Анализ и прогнозирование доходности инвестиционных вложений в рынок недвижимости на примере городов-миллионников РФ
- Autores: 1
-
Afiliações:
- Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева
- Edição: Volume 1 (2025)
- Páginas: 169-170
- Seção: ЧАСТЬ I. Экономика недвижимости
- ##submission.dateSubmitted##: 26.05.2025
- ##submission.dateAccepted##: 20.06.2025
- ##submission.datePublished##: 02.11.2025
- URL: https://transsyst.ru/osnk-sr2025/article/view/680728
- ID: 680728
Citar
Texto integral
Resumo
Обоснование. В настоящей работе для анализа и прогнозирования доходности инвестиций в рынок жилой недвижимости были выбраны объекты из следующих городов с населением более 1 млн человек: Самара, Казань, Нижний Новгород, Екатеринбург, Новосибирск, Санкт-Петербург. Средняя стоимость 1 кв. м в рассматриваемых городах составляет от 84 711 до 175 647 руб., что показывает разброс цен для мегаполиса и регионов. В исследовании были построены прогнозные модели стоимости 1 кв. м. жилой недвижимости по каждому из рассматриваемых городов. Значения коэффициента детерминации находятся в диапазоне от 0,94 до 0,99, что говорит о высокой точности построенных моделей. В работе также были рассчитаны и проанализированы значения коэффициента вариации, который является важным показателем риска: чем выше его значение, тем выше риск.
Цель — исследовать динамику стоимости 1 кв. м. на рынке жилой недвижимости в городах-миллионниках РФ с помощью построения математических моделей, а также анализа значений коэффициентов вариации для оценки рискованности вложения инвестиций в жилую недвижимость в рассматриваемых городах.
Методы. Анализ статистических данных, математическое моделирование, сравнение экономических показателей.
Результаты. При самой высокой рыночной стоимости 1 кв. м. жилой недвижимости в г. Санкт-Петербурге наблюдается самое низкое значение коэффициента вариации (14,51 %), что говорит об относительной стабильности рынка жилой недвижимости (табл. 1). Самый высокий коэффициент вариации наблюдается в г. Самаре и г. Казани. Эти города могут предложить потенциал для роста, но перед инвестированием требуют тщательного анализа экономических факторов. Для Нижнего Новгорода, Новосибирска и Екатеринбурга значение коэффициента вариации находится в пределах от 18 до 20 %, что говорит об умеренной степени риска. В совокупности со средним уровнем цен 1 кв. м. данные города будут наиболее привлекательным вариантом для инвестирования.
Таблица 1. Сравнение коэффициентов вариации
Город | Модель | ||||
Самара | 84 711 ₽ | 18 311,89 | 0,98 | 21,62 % | |
Казань | 128 081 ₽ | 26 570,50 | 0,94 | 20,75 % | |
Нижний Новгород | 107 451 ₽ | 21 036,84 | 0,99 | 19,58 % | |
Екатеринбург | 100 805 ₽ | 18 393,53 | 0,96 | 18,25 % | |
Новосибирск | 98 266 ₽ | 17 812,26 | 0,98 | 18,13 % | |
Санкт-Петербург | 175 647 ₽ | 25 481,51 | 0,94 | 14,51 % |
Выводы. Наименее рискованным вариантом для инвестиционных вложений является г. Санкт-Петербург (14,51 %). Далее рекомендуется рассмотреть такие города, как Нижний Новгород, Новосибирск и Екатеринбург, которые представляют компромисс между ценой и риском. Города Казань и Самара имеют самые высокие значения коэффициента вариации, а значит, наименее предпочтительны для инвестирования.
Texto integral
Обоснование. В настоящей работе для анализа и прогнозирования доходности инвестиций в рынок жилой недвижимости были выбраны объекты из следующих городов с населением более 1 млн человек: Самара, Казань, Нижний Новгород, Екатеринбург, Новосибирск, Санкт-Петербург. Средняя стоимость 1 кв. м в рассматриваемых городах составляет от 84 711 до 175 647 руб., что показывает разброс цен для мегаполиса и регионов. В исследовании были построены прогнозные модели стоимости 1 кв. м. жилой недвижимости по каждому из рассматриваемых городов. Значения коэффициента детерминации находятся в диапазоне от 0,94 до 0,99, что говорит о высокой точности построенных моделей. В работе также были рассчитаны и проанализированы значения коэффициента вариации, который является важным показателем риска: чем выше его значение, тем выше риск.
Цель — исследовать динамику стоимости 1 кв. м. на рынке жилой недвижимости в городах-миллионниках РФ с помощью построения математических моделей, а также анализа значений коэффициентов вариации для оценки рискованности вложения инвестиций в жилую недвижимость в рассматриваемых городах.
Методы. Анализ статистических данных, математическое моделирование, сравнение экономических показателей.
Результаты. При самой высокой рыночной стоимости 1 кв. м. жилой недвижимости в г. Санкт-Петербурге наблюдается самое низкое значение коэффициента вариации (14,51 %), что говорит об относительной стабильности рынка жилой недвижимости (табл. 1). Самый высокий коэффициент вариации наблюдается в г. Самаре и г. Казани. Эти города могут предложить потенциал для роста, но перед инвестированием требуют тщательного анализа экономических факторов. Для Нижнего Новгорода, Новосибирска и Екатеринбурга значение коэффициента вариации находится в пределах от 18 до 20 %, что говорит об умеренной степени риска. В совокупности со средним уровнем цен 1 кв. м. данные города будут наиболее привлекательным вариантом для инвестирования.
Таблица 1. Сравнение коэффициентов вариации
Город | Модель | ||||
Самара | 84 711 ₽ | 18 311,89 | 0,98 | 21,62 % | |
Казань | 128 081 ₽ | 26 570,50 | 0,94 | 20,75 % | |
Нижний Новгород | 107 451 ₽ | 21 036,84 | 0,99 | 19,58 % | |
Екатеринбург | 100 805 ₽ | 18 393,53 | 0,96 | 18,25 % | |
Новосибирск | 98 266 ₽ | 17 812,26 | 0,98 | 18,13 % | |
Санкт-Петербург | 175 647 ₽ | 25 481,51 | 0,94 | 14,51 % |
Выводы. Наименее рискованным вариантом для инвестиционных вложений является г. Санкт-Петербург (14,51 %). Далее рекомендуется рассмотреть такие города, как Нижний Новгород, Новосибирск и Екатеринбург, которые представляют компромисс между ценой и риском. Города Казань и Самара имеют самые высокие значения коэффициента вариации, а значит, наименее предпочтительны для инвестирования.
Sobre autores
Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева
Autor responsável pela correspondência
Email: yana09.2004@icloud.com
студентка, группа 7322-380302D, институт экономики и управления
Rússia, СамараArquivos suplementares



