<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">umovest</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Статистика и Экономика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Statistics and Economics</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2500-3925</issn><publisher><publisher-name>Plekhanov Russian University of Economics</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21686/2500-3925-2018-3-59-66</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">umovest-1240</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>СТАТИСТИКА И МАТЕМАТИЧЕСКИЕМЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>ГРАВИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ  НА ИПОТЕЧНОМ РЫНКЕ РОССИИ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>GRAVITATIONAL MODELS IN THE MORTGAGE MARKET OF RUSSIA</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Боченина</surname><given-names>М. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bochenina</surname><given-names>M. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Марина Владимировна Боченина - кандидат экономических наук, доцент,  доцент кафедры статистики и эконометрики СПбГЭУ.</p><p>Тел.: 8(911)7056550</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Marina V. Bochenina - Cand. Sci. (Economics), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Statistics and Econometrics SPIEF.</p><p>Tel.: 8(911)7056550</p></bio><email xlink:type="simple">m-bochenina@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Санкт-Петербургский государственный экономический университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Saint-Petersburg State Economic University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2018</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>28</day><month>05</month><year>2018</year></pub-date><volume>15</volume><issue>3</issue><fpage>59</fpage><lpage>66</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Боченина М.В., 2018</copyright-statement><copyright-year>2018</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Боченина М.В.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Bochenina M.V.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1240">https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1240</self-uri><abstract><sec><title>Цель исследования</title><p>Цель исследования. Одним из способов улучшения жилищных условий россиян является развитие ипотечного рынка. Особенность ипотечного российского рынка состоит в том, что более 90 % объема ипотечных кредитов в рублях предоставляют кредитные организации, находящиеся в Центральном федеральном округе, а большую часть этих кредитов получают физические лица-резиденты – заемщики из остальных федеральных округов. Таким образом, Центральный федеральный округ является центром притяжения заемщиков и определяет основные тенденции на рынке ипотеки. А если еще учесть, что миграционные потоки имеют сложившуюся тенденцию в разрезе федеральных округов, то возникает вопрос о возможности построения гравитационной модели, полученных ипотечных кредитов заемщиками исследуемых федеральных округов в центре притяжения, что и является целью исследования.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. Исследование проведено на основе данных официальной государственной статистики Росстат и Банка России, с применением корреляционно-регрессионного анализа и адаптивных методов прогнозирования. Анализа показателей миграции и полученных ипотечных кредитов заемщиками из различных федеральных округов выявил особенности, которые обусловили построение трех гравитационных моделей.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. Первая гравитационная модель подходит для заемщиков четырех федеральных округов: Северо-Западного, Южного, Дальневосточного и Северо -Кавказского. Вторая гравитационная модель является под типом первой и характерна для Приволжского федерального округа, который имеет свою специфику. Третья модель, определяет объемы ипотечных кредитов в рублях, полученные заемщиками Сибирского и Уральского федерального округа, причем для этих округов гравитационная постоянная моделей оказалась практически одинаковой, то есть приближенно равна 11, что говорит об одинаковой ситуации как на ипотечном рынке, так и миграционных настроений. В статье на основе построенных гравитационных моделей ипотечного рынка Центрального федерального округа дан прогноз объема, полученных ипотечных кредитов как в разрезе федеральных округов, так и для всего российского рынка ипотеки на 2018 г, что потребовало построения прогнозных моделей для показателей миграции. Построение гравитационных моделей осуществлялось по рядам динамики до 2016 г. включительно. Поэтому сравнивая прогноз с его реализацией в 2017 г. произведена оценка прогнозного качества, построенных моделей, которая показала хорошие результаты.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. В Центральном федеральном округе, где сосредоточено более половины кредитных организаций – 52 %, которые выдают основной объем – 94 % всех ипотечных жилищных кредитов в стране. Построенные гравитационные модели для ипотечного рынка федеральных округов Российской Федерации, учитывая миграционные процессы дают ответ на вопрос об объемах развития первичного ипотечного рынка, а, следовательно, позволяют оценить риски и возможности развития вторичного рынка ипотеки.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Research purpose</title><p>Research purpose. One of the ways to improve the living conditions of Russians is the development of the mortgage market. The peculiarity of the mortgage market in Russia is that credit institutions, located in the Central Federal District provide more than 90% of the volume of mortgage loans in rubles, and resident individuals - borrowers from other federal districts, receive most of these loans. Thus, the Central Federal District is the center of attraction of borrowers and determines the main trends in the mortgage market. In addition, if still to consider that migration flows have the developed tendency in a section of federal districts, then there is a question of a possibility to create the gravitational model, the obtained mortgage loans borrowers of the explored federal districts in the center of attraction, this is the research purpose.</p></sec><sec><title>Materials and methods</title><p>Materials and methods. The study was conducted, based on official state statistics - ROSSTAT and the Bank of Russia, using correlation regression analysis and adaptive prediction methods. Analysis of migration indicators by federal districts revealed the features that led to the construction of three gravitational models.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. The first gravitational model is suitable for borrowers of four federal districts:  Northwestern, Southern, Far Eastern and North-Caucasian regions. The second gravitational model is under the first type and is typical for the Volga Federal District, which has its own specifics. The third model, which determines the volume of mortgage loans in rubles, obtained by borrowers of the Siberian and Ural Federal Districts, for these districts the gravitational constant of the models turned out to be almost the same that is approximately equal to 11, which indicates the same situation, both on the mortgage market and migration sentiments. In the paper, based on the constructed gravitational models of the mortgage market of the Central Federal District, a forecast of the volume of mortgages was given received in both the context of federal districts and the entire Russian mortgage market for 2018, which required the construction of forecast models for migration indicators. The construction of gravitational models was carried out based on indicators, taken in dynamics up to 2016 inclusive. Therefore, comparing the forecast with its implementation in 2017, the quality of the forecast of the constructed models was evaluated, which showed good results.</p></sec><sec><title>Conclusion</title><p>Conclusion. In Central Federal District, more than a half of credit institutions - 52% are concentrated. They issue the main volume of all mortgage-housing loans in the country - 94%. The constructed gravitational models, considering the migration processes, give an answer to the question of the volumes of development of the primary mortgage market, and therefore allow assessing the risks and opportunities for the development of the secondary mortgage market.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>гравитационная модель объема ипотечных кредитов</kwd><kwd>ипотечный рынок</kwd><kwd>прогноз ипотечных жилищных кредитов</kwd><kwd>рынок жилья</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>gravitational model of the volume of mortgage loans</kwd><kwd>mortgage market</kwd><kwd>the forecast of mortgage-housing loans</kwd><kwd>housing market</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Аникин А. В. Американская политическая экономия после Франклина // Юность науки: Жизнь и идеи мыслителей-экономистов до Маркса. 2-е изд. М.: Политиздат, 1975. 384 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Anikin A. V. Amerikanskaya politicheskaya ekonomiya posle Franklina. YUnost’ nauki: ZHizn’ i idei mysliteley-ekonomistov do Marksa. 2nd ed. Moscow: Politizdat, 1975. 384 P. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Isard, Walter. Location Theory and Trade Theory: Short-Run Analysis // Quarterly Journal of Economics. 1954. 68 (2).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Isard, Walter. Location Theory and Trade Theory: Short-Run Analysis. Quarterly Journal of Economics. 1954. 68 (2).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шумилов А.В. Оценивание гравитационных моделей международной торговли: обзор основных подходов // Экономический журнал ВШЭ. 2017. Т. 21. № 2. С. 224–250.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">SHumilov A.V. Otsenivaniye gravitatsionnykh modeley mezhdunarodnoy torgovli: obzor osnovnykh podkhodov. Ekonomicheskiy zhurnal VSH•E. 2017. Vol. 21. No. 2. P. 224–250. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Anderson J.E., van Wincoop E. Gravity with gravitas: a solution to the border puzzle // American Economic Review. 2003. Vol. 93. № 1. Р. 170–192</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Anderson J.E., van Wincoop E. Gravity with gravitas: a solution to the border puzzle. American Economic Review. 2003. Vol. 93. No. 1. P. 170–192</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Межрегиональные межотраслевые модели мировой экономики / под ред. А.Г. Гранберга и С.М. Меньшикова. Новосибирск: Наука, 1983. 273 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mezhregional’nyye mezhotraslevyye modeli mirovoy ekonomiki. Ed. A.G. Granberga i S.M. Men’shikova. Novosibirsk: Nauka, 1983. 273 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Юнусов М.А. Адаптация гравитационных методов к исследованию эффективности предпринимательских сетей // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2011. № 3. URL: http://www.uecs.ru</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">YUnusov M.A. Adaptatsiya gravitatsionnykh metodov k issledovaniyu effektivnosti predprinimatel’skikh setey. Upravleniye ekonomicheskimi sistemami: elektronnyy nauchnyy zhurnal. 2011. No.3. URL: http://www.uecs.ru (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Центральный банк Российской Федерации URL: http://www.cbr.ru/statistics/?PrtId=ipoteka (дата обращения: 15.04.2018г.)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">TSentral’nyy bank Rossiyskoy Federatsii URL: http://www.cbr.ru/statistics/?PrtId=ipoteka (accessed: 15.04.2018) (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Huff, DL, A Probabilistic Analysis of Shopping Center Trade Areas // Land Economics 1963. 39. P. 81–90</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Huff, DL, A Probabilistic Analysis of Shopping Center Trade Areas. Land Economics 1963. 39. P. 81–90</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Converse P.D. New Laws of Retail Gravitation // Journal of Marketing. 1949. Oct. P. 379–384.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Converse P.D. New Laws of Retail Gravitation. Journal of Marketing. 1949. Oct. P. 379–384.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хавинсон М.Ю, Кулаков М.П. Концепция динамической гравитационной модели миграции населения. М.: Региональные проблемы. 2016. Т. 19. № 4. С. 12–19.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">KHavinson M.YU, Kulakov M.P. Kontseptsiya dinamicheskoy gravitatsionnoy modeli migratsii naseleniya. Moscow: Regional’nyye problemy. 2016. Vol. 19. No. 4. P. 12–19. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Nguyen-Hoang P., McPeak J. Leaving or staying: Inter-provincial migration in Vietnam // Asian and Pacific Migration Journal. 2010. 19 (4). P. 473–500.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nguyen-Hoang P., McPeak J. Leaving or staying: Inter-provincial migration in Vietnam. Asian and Pacific Migration Journal. 2010. 19 (4). P. 473–500.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Трофимова Н.А., Разумовская В.А. Модифицированная гравитационная модель трудовой миграции // Анализ и моделирование экономических процессов. Сборник статей под ред. В.З. Беленького, выпуск 8. М.: ЦЭМИ РАН, 2010. 131 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Trofimova N.A., Razumovskaya V.A. Modifitsirovannaya gravitatsionnaya model’ trudovoy migratsii. Analiz i modelirovaniye ekonomicheskikh protsessov. Sbornik statey ed. V.Z. Belen’kogo, Iss. 8. Moscow: TSEMI RAN, 2010. 131 P. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кельник А.В. Регулирование внутренней миграции населения в аспекте развития Минск: Беларус. навука, 2012. 161 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kel’nik A.V. Regulirovaniye vnutrenney migratsii naseleniya v aspekte razvitiya Minsk: Belarus. navuka, 2012. 161 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ravenstein E. The Laws of Migration // Journal of the Statistical Society of London. 1885. Vol. 48. № 2. Р. 167–235.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ravenstein E. The Laws of Migration. Journal of the Statistical Society of London. 1885. Vol. 48. No. 2. P. 167–235.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лимонов Л.Э. Региональная экономика и пространственное развитие. М.: Издательство Юрайт. 2015. Т. 1. С. 133–137.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Limonov L.E. Regional’naya ekonomika i prostranstvennoye razvitiye. Moscow: Izdatel’stvo YUrayt. 2015. Vol. 1. P. 133–137. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Федеральной службы государственной статистики (Росстат) URL: http://www.gks.ru (дата обращения 15.04.2018 г.)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Federal’noy sluzhby gosudarstvennoy statistiki (Rosstat) URL: http://www.gks.ru (accessed: 15.04.2018) (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Карманов М.В., Смелов П.А., Егорова Е.А., Золотарева О.А., Кучмаева О.В. Методологические вопросы экономико-статистического анализа социально-демографических групп населения. Монография. М.: МЭСИ, 2010</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Karmanov M.V., Smelov P.A., Egorova E.A., Zolotareva O.A., Kuchmayeva O.V. Metodologicheskiye voprosy ekonomiko-statisticheskogo analiza sotsial’no-demograficheskikh grupp naseleniya. Monografiya. Moscow: MESI, 2010(In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хайяши Ф. Эконометрика. М.: Из- дательский дом «Дело» РАНХ и ГС, 2017. 728 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">KHayyashi F. Ekonometrika. Moscow: Izdatel’skiy dom «Delo» RANKH i GS, 2017. 728 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003. 416 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lukashin YU. P. Adaptivnyye metody kratkosrochnogo prognozirovaniya vremennykh ryadov. Moscow: Finansy i statistika, 2003. 416 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2017 год и на плановый период 2018 и 2019 годов URL: http://economy.gov.ru/wps/wcm/connect/9dd9931d3960-454c-a8db-ec6fc1ab4bfc/prognoz_2017_2019.pdf?MOD=AJPERES&amp;CACHEID=9dd9931d3960-454c-a8db-ec6fc1ab4bfc (дата обращения 15.04.2018 г.)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Prognoz sotsial’no-ekonomicheskogo raz- vitiya Rossiyskoy Federatsii na 2017 god i na planovyy period 2018 i 2019 godov URL: http://economy.gov.ru/wps/wcm/connect/9dd9931d-3960-454c-a8db-ec6fc1ab4bfc/prognoz_2017_2019.pdf?MOD=AJPERES&amp;CACHEID=9dd9931d-3960-454c-a8db-ec6fc1ab4bfc (accessed: 15.04.2018) (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
