Анализ цикличности ценовых показателей рынка коммерческой недвижимости г. Ростова-на-Дону

Определение циклической составляющей динамики показателей текущей доходности После исключения с помощью информационного фильтра из динамики показателя случайных колебаний полученный остаток можно рассматривать как отклонения от линейной зависимости, которой можно аппроксимировать изменение показателя на коротких участках временного ряда, соответствующих отдельным фазам экономического цикла. В качестве информационного фильтра при этом можно использовать линейную модель экспоненциального сглаживания (метод Брауна), параметры которой пересчитываются после поступления очередного значения показателя. Поскольку наибольший вес при этом пересчете имеет последнее значение показателя, такие модели относятся к адаптивным и позволяют подстраиваться к циклическим изменениям временного ряда. Таблица 4. Алгоритм расчета параметров линейной модели экспоненциального сглаживания (метод Брауна) № п/п Содержание операции Расчетная формула или стандартная функция MS Excel Обозначения переменных 1. Определение константы сглаживания для заданного интервала упреждения α ={Сl } , Cl - рекомендуемая величина (табл. 5) константы сглаживания для заданного интервала упреждения ; l –величина заданного интервала упреждения для расчета прогноза; α – константа экспоненциального сглаживания. 2. Определение начальных условий модели S0(1)=X1; S0 (2)=X1; S0(1) и S0(2)–начальные значения экспоненциальных скользящих средних 1-го и 2-го порядков. 3. Расчет экспоненциальных скользящих средних St(1)= α*Xt +(1- α)*St-1(1); t=1,…,n St(2)= α*St(1) +(1- α)*St-1(2;) St(1) и St(2)– значения экспоненциальных скользящих средних 1-го и 2-го порядка за t – й момент времени 4. Расчет коэффициентов линейного уравнения a0t = 2*St(1) – St(2); t=1,…,n a1t =[α/(1- α)]*( St(1) – St(2)); a0t и a1t - значения коэффициентов линейной модели экспоненциального сглаживания. 5. Расчет прогноза показателя на заданный интервал упреждения Yt+l = a0t + a1t *l Yt+l - прогноз показателя для интервала упреждения l. 6. Определение средней ошибки аппроксимации E =СРЗНАЧ[ABS(Xt – Yt)/Xt], t=l+1,…,n E - средняя ошибка аппроксимации Поскольку линейная модель Брауна используется в данном случае как информационный фильтр, величину константы сглаживания целесообразно определять исходя из необходимого уровня чувствительности модели к изменению исходных показателей. Чувствительность модели задается с помощью полосы пропускания, которая имеет вид замкнутого интервала (0;ωп)13, где ωп – предельная частота пропускания. Для временных рядов ценовых показателей по месяцам период колебаний, на который должна реагировать модель, составляет не менее 4 мес., поскольку более кратковременные (внутриквартальные) отклонения можно считать случайными. В соответствие с заданным минимальным периодом предельная частота пропускания равна: ωп =2*π/4 =π/2 Таблица 5. Рекомендуемые значения константы сглаживая для линейной модели Брауна, соответствующие полосе пропускания (0;π/2) Интервал упреждения, l Минимальный коэффициент фильтрации в полосе пропускания ∆=0,05 Минимальный коэффициент фильтрации в полосе пропускания ∆=0,10 1 0,142 0,193 2 0,134 0,179 3 0,127 0,168 4 0,121 0,159 5 0,117 0,152 6 0,113 0,146 7 0,109 0,140 8 0,106 0,136 9 0,103 0,132 10 0,100 0,128 11 0,098 0,124 Примечание: Коэффициент фильтрации Ф(ω) , где Ix(ω) и Iy(ω)-интенсивность гармоник с частотой ω для исходных данных и расчетных значений на выходе модели. Величина константы сглаживания рассчитана на основе передаточной функции линейной модели Брауна14и условия Ф(ωп)<∆, где ωп=π/2 соответствует диапазону гармоник с периодом не менее 4-х месяцев. Величина константы с ростом интервала упреждения убывает, отражая необходимость удлинения расчетного периода экспоненциального сглаживания в модели Брауна в случае увеличения интервала l. При этом обеспечивается постоянный уровень чувствительности модели к изменениям исходных данных для различных интервалов упреждения. Сглаживание показателей текущей доходности с помощью этого информационного фильтра позволяет получить циклическую составляющую динамики показателя, отделив ее от случайных колебаний (рис. 11). Для расчетов (по указанным ранее причинам) использовался период 2010-2012 гг., когда начали наблюдаться признаки восстановления рынка. Рис.11. Сглаженные значения текущей доходности офисных и торговых помещений в 2010-2012 гг. (линейная модель Брауна, константа сглаживания α =0,142, интервал упреждения l=1). Как видно на приведенной диаграмме, в рассматриваемом периоде наблюдался U-образный характер изменения текущей доходности этих видов коммерческой недвижимости, причем своего минимума доходность достигла к весне 2011 г.. Затем показатели доходности снова пошли вверх и восстановились уровни, имевшие место в 1-м квартале 2010 г.. При этом циклические колебания текущей доходности торговых помещения значительно более выражены по сравнению с изменениями доходности офисов. Для того, чтобы определить насколько местный рынок коммерческой недвижимости отличается от других аналогичных рынков, сравним показатели доходности для коммерческой недвижимости по группе развитых стран (табл. 6) Таблица 6. Рентная доходность коммерческой недвижимости (доход от сдачи в аренду/стоимость недвижимости) по странам и сегментам рынка № п/п Наименование Рентная доходность, % годовых 1 Доходность коммерческой недвижимости по странам* 1.1. Великобритания 8,60% 1.2. Германия 11,00% 1.3. Испания 7,90% 1.4. США 10,20% 1.5. Чехия 7,70% 2. Доходность по сегментам рынка коммерческой недвижимости** 2.1 Торговая недвижимость 6,8-6,9% 2.2 Офисная 7,20% 2.3. Складская и индустриальная 7,00% Источник: (*) агентство Gordon Rock; (**) компания EVANS Таким образом, по различным оценкам, рентная доходность коммерческой недвижимости для развитых рынков находится в пределах 7-11% годовых, что в целом соответствует текущему состоянию доходности недвижимости в г. Ростове-на-Дону.

Похожие:

	Анализ рынка недвижимости г Ярославля С этих позиций изучение рынка недвижимости как объекта управления, исследование финансово-экономических и организационных проблем...		Научно-исследовательская работа по организации и проведению исследований... Анализ федеральной, региональной и муниципальной правовой базы в области инноваций
	1. му «Управление образования Администрации г. Ростова-на-Дону» Ростова-на-Дону» и постановлением Мэра города от 22. 07. 2003 г. №1540 «Об утверждении «Положения о механизме формирования, представления,...		Школа-интернат VIII вида №42 г. Ростова – на – Дону Гкоу ро школы-интерната VIII вида №42 г. Ростова-на-Дону, почетный работник общего образования РФ
	О внесении изменений в постановление Администрации г. Ростова-на-Дону» и постановлением Мэра города от 22. 07. 2003 №1540 «Об утверждении «Положения о механизме формирования,...		Основная образовательная программа муниципального бюджетного общеобразовательного... Железнодорожного района города Ростова-на-Дону, характеризует специфику содержания образования и особенности организации учебно–воспитательного...
	Курсовая работа определение рыночной стоимости объекта недвижимости... По дисциплине: «Оценка недвижимости» (или «Экономический анализ и оценка недвижимости»)		М. Ю. Махотаева методические указания к выполнению исследований по... Методические указания предназначены для проведения исследова­ний отдельных сегментов рынка недвижимости по курсу «Экономика и управление...
	Решение №167 29 августа 2006 года Заседание №9 о принятии «Целевой... О принятии «Целевой программы охраны окружающей среды города Ростова-на-Дону на 2007-2009 годы»		Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Ростовская область, г. Ростов-на-Дону, Ворошиловский район, муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная...
	1. Оценка и прогнозирование инвестиционного рынка Понятие инвестиционного... ...		Учебно-методический комплекс по факультативу «правовое регулирование... А. А. Одинцов. Правовое регулирование рынка недвижимости: Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов 030500. 62...
	Г. Ростова-на-Дону Деятельность гимназии по совершенствованию здоровьесберегающей образовательной среды		Лихеноиндикация атмосферного загрязнения городов новочеркасска и ростова-на-дону Защита состоится 30 апреля 2010 г в 15-00 на заседании диссертационного совета д 212. 208. 32 по биологическим наукам при Южном федеральном...
	Рефинансирование ипотечных кредитов на приобретение коммерческой... Работа выполнена в фгбоу впо «Самарский государственный экономический университет»		Отчет о результатах самообследования гкоу ро школы-интерната II вида №48 Г. Ростова-на-Дону Информация о профильной направленности обучения в соответствии с реализуемыми программами