Михаил Борисович Ласкин - кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, доцент СПИИРАН, НИУ ВШЭ, СПбГУ
Светлана Валентиновна Пупенцова - кандидат экономических наук, доцент СПбПУ
Цель исследования: показать сложность и неоднородность инфляционных процессов, распадающихся на инфляционные процессы отраслевых экономик, провести сравнительный анализ цен с использованием двумерных распределений, показать отличие инфляционной составляющей в инвестиционно-строительном секторе экономики от показателей инфляции, применяемых в повседневной практике оценки недвижимого имущества, предложить метод расчета уровня инфляции, который практикующие оценщики могли бы применять самостоятельно, основываясь на текущих рыночных данных.
Материалы и методы: В качестве методов выполненного исследования использовались системный и сравнительный анализ, метод аналогий, контентный анализ. Основное внимание уделяется применению многомерного статистического анализа, использованию модели логарифмически нормальных распределений, как распределений, достаточно адекватно отражающих ассиметричные эмпирические распределения цен и удобных с вычислительной точки зрения и выводу расчетных формул, вытекающих из соответствующей гипотезы. В качестве статистического материалы были использованы последние, опубликованные на момент написания статьи данные Росстата по динамике цен на различные группы товаров, а также данные одной из строительных организаций г.Санкт-Петербурга. Исследование разделено на следующие этапы: расчет уровня инфляцию цен товаров продуктовой группы, опирающийся на гипотезу о совместно логарифмически нормальном распределении цен референтной группы товаров в базовом году и в году сравнения, а также на гипотезу о логарифмически нормальном распределении весов потребительской корзины, сопоставление результата с официальными данными, затем аналогичный расчет темпов инфляции при оценке объектов в инвестиционно-строительном секторе экономики.
Результаты: В статье предложен метод определения ставки инфляции при оценке рыночной стоимости доходным подходом на основе статистического анализа рыночных данных. Метод позволяет установить расчетный уровень инфляции, приемлемый для строительной отрасли и задач оценки недвижимого имущества доходным подходом.
Заключение: Показано, что при оценке недвижимого имущества, необходимо более тщательное исследование секторальных темпов инфляции, так как вынужденное использование при оценке недвижимости данных по темпам инфляции в потребительском секторе экономики не всегда корректно. Затрагиваются и общие вопросы оценки уровня инфляции и коэффициентов дефляторов по рыночным данным, на основе двумерных распределений случайных величин. Современные методы обработки больших данных, технические возможности, большое количество программных продуктов, представленных на рынке, перспективы цифровой экономики ставят задачу создания обширных и доступных оценщикам и аналитикам баз данных, снабженных аналитическим инструментарием. Задача это сложная, так как носители достоверной информации (такие как торговые сети, например) зачастую избегают публичности. В этой связи возникает задача координации усилий научного сообщества и бизнеса, для решения общих современных задач и вызовов.
The aim of the study: to show the complexity and heterogeneity of inflation processes, which break down into inflation processes of sectoral economies, to conduct a comparative analysis of prices using two-dimensional distributions, to show the difference between the inflationary component in the investment and construction sector of the economy from inflation indicators, used in everyday real estate valuation practice, to propose a method for calculating the level of inflation that appraisers could use independently, based on current market data.
The system and comparative analysis, method of analogies, the content analysis were used as methods of the research. The main attention is paid to the use of multidimensional statistical analysis, the use of the logarithmically normal distribution model as distributions that adequately reflect the asymmetric empirical distribution of prices and convenient from a computational point of view, and the conclusion of the calculation formulas derived from the corresponding hypothesis. The latest data, published by Rosstat on the dynamics of prices for different groups of goods, as well as data from one of the construction companies of Saint Petersburg were used as statistical materials. The study is divided into the following stages: calculation of the inflation rate for the product group, based on the hypothesis of jointly logarithmically normal distribution of prices of the reference group of goods in the base year and in the year of comparison, as well as the hypothesis of logarithmically normal distribution of the weights of the consumer basket, comparison of the result with the official data, then a similar calculation of the inflation rate in the evaluation of objects in the investment and construction sector of the economy.
Results: the authors propose a method of determining the rate of inflation in the evaluation of market value income approach based on statistical analysis of the market data. The method allows setting the estimated inflation rate, acceptable for the construction industry and the tasks of assessing the real estate income approach.
Conclusion: In the evaluation of the real estate, it is necessary to study more thoroughly the sectoral inflation rates, since the forced use in the evaluation of the real estate data on inflation in the consumer sector is not always correct. General questions of the inflation rate estimation and deflator coefficients by the market data based on two-dimensional distributions of random variables are raised. Modern methods of big data processing, technical capabilities, a large number of software products on the market, the prospects of the digital economy pose the task of creating extensive and accessible to appraisers and analysts databases, equipped with analytical tools. The goal is difficult, because the carriers of reliable information (such as retail chains, for example) often avoid publicity. In this regard, there is a task to coordinate the efforts of the scientific community and business to solve common modern problems and challenges.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.