Построение и оптимизация дискретной пространственно-параметрической модели рынка аренды офисных помещений в АКЦ "МИЭЛЬ-Недвижимость"
Буреломов Алексей Сергеевич. "МИЭЛЬ-Недвижимость", Москва
Буреломов А.С.
ПОСТРОЕНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ДИСКРЕТНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РЫНКА АРЕНДЫ ОФИСНЫХ ПОМЕЩЕНИЙ В АКЦ «МИЭЛЬ-НЕДВИЖИМОСТЬ»
Приветствие
Добрый день, уважаемые коллеги.
В рамках этого доклада мы ознакомимся с практическим опытом АКЦ МИЭЛЬ в части эконометрического моделирования рынка недвижимости или его сегментов. Прежде всего, хотелось бы отметить, что моделирование, как один из частных случаев исследования, очень трудоемко и сложно в реализации. Эконометрическое исследование в рамках некоторой модели (умозрительной конструкции, выделяющей главные, существенные для целей исследования стороны и свойства объекта) имеет своей целью количественное оценивание экономических закономерностей, наблюдаемых в объекте исследования. Таким образом, эконометрическая модель представляет собой совокупность уравнений, связывающую принимаемые во внимание характеристики и включающую неопределенные (свободные) параметры, которые оцениваются на основе эмпирических данных. Эмпирические данные – количественно выраженные факты, относящиеся к изучаемой задаче.
Эконометрические модели, в силу особенностей объекта исследования, являются вынужденно простыми (преимущественно линейными). Для оценивания параметров модели используются различные методы и приемы математической статистики. Оцененная эконометрическая модель используется как для структурного анализа, так и в целях прогнозирования. Основные закономерности определяются набором эндогенных (внутренних) и экзогенных (внешних) факторов (величин). Внутренние совместно определяются и описываются моделью, модель объясняет их. Внешние же, хотя и имеют существенное влияние на формирование стохастической модели, выступают скорее как заданные условия (начальные и граничные) и определяются механизмами вне рамок модели. Стохастические величины в составе модели (чаще именуемые ошибками или возмущениями) принципиально не наблюдаемы и отражают влияние неучтенных факторов и неточностей наблюдения и исследования.
Такие модели, помимо трудоемкости и сложности в изготовлении, предполагают высокий уровень подготовки их потребителя и не поддаются популяризации. Непрерывность случайной величины ведет за собой невозможность не сплошного исследования. Стерником Г.М., главным аналитиком РГР была предложена методика дискретного пространственно-параметрического моделирования рынка недвижимости. В настоящий момент эта методика активно используется в деятельности АКЦ и благодарно принимается основными потребителями наших услуг. В частности, была создана модель рынка аренды офисной недвижимости в ЦАО г. Москва по заказу Департамента Государственного и Муниципального имущества г. Москва для целей массовой оценке имущества города. Ключевое понятие методики – дискретность. Проводится сечение исходной выборочной совокупности на группы по различным основаниям (как пространственным, так и параметрическим), с различной степенью укрупнения и детализации (типизация). Учитывая плоскостной характер отображения итоговой модели, сечение должно быть многоуровневым, так, чтобы группировка была как параллельной (по одному основанию) так и последовательной (по двум и более основаниям). Таким образом, в результате, мы получаем многоуровневую систему показателей, статистически описывающих моделируемый рынок или сегмент рынка. Состав показателей зависит от целей исследования и может включать объемные (количество наблюдений, денежный объем), ценовые (средние арифметические, взвешенные значения) и относительные (коэффициент вариации, погрешность исследования) показатели. С помощью такой «статичной» модели можно описывать и динамику, если в качестве регистрируемых показателей использовать индексы (изменение величины по отношению к базовому, предыдущему периоду). Причем, такая форма представления (моделирования) позволяет даже стороннему наблюдателю фиксировать тенденции и закономерности исследуемого рынка, не теряя важной для профессионалов всесторонности описания модели. Более подробно с данной методикой можно ознакомиться в монографии Г.М. Стерника «Технология анализа рынка купли-продажи и аренды жилой и коммерческой недвижимости» (2005, 203 стр.).
Демонстрация модели
Применение специализированных методик в аналитической деятельности не только предъявляет повышенные требования к квалификации исследователя, но и подразумевает качество наблюдаемых и регистрируемых данных (фактов), или, скорее, качество наблюдения и регистрации. Аналитик имеет дело с выборочными данными, которые должны быть:
- репрезентативны;
- достаточно полны;
- актуальны и достоверны;
- уникальны.
Это основные требования к аналитическим базам данных. Такие базы создаются на основе открытых специализированных источников информации (базы данных о предложении), либо собственных ресурсов (базы данных о проведенных сделках). Обработка данных и формирование результатов осуществляется по следующему алгоритму (пример – БД по офисным помещениям г. Москва):
Составление базы данных объектов со следующей структурой:
УИН (уникальный идентификационный номер);
Адрес;
Площадь;
Арендная ставка ($/кв. м в год);
Арендная плата (площадь * арендная ставка);
Описание объекта (содержит все доступное описание объекта, служит для проведения сечение по дополнительным признакам – наличие ремонта, автостоянки и т.д.);
Дата поступления на рынок;
Дата последнего обновления информации.
Обработка полученной информации с помощью программного пакета SPSS с целью очистки выборки от недоброкачественных наблюдений и дубликатов.
Обработка полученной базы данных объектов с помощью пакета ГИС для распределения объектов по муниципальным районам и округам города.
Повторная обработка базы данных с помощью программного пакета SPSS для распределения объектов по типам и классам (качественный анализ).
Вывод наглядного представления информации в виде дискретной пространственно-параметрической модели рынка и описывающих ее диаграмм.
Качество конечного продукта (плоскостного представления дискретной пространственно-параметрической модели) и модели в целом зависит от того, насколько адекватно проводится группировка случайных величин, т.е. насколько адекватно выбрано основание для сечения исходного массива данных. Выбор основания для группировки объектов и типизации результат экспертного опыта и знаний о рынке (сегменте рынка) участника рынка недвижимости с учетом целей исследования. Категоризация и классификация рынка недвижимости выполняет задачи упорядочения, стандартизации объектов рынка и должна быть единой для всех участников рынка, к чему стремится и Россия. Алгоритм категоризации должен быть, с одной стороны, четкий и не допускающий двойного толкования, и, с другой стороны, легко дополняемый и корректируемый для сохранения связей с постоянно меняющимся рынком. Классификации, предлагаемые западными участниками российского рынка недвижимости, несмотря на свою четкую структурированность, не отвечают требованиям настоящей рыночной действительности, поскольку не охватывают рынок целиком и используют ложные (или неполные) критерии категоризации, а, следовательно, неполноценны и не применимы в целях аналитики. Поэтому, создание единой классификации всех сегментов рынка является приоритетной задачей для всех аналитических и ресурсов рынка недвижимости.
При проведении настоящего исследования использовалась многокритериальная аналитическая классификация офисных помещений, предложенная Г.М. Стерником. Основное отличие классификации от общепринятых (МИФ, ЭКОЗ) заключается в том, что набор критериев оценки качества офисного помещения общий для всех классов, каждый критерий не является дуальным (соответствует, или нет), а имеет несколько возможных значений, являющихся отсекающими при присвоении класса, критерии оценки качества строго ранжированы. В конечном итоге классификация сводится к оценке престижности офисного объекта. Качество проекта оценивается независимо от местоположения, которое влияет на уровень арендных ставок и цен продажи офисных помещений, но не на их классность.
Демонстрация классификации офисных помещений Г.М. Стерника
Итак, создание эконометрических моделей в виде ДППМ позволяет наглядно и явно фиксировать и анализировать зависимости, закономерности и тенденции показателей, описывающих рынок (сегмент рынка) и может использоваться в целях рыночного анализа, массовой оценки, планировании инвестиций и т.д.
