Поиск устойчивых коэффициентов, отражающих зависимость цены объекта коммерческой недвижимости от его характеристик
Елена Ермолаева
руководитель компании RID Analytics
Изучая рынок коммерческой недвижимости, аналитики могут опираться на ограниченный набор данных. Наиболее доступная информация о рынке содержится в источниках информации об объектах, предложенных к продаже либо аренде. Эти предложения отображают лишь некоторую часть объектов, реально существующих на рынке купли-продажи и аренды, поскольку основная часть из них сдана либо не продается. То есть, эти объекты являются подвыборкой из генеральной совокупности объектов коммерческой недвижимости.

Когда массив данных достаточно большой, мы предполагаем, что его характеристики примерно соответствуют характеристикам генеральной совокупности, а значит – что данные можно распространить на весь рынок коммерческой недвижимости.

Однако, при анализе данных случается, что некоторые подгруппы (по размеру помещений, по районам) наполнены слабо, поэтому индивидуальные характеристики объектов, не будучи уравновешены другими объектами, начинают оказывать влияние на общие показатели. Например, при анализе объектов большой площади оказывается, что в выборку попало немного объектов, и все они расположены не в удаленных районах, а в приближенных к центру. В результате, может оказаться, что объекты большой площади будут иметь более высокую цену, чем помещения меньшего метража, что, вроде бы, нелогично.

Вместе с тем, существует гипотеза о том, что есть некоторое «устойчивое соотношение» средних цен и арендных ставок по районам города, а также прочим показателям, таким, как этаж расположения объекта или его состояние. И что это «устойчивое соотношение» относительно постоянно.

В данной статье мы постарались найти ответы на поставленные выше вопросы, и сделали это с применением двух методов – усреднение относительных показателей и нормирование выборки.
1. Поиск устойчивых соотношений показателей с помощью усреднения относительных показателей за длительный период
Проанализируем ситуацию со средней ценой по районам г. Новосибирска. Если мы рассмотрим это на примере средних цен на офисную недвижимость в январе–марте 2019 г., то видно, что самым дешевым районом города в январе и марте стал Кировский район, а в феврале – Дзержинский.
Средние цены офисных объектов, предложенных к продаже на вторичном рынке коммерческой недвижимости в зависимости от района в динамике
С самыми дорогими районами ситуация более понятная – на первом месте Центральный, на втором – Железнодорожный, и это достаточно стабильно (хотя иногда тоже случаются изменения ситуации, как, например, в декабре 2015 г., когда эти районы поменялись местами, а в декабре 2010 г. самым дорогим был Заельцовский район). Аналогичная ситуация и в других сегментах рынка коммерческой недвижимости – например, на рынке производственно-складских объектов за звание самого дешевого района борются Калининский и Ленинский районы.

Вернемся вновь к рынку офисов. Если принять Кировский район за 100%, исходя из того, что обычно в нем самые низкие цены предложения, то разница в ценах между ним и остальными районами будет выглядеть следующим образом:
Соотношения средних цен объектов, предложенных к продаже на вторичном рынке коммерческой недвижимости в зависимости от района
Из таблицы выше видно, что есть некоторые колебания относительных показателей, но есть и довольно устойчивые соотношения – например, между Кировским и Центральным районами. Однако, есть районы, которые периодически «оспаривают» звание самого дешевого – например, в феврале 2019 г. это были Дзержинский и Калининский районы.

Из этих данных можно вынести вывод о том, что есть районы с близкой средней ценой предложения по продаже, которые все время «меняются местами» в таблице с относительными показателями. И есть районы со значительной разницей цен, которые в ценовой иерархии устойчиво занимают определенное место.

Причем, районы с близкой ценой не обязательно расположены рядом – например, видно, что Заельцовский, Октябрьский и Советский районы, которые не граничат друг с другом, близки по средней цене, и все время «меняются местами» в рейтинге. Скорее всего, причина этого – как в небольшой разнице цен, так и в том, что в процесс ценообразования все время вмешиваются другие показатели, такие, как состояние объекта, его площадь, а также расположение его внутри самого района. Возможно, влияние этих характеристик удастся сгладить с помощью усреднения показателей за более длительный период. Исходя из этого, рассмотрим средние показатели соотношений по цене между районами за год, 2, 3 и 5 лет. За 100% для рынка офисной и торговой недвижимости был принят Кировский район, для рынка производственно-складской недвижимости – Первомайский район.
Соотношение средних цен на рынке купли-продажи коммерческой недвижимости г. Новосибирска, начиная с марта 2019 г., по районам
Из анализа помесячных рядов данных (они здесь не приводятся из-за больших размеров), как из усредненных цифр (таблица выше), видно, что соотношения цен между районами все-таки объективно не является постоянной величиной. Некоторые районы, например, имеют развитый рынок офисной недвижимости, и там ежемесячно есть много предложений по продаже. В других же районах объективно мало офисов, и данные сильно колеблются.

Как крайний пример, можно привести Первомайский район, где несколько лет назад вообще не было предложения по офисам, так как объективно не было объектов офисной недвижимости. Затем какое-то количество объектов на рынке появилось, и, соответственно, эти помещения начали появляться в продаже.

Рассмотрим аналогичные данные по размерам объектов, состоянию и этажу.
Полную версию статьи можно посмотреть в личном кабинете на сайте https://analytics.brn.media/