Прогнозирование стоимости земельных участков для индивидуального жилищного строительства (на примере Московской области)

Вид материалаАвтореферат

Содержание


Характеристика вариантов для обоснования перспективного использования вакантных земельных участков
Показатели эффективности инвестиционных проектов, рассчитанных на основании полученных прогнозов стоимости земельных участков
Выводы и предложения
По теме исследований опубликованы следующие основные работы
Подобный материал:
1   2   3


Окончание табл. 2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Орехово-Зуевский муниципальной район

Индивидуальное жилищное строительство

7568

64115

21,07

1 350,9

18,04

1 156,6

21,84

1 400,2

Садоводчество

17136

220651

13,86

3 058,8

11,87

2 618,8

14,37

3 170,3

Огородничество

5582

71880

13,86

996,4

11,87

853,1

14,37

1 032,8

Личное подсобное хозяйство

14989

92520

28,92

2 675,5

24,76

2 290,6

29,97

2 773,0

Гаражное строительство

73

18548

0,70

13,0

0,60

11,1

0,73

13,5

Многоэтажное строительство

2497




178,50

445,7

152,83

381,6

185,01

462,0

Всего




8 540,3




7 311,8




8 851,7

Каширский муниципальной район

Индивидуальное жилищное строительство

3634

30783

24,97

768,7

19,36

596,0

26,39

812,4

Садоводчество

8227

105938

16,43

1 740,4

12,74

1 349,6

17,36

1 839,5

Огородничество

2680

34510

16,43

567,0

12,74

439,6

17,36

599,2

Личное подсобное хозяйство

7196

44420

30,14

1 338,9

26,57

1 180,4

6,17

274,2

Гаражное строительство

35

8905

0,83

7,4

0,64

5,7

0,88

7,8

Многоэтажное строительство

1017




211,55

215,2

164,04

166,9

223,59

227,4

Всего




4 637,6




3 738,2




3 760,5

Московская область

Индивидуальное жилищное строительство

46200

391400

21,96

8 595,5

17,30

6 770,9

23,14

9 057,9

Садоводчество

104608

1347000

14,45

19 462,3

11,38

15 331,0

15,23

20 509,2

Огородничество

34077

438800

14,45

6 340,0

11,38

4 994,2

15,23

6 681,1

Личное подсобное хозяйство

91500

564800

30,14

17 023,6

23,74

13 409,9

31,76

17 939,3

Гаражное строительство

445

130350

0,64

82,8

0,50

65,2

0,67

87,2

Многоэтажное строительство

16170




186,05

3 008,4

146,56

2 369,8

196,06

3 170,3

Всего




54 512,6




42 941,1




57 444,0






В таблице 3 приведены основные характеристики трех вариантов использования земельных участков и их застройки при реконструкции сельских населенных пунктов.

Таблица 3

Характеристика вариантов для обоснования перспективного использования
вакантных земельных участков


Характеристика

Участок № 1

Участок № 2

Участок № 3

Направление

Рублево-Успенское

Каширское

Нижегородское

Расстояние от МКАД, км

35

40

15

Наименование населенного пункта

Назарьево

Никитское

Русавкино

Количество участков под застройку

4

5

4

Площадь одного участка, кв. м.

1000

1200

1500

Площадь дома по 1 варианту, кв.м.

235

235

235

Стоимость создания улучшений, тыс. руб./ кв.м.

20,8

20,8

20,8

Срок создания, годы

1

1

1

Площадь дома по 2 варианту, кв.м.

250

250

250

Стоимость создания улучшений, тыс. руб./ кв.м.

23,4

23,4

23,4

Срок создания, годы

3

3

3

Площадь дома по 3 варианту, кв.м.

274

274

274

Стоимость создания улучшений, тыс. руб./ кв.м.

26,0

26,0

26,0

Срок создания, годы

5

5

5


В
18
таблице 4 приведены значения основных показателей эффективности проекта, рассчитанные с использованием прогноза рыночной стоимости по нейросетевой модели. Сравнительные средние результаты по всем анализируемым направлениям для чистой приведенной стоимости представлены на рисунке 3, на котором видно, что максимальную величину чистого дохода возможно получить при реализации второго варианта застройки, а на участках по Рублево-Успенскому направлению третий и второй варианты имеют сопоставимые величины чистого дохода.

Таблица 4


Показатели эффективности инвестиционных проектов, рассчитанных на основании
полученных прогнозов стоимости земельных участков


Направление

№ варианта

Годы

Объем инвестиций, тыс. руб.

Продисконтированные затраты, тыс. руб.

Валовый

доход, тыс. руб.

Приведенный валовый доход,
тыс. руб.

Чистая приведенная стоимость (NPV),
тыс. руб.

Индекс
доходности (PI)

Внутренняя ставка
доходности (IRR)

на приобретение участка

на создание улучшений

Рублево-Успенское

1

2007

-16549,6

-19552,0

-29232,0

47368,5

38355,1

9123,0

1,31

31%

2

2007

-16549,6

-7800,0

-28971,1

-

41170,5

12199,4

1,42

153%

2008




-7800,0

-

2009




-7800,0

77551,1

3

2007

-16549,6

-5699,2

-29211

-

38475,58

9264,5

1,31

72%

2008




-5699,2

-

2009




-5699,2

-

2010




-5699,2

-

2011




-5699,2

110540,1

Каширское

1

2007

-3452,37

-24440

-22584,9

36282,47

29378,52

6793,6

1,30

30%

2

2007

-3452,37

-9750,0

-22258,8

-

32542,75

10284,0

1,46

85%

2008




-9750,0

-

2009




-9750,0

61299,25

3

2007

-3452,37

-7124,0

-22558,7

-

27042,14

4483,5

1,19

40%

2008




-7124,0

-

2009




-7124,0

-

2010




-7124,0

-

2011




-7124,0

77691,92

Нижегородское

1

2007

-3924,8

-19552

-19009,6

32443,31

26269,89

7260,33

1,38193

38%

2

2007

-3924,8

-7800,0

-18748,7

-

26984,02

8235,362

-1,43925

90%

2008




-7800,0

-

2009




-7800,0

50828,52

3

2007

-3924,8

-7124,0

-22941,2

-

23816,71

875,5081

-1,03816

33%

2008




-7124,0

-

2009




-7124,0

-

2010




-7124,0

-

2011




-7124,0

68425,27



Рис. 3. Сравнительный анализ прогнозируемых и фактических величин
чистой приведенной стоимости


В заключении следует отметить, что при выборе наиболее эффективного варианта следует учитывать и возможную ошибку в прогнозе. Например, по Рублево-Успенскому направлению ошибки приведенных выше критериев составят для NPV: ±6,5% в первом варианте (краткосрочный), ±8,2% во втором варианте (среднесрочный), ±11,9% в третьем варианте (долгосрочный). По Нижегородскому направлению расчетные ошибки составили ±3,6%, ±3,9%, ±4,1% соответственно.

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ
  1. В
    20
    настоящее время большинство научных работ посвящена исследованию возможности предсказывать развитие рынков квартир и коммерческой недвижимости. Такие особенности отечественного земельного рынка, как краткость временного ряда, отсутствие достоверной информации о суммах сделок с недвижимым имуществом и несогласованность данных из различных источников, не дают возможности использовать существующие разработки для рынка земельных участков.
  2. При государственном (муниципальном) управлении земельными ресурсами прогнозирование величины стоимости земельных участков необходимо для решения таких задач, как предотвращение последствий кризисов на рынке земельных участков, обоснованный расчет будущих налоговых поступлений, выработка экономических и правовых механизмов регулирования рынка, проведение модернизации нормативно-законодательной базы, формирование благоприятного инвестиционного климата на подведомственной территории.
  3. Современный рынок загородной недвижимости в Подмосковье начал складываться в 1992 году, а к 2005 г. объем рынка достиг 220 млрд. рублей. Тем не менее, большая часть земельных участков оказалась вовлечена в оборот в последние 5–6 лет. Таким образом, в настоящее время на рынке земельных участков для ИЖС Московской области наблюдается рост объемов спроса и предложения и, как следствие, цен.
  4. Проанализировав существующие методы прогнозирования, мы считаем, что необходимо использовать формализованные методы, т.к. по сравнению с интуитивными они более объективны и менее дорогостоящи. Из формализованных методов мы предлагаем применять те, которые основаны на математической статистике и на нейронных сетях. Большинство методов первой группы, по нашему мнению, пригодны только для кратко- и среднесрочного прогнозирования. В качестве инструментов долгосрочного прогнозирования рекомендуется использование нейросетевых моделей.
  5. Проведя корреляционный и нейросетевой анализ экономических факторов, которые возможно использовать в качестве аргументов в подобных моделях, мы пришли к выводу, что привлечение региональных показателей в одну модель с макроэкономическими на рынке недвижимости Московского региона невозможно. Наибольшую связь с рыночной стоимостью земельных участков для ИЖС в Московской области имеет объем промышленного производства, наименьшую — уровень инфляции. Для моделирования процессов, протекающих на анализируемых рынках недвижимости, с помощью регрессионных моделей, на наш взгляд, более целесообразно использовать модели, основанные на общероссийских показателях.
  6. В течение ближайших пяти лет средняя величина оценки стоимости земельных участков для ИЖС в Московской области согласно полученным прогнозам будет продолжать расти. На основе выполненных расчетов можно ожидать увеличение цен до двух раз. К концу 2011 г. средняя рыночная стоимость земельных участков для ИЖС в Московской области достигнет 120 тысяч рублей за 100 кв.м.
  7. В условиях роста консервация на 3 – 5 лет кадастровой стоимости тех категорий земель, государственная кадастровая оценка которых проводится на основе статистического анализа рыночных цен, по нашему мнению, приводит к существенным потерям бюджета. В работе предложен алгоритм актуализации налоговой базы в периоды между проведениями этапов ГКОЗ населенных пунктов.
  8. Актуализация кадастровой стоимости земельных участков для ИЖС на основе прогнозируемого роста согласно нашим расчетам является эффективным мероприятием. В среднем за пять лет предлагаемый алгоритм актуализации кадастровой стоимости способен дать суммарную прибавку налоговых платежей с земель населенных пунктов в размере 6,61 млн. рублей/район. Максимальный экономический эффект от актуализации кадастровой стоимости на основе прогноза рыночной стоимости по нашим расчетам будет наблюдаться в Одинцовском районе, минимальный — в Орехово-Зуевском районе.
  9. Основное преимущество предлагаемой методики актуализации на наш взгляд заключается в способности дать экономический эффект в виде снижения величины затрат, необходимых для актуализации кадастровой стоимости на основе работ по прогнозированию рыночной стоимости земельных участков, по сравнению с затратами на проведение новых туров по ГКОЗ населенных пунктов. В работе рассчитана экономия затрат, которую возможно получить при использовании трех вариантов применения предлагаемой методики, отличающихся периодом прогнозирования. Максимальная экономия затрат может составить в Московской области 57,4 млн рублей, минимальная — 42,9 млн, но ее риск в 1,5 раза меньше, чем у максимальной.
  10. Такие особенности рынка недвижимости, как большая инерционность и длительные сроки инвестиций в недвижимость, открывают широкие возможности для использования нейронных сетей при обосновании размещения земельных участков и оценке эффективности инвестиционных проектов в рамках территориального землеустройства. Согласно проведенным расчетам применение результатов прогноза для указанных целей способно снизить ошибку принятия решения с краткосрочном периоде до 3,8% (228 тысяч рублей), в среднесрочном — до 2,7% (253 тысячи рублей), в долгосрочном — 3,6% (289 тысяч рублей) в расчете на один земельный участок.

По теме исследований опубликованы следующие основные работы:

1. Комаров, С.И. Анализ влияния макроэкономических факторов на стоимость недвижимости г. Москвы [Текст] / Комаров С.И., Ломакин Г.В., Иванов И.Н. // Землеустройство и земельный кадастр: Сборник научных статей, посвященный 225-летию Государственного университета по землеустройству / Сост. С.Н. Волков; А.А. Варламов. — М.: ГУЗ, 2004. — С. 309-317.

2. Комаров, С.И. Использование нейронных сетей при принятии инвестиционных решений на рынках недвижимости [Текст] / Комаров С.И., Ломакин Г.В. // Землеустройство и земельный кадастр: Сборник научных статей, посвященный 225-летию Государственного университета по землеустройству / Сост. С.Н. Волков; А.А. Варламов. — М.: ГУЗ, 2004. — С. 317-324.

3. Комаров, С.И. Макроэкономика: влияние на недвижимость [Текст] / Комаров С.И. // Недвижимость и ипотека: Профессиональный журнал. №0(01). — 2004. — С. 77-80.

4. Комаров, С.И. Рынок недвижимости России: особенности прогнозирования [Текст] / Комаров С.И. // Проблемы землеустройства и кадастров: Сборник научных статей ежегодной конференции молодых ученых и специалистов Государственного университета по землейстройству / Сост. И.М. Сутугина. — М.: ГУЗ, 2005. — С. 165-169.

5. Комаров, С.И. Рынок недвижимости России: прогнозирование с помощью наивных моделей [Текст] / Комаров С.И. // Недвижимость и ипотека: Профессиональный журнал. № 3 (04). — 2005. — С. 51-53.

6. Комаров, С.И. Рынок недвижимости России: прогнозирование с помощью экспоненциального сглаживания [Текст] / Комаров С.И. // Недвижимость и ипотека: Профессиональный журнал. № 4 (05). — 2005. — С. 46-49.

7. Комаров, С.И. Прогнозирование рынка земельных участков на основе показателей макроэкономики [Текст] / Комаров С.И. // Научное и кадровое обеспечение формирования земельно-имущественного комплекса России // Материалы Международной научно-практической конференции по итогам научно-исследовательской работы профессорско-преподавательского состава Государственного университета по землеустройству за 2001–2005 гг. — М.: ГУЗ, 2005. — С. 342-353.

8. Комаров, С.И. Развитие рынка земельных участков под индивидуальное жилищное строительство вокруг крупных мегаполисов (на примере Московского региона) [Текст] / Комаров С.И., Ломакин Г.В. // Вестник Восточно-Казахстанского государственного университета имени Д. Серикбаева № 3. — Усть-Каменогорск: ВКГТУ, 2005. — С.: 96-103.

9. Комаров, С.И. Прогнозирование рынка земли [Текст] / Комаров С.И., Ломакин Г.В. // Теория и методы управления земельными ресурсами в условиях многообразия форм собственности на землю // Монография / под науч. ред. А.А. Варламова; Государственный ун-т по землеустройству. — М.: 2006.— С. 134-161.

10. Комаров, С.И. Некоторые положения страхования процесса актуализация кадастровой стоимости земельных участков [Текст] / Комаров С.И., Ломакин Г.В. // Страховое дело № 3. — М.: 2007. — С. 54-59.


Подписано в печать 10.04.07. Формат 60х84/16. Объем 1,0 п.л.

Бумага офсетная. Тираж 100 экз. Заказ №

Участок оперативной полиграфии ГУЗ, Москва, ул. Казакова, 15