников как табличных, так и текстовых. На рисунке 1 в качестве примера показан импорт данных из формата Excel. В результате получили: одна строка – одна квартира, один столбец – один показатель.

В случае наличия большого объема данных и необходимости составления больших отчетов выполнение процедур чистки и преобразования данных (а также построения отчетов) через диалоговые окна занимает достаточно много времени. К тому же необходимо ежемесячно, а то и еженедельно, заново проделывать всю работу. Решение проблемы – синтаксис SPSS: командный язык для автоматизации работы. На рисунке 2 представлен пример программного модуля SPSS для разбиения выборки на типы жилья по качеству.

Формирование необходимых таблиц и вычисления различных статистических показателей (среднее, мода, медиана, СКО, погрешность, коэффициент эксцесса и асимметрии и т. д.) можно проводить с помощью удобного конструктора создания таблиц, предоставляющего возможность использовать команды построения таблиц в синтаксисе при помощи кнопки «Вставка». На рисунке 3 представлен пример формирования итогового отчета агрегированных данных по показателям: местоположение (административный округ), размер квартир (количество комнат) и тип жилья по качеству.

В результате мы получили (рис. 4):

• •    отчет в требуемом формате;

• •    мобильность отчета - преобразования без риска потерять результаты;

• •    возможность экспорта отчета в другие приложения (MS Word, MS Excel, MS PowerPoint).

  

  Рис. 2. Пример синтаксиса SPSS

  
  
  

  Рис. 3. Формирование сводной таблицы

  
  

Задача 2. Исследование вторичного рынка жилья в районе застройки и выработка рекомендаций застройщику

Исходные данные:

• •    исследуемый участок застройки находится в районе Войковский, на границе Северного административного округа (САО) и Северо-Западного административного округа (СЗАО);

• •    в качестве исходных данных использовались выставленные на продажу квартиры в САО и СЗАО (март 2005 года) вторичного рынка жилья Москвы.

Решение этой задачи подготовлено с использованием географической информационной системы (ГИС) MOSMAP-GIS. Эта технология объединяет традиционные операции работы с базами данных, такими как запрос и статистический анализ, с преиму- ществами полноценной визуализации и географического (пространственного) анализа, которые предоставляет карта.

Исходные данные о предложении квартир вторичного рынка жилья представлены в виде электронной таблицы в формате MS Excel (рис. 5). При этом структура предос- тавленных данных соответствует стандартной таблице – базе данных, содержащей различную информацию об объектах недвижимости. Здесь представлена такая информация, как адрес объекта, площадные и ценовые показатели объектов, информация об этажности (этаже квартиры) и т. д.

Рис. 4. Пример итогового отчета

Рис. 5. Таблица исходных данных

Мы можем легко импортировать имеющуюся базу данных об объектах недвижимости в программный модуль MOSMAP-GIS и визуализировать имеющиеся объекты (х) на карте

Москвы для проведения последующего пространственного анализа (рис. 6). При этом существует возможность масштабирования карт с различной степенью детализации.

Рис. 6. Импорт и отображение объектов на карте

Любая географическая информация содержит сведения о пространственном положении. В данном случае для отображения квартир, выставленных на продажу, использовалась привязка к адресу дома, в котором расположена квартира. Это позволило отобразить текущие предложения рынка на карте с указанием удельной цены предложения ($/кв. м) для пространственного анализа исследуемого района и формирования выборок объектов предложения для статистического анализа.

На рисунке 7 представлена карта района, на которой отмечен участок застройки и отображены объекты предложения вторичного рынка жилья в домах ближайшего окружения с указанием удельной цены предложения ($/кв. м), с различной пространственной детализацией.

Рис. 7. Отображение на карте объектов предложения и участка застройки

Имея данные о жилищном фонде Москвы, например полученные в БТИ, и импортировав их в программный модуль MOSMAP-GIS, мы можем провести анализ существующего жилищного фонда рассматриваемого района.

Результаты анализа показали, что он в основном состоит из пятиэтажных кирпичных и сборно-железобетонных строений, а также 9–12-этажных сборно-железобетонных строений с малогабаритными квартирами постройки 1952–1969 годов. Также имеется несколько девятиэтажных кирпичных строений постройки 1963–1965 годов, 4 четырнадцатиэтажных (постройки 1971 года) и 2 шестнадцатиэтажных (постройки 1979 года) блочных дома. Таким образом, предложение вторичного рынка в рассматриваемой локальной территориальной зоне в основном располагает квартирами с устаревшими планировками в изношенном жилищном фонде. При этом уровень удельных цен существенно ниже цен предложения квартир в домах, расположенных в районе метро Войковская и отделенных от рассматриваемого района естественной преградой – 4-м транспортным кольцом.

Для более детального анализа рынка мы использовали способность ГИС проводить поиск в базах данных и осуществлять пространственные запросы. Таким образом была сформирована выборка объектов предложения в локальной территориальной зоне. Район выбранной локации отображен на рисунке 8.

Рис. 8. Формирование выборки объектов предложения с использованием способности ГИС осуществлять пространственные запросы

Несмотря на существующие естественные преграды, мы намеренно расширили район локации, так как считаем, что при правильном выборе проекта необходимо позиционировать объект на рынке в качест- ве аналога или альтернативы имеющегося предложения как минимум в этой локальной зоне, и, соответственно, искать ценовые ниши и использовать конкурентные преимущества для обоснования цен.

В выборку вошли более 500 квартир, выставленных на продажу в рассматриваемом районе в марте 2005 года. Эти данные были экспортированы для статистического анализа.

По сформированной выборке были рассчитаны основные статистические показатели, характеризующие вторичный рынок жилья в анализируемой зоне локации (табл. 1).

Рис. 9. Экспорт данных из MOSMAP-GIS в MS Excel

Таблица 1

Основные статистические показатели, характеризующие вторичный рынок жилья *

Показатели	Размеры	1 комн.	2 комн.	3 комн.
Объем выборки, шт.	495	124	214	139
Средняя удельная цена 1 кв. м, $	1 889	1 812	1 797	2 022
Минимальная цена 1 кв. м, $	538	761	538	667
Максимальная цена 1 кв. м, $	5 309	3 097	4 253	5 309
Медиана, $	1 791	1 808	1 737	1 951
СКО	462	248	383	564
Погрешность, $	42	45	53	96
Коэффициент асимметрии	2,64	0,7	3,05	2,26
Коэффициент эксцесса	12,4	7,7	16,85	9,83
Объем выборки, шт.	502	126	214	141
Средняя общая площадь, кв. м	58	37	52	77
Медиана, кв. м	53	35	48	72
Коэффициент асимметрии	3,5	2,3	1,7	1,9
Коэффициент эксцесса	28	6,3	4,1	5,9
Погрешность, кв. м	2,48	1,55	1,77	3,51

* В зависимости от наличия или отсутствия данных количество объектов, участвовавших в расчетных выборках, изменялось.

По полученным данным были построены дополнительные гистограммы и графики, а также проведен анализ.

На рисунке 10 представлены цены и площади однокомнатных квартир в домах различных категорий. В марте 2005 года в рассматриваемой локальной зоне вторичного рынка на продажу были выставлены в основном однокомнатные квартиры в кирпич- ных и сборно-железобетонных домах типовых серий площадью 27–40 квадратных метров, ценовой диапазон – $ 42–80 тысяч. Предложение указанных квартир достаточно насыщено, однако предложение однокомнатных квартир в современных монолитно-каркасных домах повышенной комфортности, имеющих большие общие площади, достаточно ограничено.

♦ «панель» ■ «кирпич» А «монолит»

Рис. 10. Цены и площади однокомнатных квартир в домах различных категорий (март 2005 года)

Таким образом, при строительстве домов типовых серий со стандартными размерами и планировочными решениями однокомнатных квартир будет жесткая конкуренция со стороны предложения вторичного рынка, однако в конкурентной борьбе главным преимуществом явится повышение качественного уровня жилья в сравнении с изношенным и морально устаревшим жилищным фондом. При строительстве современных монолитно-каркасных домов необходимо учитывать то обстоятельство, что на рынке существуют незаполненные ниши предложения квартир площадью 42–45 квадратных метров и, соответственно, полной цены квартиры $ 60–80 тысяч (при этом цена является конкурентоспособной предложению вторичного рынка жилья типовых серий, но строящееся жилье отличается более высоким качеством), а также площадью 49–51 и 55–64 квадратных метра стоимостью $ 80–90 тысяч и $ 100–130 тысяч.

Анализ предложения двухкомнатных квартир на вторичном рынке (рис.11) показал отсутствие свободных ценовых зон. Диапазон площадей начинается от малогабаритных квартир в так называемых «хрущевках» площадью 35–82 квадратных метра в современных монолитно-каркасных домах, основная масса квартир продается по цене $ 60–110 тысяч. Предложение двухкомнатных квартир с общей площадью более 60 квадратных метров менее насыщено, цены предложения – от $ 100 тысяч до $ 160 тысяч. По нашей оценке, именно этот сегмент заслуживает внимания при выборе и подготовке проекта.

Вторичный рынок трехкомнатных квартир (рис. 12) также предлагает большое разнообразие вариантов по качеству жилья и площади (от 50 до 120 квадратных метров), разброс цен – от $ 80 тысяч до $ 340 тысяч. Здесь представлены все те же малогабаритные квартиры в «хрущевках», а также в кирпичных и панельных домах более позд-

Цена квартиры, $ тыс.                         Цена квартиры, $ тыс.                            Цена квартиры, $ тыс.

■ «кирпич»

А «монолит»

Рис. 11. Цены и площади двухкомнатных квартир в домах различных категорий (март 2005 года)

♦ «панель» ■ «кирпич» А «монолит»

Рис. 12. Цены и площади трехкомнатных квартир в домах различных категорий (март 2005 года)

Общая площадь, кв.м

♦ «панель» ■ «кирпич» А «монолит»

Рис. 13. Цены и площади четырехкомнатных квартир в домах различных категорий (март 2005 года)

ней постройки и в современных монолитнокаркасных домах. Сегмент современного жилья повышенных потребительских качеств также менее насыщен.

В сегменте четырехкомнатных квартир (рис. 13) предложение сильно ограничено. Квартиры, выставленные на продажу, имеют площади 85–115 квадратных метров, диапазон цен – от $ 120 тысяч до $ 320 тысяч. Есть и единичные предложения квартир площадью чуть более 140 квадратных метров стоимостью $ 250–420 тысяч. Причем предложение квартир площадью 115–140 квадратных метров отсутствует.

Таким образом, в исследуемой локальной территориальной зоне предложение квартир в современных домах повышенного потребительского качества, площадь которых увеличена, очень ограничено и может быть востребовано потребителями при разумной ценовой политике. При этом если уровни цен на построенное типовое жилье и предложения вторичного рынка купли-продажи квартир окажутся одинаковыми, то преимуществом будет повышение качественного уровня жилья в сравнении с изношенным и морально устаревшим предложением существующего жилищного фонда.

На основании изложенного можно сделать следующие выводы:

• •    использование специального программного обеспечения для обработки и анализа информации позволяет компании получать результаты, которые невозможно получить при помощи обычных электронных таблиц и систем управления базами данных;

• •    при использовании специального программного обеспечения можно быстро получать информацию, способствующую принятию правильных решений, наглядно представлять результаты в виде высококачественных таблиц, диаграмм и карт, а также распространять результаты, в том числе в Интернете.

Все это дает возможность, находя ключевые факты, взаимосвязи и тенденции, своевременно принимать решения.

КОНСУЛЬТАЦИОННЫЙ ЦЕНТР НЕДВИЖИМОСТИ

119270, Москва, Фрунзенская наб., 38/1, тел. +7(495) 242-85-95, 242-85-75 web: , e-mail:

• •    Юридические и консультационные услуги правообладателям недвижимого имущества

• •    Правовой аудит (Due Diligence) сделок с землей и иными коммерческими объектами недвижимого имущества

• •    Услуги по оценке и минимизации юридических рисков в сфере недвижимого имущества

• •    Страхование рисков по сделкам с недвижимостью