Нефтяные метры

Стоимость жилой недвижимости в Москве зависит от цен на нефть, валютного курса и склонности населения к сбережениям. Как работает этот механизм, объяснили* Владимир Сальников и Ольга Михеева.

Столица на «качелях»

Москва была выбрана для исследования не случайно. На ее долю приходится 22,6% жилого фонда страны в стоимостном выражении. В мировом рейтинге по показателю средней цены квадратного метра 120-метровой квартиры в центре города Москва занимает четвертое место.

Почти за 15 лет (2002–первое полугодие 2016) рублевые цены на жилье в российской столице выросли в 5,7 раз. При этом они неоднократно и резко менялись:
 интенсивный рост с середины 2002 до конца 2008 года (в 2008-м 1 кв. м в среднем стоил 138 тыс. руб. – в 4,6 раз больше, чем в 2002-м);
 существенное (с 170 тыс. в феврале до 115 тыс. руб. в октябре) падение в кризисном 2009 году;
 возобновление роста после окончания кризиса (до 200 тыс. руб. за 1 кв. м);
 снижение с 2015 года с началом нового экономического спада.

Что формирует такую динамику? Ответить на этот вопрос помогли математические модели*: помесячная (изучалась динамика среднемесячной цены в рублях на жилую недвижимость с января 2010 по июнь 2016) и погодовые (динамика среднегодовых рублевых цен с 2002 по 2015**).

Российская специфика

При построении моделей оценивались различные показатели:
 макроэкономические: цена на нефть, курс доллара по отношению к рублю, индекс потребительских цен, цены на приобретенные застройщиками стройматериалы;
 рынка недвижимости: ввод в эксплуатацию жилых домов в Москве, сделки (купля-продажа, мена, ипотека);
 жилищного кредитования: объем выданных ипотечных кредитов в Москве, ставка по ипотеке, депозитная ставка;
 уровня доходов населения: средняя начисленная зарплата по Москве, денежные доходы на душу населения, отношение изменения сбережений населения к динамике стоимости нефти, объем средств на счетах и депозитах по России и др.

Анализ показал расхождение с зарубежными исследованиями. В них цена жилой недвижимости главным образом «регулируется» доходами населения и экономическим состоянием региона. В моделях российских авторов эти факторы оказались незначимыми. Зато обнаружилась сильная зависимость от цен на нефть: опосредованно — через изменение курса доллара к рублю, от стоимости строительных материалов и во взаимосвязи с динамикой сбережений населения.

Результаты моделирования

К росту/падению среднемесячной стоимости жилья в рублях в столице приводит обесценение/удорожание российской валюты, делают вывод ученые. По их мнению, это говорит о том, что «часть продавцов фиксируют цены на квартиры в долларах (или оперативно индексируют их по изменению курса)».

Механизм московских «качелей» выглядит так: за удорожанием валюты следует одномоментный скачок рублевых цен, но уже в следующем месяце они снижаются, отыгрывая около 2/3 повышения.

Погодовая динамика рублевых цен, как показало моделирование, зависит прежде всего от:
 колебаний курса доллара по отношению к рублю;
 средних цен на приобретенные строительными организациями основные материалы, детали и конструкции;
 изменения склонности населения к сбережениям, в первую очередь высокодоходных групп, формирующих спрос на недвижимость. Показателем, характеризующим эти изменения, стал рассчитанный исследователями индекс динамики сбережений к динамике нефти (отношение динамики суммарного объема сбережений населения в прошлом году к предшествующему, деленное на отношение динамики цены на нефть в рублях в прошлом году к предшествующему).

Согласно первой (помесячной) модели, при росте индекса обменного курса в предшествующем периоде на 1% цена 1 кв. м жилой недвижимости повышается на 810 руб., при увеличении индекса цен на строительные материалы в текущем периоде на 1% — еще на 1041 рублей.

Во второй модели (погодовой) при увеличении индекса динамики сбережений к динамике нефти в предшествующем периоде на 1% и индекса цен на строительные материалы в текущем периоде на 1% стоимость 1 кв. м жилья возрастает на 230 руб. и 835 руб. соответственно.
IQ

* Работа подготовлена в рамках программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2017 году (ТЗ-14). Результаты исследования опубликованы в журнале «Проблемы прогнозирования».

** Зависимость цены объектов жилой недвижимости от макроэкономических факторов объясняется посредством корреляционно-регрессионного анализа, с применением метода наименьших квадратов (МНК). Подробные результаты оценивания каждой из моделей здесь: www.forecast.ru/Outgoing/PP201801Appx.pdf

*** За исключением 2006 года, когда ажиотажный инвестиционный спрос сделал ситуацию на рынке жилья Москвы атипичной (рекордный рост средней стоимости квадратного метра за год почти в два раза – с 55 тыс. до 92 тыс. рублей).

Авторы исследования:

Владимир Сальников, кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник Центра фундаментальных исследований НИУ ВШЭ, руководитель направления Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, старший научный сотрудник Института народнохозяйственного прогнозирования РАН

Ольга Михеева, младший научный сотрудник Центра фундаментальных исследований НИУ ВШЭ, эксперт ЦМАКП, младший научный сотрудник ИНП РАН

Автор текста: Салтанова Светлана Васильевна, 20 марта, 2018 г.