Анализ и моделирование влияния макроэкономических факторов на ввод в эксплуатацию жилой недвижимости в России

Вопросы статистики. 2023. Т. 30. № 1. С. 27–41.

Звездина Н. В., Сараев А. В.

Со стороны населения жилая недвижимость рассматривается с точки зрения возможности повышения уровня жизни, а также как объект выгодных инвестиционных вложений. Российский рынок жилой недвижимости привлекает внимание не только населения, но и исследователей. Его структура и многофакторность динамики развития дают широкие возможности для статистического анализа.

Рассматривая рынок недвижимости отдельного города или субъекта РФ, исследователи акцентируют внимание на особенностях экономического и социального развития региона, его географическом положении и т.п. Также уровень развития рынка недвижимости, как финансовоемкой отрасли, в регионе зависит от объемов субсидирования со стороны государства.

В статье авторы приводят результаты исследования первичного рынка жилой недвижимости России, как наиболее динамично развивающегося сегмента. Проведен анализ динамики и структуры рынка по основным его показателям по России в целом и ее субъектам. Определены лидеры среди компаний-застройщиков и оценен уровень конкуренции и концентрации рынка. Ценовая политика на первичном рынке жилой недвижимости представлена в целом по стране с учетом изменения уровня доходов населения.

Изучение результатов исследований прошлых лет позволило сформировать систему статистических показателей для дальнейшего моделирования.

Информационными источниками послужили официальные данные Федеральной службы государственной статистики (Росстата), Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), Центрального банка РФ (ЦБ РФ), Единой информационной системы жилищного строительства (ЕИСЖС).

По квартальным данным за период 2010-2021 гг. смоделирован показатель объема ввода в эксплуатацию жилой недвижимости под воздействием макроэкономических показателей и сезонной составляющей. В результате регрессионного анализа временных рядов определены модели с наилучшими объясняющими свойствами.

Результаты исследования, представленные в статье, могут быть интересны аналитическим агентствам, компаниям-застройщикам, сотрудникам банковской сферы, финансистам, экономистам, аналитикам рынка недвижимости или смежных сфер, а также органам власти для стратегического планирования развития рынка недвижимости.

Ключевые слова: forecasting, прогнозирование, сезонность, regression, регрессия, макроэкономический показатель, seasonality, анализ временных рядов, macroeconomic indicator, ARIMA-модели, SARIMA-модели, ARIMA models, SARIMA models, time series analysis, жилая недвижимость, residential real estate, ARMAX models, ARMAX-модели