Дипломная работа: Регулирование цен на рынке жилой недвижимости для повышения его доступности на примере города Душанбе

К сожалению, система статистических данных в городе Душанбе находится в зачаточном стадии, и получение большого массива данных представляется невозможным. На основе существующих данных попробуем сделать прогноз средней цена за 1 кв.м. жилья в городе Душанбе. Мы располагаем данными о средней цене за 1 кв.м. на промежуток времени с 2010-2018 и так как массив данных у нас ограничен мы можем сделать точный прогноз на относительно небольшой промежуток времени. Также, проведем прогноз динамики средней цены за квадратный метр жилья с учетом оптимистичной и пессимистичной сценариев развития. И так мы обладаем следующие данные о средней цене за квадратный метр жиль в городе Душанбе и необходимо спрогнозировать данный показатель на период до 2023 года.

Таблица 11. Расчетная таблица для метода Хольта-Винтер

Графически можно изобразить наши данные в следующем виде:

Первоочередной задачей в расчете модели Хольта-Винтерса является нахождение коэффициента сезонности, которая в Excel можно рассчитать по формуле «((B2:B4+B5:B7)/СУММ(B2:B7))*3». Для достоверного расчета данного коэффициента необходимо сумму каждого временного ряда, который будет выбран (в данном случае с 2010-2012 и 2013-2015) прибавить и разделить на сумму всего ряда с 2010 по 2015 умножив результат на количество переменных, в выбранном интервале преобразовав конечный результат в проценты.

График 1. Средняя цена за 1 кв.м. жилья в г. Душанбе

Далее функцией «ИНДЕКС» находим индекс коэффициента сезонности по отношению к временному интервалу, что даст нам коэффициент для расчета прогнозных значений путем использования функции «ПРЕДСКАЗ» в Excel уже можно рассчитать прогнозное значение на прогнозируемый промежуток времени. Таким образом, можно найти прогнозные значения на необходимый промежуток времени.

Также нам необходимо рассчитать значения исследуемого явления в двух сценариях: в пессимистичной и оптимистичной. Для этого необходимо найти значение отклонения в прогнозе функцией «ДОВЕРИТ» и «СТАНДОТКЛОН». Нами был выбран доверительный интервал для расчета стандартного отклонения прогнозных значений в 5%. Таким образом, пессимистичный сценарий в нашем случае, рассчитывается путем прибавления значения отклонения прогнозному, а оптимистичный сценарий наоборот.

В итоге нами были получены прогнозные значения для промежутка времени с 2019-2023. По нашим прогнозным данным, по оптимистичному сценарию в 2019-2020 годы ожидается снижение средней цены за квадратный метр жиль в Душанбе а по пессимистичному сценарию диаметрально противоположенное (см. Табл.-).

Таблица 12. Результаты прогноза по методу Хольта-Винтерса

Графически, полученные результаты выглядят следующим образом:

График 2. Прогнозные значения средней цены за кв.м. жилья в г. Душанбе на 2019-2023 годы

Метод Хольта-Винтерса можно применить совершенно разным образом и для прогнозирования различных социально-экономических явлений. Данный метод требует большого объема статистических данных для более долгосрочного и точного прогнозирования но к сожалению статистика по исследуемой теме практически не ведется.

По результатам прогноза на основе имеющихся данных, можно сделать вывод, что на протяжении следующих 3 лет в городе Душанбе ожидается рост цен на жилье и для принятия оптимальных управленческих решений и регулирования данным процессом администрацией города необходимо иметь действенные методы и инструменты воздействия на рынок недвижимости.

Глава 3. Меры по улучшению государственного регулирования цен на рынке жилой недвижимости Душанбе

3.1 Международная практика регулирования цен на рынке жилой недвижимости

Приобретение недвижимости и прав собственности за рубежом приводит к юридическим и налоговым проблемам и может вызвать проблемы, серьезность которых часто является неожиданностью для заинтересованных сторон. Как правило, иностранцы покупают недвижимость без точного знания правовых, фискальных и экономических основ проблемы. Каждая страна имеет свои традиции и правовые системы. Это относится, в частности, к имущественному и налоговому законодательству, которое в разных странах может принимать совершенно разные формы.

Рынок недвижимости можно сравнить с весами: на одной чаше стоят рыночные саморегуляторы -- спрос, предложение и конкуренция, на другой -- государственные меры -- законы, налогообложение и льготы. Попеременно перевешивает то одна чаша, то другая, но обе они стремятся к равновесию. Как только одна чаша весов сильно перевешивает над другой, случается кризис на рынке недвижимости. Дятлов, СЛ., Мирополъский Д.Ю,. Плотников В.А., Попов А.И. Государство и рынок: проблемы выбора подходов к управлению развитием национальной экономики//Известия СПбУЭФ. 2011. № 1. С. 141-145.

Спрос, предложение и конкуренция, связанные с саморегуляторами, являются естественными явлениями на рынке, которые тесно связаны друг с другом. Например, цены на новостройки зависят как от спроса (более высокий спрос - более высокие цены), так и от предложения (когда нехватка объектов, цены также растут) и конкуренции (застройщики ориентироваться на конкурентов и не может значительно повысить цены, чтобы не потерять покупателей).

Здоровый рынок - это тот, на котором спрос сбалансирован с предложением, и есть много конкурирующих строительных компаний. Больной рынок - это рынок, на котором либо большое количество нереализованных объектов, которые никто не покупает, либо, наоборот, наблюдается нехватка жилья в сочетании с завышенными ценами и отсутствием рынка ипотеки. Меры государственного регулирования рынком направлены в основном на «лечение» и «поддержание здоровья» рынка. Это меры, способствующие уменьшения риска кризиса рынка недвижимости.

Германия является примером здорового рынка, где все в меру, т.е. цены растут, а пузыря нет; идет жилищное строительство, но свободных площадей нет; объекты жилой недвижимости реализовываются в самые короткие сроки, объем кредитования увеличивается. Испания является примером не совсем здорового рынка, где огромное количество объектов жилой недвижимости пустуют, можно наблюдать спад цен на недвижимость семь лет подряд. О'Салливан А. Экономика города : пер. с англ. / А. О'Салливан. -- 4-е изд. -- М. : Инфра-М, 2002. -- 706 с.

Причина, по которой между рынками существует столь большая пропасть,-- в том, что один из них жестко регулировался, а другой -- нет. До 2008 года строительство было практически неконтролируемым, кредитная политика была слишком лояльным, иногда выдавались даже без первоначального взноса. В итоге рынок перегрелся настолько, что пузырь лопнул, и последствия все еще ощущаются: в последние годы цены на жилье упали в среднем примерно на 40%. Германия, напротив, спокойно пережила последние годы, и хотя рынок накалялся, правительство не допустило образования пузыря. Rosenfeld, Orna. (2015). Social Housing in the UNECE region: models, trends and challenges. Электронный ресурс: URL: https://www.researchgate.net/publication/281281513_Social_Housing_in_the_UNECE_region_models_trends_and_challenges

Независимо от того, насколько распространены методы саморегулирования рынка, и независимо от того, насколько велико участие частного сектора в экономике, государство всегда выступает в качестве ключевого фактора экономического развития. А состояние экономики отражается на строительстве и рынке жилья. Невмешательство государства в инвестиционный и строительный сектор превращается в серьезные проблемы в экономике. Рынок недвижимости имеет прямую связь с развитием финансово-банковской системы. Стоимость денег, банковская среда, стабильность экономики, правовые акты и инструменты регулирования - все это в значительной степени влияет на активность рынка недвижимости.

Примером того, как государство держит рынок под высоким давлением, сдерживая чрезмерные цены и предотвращая обвал, является ситуация в Китае. С 2000 по 2008 год цены на недвижимость в КНР быстро росли. В Шанхае, например, цены выросли на 121%. Рост был вызван дешевыми кредитами и низкими процентными ставками по ипотечным кредитам. В 2011 году правительство приняло меры по охлаждению перегретого рынка. В частности, был увеличен размер первоначального взноса, введены ограничения на покупку недвижимости во многих регионах (невозможно купить более двух квартир в Шанхае и Гуанчжоу), введены налоги на недвижимость. Меры по охлаждению помогли остановить рост цен и даже начался спад на рынке недвижимости. По данным Национального бюро статистики, в декабре 2014 года цены на новое жилье в 68 городах Китая упали на 4,3% в годовом исчислении. Чтобы предотвратить быстрое падение стоимости недвижимости, во второй половине 2014 года правительство объявило о мерах по смягчению ограничений. Вторичные покупатели смогут рассчитывать на более низкие процентные ставки, которые ранее были доступны только тем, кто покупает жилье впервые. Те, кто собирается купить третье имущество, смогут воспользоваться ипотекой - до того, как запрет вступит в силу. Таким образом, китайское правительство умело маневрирует на рынке, отдавая ему либо морковку, либо палку. Rosenfeld, Orna. (2015). Social Housing in the UNECE region: models, trends and challenges. Электронный ресурс: URL: https://www.researchgate.net/publication/281281513_Social_Housing_in_the_UNECE_region_models_trends_and_challenges

Есть две группы методов государственного регулирования: правовые, экономические и административные.

· экономические методы;

· административные методы.

Правовыми методами являются законодательные акты и нормативное регулирование. Например, во Франции сложно получить разрешение на строительство. Эта проблема решается местными властями на основе плана территориального развития (plan local d'urbanisme Plan local d'urbanisme - местный план градостроительства, PLU), который есть в каждом муниципалитете. Вы не можете создавать объекты, которые не соответствуют стратегии развития, описанной в PLU. План застройки включает коэффициент землепользования (coefficient d'occupation des sols Coefficient d'occupation des sols - коэффициент землепользования, COS), который определяет максимальный процент застройки, разрешенный по отношению к площади земли. Площадь жилого здания не может быть увеличена больше, чем позволяет COS. Amzallag, M. and C. Taffin (2010). Social Rental Housing in France. Paris: L'Union Sociale pour Habitat. Электронный ресурс: URL: http://www.iut.nu/ members/Europe/West/2010/France_SocialRenting_ WorldBank2010.pdf

Такие правила, как COS, есть практически везде, вопрос в том, насколько они строгие с точки зрения объема сборки, если они соблюдаются и насколько легко их изменить. На «хороших» рынках строгие правила, невозможно много построить, и изменение назначения земли и объема строительства очень сложно. Однако государство может ослабить контроль, если цены и активность застройщиков снизятся. Например, во Франции власти обращаются к инвесторам, и эта тенденция такова, что теперь изменить COS проще, чем пять лет назад. Там же.*

Другим примером является ограничение повышения цен. В Германии строительным компаниям запрещено корректировать цены из-за изменений рыночных условий. Цены устанавливаются на полтора года и не меняются.

Однако есть и обратная сторона: усиление государственного регулирования может привести к увеличению временных и финансовых затрат на получение разрешений на строительство. Это, в свою очередь, может стать фактором, приводящим к кризису на рынке недвижимости. Неопределенности, связанные с новыми стандартами, а также сроки и финансовые затраты на внедрение этих стандартов, являются рисками для разработчиков. Охлаждение рынка может помочь ограничить комиссионные для брокеров. В Объединенных Арабских Эмиратах максимальная комиссия составляет 2%, и это защищает рынок от перегрева, так как снижает активность брокеров. Rosenfeld, Orna. (2015). Social Housing in the UNECE region: models, trends and challenges. Электронный ресурс: URL: https://www.researchgate.net/publication /281281513_Social_Housing_in_the_UNECE_region_models_trends_and_challenges