Исследование ценообразования на рынке жилой недвижимости в городе Севастополе

   Доступность жилья является одним из важнейших и актуальных направлений, учитываемых при реализации государственной экономической политики в России. Процесс ценообразования на рынке недвижимости выступает существенным фактором, оказывающим влияние на доступность жилья и привлекательность отдельных регионов для постоянного проживания. Объемы строительства напрямую зависят от платежеспособного спроса, а также от условий ипотечного кредитования. В статье затронуты актуальные вопросы воздействия отдельных факторов на процесс ценообразования на рынке жилой недвижимости. Для определения взаимосвязей данных факторов в исследовании проведена эконометрическая оценка влияния динамики заработной платы и ипотечного кредитного портфеля на изменение рыночной стоимости жилой недвижимости в городе федерального значения Севастополе. Методы исследования: модели векторной авторегрессии (стандартная и байесовская). В качестве информационной базы были использованы данные официальной статистики, в том числе Банка России, а также публикации ученых-экономистов. Первоначальная гипотеза исследования заключается в том, что предложенные переменные существенно влияют на фактический показатель стоимости жилья в регионе. Проведенный эконометрический анализ данного тезиса в целом позволил подтвердить данную гипотезу. Результаты могут стать научной базой для прогнозирования инфляционных процессов на рынке жилой недвижимости в городе Севастополе, а также рекомендуются к использованию в других субъектах Российской Федерации.

1. Валеев Э. Р., Салахова З. Р. Особенности реализации государственных жилищных программ в США и в России // Экономические науки. – 2021. – № 12 (205). – С. 246–251.

2. Гильтман М. А., Антосик Л. В., Варламова Ю. А., Ларионова Н. И. Влияние численности занятых на заработную плату и цены на жилье в российских регионах // Вопросы экономики. – 2022. – № 8. – С. 68–95.

3. Демешев Б. Б., Малаховская О. А. Макроэкономическое прогнозирование с помощью модели BVAR Литтермана // Экономический журнал ВШЭ. – 2016. – Т. 20. – № 4. – С. 691–710.

4. Долгих В. А., Холина В. Н. Региональные различия в цене на жилую недвижимость в крупнейших городах мира (2011–2021 гг.) // Инновационная экономика. – 2021. – № 3 (28). – С. 63–81.

5. Коротких О. Межстрановая BVAR-модель внешнего сектора // Деньги и кредит. – 2020. – № 79 (4). – С. 98–112.

6. Пересецкий А. А. Векторные модели авторегрессии и коррекции регрессионных остатков (EViews) // Прикладная эконометрика. – 2006. – № 3. – С. 96–129.

7. Романова Л. Е., Сабинина А. Л., Чуканов А. И., Коршунова Д. М. Выявление специфики ипотечного жилищного кредитования на основе результатов кластеризации регионов // Финансы и кредит. – 2021. – Т. 27. – № 12. – С. 2679–2697.

8. Чибикова Т. В. Динамика цен на рынке жилой недвижимости в 2020–2021 гг. на примере г. Омска // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. – 2021. – Т. 10. – № 3. – С. 90–98.

9. Чимитова И. З., Николаева Е. А., Пиминова А. О. О некоторых факторах динамики цен на рынке жилой недвижимости в России в 2020–2021 гг. // Актуальные вопросы современной экономики. – 2022. – № 7. – С. 183–191.

10. Шевелев А. А. Байесовский подход к оценке воздействия внешних шоков на макроэкономические показатели России // Мир экономики и управления. – 2017. – Т. 17. – № 1. – С. 26–40.

11. Шипилов Н. Ю., Дядева В. В. Факторы роста цен на жилую недвижимость в городе Севастополе // Актуальные вопросы учета и управления в условиях информационной экономики. – 2021. – № 3. – С. 478–483.

12. Шишмаков С. В., Гареев И. Ф. Практика применения индикаторного анализа рынка при разработке стратегии развития жилищного строительства в Хабаровском крае // Жилищные стратегии. – 2019. – № 4. – C. 377–402.

13. Cajias M., Freudenreich P., Freudenreich A., Schäfers W. Liquidity and Prices: A Cluster Analysis of the German Residential Real Estate Market // Journal of Business Economics. – 2020. – Vol. 90 (7). – P. 1021–1056.

14. Chunping Liu, Zhirong Ou. What determines China's housing price dynamics? New evidence from a DSGE-VAR // International Journal of Finance and Economics. – 2021. – Vol. 26. – Issue 3. – P. 3269–3305.

15. Gaspareniene L., Remeikiene R., Skuka A. Assessment of the Impact of Macroeconomic Factors on Housing Price Level: Lithuanian Case // Intellectual Economics. – 2016. – Vol. 10. – Issue 2. – P. 122–127.

16. Kösem S. Income Inequality, Mortgage Debt and House Prices // Staff Working Paper. – 2021. – N 921. – URL: https://ideas.repec.org/p/boe/boeewp/0921.html

17. Määttänen N., Terviö M. Income Distribution and Housing Prices: An Assignment Model Approach // Journal of Economic Theory. – 2014. – Vol. 151 (1). – P. 381–410.

18. Melnychenko O., Osadcha T., Kovalyov A., Matskul V. Dependence of Housing Real Estate Prices on Inflation as One of the Most Important Factors: Poland’s Case // Real Estate Management and Valuation. – 2022. – Vol. 30 (4). – P. 25–41.

19. Senagama D., Breidburg I., Carruthers D. Housing Market Insight. Canada. Labour Capacity Constraints and Supply Across Large Provinces in Canada. – URL: https://assets.cmhc-schl.gc.ca/sites/cmhc/professional/housing-markets-data-and-research/market-reports/housing-market-insight/2022/housing-market-insight-canada-m10-en.pdf?rev=a74a29c8-39ab-4692-b365-7be1ed66eaf6

20. Zhimin Li, Leslie Sheng Shen, Calvin Zhang. Capital Flows, Asset Prices, and the Real

21. Economy: A "China Shock" in the U. S. Real Estate Market // International Finance Discussion Paper. – 2020. – June. – N 1286.