Моделирование спроса на ипотечное кредитование в регионах Приволжского федерального округа

Актуальность. Рынок ипотечного жилищного кредитования остаётся одним из ключевых инструментов реализации жилищной политики и национальных проектов. В последние годы он испытывает серьёзные нагрузки: высокая волатильность ключевой ставки, сворачивание массовых льготных программ и рост цен на недвижимость существенно трансформируют поведение заёмщиков. В этих условиях особенно востребованным становится анализ региональных особенностей спроса и построение надёжных краткосрочных прогнозов, которые могли бы учитывать неоднородность субъектов внутри крупных федеральных округов.

Цель. Выявление ключевых факторов, определяющих спрос на ипотеку в Приволжском федеральном округе (ПФО), кластеризация регионов по уровню ипотечной активности и построение краткосрочного прогноза количества выдаваемых ипотечных жилищных кредитов (ИЖК).

Методы. Использованы корреляционно-регрессионный анализ, кластерный анализ (метод Уорда и k-средних), модели временных рядов (ARIMA, экспоненциальное сглаживание с демпфированным трендом). Информационную базу составили официальные данные Росстата и Банка России за 2019–2025 гг., а также ежемесячные данные за январь 2023 – февраль 2026 г.

Результаты. Построены множественные регрессионные модели для 2023–2025 гг., подтверждающие, что спрос определяется объёмом ввода жилья, сроком и ставкой кредита, а также уровнем заработной платы. Проведена кластеризация 14 регионов ПФО, выделены четыре устойчивые группы: «лидеры», «умеренная активность», «расширяющийся рынок» и «сдержанный спрос». Прогноз по модели ARIMA(1,1,1)(0,0,1) на март–май 2026 г. показал значения 15,1–15,8 тыс. кредитов в месяц, что подтверждено фактическими данными за март–апрель 2026 г. (отклонение 7–13,5%).

Заключение. Проведенный анализ рынка ипотечного кредитования в ПФО позволил выделить и оценить факторы спроса на ипотечном рынке с учётом неоднородности регионов, построении и верификации прогнозных моделей на основе оперативных месячных данных, а также в сравнении точности ARIMA и экспоненциального сглаживания на постпрогнозном периоде. Предложенный инструментарий может быть полезен банкам для корректировки кредитных политик на региональном уровне, а региональным властям – для разработки адресных мер поддержки в депрессивных субъектах.

1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

2. Афанасьев В.Н., Цыпин А.П. Эконометрика в пакете STATISTICA. Оренбург: ГОУ ОГУ, 2008. 204 с.

3. Арженовский С.В. Методы социально-экономического прогнозирования. М.: Дашков и К, 2008. 390 с.

4. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 1998. 352 с.

5. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике. М.: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2003. 50 с.

6. Зеленеев А.Ю. Структура и субъекты рынка ипотечного жилищного кредитования // Вестник Марийского государственного технического университета. Серия: Экономика и управление. 2011. № 3(13). С. 106–113.

7. Исаева П.Г., Эмирбекова С.Н. Анализ современного состояния рынка ипотечного кредитования в Российской Федерации // АНИ: экономика и управление. 2020. № 3(28). С. 52–58.

8. Логинов М.П. Теоретические аспекты системы ипотечного жилищного кредитования в условиях России // Финансы и кредит. 2010. № 15(399). С. 2–8.

9. Писарева О.М. Методы прогнозирования развития социально-экономических систем. М.: Высшая школа, 2007. 591 с.

10. Погосян М.М. Роль государства в системе ипотечного жилищного кредитования и основные показатели ипотечного жилищного кредитования // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2021. С. 329–335.

11. Полякова Е.Ю., Шепелева Е.О., Неранова Е.С. Ипотечное жилищное кредитование в России как ключевой сегмент банковского кредитования // Журнал прикладных исследований. 2025. № 11. С. 41–51.

12. Ипотека 2025–2026: стресс-тест высокими ставками и прогнозы на восстановление // Frank RG. 18 декабря. 2025.

13. Хихлуха П.А. Оценка факторов, влияющих на перегрев рынка ипотечного кредитования в России. М.: НИУ ВШЭ, 2024. 53 с.

14. Щанкина А.А. Влияние структурного сдвига и сокращения льготных ипотечных программ на ипотечные ставки в регионах России // Вопросы экономики. 2026. № 1. С. 80–98. DOI: 10.32609/0042-8736-2026-1-80-98.

15. Особенности, динамика и перспективы льготного ипотечного кредитования в России // РИОР: Наука, 2024. С. 580–591.

16. Региональная экономика: комментарии Банка России // Банк России. М.: ЦБ РФ, 2024. № 31. 52 с.

17. Региональная экономика: комментарии Банка России // Банк России. М.: ЦБ РФ, 2025. № 1. 51 с.

18. Статистика ипотечного жилищного кредитования [Электрон. ресурс] // Центральный банк Российской Федерации. Режим доступа: https://cbr.ru/statistics/.

19. ДОМ.РФ. Аномальный всплеск: итоги 2025 года на рынке ипотеки // РБК Недвижимость. 2026.

20. Ипотека 2025–2026: стресс-тест высокими ставками и прогнозы на восстановление // Frank RG. 2025.

21. Box G.E.P., Jenkins G.M., Reinsel G.C., Ljung G.M. Time Series Analysis: Forecasting and Control. 5th ed. Hoboken: Wiley, 2015. 712 с.

22. Hamilton J.D. Time Series Analysis. Princeton: Princeton University Press, 1994. 799 с.

23. Wooldridge J.M. Introductory Econometrics: A Modern Approach. 7th ed. Boston: Cengage Learning, 2020. 832 с.

24. Stock J.H., Watson M.W. Introduction to Econometrics. 4th ed. Boston: Pearson, 2019. 800 с.

25. Enders W. Applied Econometric Time Series. 4th ed. Hoboken: Wiley, 2014. 496 с.

26. Miles D., Pillonca V. Financial Innovation and European Housing and Mortgage Markets // Oxford Review of Economic Policy. 2008. Т. 24. № 1. С. 145–175.

27. Green R.K., Wachter S.M. The American Mortgage in Historical and International Context // Journal of Economic Perspectives. 2005. Т. 19. № 4. С. 93–114.

28. Kau J.B., Keenan D.C. An Overview of the Option-Theoretic Pricing of Mortgages // Journal of Housing Research. 1995. Т. 6. № 2. С. 217–244.

29. Campbell J.Y., Cocco J.F. How Do House Prices Affect Consumption? Evidence from Micro Data // Journal of Monetary Economics. 2007. Т. 54. № 3. С. 591–621.

30. Mian A., Sufi A. House Prices, Home Equity–Based Borrowing, and the US Household Leverage Crisis // American Economic Review. 2011. Т. 101. № 5. С. 2132–2156.

31. Adelino M., Schoar A., Severino F. House Prices, Collateral, and Self-Employment // Journal of Financial Economics. 2015. Т. 117. № 2. С. 288–306.

32. Favilukis J., Ludvigson S.C., Van Nieuwerburgh S. The Macroeconomic Effects of Housing Wealth, Housing Finance, and Limited Risk Sharing in General Equilibrium // Journal of Political Economy. 2017. Т. 125. № 1. С. 140– 223.

33. Bracke P. How Long Do Housing Cycles Last? A Duration Analysis for 19 OECD Countries // Journal of Housing Economics. 2013. Т. 22. № 3. С. 213–230.