АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ДОХОДНОСТИ КОММЕРЧЕСКОЙ НЕДВИЖИМОСТИ

МЕТОДОМ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ

(на примере г. Ростова-на-Дону)

Нечаев В.Л., доц., к.э.н.,

Ракова Н.В., профессиональный оценщик,

гендиректор ООО "АФЦ"

Ключевым показателем, характеризующим состояние рынка недвижимости, является доходность от сдачи в аренду (rental yield)  –  отношение годового дохода от сдачи объекта недвижимости в аренду к стоимости этого объекта. Различают полную доходность и чистую доходность от сдачи в аренду. Полная доходность (gross rental yield)  рассчитывается исходя из ставки арендной платы, а чистая доходность (net rental yield) определяется за вычетом из арендного дохода расходов арендодателя и налогов.

При анализе размещения инвестиций в недвижимость в первую очередь оценивают показатель полной доходности от сдачи в аренду[1]. Связанным  с ним показателем является величина P/E, аналогичный фондовому рынку и показывающий отношение цены объекта недвижимости к годовому рентному доходу. Показатель P/E иллюстрирует, сколько лет собственнику недвижимости необходимо сдавать объект в аренду, чтобы вернуть уплаченную за него цену.

Текущая (ожидаемая) доходность рынка может быть рассчитана как отношение средних заявленных арендных ставок к средним ценам предложения на продажу по данному виду недвижимости. По своему экономическому смыслу этот показатель близок к ставке капитализации и также характеризует отношение годового дохода к стоимости капитала. Различие между ними заключается в том, что ставка капитализации определяется для конкретного актива на основе фактических или плановых (проектных) данных и может использоваться для оценки стоимости этого актива. Показатель текущей  доходности рынка отражает ожидания участников рынка на текущий момент времени в отношении величины возможной ренты для объектов коммерческой недвижимости и в этом отношении данный показатель опосредовано влияет на рыночную стоимость объектов.

Результаты расчета показателей текущей доходности рынка для офисов и торговых помещений показаны на графиках, приведенных на рис. 1. На этой же диаграмме приведены графики средних ставок по кредитам и депозитам (кроме депозитов "до востребования") по данным ЦБ РФ.

 Рис.1.Показатели текущей доходности рынка коммерческой недвижимости в Ростове-на-Дону (для офисов и торговых помещений) и показатели денежного рынка данным 2009-2012 г.г.

 Для расчета показателей доходности текущей рынка коммерческой недвижимости используются средние заявленные годовые ставки арендной платы  и  цены предложения на продажу нежилых помещений по месяцам года, опубликованные на общедоступных сайтах в сети Интернет. Такая статистка имеется, по крайней мере, за 3-4 года, что позволяет использовать известные методы статистического анализа. При этом необходимо иметь в виду следующие обстоятельства.

  Во-первых, цены рынка недвижимости рассчитываются на  основе предложений участников рынка, а не по факту реальных сделок. Поскольку  цены реальных сделок могут быть значительно ниже цен предложения либо сделки с аналогичными объектами  могут вообще отсутствовать на рынке, использование цен предложения  для оценки стоимости  конкретных объектов подвергается обоснованной критике[2]. Кроме того, средние цены предложения  с запозданием  реагируют на изменение спроса на рынке, а сама реакция не всегда адекватна такому изменению. Однако отсутствие информации о фактических сделках на российском рынке недвижимости является реальным фактом, который нельзя игнорировать. Поэтому   использование ценовых показателей, основанных на  коммерческих предложениях участников рынка, не имеет альтернативы при анализе состояния рынка недвижимости.

  Во-вторых, состав коммерческих предложений, по которым рассчитываются средние ценовые показатели,  меняется от месяца к месяцу. Эти изменения обычно носят случайный характер и проявляются как нерегулярные колебания значений временного ряда. Если  состав объектов за более или менее продолжительный период времени существенно изменяется под влиянием каких-либо экстраординарных факторов, это находит отражение в изменении тренда  или отклонениях от него, носящих более или менее продолжительный характер (циклические колебания).

 Не отрицая недостатков средних заявленных арендных ставок и цен предложения на продажу как статистических показателей согласно теории статистики, мы считаем необходимым подчеркнуть следующее:

·         эти показатели являются объективными в том отношении, что они не зависят от выбора исходных данных для расчета конкретными оценщиками;

·         они отражают массовые явления, т.к. рассчитываются по большому количеству объявлений с предложениями по аренде или продаже объектов;

·         средние заявленные размеры арендных ставок и цен предложения характеризуют  реальный информационный фон, который сам по себе оказывает влияние  на  поведение участников рынка, формируя их представления о ценовой конъюнктуре и ее изменении;

·         использование временных рядов показателей позволяет устранить (или, по крайней мере, ослабить) влияние на результаты анализа ошибок смещения, в том, числе, обусловленных различиями между ценами предложения и  ценами исполненных сделок.

 Доходность рынка коммерческой недвижимости тесно связана с доходностью финансового рынка, поскольку различные виды инвестиций не только конкурируют друг с другом за привлечение капитала, но и сами являются объектами заемного финансирования. Так, приобретение коммерческой недвижимости практически на 100% финансируется за счет заемных источников.

В соответствие с этим, анализ доходности рынка недвижимости осуществляется по системе показателей, включающей не только текущую доходность видов коммерческой недвижимости, но и показатели денежного рынка ( процентные ставки и валютный курс):

1)      Средняя процентная ставка по депозитам населения (кроме депозитов до востребования), %  годовых (Х₁);

2)      Средняя процентная ставка по кредитам для нефинансовых организаций сроком до 1 года,  % годовых, (Х₂);

3)      Курс доллара США, руб./ $ (Х₃);

4)      Текущая доходность офисной недвижимости, % годовых (X₄);

5)      Текущая доходность торговой недвижимости, % годовых (X₅);

6)      Кредитный мультипликатор (отношение суммы кредитов и суммы депозитов негосударственных нефинансовых организаций и населения), % (Х₆).

 Изменение уровня средних процентных ставок, кредитного мультипликатора и валютного курса показано на рис. 2, где приведены базисные индексы этих показателей по месяцам  по отношению к ноябрю 2009 г, уровень которого принят за 100%.

 Рис.2. Индексы роста показателей денежного рынка по месяца за 2009-2012 гг          (за 100% принят уровень ноября 2009 г)[3].

Как видно из этой диаграммы, в период финансового кризиса – примерно до конца 2010 г – наблюдалось значительное снижение процентных ставок (особенно, по депозитам населения), тогда как валютный курс  и, особенно, кредитный мультипликатор были относительно стабильны. Заметные различия наблюдались  в динамике показателей текущей доходности офисной и торговой недвижимости (рис.1).

Для того, чтобы выявить общие факторы, определяющие значения этих показателей, используется метод главных компонент. В основе  метода лежит, как известно, предположение, что наблюдаемые показатели (переменные) являются результатом совместного влияния некоторых общих факторов (главных компонент), которые нельзя получить непосредственно в ходе статистического наблюдения. Главные компоненты независимы между собой и позволяют точнее других линейных функций описать вариацию исходных показателей[4].

Для определения главных компонент значения показателей преобразуются в стандартизованный масштаб: Z= (Х –Х_ср)/σ, где Х и Z – исходное и стандартизованное значение показателя; Х_ср и σ – среднее значение исходного показателя и его стандартное отклонение.  После этого зависимость показателей от главных компонент можно представить следующим образом:

где Z_i – стандартизованные значения  i-го показателя;

       G_j – значения j-й главной компоненты;

       a_ij – коэффициент факторной нагрузки, характеризующий вклад j-ого фактора в изменение  величины    i-го показателя.

 Оценка коэффициентов факторной нагрузки выполнялась с помощь пакета прикладных программ GRETL[5] для двух вариантов системы показателей –  исходный состав переменных (1-й вариант) и сокращенный состав (2-й вариант) – без переменной Х₆.  Полученные результаты приведены в табл. 1 и 2.

Таблица 1

Собственные значения векторов главных компонент G_j

Собственные значения векторов главных компонент определяются на основе корреляционной матрицы стандартизованных значений переменных ||z_ij||. Каждое собственное значение λ_i характеризует вклад  i-й переменной в дисперсию исходных экономических показателей. Результаты расчета собственных чисел векторов (табл.1)  показывают, что при использовании 2-го варианта системы показателей основной вклад  в формирование и з значений вносят первые три главных компоненты, которые в сумме объясняют 91,6% вариации показателей (влиянием остальных компонент можно ь). Для исходного набора показателей (1-й вариант)  трем первым главным компонентам соответствует 88,5% от общей вариации показателей.

Обоснованность замены исходных показателей выделенными главными компонентами проверяется с помощью критерия

где λ_j – собственное значений j-го вектора (главной компоненты).

Критерий используется для проверки нулевой гипотеза о независимости исходных показателей и  имеет распределение Хи-квадрат с р(р-1)/2 степенями свободы. Расчетная величина критерия, полученная для  табл.1, равна 113,47, что значительно выше табличных значений Хи-квадрат при  1% и 5% уровне значимости.

Таблица 2

Коэффициенты факторных нагрузок ||a_ij|| для заданной системы показателей (значения показателей стандартизованы)

Интерпретация экономического содержания главных компонент производится на основе коэффициентов факторной нагрузки, которые отражают их связь с наблюдаемыми экономическими показателями. Для первой главной компоненты G₁ наибольшие положительные значения (0,4- 0,5) соответствуют процентным ставкам по депозитам и кредитам, показателям текущей доходности недвижимости и кредитному мультипликатору (при 1-м варианте исходных переменных). Таким образом, компонента G₁ может рассматриваться как комплексная характеристика различных направлений инвестиций (инвестиционная норма доходности)   которая складывается под  влиянием монетарных факторов. Вторая главная компонента G₂  имеет одно высокое положительное значение коэффициента факторной нагрузки  (0,921) при переменной  Z₃, и , соответственно, интерпретируется  как интегральный индекс влияния валютного курса. Факторные нагрузки компоненты G₃ принимают наибольшие положительные значения (примерно на уровне 0,4-0,5) для показателей текущей доходности, тогда как для  депозитных и кредитных процентных ставок коэффициенты факторной нагрузки являются отрицательными (от -0,3 до -0,5). Это позволяет рассматривать компоненту G₃ как фактор доходность коммерческой недвижимости – величина G₃ увеличивается с ростом показателей текущей доходности и понижается при увеличении процентных ставок. 

Полный текст статьи доступен по ссылке: http://af-center.ucoz.ru/Arhiv/Ocenka_nedv/analiz_faktorov_dokhodnosti_kommercheskoj_nedvizhi.docx