МУДРОВА Светлана Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры политической экономии и истории экономической науки
г. Москва, 117997, Стремянный пер., 36
MUDROVA Svetlana V., PhD in Economics, Associate Professor of the Department of Political Economy and History of Economic Science
Moscow, 117997, 36, Stremyannyi per
БОЛОНКИН Владислав Игоревич, студент-магистр
г. Москва, 117997, Стремянный пер., 36
BOLONKIN Vladislav I., master’s degree student
Moscow, 117997, 36, Stremyannyi per
ДАВЫДОВ Алексей Игоревич, студент-магистр
г. Москва, 117997, Стремянный пер., 36
DAVYDOV Alexey E., master’s degree student
Moscow, 117997, 36, Stremyannyi per
В статье авторы анализируют ценообразование на рынке жилой недвижимости в Москве и Санкт-Петербурге – крупнейших городах Российской Федерации. Вопрос стоимости жилой недвижимости является одним из важнейших для жителей российских мегаполисов. Мегаполисы являются крупнейшими центрами миграции из других регионов и стран. Население таких городов расширяется значительными темпами, а строительная отрасль наращивает темпы создания новых объектов недвижимости. В подобных условиях крайне важно осознавать зависимость стоимости недвижимости и ключевых экстерналий.
В рамках исследования авторы опираются на работы в сфере оценки стоимости недвижимости и статистическую методологию. Коллективом авторов выдвигаются статистические гипотезы о воздействии некоторых факторов, в частности уровня кумулятивной инфляции, ключевой ставки, устанавливаемой ЦБ РФ, среднего уровня заработной платы в регионе и средневзвешенной ставки по ипотечным кредитам, выданным гражданам, на образование средневзвешенной стоимости квадратного метра жилья в российских городах.
При помощи статистического метода факторного анализа оценивается влияние каждой из факторных переменных на результирующий параметр. Регрессионное моделирование позволяет оценить степень воздействия значимых факторов на стоимость квадратного метра жилой недвижимости. Модели позволяют оценить тренды изменения стоимости недвижимости на первичном и вторичном рынках жилой недвижимости в российских мегаполисах, а также предоставляют возможность рассмотреть дифференциацию в воздействии каждого из факторов между различными типами рынков в разных городах.
Результаты исследования могут быть полезны при построении отраслевых прогнозов и разработке государственных мер поддержки жилищного строительства.
The authors analyze pricing in the residential real estate market in Moscow and St. Petersburg – the largest cities of the Russian Federation in the article. The issue of the cost of residential real estate is one of the most important for the residents of Russian megapolises. Megapolicies are the largest centers of migration, both from other regions and from other countries. The population of such cities is expanding at a significant rate, and the construction industry is increasing the rate of creation of new real estate objects. Under such conditions, it is crucial to realize the dependence of real estate value and key externalities.
Within the framework of the study, the authors rely on the works in the field of real estate valuation and statistical methodology. The group of authors puts forward statistical hypotheses about the impact of some factors, in particular the level of cumulative inflation, the key rate set by the Central Bank of the Russian Federation, the average level of wages in the region and the weighted average rate on mortgage loans to citizens on the formation of the weighted average cost per square meter of housing in Russian cities.
The statistical method of factor analysis is used to assess the significance of each of the factor variables on the resulting parameter. Regression modeling allows estimating the degree of impact of significant factors on the cost per square meter of residential real estate. The models allow to assess the trends of changes in the cost of real estate on the primary and secondary residential real estate markets in Russian megacities, as well as provide an opportunity to consider the differentiation in the impact of each factor between different types of markets in different cities.
The results of the study may be useful in building industry forecasts and developing government measures to support residential construction.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.