|
|
||
 |
||
|
|
||
|
||
|
© 2003–2009 landnet.ru info@ilandnet.ru 
|
|
Анализ влияния макроэкономических факторов на доходность тоговой недвижимости г. Москвы | ||
| landnet.ru › Экономика › Инвестиции в недвижимость › Анализ влияния макроэкономических факторов на доходность тоговой недвижимости г. Москвы |
| Автор: Комаров Станислав Рынки недвижимости существуют и развиваются не сами по себе, а под влиянием факторов, определяющих социально-экономическое развитие и политическую стабильность как страны в целом, так и отдельных регионов в частности. Немаловажная роль в этом влиянии принадлежит макроэкономическим факторам, характеризующим общеэкономическую ситуацию в Российской Федерации или в конкретном субъекте. Определение величины зависимости цен от названных факторов необходимо для понимания процессов, происходящих на рынках, и обоснования прогнозов дальнейшего развития рынков недвижимости. Для выявления влияния макроэкономических факторов на ценообразование столичной коммерческой недвижимости были применены два метода: корреляционно-регрессионный и нейронных сетей. При анализе влияния макроэкономических факторов на стоимость коммерческой недвижимости г. Москвы в качестве зависимых переменных были выбраны среднегородские арендные ставки за единицу площади в торговых (Yт) помещениях. Стоимость приносящей доход недвижимости определяется в первую очередь величиной этого самого дохода, поэтому использование вместо непосредственно стоимости недвижимости ставок арендной платы вполне оправдано. Экономические факторы, влияние которых подлежит анализу, можно подразделить на две группы: характеризующие экономику страны и экономику данного региона, в нашем случае г. Москвы. В качестве факторов первой группы были приняты:
Из показателей социально-экономического положения г. Москвы выбраны следующие:
С целью отобрать из множества означенных факторов значимые, т. е. имеющие тесную связь с результирующим, были подсчитаны коэффициенты парной корреляции между Yт и Х1 – Х13. Результаты представлены в таблице (курсивом выделены значимые факторы, имеющие коэффициент корреляции больше 0,5 по абсолютному значению). Коэффициенты парной корреляции между ставками аренды торговой недвижимости и макроэкономическими факторами
Как видно, наименее значащими факторами являются индекс потребительских цен на товары и услуги и объем производства сельского хозяйства. Из числа значимых факторов необходимо еще отбраковать ВВП (Х1), объем промышленного производства (Х2), инвестиции в основной капитал (Х4) и среднемесячную зарплату (Х13), для того чтобы устранить мультикоррелярность. Каждый из вышеперечисленных факторов имеет коэффициент парной корреляции с курсом национальной валюты (X11) больше 0,8, т.е. данные факторы являются результатом друг друга. В итоге получаем, что ставки аренды в торговых помещениях г. Москвы есть функция двух переменных: объема общероссийского импорта (X10) и курса рубля по отношению к доллару США (X11), имеющая вид:
Коэффициент множественной корреляции построенной модели очень высок и равен 0,90285230, что свидетельствует о правильности выбора факторов. Коэффициент детерминации (квадрат коэффициента множественной корреляции) также имеет хорошее значение (R2= 0,81514228). Это означает, что построенная регрессия объясняет более 80% разброса значений переменной YT относительно среднего. Для уверенного использования полученной модели для целей прогнозирования необходимо доказать ее адекватность. Анализ адекватности основывается на анализе остатков. Остатки представляют собой разности между наблюдаемыми значениями и модельными, то есть значениями, подсчитанными по модели с оцененными параметрами. Критерием адекватности модели также можно считать нормальность остатков. То есть гистограмма распределения остатков должна быть близка к графику нормального распределения. Для проверки этого строится гистограмма распределения остатков. Из гистограммы видно, что она близка к графику нормального распределения, что доказывает адекватность модели.
Для подтверждения адекватности был построен график, показывающий, как наблюдаемые значения связаны с предсказанными с помощью построенной модели. На нем наглядно видно, что теоретические значения арендных ставок близки с практическими.
Теперь обратимся к московским показателям. В таблице показаны коэффициенты парной корреляции между арендными ставками и независимыми факторами (Х14 – Х22).
Коэффициенты парной корреляции между ставками аренды торговой недвижимости и социально-экономическими показателями г. Москвы.
С целью избежания мультикоррелярности были отбракованы инвестиции в основной капитал (Х15), среднегодовое количество безработных (Х17), средняя заработная плата (Х20) и расходы населения на покупку товаров и услуг (Х22). Все перечисленные факторы имеют коэффициент парной корреляции с объемом промышленного производства (Х14) более 0,9. Итак, в Москве наиболее значащими факторами являются объемы промышленного производства и объем импорта. Значимость объемов промышленной продукции по сравнению с Россией снизилась (-0,54 против -0,65), а среднемесячная зарплата вообще выпала из числа значимых факторов. Правда, новый показатель (занятость в торговле и общественном питании) имеют значительную корреляционную зависимость со ставками. Полученная зависимость имеет вид:
Переменными, от которых в большей степени зависит изменение доходности торговой недвижимости г. Москвы, являются величина импорта (прямая зависимость) и занятость в торговле и общественном питании (обратная зависимость). Но величина влияния занятости в десятки раз меньше влияния импорта. Коэффициент множественной корреляции построенной модели по сравнению с предыдущим случаем снизился и составил 0,77815211. Несмотря на то, что он по-прежнему высок, можно сделать вывод о неких значащих факторах, неучтенных при определении зависимости. Коэффициент детерминации снизился еще более заметно (0,60552070 против 0,81514228 в «общероссийском» случае), т. е. регрессия описывает лишь 60% случаев разброса Y относительно среднего. Анализ адекватности созданной модели подтверждает ее меньшую эффективность по сравнению с «общероссийской»: распределение остатков непохоже на нормальное и разброс опытных и вычисленных значений гораздо шире.
Обобщая проведенный анализ, можно отметить, что доходность торговой недвижимости г. Москвы, а, следовательно, и цены на нее, в гораздо большей степени находятся под влиянием экономических показателей, характеризующих экономическую ситуацию в стране в целом, чем результатов региона. Решающее воздействие на ставки аренды в торговых помещениях оказывает объем ввозимых товаров, что вполне логично: чем больше мы ввозим различных товаров, тем больше необходимо мест для их реализации. Это утверждение в равной степени относится как к объемам российского импорта, так и к импорту московскому. Вторым по значимости показателем явился курс рубля к доллару, как комплексный фактор, отражающий и состояние национальной экономики, и текущий торговый баланс страны, и социально-политическую составляющую. Если вместо корреляционно-регрессионного анализа воспользуемся методом нейронных сетей, то результаты получаются несколько иными. На рисунке представлена диаграмма значимости входных сигналов построенной нейросети, в которой переменные Х1 – Х13 являлись входящими факторами, а ставки аренды — целевым значением.
Как видно, наиболее значащими общероссийскими факторами по итогам нейросетевого анализа являются объемы импорта и валового внутреннего продукта, а также индекс потребительских цен и сбережения населения. Из числа факторов, оказывающих ощутимое влияние на доходность московской торговой недвижимости, по сравнению с корреляционной моделью, выпали объемы промышленного производства, размер инвестиций в основной капитал и средняя зарплата. Эмпирически установлено, что минимальной значимостью, оказывающей влияние на целевой фактор, является уровень 0,3. После отбраковки всех факторов со значимостью ниже указанного уровня достоверность выхода нейросети увеличилась. Из московских показателей после проведения аналогичных процедур получены следующие результаты: самым значимыми московскими факторами являются занятость в торговле, индекс потребительских цен и объемы импорта. Влияние инвестиций в основной капитал стало незначительным. Графически результаты нейроанализа влияния показателей экономики столицы на торговые арендные ставки показаны на рисунке ниже.
Различие результатов нейросетевого и корреляционно-регрессионного анализов, на наш взгляд, следует объяснить тем, что между доходностью столичной торговой недвижимостью и показателями экономики как страны, так и региона гораздо более сложная нелинейная связь. Эта зависимость может более точно отражена с помощью метода нейронных сетей.
|
