Приволжский центр финансового консалтинга и оценки
| Вид материала | Анализ |
| Корреляционный анализ приращений цен Баррель, доллар и квадратный метр |
- Уважаемый Михаил Яковлевич!, 986.83kb.
- Методика расчета темпов роста прибыли на основе фундаментальных показателей, 596.7kb.
- | Варианты организации и методы работы по проектам финансового консалтинга, 56.8kb.
- И консалтинга, 897.82kb.
- Методология финансового инвестиционного анализа и проектного консалтинга региональных, 653.71kb.
- Программа разработана на кафедре «Стратегическое управление информационными системами», 179.21kb.
- Особенности комплексного регулирования безработицы в современной России, 328.24kb.
- Развитие системы нематериального стимулирования труда работников малых предприятий, 313.08kb.
- Концепция и методический инструмент оценки стоимости денег во времени. Концепция, 28.59kb.
- Договор на оказание услуг по проведению строительно-технической экспертизы, 95.43kb.
Корреляционный анализ приращений цен
Поскольку прямое сопоставление траекторий цен нефти и удельных цен квартир не позволяет сделать надежные выводы относительно их взаимозависимости, включим в рассмотрение более тонкие методы анализа, которые рекомендуются использовать в соответствующей литературе [5], [6], [7].
В соответствии с общепринятой методологией анализа временных рядов рассмотрим динамику приращений удельных цен недвижимости и цен нефти за одинаковые периоды. Это позволяет привести исходный нестационарный процесс к стационарному и тем самым обеспечить возможность эффективного использования методов корреляционного анализа и более четко отследить, насколько взаимосвязаны изменения (приращения) изучаемых ценовых показателей на всем исследуемом интервале.
В качестве интервалов времени, за которые мы будем рассматривать приращения цен, будем рассматривать достаточно длинные промежутки, к примеру, полгода, на которых прирост ценового показателя будет проявляться в достаточной степени. При этом, учитывая механизм ценообразования, целесообразно рассматривать относительные приращения, т.е. изменение цен за период по отношению к цене в начале периода.
Нетрудно увидеть, что такие временные ряды совпадают с временными рядами так называемых цепочечных индексов, равных отношению цены в конце периода к цене в начале периода, если из них вычесть постоянную составляющую, равную единице. Поэтому в дальнейшем будем исследовать корреляцию именно между цепочечными индексами, характеризующими относительное приращение цен жилья и цен нефти. Анализ зависимости выполним в координатах: цепочечный индекс цен квадратного метра квартир цепочечный индекс цен нефти (рис. 14). Нами были построены такие графики для различных значений периодов и различных величин лага. Наибольший коэффициент корреляции соответствует периоду, равному 6 месяцев и лагу, равному тоже 6 месяцев.
Рис. 13. Зависимость цепочечных полугодовых индексов цен на недвижимость (долл./кв.м.) в Нижнем Новгороде от цены на нефть марки Urals (долл./баррель) с лагом 6 месяцев
Коэффициент корреляции для полученных временных рядов, равный 0,4, отвечает наличию «умеренной» степени взаимосвязи. При этом из рассмотрения был исключен временной интервал, соответствующий 1999 году (относительно ценовых показателей нефти). Как уже было упомянуто выше, 1999 года явился для рынка нефтяного сырья «переломным»: уровень цен за баррель, за год увеличившись более, чем в два раза, преодолел отметку в 20 долл. и уже практически не опускался ниже (за исключением осени 2001 года, когда краткосрочное снижение цены достигло чуть более 18 долл.).
Следует обратить внимание на выделенные точки (рис. 14), которые удалены от основной массы (выделенных на рис. 14 окружностью) значений (точки «1», «2», «3», «4»). Они показывают, что не только цены на нефть в коротких промежутках времени оказывают влияние на цены жилья. Существуют и другие факторы, влияние которых оказывается весьма значимым.
Таким образом, прямое и быстрое влияние цен нефти на стоимость жилья в явном виде не столь очевидно. Влияние динамики ценовых показателей нефти на процесс удорожания российской недвижимости естественно может быть объяснено с позиции взаимосвязи нескольких процессов. Так, рост стоимости нефтяных котировок влечет рост объема ВВП за счет высокой доли экспорта нефтяных ресурсов (нефтяной сектор, в совокупности с сектором газодобывающей промышленности, вот уже несколько лет формируют более половины бюджетных доходов России). Через пополнение бюджета увеличиваются реальные доходы населения, стимулируя повышение покупательского спроса, в том числе, на жилье. Возникающие колебания баланса спроса и предложения на рынке недвижимости, подкрепляемые как изначальным дефицитом новых строительных объектов, так и нарастающей спекулятивной составляющей, неудержимо «подталкивают» стоимость квадратного метра все выше и выше.
Баррель, доллар и квадратный метр
Важным звеном, связующим динамику цен на нефть и недвижимость, является курс доллара. Общая тенденция очевидна: с приростом цены на нефть и увеличением потока долларовой массы в РФ, курс доллара сдает позиции. При этом, поскольку цены на недвижимость в большинстве городов России в течение длительного времени исчислялся в долларах (в Нижнем Новгороде в том числе), курс данной валюты, оказывал сильное влияние на рынок жилья: в случае, если доллар дешевел, продавцы недвижимости, как правило, увеличивали долларовые цены.
Таким образом, можно ожидать, что нефть и недвижимость коррелируют опосредованно через курс американской валюты: с ростом нефтяных котировок доллар продолжает тенденцию на снижение, что приводит к увеличению долларовых цен. Данное положение демонстрирует график корреляционной зависимости курса доллара и стоимости квадратного метра вторичного жилья в г. Нижнем Новгороде (рис. 15).
Рис. 14. Зависимость между курсом доллара и удельной стоимостью вторичной недвижимости в г. Нижнем Новгороде
Таким образом, уровень цен на нефть, как один из основных источников доходов нашей страны не может не влиять на покупательскую способность населения, а, как следствие, и на спрос на жилье. Однако прямая зависимость между изменениями цен нефти и стоимостью недвижимости выражена достаточно слабо. Поэтому к использованию цен на нефть в качестве прогнозного параметра следует относиться с определенной осторожностью.