Методика оценки среднерыночной доходности инвестиций в недвижимость

Среднерыночная доходность девелоперских операций I_dd

При оценке экономической эффективности конкретного девелоперского проекта используется целый набор показателей, в том числе показатель, аналогичный показателю доходности дилерских и рентных операций и называемый «индекс прибыльности (доходности) инвестиций» (Profitability Index, PI). Он представляет собой сумму отношений текущих или дисконтированных притоков (выручки) и оттоков (затрат) по всем годам проекта.

Однако при оценке среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент на стадии инициации проекта формирование этого показателя затруднено. В то время как доходность дилерских и рентных операций в течение всего периода владения объектом и его использования может быть одинаковой во времени до момента продажи и возврата инвестиций и зависит только от динамики рынка, доходность девелопмента – это итоговая доходность за период строительства и использования объекта от начала инвестирования до полной продажи объекта (этот период может быть и менее, и более года). Причем положительный и отрицательный потоки развиваются со сдвигом во времени. Здесь расчет доходности проекта необходимо вести только на всю продолжительность проекта, а затем приводить к годовой.

Такая операция осуществляется с помощью показателя «коэффициент эффективности инвестиций» (Account Rate of Return, ARR ). Также этот коэффициент называют коэффициентом прибыльности (доходности) проекта. Его рекомендуется применять для оценки текущей (на каждый год) либо среднегодовой доходности проекта. Здесь расчет доходности проекта ведется на всю его продолжительность, а затем приводится к годовой величине. Вычисление основано на отношении среднегодовой суммы прибыли от реализации проекта за период к среднегодовой сумме инвестиций [1, с. 15]:

р

ARR = P- x 100 %,

I ₀

где Р_r – среднегодовая величина прибыли от реализации проекта, р.;

I ₀ – среднегодовая величина первоначальных инвестиций, р.

Среднегодовой коэффициент доходности проекта можно рассчитать как отношение суммарного дохода к суммарным затратам:

ARR = - x n

n

n

Z Ii i=1

n

. Z P avi X S p

= - X - i d--------X 100 %,

n n  Z CciX Fci i=i где i – индекс года реализации объекта, i = 1, ..., n;

n – продолжительность проекта, годы;

P_ri – величина прибыли за i -й год, р.;

I_i – величина инвестиций за i -й год, р.;

P_avi – среднегодовая цена реализации площадей, р./кв. м;

S_pi – объем реализации, кв. м;

C_ci – среднегодовая стоимость строительства одного квадратного метра площади, р.;

F_сi – объем профинансированного строительства, кв. м.

Тогда среднерыночную годовую доходность инвестиций в девелопмент в текущем периоде можно рассчитать по формуле:

dd =

( Pav x S_   )

-^---p - 1 x 100 % .

Cc X Fc cc

Величина I_dd показывает среднерыночную валовую доходность строительства недвижимости для продажи и представляет собой среднерыночную оценку вознаграждения девелопера в текущем году.

В целом под среднерыночной доходностью понимается средняя по сегменту рынка в текущем периоде доходность от инвестиций в девелопмент для последующих операций продажи и (или) сдачи в аренду, что представляет собой оценку вознаграждения девелопера. Для выражения оценки доходности в процентах еще в 2009 году было предложено использовать среднерыночные индексы доходности [2].

Информационные трудности определения среднерыночных показателей доходности инвестиций в девелопмент

Несмотря на имеющуюся научную основу, при попытке определить среднерыночные показатели доходности инвестиций в девелопмент на практике до сих пор возникают трудности информационного характера. К таким трудностям чаще всего относят недостаточную унификацию и доступность рыночных данных. Тем не менее при сравнении подходов к решению этих вопросов, применяемых за рубежом, обнаруживаются серьезные различия.

Так, Н. Волович и В. Кляйбер в обзоре [3] рассматривают тему прозрачности рынка для целей оценки недвижимости, и большинство приведенных ими фактов применимы для целей анализа рынка, в частности, для оценки доходности инвестиций в недвижимость. Авторы этой работы отмечают, что процесс унификации данных требует значительных временны ́ х ресурсов. При этом часто можно столкнуться с такими явлениями, как конкуренция государственных органов регистрации прав на недвижимость, особенности регулирования внутренних рынков, историко-культурная специфика определенной страны.

К сложившимся информационным условиям и особенностям рынка недвижимости следует отнести несколько групп факторов:

• 1)    особенности отдельных сегментов внутренних рынков недвижимости (жилой, коммерческой, земельных участков и т. д.), специфичность устоявшихся рыночных отноше-

• ниях конкретных стран, а также различия в уровнях регулирования внутренних рынков, стадиях производственного (экономического) цикла, качестве предоставляемой информации и т. п. Нивелирование рассмотренных особенностей на рынках недвижимости если и идет, то намного медленнее, чем, к примеру, на финансовых рынках. Даже на Западе не происходит реального объединения законодательного и иных уровней функционирования рынка недвижимости;

• 2)    различия в доступности рыночной информации – экспертной, обзорной, статистической (данные о ценах, зарегистрированные договоры долевого участия и т. д.).

В итоге именно качество, унификация и сопоставимость информации, а также условия ее получения участниками рынка требуют выравнивания и гармонизации в международной практике.

Из стран с развитым рынком недвижимости, как отмечают авторы работы [3], только в Германии существует объединение государственных и муниципальных органов с частными институтами для целей сбора информации и ее предоставления всем субъектам рынка. Таким образом формируется наиболее полная прозрачность рынка недвижимости.

Практика организации экспертных советов, позволяющих иметь всестороннее и профессиональное мнение о ситуации и динамике рынка недвижимости с учетом всех факторов, уже организована в Германии. Такие коллективные органы образуются на уровне муниципалитетов или же сельских административных районов. В их состав включены эксперты из разных сфер (муниципальные и государственные служащие, архитекторы, риелторы, другие специалисты). При этом деятельность экспертных советов является государственной и подтверждена нормами Градостроительного кодекса и решениями судов всех инстанций. Главная задача экспертных советов – обеспечение прозрачности рынка недвижимости путем систематизации информации о ценах и других показателях его функционирования. Немаловажно указать, что, как правило, эксперты работают на общественных началах. В целом различные полные базы данных повышают информированность и делают рынок максимально прозрачным, причем доступ к данным имеют все, а не только специалисты.

В США также решена задача доступности значительного объема данных, однако принципиально другим образом. Союзы риелторов (Board of Realtors) публикуют ежегодные обзоры цен и базы данных о проданных в их регионах объектах недвижимости, прежде всего о земельных участках под жилищное строительство (Multiple listing service, MLS). Ряд крупных риелторских компаний предоставляют на платной основе допуск к своим базам данных (Torto Wheaton – от CBRE и другие). Существуют и иные общенациональные базы данных, например Real Capital Analytics (ttp://. Доступен в Америке и значительный объем информации о территориальном планировании. Такие сведения можно найти на сайтах отдельных штатов и городов (например gov/html/dcp/. Эти базы данных позволяют в совокупности с открытой официальной статистикой строить индексы цен на недвижимость, прежде всего такие индексы, как RUSSEL-NCREIF и NCREIF. Последний, рассчитываемый по всем регионам и типам недвижимости, позволяет увидеть динамику и состояние ставок доходности, аренды и стоимости объектов недвижимости на основе собираемых и обрабатываемых данных с 1978 года. Есть и другие индексы – индекс акций недвижимости – NAHB (Housing Market Index), который выводится по результатам ежемесячного опроса застройщиков-строителей, в том числе по поводу их ожиданий в ближайшие 6 месяцев. Есть индексы продаж новых квартир, доли строительства в ВВП, опросов риелторов, ипотеки, занятости, нового строительства и т. д.

В Великобритании аналогично формируется индекс INVESTMENT PROPERTY DATABASE (IPD). Его рассчитывают с 1987 года по данным 50 фондов недвижимости, пенсионных фондов и страховых компаний. Он учитывает только те объекты недвижимости, которые минимум 2 раза выходили на рынок и были оценены.

И США, и Великобритания успешно практиковали формирование информационных баз частными образованиями, в том числе с участием публичных структур. В других странах работа по обеспечению данными игроков рынка ограничена обзорами солидных консалтинговых фирм, научными работами и общей федеральной экономической статистикой. Однако Н. Волович и В. Кляйбер (см. [3]) указывают на то, что все эти материалы и в Великобритании, и в США, отличаются, во-первых, неполнотой, во-вторых, двойственностью, в частности, под влиянием заинтересованности экспертов в итогах своей деятельности. В Германии также ведется обширная статистика (с 1997 года), обрабатываемая независимыми бюро по обработке данных крупнейших участников (институциональных инвесторов) на рынке недвижимости. Помимо этого, есть возможность доступа к различным аналитическим отчетам. Несмотря на это, только в Германии благодаря консолидированной обработке данных экспертными советами существует, по мнению всех международных специалистов, высокий уровень прозрачности рынка.

В общем и целом опыт Германии в реализации обеспечения оптимального уровня информационной открытости рынка может быть использован в России. Как демонстрирует практика, в настоящее время система данных о рынке недвижимости только начинает развиваться. Есть государственные статистические данные, базы которых ведут такие организации, как, например, Федеральная служба государственной статистики (далее – Росстат) (показатели инвестиций в основной капитал, средняя стоимость строительства одного квадратного метра площади и прочее) и Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии (показатель количества договоров долевого участия и т. д.). Однако существуют определенные особенности и ограничения в использовании предоставляемой ими информации. Во-первых, несовершенство учета показателей и методических пояснений к системе их расчета. Во-вторых, не все федеральные показатели находятся в единой базе, и для их получения приходится обращаться к многочисленным источникам. В-третьих, если в Российской Федерации в целом ведется учет многих показателей, то уже в регионах возможность получения таких данных зачастую отсутствует. Актуальную информацию о ценах, об уровне арендной ставки и т. п. через государственные службы получить невозможно. За такими сведениями специалистам приходится обращаться к рыночным данным, как правило, это материалы крупных компаний-консультантов. Причем и эта информация не всегда находится в открытом доступе в сети «Интернет».

Таким образом, аналитики и другие участники рынка недвижимости России, во-первых, сталкиваются с трудностями при поиске данных, во-вторых, вынуждены пользоваться не всегда сопоставимой информацией из различных источников. В условиях же современного кризиса на рынке потребность в объединении усилий по консолидации данных выходит на передний план.

После подробного рассмотрения проблем влияния сектора недвижимости на национальные и глобальные рынки, а также проблем информационной открытости рынков уместно вернуться к уже затронутой нами теме – категория доходности инвестиций в недвижимость.

Рассмотрим четыре варианта методики оценки среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в зависимости от источников и состава данных. Здесь индексы доходности (среднерыночной доходности) определяются по следующим формулам.

Вариант 1 :

dd =

avv - _ 1 l ^Cc

x 100 %, J

где P_av – средневзвешенная удельная цена продажи одного квадратного метра объекта по рыночным данным, р./кв. м;

C_c – средняя стоимость строительства одного квадратного метра объекта по данным Росстата или Союза инженеров-сметчиков, р./кв. м.

Вариант 1а :

dd =

X 100 % , J

где P_av – средневзвешенная удельная цена продажи одного квадратного метра объекта по рыночным данным, р./кв. м;

C_c – средневзвешенная стоимость строительства одного квадратного метра объекта по данным проектных деклараций, р./кв. м.

Вариант 2 :

dd =

' Pa xS Sa xQ Qc x 100 %, J

av aa c u^ir где Qc – количество зарегистрированных договоров долевого участия (ДДУ), шт.;

S_aa – средняя площадь квартиры в новостройках, кв. м;

Z I h - данные Росстата об объеме инвестиций в жилища, р.

Вариант 3 :

dd =

( P av X S p

I Z I h

x 100 %%, J

где S_p – объем поглощения площадей, кв. м.

Исходные данные для всех вариантов были сведены в таблицу 3.

Источником информации о средневзвешенной удельной цене продажи объекта послужили материалы консалтинговой компании 1. В целом ресурсами таких данных могут быть и другие организации, например информация, предоставляемая Росстатом, однако в силу особенностей принятой им методики сбора и обработки данных, которая аналогична методике оценки инфляции на товарных рынках, некоторые специалисты рынка им не доверяют. Более того, в сети «Интернет» можно найти ежегодные публикации различных специализирующихся фирм-консультантов, и получить их, как правило, не составляет большого труда.

Показатель средней стоимости строительства использовался в формулах вариантов 1 и 1а.

¹ Данные ООО Sternik’s Consulting.

Для варианта 1 данные с годовым шагом были получены на сайте Росстата [1], а также из ежемесячных публикаций Союза инженеров-сметчиков (СИС) совместно с Ассоциацией Строителей России (АСР) [4]. Однако стоит отметить, что данные СИС за последние годы были предоставлены только за январь – март 2012 и октябрь 2013 года. В связи с этим данные этого источника за 2010 и 2011 годы не были занесены в таблицу (и дальнейший расчет с этими данными не был проведен), вычисление средней стоимости строительства за 2012 год было основано на предоставленной информации за три указанных месяца, а стоимость строительства за 2013 год показана лишь октябрем этого года. Несмотря на это, такие ограничения можно принять ввиду того, что, как правило, средняя стоимость строительства резко в течение года не меняется.

Для варианта 1а средняя стоимость строительства рассчитывалась на основе данных проектных деклараций. Как правило, декларация размещается на сайте застройщика или объекта перед началом продаж. В расчете использовались 21, 23, 26 и 24 проектные декларации за 2010, 2011, 2012 и 2013 годы соответственно. Из каждой декларации извлекались такие показатели, как планируемая стоимость строительства объекта и общая площадь квартир объекта. Средневзвешенная стоимость строительства для каждого года определялась по следующей формуле (в рублях за один квадратный метр площади):

n

Z C pi

C c =         ,

Z S tai

=1

где i – индекс года расчета;

C_pi – планируемая стоимость строительства (создания) объекта, р.;

S_tai – общая площадь квартир объекта, кв. м.

Данные о количестве зарегистрированных договоров долевого участия были получены по материалам обзоров (см. [5]) на основе информации Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии в ежемесячной статистике.

Средняя площадь квартиры в новостройках рассчитывалась по базам рынка первичной недвижимости города Москвы за 2010, 2011, 2012 и 2013 годы (базы были предоставлены консалтинговой компанией 2). Показатель объема инвестиций в жилища получен непосредственно на сайте Росстата [1] (в настоящее время доступны данные за 15-летний период – с 1999 по 2013 год).

Источник данных об объеме поглощения площадей – материалы компании-консультанта 3, которая рассчитывает показатель на основе результатов обработки рыночных данных.

Вариант 1

Методика основана на допущении о том, что объем продаж и объем строительства в текущем году одинаковы.

В настоящее время учет средней стоимости строительства одного квадратного метра жилой площади в Российской Федерации в целом и в регионах ведут две организации – Федеральная служба государственной статистики (Росстат) и Союз инженеров-сметчиков (СИС) совместно с Ассоциацией Строителей России (АСР).

Таблица 3

Исходные данные для расчета доходности девелоперских операций в жилую недвижимость города Москвы

Показатель		Год
		2010	2011	2012	2013
Cредневзвешенная удельная цена продажи объекта, тыс. р./кв. м		168,5	185,5	230,3*, 205,5**	215,5
Cредняя стоимость строительства одного квадратного метра площади, тыс. р.	СИС	н/д	н/д	66,3	71,4
	Рос.	38,7	57,3	45,3	41,9
	ПД	109,0	94,3	120,5*	112,0
Количество зарегистрированных договоров долевого участия (ДДУ), шт.		1 175	4 555	12 107	19 775
Средняя площадь квартиры в новостройках, кв. м		90	85,0	75,0**	78,0
Данные Росстата об объеме инвестиций в жилища, млн р.		58 617,9	56 688,8	78 875,8	98 418,80
Объем поглощения площадей, кв. м		346 153	532 400	764 400*	1 217 000