Оценка изменений рыночной стоимости жилой недвижимости в зоне введенной в эксплуатацию транспортной развязки внутригородской платной автомобильной дороги

Целью исследования является оценка влияния введенной в эксплуатацию платной автомобильной дороги, проходящей по жилым кварталам города, на рыночную стоимость жилой недвижимости. Приведен обзор нетрадиционных методов оценки стоимости недвижимости, в основном, в зарубежных публикациях. В качестве платной автомобильной дороги выбран наиболее значимый транспортно-инфраструктурный проект текущего десятилетия для г. Санкт-Петербурга – Западный Скоростной Диаметр (ЗСД). Для анализа выбрана наиболее труднодоступная (до ввода в эксплуатацию ЗСД в 2016 году) часть города на Васильевском острове, для которой рассмотрены изменения в стоимости недвижимости на вторичном рынке в период с августа 2015 года по декабрь 2017 года, т.е. после ввода в эксплуатацию новой транспортной развязки ЗСД в западной части острова.  Для исследования были использованы данные Бюллетеня недви­жимости г. Санкт-Петербурга на конец 2015 и 2017 гг., данные кадастровой оценки жилой недвижимости г. Санкт-Петербур­га на 01.01.2015 и 01.01.2018 г.

Основным методом исследо­вания является изучение двумерных и условных распределений случайных величин цен предложений и кадастровых стоимостей, что позволяет получать оценки рыночной стоимости недвижи­мости, прошедшей кадастровый учет, и оценки темпов роста.  Примененное в статье сравнение цен предложений с кадастровы­ми стоимостями, при простом и естественном предположении о логарифмически нормальном распределении, позволяет предло­жить метод оценки рыночной стоимости для любого объекта недвижимости, даже если информация о нем отсутствует в рыночных данных. Полученные численные результаты показали удорожание значительной части масс-маркета за исследуемый период до 18% без учета скидки на торг, и до 9% с учетом скидки на торг, что несколько выше общего изменения цен предложений, которые можно встретить в рекламных изданиях. Значительное изменение (от 50%до 73%) выявлено у объектов недвижимости бизнес-класса, находящихся в зоне с значительно изменившими­ся видовыми характеристиками и улучшенной транспортной доступностью, в непосредственной близости от съезда с ЗСД.  

Полученные результаты, указывающие на рост рыночной стоимости позволили сделать общий вывод об изменениях при­влекательности данного района для различных слоев населения города: как для мобильного среднего класса, ориентированного на масс-маркет, так и на покупателей премиум-сегмента, имеющим повышенные требования к недвижимости. Авторы полагают, что рост рыночной стоимости недвижимости в зоне транспортных развязок современных инфраструктурных проектов мог бы быть выше в других макроэкономических ус­ловиях, в настоящее время платежеспособный спрос населения явно не достаточен.

платные дороги, транспортная инфраструктура, кадастровая и рыночная стоимость, логарифмически нормальный закон распределения цен

1. Anselin L., Lozano-Gracia N.Errors in variables and spatial effects in hedonic house price models of ambient air quality. Empirical Economics. 2008. Vol. 34. Iss. 1. P. 5–34.

2. Benson E.D., Hansen J.L., Schwartz Jr. A.L., Smersh G.T. Pricing Residential Amenities: The Value of a View. The Journal of Real Estate Finance and Economics. 1998. Vol. 16. Iss. 1. P. 55–73.

3. Debrezion G., Pels E., Rietveld P. The impact of rail transport on real estate prices: an empirical analysis of the Dutch housing market. UrbanStud. 2011. Vol. 48 Iss. 5. P. 997–1015.

4. Jim C.Y., Chen, W.Y. Impacts of urban environmental elements on residential housing prices in Guangzhou (China). Landscape and Urban Planning. 2006. Vol. 78. Iss. 4. P. 422–434.

5. Rivas R., Patil D., Hristidis V., Barr J.R., Srinivasan N. The impact of colleges and hospitals to local real estate markets. Journal of Big Data. 2019. Vol. 6. Iss. 1.

6. Wena H., Zhanga Y., Zhang L. Assessing amenity effects of urban landscapes on housing price in Hangzhou, China. Urban Forestry & Urban Greening. 2015. Vol. 14. P. 1017–1026.

7. Peterson S., Flanagan A.B.Neural Network Hedonic Pricing Models in Mass Real Estate Appraisal. Journal of real estate research 2009. Vol. 31. Iss. 2. P. 147–164.

8. Rafiei M.H., Adeli H. Novel MachineLearning Model for Estimating Construction Costs Considering Economic Variables and Indexes. Journal of construction engineering and management. 2018. Vol. 144. Iss. 12. Article number 04018106.

9. Antipov E.A., Pokryshevskaya E.B. Mass appraisal of residential apartments: An application of Random forest for valuation and a CART-based approach for model diagnostics.Expert Systems with Applications. 2012. Vol. 39. P.1772–1778.

10. Kontrimas V., Verikas A., The mass appraisal of the real estate by computational intelligence. Applied Soft Computing 11. 2011. P. 443–448.

11. Park B., Baem J.K. Using machine learning algorithms for housing price prediction: The case of Fairfax County, Virginia housing data. Expert Systems with Applications 42. 2015. P. 2928–2934.

12. Case K.E., Shiller R.J. PricesofSingleFamilyHomessince 1970: NewIndexesforFourCities. NewEnglandEconomicReview. 1987. P. 45-56.

13. Englund P., Quigley, J.M., Redfearn, C.L. The chiose of methodology for computing housing price indexes: comparison of temporal aggregation and sample definition. Journal of real estate finance and economics. 1999. Vol. 19. Iss. 2. P. 91–112.

14. Epley D. Assumptions and restrictions on the use of repeat sales to estimate residential price appreciation.Journal of Real Estate Literature. 2016. Volume 24, Issue 2, pp. 275–286.

15. Malpezzi S. Hedonic pricing models: A selective and applied review. In: O’Sullivan T, Gibb K, &editors. Housing economics and public policy: Essays in honor of Duncan Maclennan. Oxford. UK: Blackwell Science. 2002. P. 67–89.

16. Case B., Quigley J.M. The dynamics of real estate prices. The Review of Economics and Statistics. 1991. Vol. 73, Iss. 1. P. 50–58.

17. Englund P., Quigley J.M., Redfearn C.L. Improved price indexes for real estate: Measuring the course ofSwedish housing prices. Journal of Urban Economics. 1998. Vol. 44. Iss. 2. P. 171–196.

18. Jones C. House price measurement: The hybrid hedonic repeat-sales method. The Economic Record. 2010. Vol. 86. Iss. 272. P. 95–97.

19. Wang F., Zheng X. The comparison of the hedonic, repeat sales, and hybrid models: Evidence from the Chinese paintings. Cogent Economics & Finance. 2018. Vol. 6. P. 1–19.

20. Brunnermeier M.K. Bubbles. In The New Palgrave Dictionary of Economics. L.E. Blume and S.N. Durlauf, eds. New York: Palgrave Macmillan. 2009.

21. Fabozzi F. J., Xiao K. The Timeline Estimation of Bubbles: The Case of Real Estate. Real Estate Economics.2019. Vol. 47. Iss. 2. P. 564–594.

22. Fernandez-Kranz D., Hon M.T. A cross-section analysis of the income elasticity of housing demand in Spain: Is there a realestate bubble? Journal of real estate finance and economics. 2006. Vol. 32, Iss. 4. P. 449-470.

23. Phillips P.C.B., Shi S.P. Yu J. Testing for Multiple Bubbles: Historical Episodes of Exuberance. International Economic Review. 2015. Vol. 56. Iss. 4. P. 1043–1078.

24. Phillips P.C.B., Shi S.P., Yu J. Testing for Multiple Bubbles: Limit Theory of Real Time Detectors // International Economic Review. 2015. Vol. 56. Iss. 4. P. 1079– 1134.

25. Ласкин М.Б., Гадасина Л.В. Как определить кадастровую стоимость // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2018. № 3. 42–53 c.

26. Русаков О.В., Ласкин М.Б., Джаксумбаева О.И., Стабровская К.Ю. Определение скидки на торг по статистическим данным // Вестник гражданских инженеров. 2016. № 2. C. 268–284.

27. Ласкин М.Б. Корректировка рыночной стоимости по ценообразующему фактору «площадь объекта» // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2017. № 8 (191). C. 86–99.

28. Официальный сайт Администрации Санкт-Петербурга [Электрон. ресурс]. Приказ Комитет имущественных отношений Санкт-Петербурга от 27.08.2015 № 59-п «Об утверждении результатов определения кадастровой стоимости помещений площадью менее 3000 кв. м на территории Санкт-Петербурга». Режим доступа: http://gov.spb.ru/gov/otrasl/kio/documents/inye-dokumenty/4434/. (Дата обращения: 05.06.2019).

29. Портал про недвижимость в Петербурге [Электрон. ресурс]. Цены на недвижимость в Санкт-Петербурге. Запрос динамики цен от 07.06.2019, начальная дата: 01.08.2015, конечная дата: 01.01.2018. Режим доступа: https://www.bn.ru/graphs/index.php?singlgraph=main. (Дата обращения: 07.06.2019).

30. Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Городское управление кадастровой оценки» [Электрон. ресурс]. Отчет об определении кадастровой стоимости объектов недвижимости на территории Санкт-Петербурга № 1/2018, 2018. Режим доступа: http://www.ko.spb.ru/interim-reports/. (Дата обращения: 05.06.2019).