авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   |
|

Экономико-математическое моделирование ценообразования и доступности жилья на региональном рынке

На правах рукописи

Заводова Тамара Сергеевна

Экономико-математическое моделирование

ценообразования и доступности жилья на региональном рынке

Специальность 08.00.13. – «Математические и инструментальные методы экономики»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Иваново 2009

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет»

Научный руководитель: доктор экономических наук

Ермолаев Михаил Борисович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Глухов Владимир Викторович

кандидат экономических наук

Голятин Андрей Олегович

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Пермский государственный университет»

Защита состоится «26» сентября 2009 года в 9 часов на заседании диссертационного совета Д 212.063.04 при ГОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет» по адресу:153000, Иваново, пр. Ф. Энгельса,7, Г-121(конференц-зал).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО ««Ивановский государственный химико-технологический университет» по адресу: 153000, Иваново, пр. Ф. Энгельса,7.

Автореферат разослан «__» июля 2009 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета С.Е. Дубова

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования

Рынок жилья является одной из важнейших составных частей рыночной экономики. С одной стороны, жилье - главнейшее условие жизнедеятельности человека, элемент сферы семейных отношений и неотъемлемая черта образа жизни. С другой стороны, процессы, протекающие на данном рынке, особо значимы для эффективного функционирования экономики в целом. Уместно вспомнить, что мировой финансовый кризис во многом был инициирован проблемами системы ипотечного кредитования американской экономики.

Своеобразие российской модели рынка жилья в первую очередь обусловлено достаточно резким движением от административно интегрированной государственной системы обеспечения жильем к смешанной системе с преимущественно рыночным распределением жилья.

Несмотря на успешную апробацию ряда намеченных преобразований, не удалось создать условий для формирования эффективно функционирующего рынка жилья. По мнению автора, на данный момент наиболее актуальными являются две проблемы: 1) проблема обеспечения доступности жилья для граждан с разным уровнем дохода; 2) проблема стоимости жилья как стихийного регулятора рынка.

Специфика проявления этих проблем на региональном уровне, равно как и поиск путей их разрешения, предопределяет актуальность рассматриваемой темы исследования.

Эффективное управление процессами на рынке жилья требует применения современных методов их анализа и прогнозирования. Именно экономико-математические методы и модели призваны помочь осмыслению современной ситуации на рынке жилья и выбрать адекватные инструменты для его регулирования.

Степень научной разработанности проблемы

Анализ работ, посвященных проблематике рынка жилья в целом и его моделированию в частности, позволяет выделить два крупных направления исследований.

Первое направление включает в себя исследования, разрабатывающие общие положения жилищной экономики, а именно организацию, функционирование и результаты деятельности соответствующего рынка. Отметим работы представителей неоклассической экономической теории Д. Дэниэла, Г. Мэнкью, Г. Поляковского, Р. Страйка. Основы жилищной политики как элемента социальной политики государства разработаны в рамках неолиберальной парадигмы В. Ойкеном, Л. Эрхардом. Среди работ российских авторов, глубоко разрабатывающих теоретические аспекты функционирования рынка жилья, можно выделить исследования Л.В.Долговой, Р.Г.Квачадзе, Н.Ю.Богомоловой, С.Ю.Лядкина по формированию рынков жилья в России; Е.И.Тарасевича, С.В.Смолянинова, С.В.Ананских, А.Ю.Воробьёва по финансированию инвестиций, налогообложению и организационным проблемам жилищного сектора экономики; Е.П.Коптевой, С.А.Ваксмана, О.Е.Воробьёвой, Н.Б.Косаревой по ипотечному жилищному кредитованию; А.Гузановой, В.Грицыной, Р.З.Эльдарова по изучению структуры потребностей и спроса на жилищных рынках России и мн. др.

Второе направление представляет собой эмпирические исследования и собственно экономико-математическое моделирование рынков жилья. Здесь следует выделить работы Е.Ю. Фаермана, С.Р. Хачатряна, М.В. Пинегиной, С.В. Грибовского, А.Б. Хуторецкого, М.А.Мещеряковой, Н.П.Баринова, М.А.Федотовой, Н.А.Ярушкиной, И.В.Митрошковой.

Проблемы построения моделей прогнозирования динамики цен на региональных рынках жилья и рынках муниципальных образований изучены такими отечественными и зарубежными специалистами, как Г.С. Маддала, Я.Тода, Н.Н. Ноздрина, А.А. Мальгин, Е.А. Пахомова, Д.Е. Веселов, В.С. Мхитаряна, Г.М. Стерника.

Отдавая должное вкладу многих исследователей в разработку данной тематики, отмечаем, что региональные особенности применительно к моделированию локального рынка жилья, особенно применительно к современным социально-экономическим и политическим реалиям, ещё недостаточно изучены. Сложность проблематики регионального рынка жилья, высокая практическая значимость построения моделей управления развитием локального рынка жилья определили объект и предмет исследования, обусловили выбор целевой установки и задач диссертационной работы.

Целью диссертационного исследования является разработка комплекса экономико-математических моделей анализа и прогнозирования регионального рынка жилья в контексте двух ключевых проблем: проблемы ценообразования на рынке жилья и оценки доступности жилья для населения.

В соответствии с целью в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

  • исследование теоретических основ функционирования рынка жилья, а также специфических особенностей формирования и развития российского рынка жилья, в частности на региональном уровне;
  • анализ и обобщение существующих методов экономико-математического моделирования рынка жилья, в том числе показателей спроса, предложения и цен, их регулирующих;
  • разработка комплекса моделей анализа и прогнозирования цен на рынке жилья;
  • построение модели оценки доступности жилья для населения;
  • кластерный анализ ипотечных программ, предлагаемых кредитными учреждениями регионального рынка жилья;
  • оценка воздействия государственных рычагов различной природы на расширение доступности жилья.

Предметом исследования является экономико-математическое моделирование регионального рынка жилья, а также организационно-экономические отношения, возникающие в процессе его функционирования.

Объект исследования представлен региональным рынком жилья (на примере Ивановской области и в сравнительном аспекте ряда соседних регионов ЦФО).

Информационной базой исследования послужили статистические данные Федеральной службы государственной статистики РФ, Росстата РФ по Ивановской области, официальные данные Центрального банка РФ, материалы периодической печати и данные социально-экономических исследований рынка жилья.

Теоретической и методологической основой исследования явились труды зарубежных и отечественных экономистов-математиков по моделированию и прогнозированию социально-экономических систем с использованием корреляционно-регрессионного и кластерного анализа, анализа временных рядов; работы по проблематике рынка жилья и моделированию его отдельных составляющих; законодательные и нормативные акты по вопросам регулирования рынка жилья в Российской Федерации.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с п. 1.4. – «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений», а также п. 1.9. – «Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др.» Паспорта специальности 08.00.13 – математические и инструментальные методы экономики.

Научная новизна диссертационного исследования, раскрывающая достижение поставленной цели, заключается в следующем:

  1. Разработана концепция экономико-математического моделирования регионального рынка жилья на основе выделения двух модулей, отражающих воздействие факторов ценообразования и доходов населения.
  2. Построена и реализована в среде MathCad методика прогнозирования динамики цен на первичном и вторичном рынках жилья на основе сплайн - функций, отличающаяся от существующей специально организованной процедурой поиска узловых точек.
  3. Выявлен и смоделирован волнообразный характер процессов ценообразования на региональных рынках жилья с инициализирующим источником на рынке жилья г. Москва, отличающийся присутствием запаздывающих лагов разной величины.
  4. Разработана методика оценки доступности жилья в регионе, учитывающая распределение доходов населения, параметры ипотечного кредитования, режим сбережения, сценарные варианты развития рыночной конъюнктуры, а также влияние государственных рычагов различной природы на процесс расширения доступности жилья.

Практическая значимость и апробация результатов исследования.

Предложенный в работе комплекс экономико-математических моделей может быть использован Агентством по ипотечному жилищному кредитованию, риэлтерскими агентствами для анализа и прогнозирования цен на жилье, а также органами управления различных уровней для оценки текущей ситуации и перспектив развития рынка жилья, а также в сферах, взаимосвязанных с ним с целью разработки стратегии социально-экономического развития региона на перспективу.

Результаты отдельных этапов диссертационного исследования отражены в публикациях в различных научных сборниках и журналах, докладывались на VII всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике, а также региональных научно-практических конференциях.

Структура диссертации определяется поставленной целью и задачами исследования. Композиционно диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений, включает 19 рисунков, 29 таблиц. Библиографический список составляет 150 источников.

Основное содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цели и основные задачи работы, определены объект и предмет исследования, обозначена научная новизна, практическая значимость и апробация полученных результатов.

В первой главе «Теоретические аспекты функционирования регионального рынка жилья» рассмотрен процесс становления и развития рынка жилья, основные подходы к определению рынка жилья как экономической дефиниции, выявлена специфика и особенности его центральной категории, исследовано действие рыночного механизма на рынке жилья, дана оценка состояния и развития рынка жилья Ивановской области за период 1998-2007 гг.

Рынок жилья – понятие многогранное и многоаспектное, он представляет собой сложную многоуровневую и многофункциональную систему, в которой переплетены важные социально-экономические взаимосвязи.

Специфические особенности, присущие рынку жилья и тем самым отличающие его от других рынков, во многом обусловлены уникальностью самого товара, который является объектом купли-продажи на данном рынке.

Наиболее важной особенностью недвижимости как товара является то, что она, будучи для физических лиц предметом потребления, одновременно является для них же объектом инвестирования, причем для абсолютного большинства самого крупного инвестирования в своей жизни.

Таким образом, с точки зрения экономики объект рынка жилья обладает двойственным характером потребления - как благо и как источник дохода.

Конъюнктура любого рынка, в том числе и рынка жилья, определяется спросом на товар, который функционирует на рынке, и предложением этого товара. Факторы, влияющие на объемы спроса и предложения, весьма разнообразны. Тем не менее, классическая эконометрическая модель равновесного рынка оперирует двумя факторными переменными, одна из которых – цена – является эндогенной, а другая – уровень дохода – экзогенной:

С нашей точки зрения, данная модель вполне адекватно отражает проблематику рынка жилья, связанную с процессом ценообразования и практической реализуемостью спроса на жилье, включая механизмы кредитования. Поэтому конъюнктура рассматриваемого рынка может быть проиллюстрирована в виде схемы (рис.1.)

На представленном рисунке та часть, которая образуется путем пересечения совокупного спроса и совокупного предложения, носит название удовлетворенного спроса на жилье (SD). По сути это жилищный фонд страны (вторичный рынок), в котором проживают собственники квартир, которые приватизировали имущество.

Непересекающиеся части соответствуют текущему рынку:

CM = CUM — SD,

где CM —(current market) текущий рынок, CUM(cumulative market) - совокупный рынок жилья.

 Визуальная модель совокупного рынка жилья Та часть совокупного-1

Рис.1. Визуальная модель совокупного рынка жилья

Та часть совокупного предложения, которая не входит в SD, соответствует вновь построенному жилью (первичный рынок). А та часть совокупного спроса, которая не входит в SD, соответствует сумме домохозяйств, спрос которых не удовлетворен.

Во второй главе «Обсуждение подходов к экономико-математическому моделированию регионального рынка жилья» рассмотрены базовые понятия экономико-математического моделирования как основного способа исследования сложных систем; дан обзор применения методов экономико-математического моделирования к изучению процессов, происходящих на рынке жилья; сформирована концепция моделирования регионального рынка жилья.

Отмеченные в первой главе особенности рынка жилья как сложного социально-экономического механизма согласования цены и уровня дохода предопределили концепцию экономико-математического моделирования регионального рынка жилья на основе выделения двух блоков моделей (рис.2.).

 Концепция экономико-математического моделирования регионального-2

Рис. 2. Концепция экономико-математического моделирования регионального рынка жилья

Апробация моделей в рамках сформулированного комплекса производилась с использованием данных, характеризующих рынок жилья Ивановской области. В то же время предложенный комплекс моделей обладает признаками универсальности, т.е. принципы, положенные в построение данных моделей, могут быть использованы и при моделировании процессов, протекающих на рынках жилья других регионов.

В третьей главе «Эконометрические модели ценообразования» на основе эмпирических данных осуществляется эконометрический анализ цен на рынке жилья Ивановской области и построение тренд - сезонных моделей, моделей, с использованием сплайн - аппроксимационных функций и моделей с распределенным лагом запаздывания.

Статистической базой построения тренд-сезонных моделей послужила поквартальная динамика цен на первичном и вторичном рынках жилья Ивановской области в период 2000-2008гг. Сам период в соответствии с различными тенденциями ценообразования был разбит на три этапа (рис.3):

1 этап (январь 2000 – июнь 2005);

2 этап (июль 2005 – декабрь 2006);

3 этап (январь 2007 по настоящее время).

В ходе построения рассматривались как аддитивная, так и мультипликативная модели. Сам процесс построения выполнялся на основе метода скользящих средних с последовательным выделением сначала сезонной, а затем трендовой компоненты.

Рис.3. Динамика цен на первичном и вторичном рынках жилья в Ивановской области 2000 – 2008гг.

Как показало исследование, на первом этапе динамика цен как на первичном, так и на вторичном рынках вполне адекватно описывается линейными трендами. Вместе с тем, анализ сезонных компонент динамики цен выявляет весьма существенное структурное различие между первичным и вторичным рынками жилья, вызванное факторами различной природы.

Отметим также, что статистическое качество, выраженное значениями коэффициента детерминации и статистической значимостью параметров, для аддитивной и мультипликативной моделей оказалось примерно одинаковым.

Для дальнейшего исследования использовалась мультипликативная тренд-сезонная модель, в силу косвенного учета в ней инфляционного фактора. При этом предполагалось, что характер сезонности, выявленной на первом этапе, сохранится и в дальнейшем.

Визуальный анализ графиков динамики цен на жилье, начиная с III кв.2005г., позволил заметить наличие S – образной тенденции, моделируемой кривой Гомперца: .

Поскольку для оценки параметров данной модели метод наименьших квадратов (МНК) не применим, в работе использовался метод трех сумм, позволяющий найти приближенные оценки соответствующей кривой. Для уточнения получаемых оценок параметров использовался метод П.Стонера.

После выполнения соответствующих операций оценки параметров кривой Гомперца получились следующими: для первичного рынка k=2198,2;

а=4,968;b=0,9944; для вторичного рынка k=1368,3;а=7,499;b=0,9959.

В результате использования данной методики с учетом индексов сезонности были получены средние прогнозные значения цен на жилье Ивановской области (табл.1).

Таблица 1

Прогнозные значения цен на жилье Ивановской области

Временной

интервал

Цена на конец квартала, руб.

первичный рынок

вторичный рынок

I кв.2008г.

31498

31000

II кв.2008г.

31970

31372

III кв.2008г.

33400

32900

И априорное, и апостериорное качество тренд-сезонной модели можно признать вполне удовлетворительным (средняя ошибка аппроксимации менее 7,2%). В качестве основного недостатка отметим: модель предполагает неизменность условий функционирования рынка, поэтому с целью учета возможных изменений в тенденциях рынка в диссертационном исследовании автор прибегнул к использованию сплайн-аппроксимационных функций.

Использование сплайн-аппроксимационных моделей дает возможность обрабатывать эмпирические данные в реальном масштабе времени. Кроме того, применение сплайн – технологий к моделированию динамики рынка недвижимости позволяет улавливать микротренды, прогнозировать за пределами краткосрочного периода.

В диссертационном исследовании для получения среднесрочного прогноза цен на рынке жилья Ивановской области использовались кубические сплайны, обладающие приемлемой степенью гладкости.

В результате автором была построена и реализована в среде MathCad методика прогнозирования динамики цен на первичном рынке жилья на основе сплайн функций, отличающаяся от существующих специально организованной процедурой поиска узловых точек, основные этапы которой представлены на рис.4.

 Логическая схема построения прогноза на основе сплайн – функций В-5

Рис.4. Логическая схема построения прогноза на основе сплайн – функций

В результате реализации данной идеи был получен среднесрочный прогноз средней цены квадратного метра жилья на первичном рынке Ивановской области. Модель, построенная с использованием сплайн – технологий дает более точные прогнозные значения, чем тренд - сезонные аддитивная и мультипликативная модели (относительная ошибка аппроксимации менее 3,8%).

Модели с распределенным лагом запаздывания, отражающие волнообразный характер ценообразования по регионам

Одной из особенностей современного рынка жилья является, с одной стороны, существенная дифференциация локальных рынков жилья, а с другой тесная взаимосвязь их друг с другом.

В связи с этим представляет интерес проверка гипотезы о влиянии ценообразующих процессов, происходящих на Московском рынке жилья, на ценообразование в отдельных регионах.

Информационной базой данного этапа работы послужили ежеквартальные данные о средних ценах квадратного метра жилья в Ивановской, Владимирской, Костромской, Ярославской областях, а также в Москве за период 2002-2007 гг. Выбор первых четырех федеральных субъектов обусловлен, прежде всего, их территориальной близостью и типологическим сходством. Включение в качестве объекта исследования рынка жилья г. Москвы - безусловно, наиболее развитого и динамичного, - основано на реалистическом предположении о влиянии процессов, происходящих на этом рынке, на рынки жилья соседствующих регионов.

На первом этапе визуально было установлено определенное разнесение во времени основных ценообразующих тенденций в столице и в отдельных регионах (рис.5).

 Скользящие средние цепных индексов на первичных рынках жилья г. Москвы-6

Рис.5. Скользящие средние цепных индексов на первичных рынках жилья г. Москвы и Ивановской области

На втором этапе был проведен анализ с целью установления наличия корреляционных зависимостей между динамическими рядами индексов цен на жилье на рассматриваемых региональных рынках и аналогичными динамическими рядами показателей в Москве, взятыми с различными лагами запаздывания.

Следует отметить, что ни для одного из рассматриваемых регионов теснота взаимосвязи между параллельными рядами цен не превалирует, безусловно, над теснотой взаимосвязи рядов «со сдвигом».

На третьем этапе на основе результатов проведенного корреляционного анализа была предпринята попытка построения регрессионных моделей, отражающих взаимосвязь индексов цен на первичном и вторичном рынках жилья рассматриваемых областей Piv(t), Pcost(t), Pvl(t), Pyar(t) в квартале t с индексами цен на первичном рынке жилья Москвы, относящимися к текущему и трем предшествующим кварталам: . Соответствующие результаты для первичных рынков жилья рассматриваемых регионов приведены в таблице 2.

Таблица 2

Результаты регрессионного анализа взаимосвязи индексов цен на региональных рынках первичного жилья с индексами цен на первичном рынке жилья Москвы

Регион

Регрессионная модель

Ивановская область

,

Владимирская область

,

Костромская область

Ярославская область

На основе полученных моделей с разной степенью адекватности можно прогнозировать средний уровень цен в регионах по достигнутым значениям индекса цен в московском регионе в предшествующие периоды. На основе известных индексов цен на московском рынке первичного жилья во втором и четвертом кварталах 2007 г. прогнозируемое изменение среднего уровня цен на первичном рынке жилья Ивановской области в первом квартале 2008 г. составит 1,2 %.

Таким образом, проведенное статистическое исследование указывает на определенный «волнообразный» характер процессов ценообразования на жилье с инициализирующим центром на московском рынке. Имеющиеся различия в амплитуде и фазах таких волн для различных регионов, по-видимому, вызваны их социально-экономическими особенностями и являются темой отдельного исследования.

В результате построенный комплекс эконометрических моделей временных рядов основных индикаторов регионального рынка жилья адекватно описывает динамику происходящих на нём процессов и может служить удачным инструментом среднесрочного и краткосрочного прогнозирования.

В четвертой главе «Моделирование доступности приобретения жилья для населения» раскрыта общая проблематика оценки доступности жилья для населения, проведен кластерный анализ ипотечных программ, предлагаемых финансово-кредитными учреждениями Ивановской области, разработана и апробирована модель оценки доступности жилья для населения с учетом воздействия государственных рычагов различной природы.

На современном этапе реформирования жилищной сферы в России основная задача государственной жилищной политики – разработка механизмов повышения доступности жилья для различных категорий населения.

В международной практике термин «доступность жилья» (housing affordability) означает возможность приобретения жилья потребителем. Основное влияние на доступность жилья оказывают влияние следующие факторы: стоимость жилья, стоимость ипотечного кредитования (процентная ставка) и другие условия ипотечного кредитования, совокупный доход домохозяйства, а также величина налога на недвижимость, уровень платы за жилищно-коммунальные услуги, размер страховых выплат и т.д.

В диссертационном исследовании для оценки доступности жилья для населения региона предлагается использовать разработанную методику, учитывающую распределение доходов населения, параметры ипотечного кредитования, режим сбережения, сценарные варианты развития рыночной конъюнктуры, а также влияние государственных рычагов различной природы на процесс расширения доступности жилья.

Для оценки доступности предлагается использовать процент численности семей (населения), которые могут воспользоваться конкретной схемой долгосрочного ипотечного кредитования жилья. Кредитные механизмы являются единственными управляемыми инструментами повышения доступности жилья, поэтому данный индикатор наиболее полно и достоверно оценивает изменение условий реализации городских жилищных программ.

В обобщенном виде модель оценки доступности жилья и влияния организационно-управленческих механизмов со стороны государства представлена на рис.6.

Прокомментируем основные этапы реализации модели.

На первом этапе было построено распределение населения по доходам D. При этом использовались два вида распределений: логарифмически нормальное распределение и гамма – распределение.

Параметры соответствующих распределений были определены, исходя из информации о среднедушевом доходе и о доле лиц, чей доход ниже прожиточного минимума:

1) D Log(2,426; 0,612) 2) Г(2,47; 5,522).

Предполагалось, что семья (домохозяйство) в процессе приобретения объекта жилья проходит две стадии: стадию накопления первоначального взноса и стадию погашения основного долга и процентов по кредиту. Соответственно на втором этапе была произведена оценка способности накопления домохозяйством первоначального взноса (ориентировочно за 5 лет).

 Модель оценки доступности жилья и влияния-20

Рис.6. Модель оценки доступности жилья и влияния организационно-управленческих механизмов со стороны государства

Рассматривались семь вариантов значений требуемой сумма А для приобретения жилья, млн.руб.:

А 0,5; 1; 1,5; 2; 3; 4; 5,

и соответственно три режима накопления первоначального взноса, определяемые соотношением между величиной - допустимой долей среднемесячного дохода домохозяйства, откладываемой им на улучшение своих жилищных условий – и среднемесячным доходом D домохозяйств (рис.6).

Минимальный первоначальный взнос MIP (min initial payment) также рассматривался вариативно: MIP=20%, 30% или 40% от А.

Темп роста доходов определялся величиной. Здесь также использовались три сценария развития ситуации: оптимистичному ( = 115%); пессимистичному ( = 90%); наиболее вероятному ( = 105%).

Нетрудно определить, что необходимое условие накопления определяется соотношением:

,

а соответствующая доля населения V - тождеством:

На третьем этапе осуществлялась непосредственная оценка доступности приобретения жилья населением на базе более или менее жестких условий ипотечного кредитования.

В работе на основе кластерного анализа была произведена классификация действующих в Ивановской области ипотечных программ в зависимости от трех факторов: минимального первоначального взноса; средней процентной ставки по кредиту, и функции наклона, характеризующей зависимость изменения процентной ставки от срока кредитования. В результате чего были выделены четыре типичных класса ипотечных программ. Дальнейшие расчеты проводились на примере ипотечных программ, предлагаемых банками из наиболее представительного кластера - Сбербанка РФ и ВТБ 24, которые применяют различные схемы погашения кредитов, соответственно дифференцированную и аннуитетную.

При этом необходимые условия применения данных схем выражаются следующими неравенствами: и .

Относительная численность населения (POP – population), удовлетворяющая условиям доступности при заданных условиях ипотечного кредитования находилась соответственно из соотношений:

.

Результаты соответствующих расчетов по одному из сценариев развития дальнейшей ситуации приведены в таблице 3.

Таблица 3

Результаты вариантных расчетов доступности ипотечных жилищных

кредитов, выдаваемых по дифференцированной схеме

Период кредито

вания (N2), лет

Перво

началь

ный взнос

(MIP),%

Процентная

ставка по кредиту (i), %

Доступность кредитов (ч),% в зависимости от суммы кредита (руб.)

500 000

1000 000

1500000

2000000

3000000

5

20

30

40

15,00

14,75

14,50

13,4

13,6

13,7

1,7

1,8

1,8

0,19

0,19

0,21

0,019

0,020

0,021

0,0001

0,0001

0,001

10

20

30

40

15,25

15,00

14,75

22,4

22,7

22,9

5,6

5,7

5,9

1,2

1,3

1,3

0,24

0,26

0,28

0,008

0,009

0,011

15

20

30

40

15,25

15,00

14,75

26,5

26,8

27,1

8,2

8,4

8,7

2,3

2,4

2,5

0,58

0,61

0,65

0,033

0,037

0,040

20

20

30

40

15,50

15,25

15,00

28,4

28,7

29,1

9,6

9,9

10,2

2,9

3,0

3,2

0,82

0,88

0,93

0,058

0,064

0,071

25

20

30

40

15,50

15,25

15,00

29,8

30,1

30,5

10,7

11,0

11,3

3,5

3,6

3,8

1,06

1,13

1,20

0,087

0,095

0,105

30

20

30

40

15,50

15,25

15,00

30,8

31,1

31,5

11,6

11,9

12,2

3,9

4,1

4,3

1,25

1,33

1,41

0,112

0,124

0,137

Четвертый этап. Естественная задача государственной жилищной политики – разработка механизмов повышения доступности жилья для различных категорий населения.

Вполне очевидно, функционирование таких механизмов должно оцениваться по эффективности использования ресурсов и влияния на результаты жилищной политики. Такую оценку в диссертационном исследовании рекомендуется производить на основе расчета предельного эффекта от влияния государственного организационно-управленческого механизма, под которым понимают прирост текущего уровня удовлетворения потребности населения в жилье в результате влияния (внедрения) какого-либо одного дополнительного организационно-управленческого механизма:

,

где ME – Marginal effect - предельный эффект механизма (например, прирост доступности жилья); Е – Expenses – затраты бюджетных средств на реализацию организационно-управленческого механизма; - величина, характеризующая предельную полезность денег.

В качестве основных государственных организационно-управленческих механизмов в жилищной сфере, реальных или гипотетических, рассматриваются:1) возможность использования материнского капитала; 2) гипотетическое снижение процентной ставки по кредитам; 3) имущественный налоговый вычет.

Последнее мероприятие хотя и выглядит привлекательным для потенциальных покупателей жилья, однако непосредственно на повышение его доступности не влияет, поскольку носит постфактный характер.

Далее, в предположении независимости распределения населения по доходам и распределения доходов по факту рождения ребенка общая сумма материнского капитала может быть распределена по всем домохозяйствам региона, что отражается в увеличении среднемесячного дохода домохозяйства на определенную величину. Вследствие увеличения дохода изменяются параметры распределения, и соответственно, повышается доступность. Наглядно покажем действие данного государственного рычага при конкретных условиях (MIP=30%, A=1млн.руб., N2=20 лет).

Таблица 4

Эффект от влияния государственного рычага (материнский капитал) на расширение доступности жилья в Ивановской области

Показатели

Числовые

значения

Доля домохозяйств, которым доступны кредиты до воздействия государственного рычага, %

9,9

Доля домохозяйств, которым доступны кредиты после воздействия государственного рычага, %

12,13

Изменение доступности, %

2,14

Расширение доступности жилья, домохозяйства

109779

Затраты государства, млн.руб.

35872,95

Эффект на каждый млн.руб., число домохозяйств

28

Наконец, был рассчитан эффект от влияния такого механизма, как гипотетическое снижение процентной ставки по ипотечным кредитам. Результаты расчетов по Ивановской области приведены в таблице 5.

Таблица 5

Эффект от снижения процентной ставки на расширение доступности жилья в Ивановской области

Снижение процентной ставки (i),%

1

2

3

4

5

Расширение доступности приобретения жилья (d),%

1,97

4,09

6,37

8,81

11,42

Затраты (вклад) государства на реализацию организационно-управленческого механизма, млн.руб.

9905,5

21754,5

35767,1

52163,2

71185,8

Эффект на каждый млн.руб., число домохозяйств

92

87

82

78

74



Pages:   |
|
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.