Прогнозирование стоимости земельных участков для индивидуального жилищного строительства (на примере московской области)

На правах рукописи

Комаров Станислав Игоревич

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ
ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ДЛЯ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ЖИЛИЩНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА

(на примере Московской области)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени
кандидата экономических наук по специальности
08.00.05 – Экономика и управление народным
хозяйством (землеустройство)

Москва 2007

Работа выполнена на кафедре землепользования и земельного кадастра Государственного университета по землеустройству.

Научный руководитель:

кандидат экономических наук, доцент Ломакин Геннадий Васильевич.

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Цыпкин Юрий Анатольевич,

кандидат экономических наук, доцент Подкова Иван Викторович.

Ведущая организация: Федеральное государственное унитарное предприятие «Госземкадастрсъемка – ВИСХАГИ», г. Москва.

Защита диссертации состоится 17 мая 2007 г. в 11.00 часов на заседании диссертационного совета Д.220.025.02 в Государственном университете по землеустройству по адресу: 105064, Москва, ул. Казакова, д. 15, ГУЗ, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного университета по землеустройству.

Автореферат разослан 16 апреля 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат экономических наук, доцент М.М. Демидова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Начавшиеся в девяностых годах ХХ века и продолжающиеся до сих пор политические, социальные и экономические изменения в России неизбежно повлекли за собой преобразования во всех сферах жизни общества, в том числе и в сфере земли и иной недвижимости.

Рынок недвижимости России в настоящее время активно развивается: все большее количество инвесторов приходит к инвестированию в этот вид активов и с каждым годом увеличивается потребность в проведении квалифицированных оценочных и консультационных работ в области недвижимого имущества.

Одним из ключевых моментов при выработке и принятии управленческих решений в области земельных ресурсов, определении стоимости объекта недвижимости, оценке эффективности инвестиционных проектов и иных целях, является прогнозирование различных видов стоимости земельных участков и других объектов недвижимости.

Теоретические и методические положения управления земельными ресурсами, в т.ч. необходимость обладания информацией о будущем состоянии рынка недвижимости, были достаточно подробно рассмотрены в работах таких ученых и специалистов, как А.А. Варламов, С.Н. Волков, С.А. Гальченко, И.В. Дегтярев, Н.В. Комов, П.Ф. Лойко, А.Э. Сагайдак, С.Н. Хлыстун, Р.Т. Нагаев и другие. Проблемам оценки земли и иной недвижимости посвящены труды А.П. Огаркова, А.В. Севостьянова, Ю.А. Цыпкина, Е.И. Тарасевича и других, вопросам прогнозирования экономических временных рядов — Г.М. Стерника, Ю.П. Лукашина, Дубровой Т.А. и других.

Но, несмотря на широкий круг вопросов, рассмотренных в опубликованных работах, единого изложения всего многообразия существующего материала по экономическому прогнозированию применительно к рынку земельных участков автору не известно. Все вышеизложенное и определяет актуальность исследования.

Целью настоящей работы является совершенствование теоретических и методических положений прогнозирования стоимости земельных участков и применение его результатов в землеустройстве и земельном кадастре. Для достижения поставленной цели в исследовании решались следующие задачи:

• усовершенствовать теоретические и методические положения прогнозирования рыночной и кадастровой стоимости земельных участков для индивидуального жилищного строительства (ИЖС);
• провести комплексный анализ динамики основных показателей, характеризующих рынок земельных участков для ИЖС Московской области и определить их взаимосвязь с социально-экономическим факторами;
• построить модель для прогнозирования рыночной стоимости земельных участков для ИЖС на основе социально-экономических факторов;
• разработать прогноз величины рыночной и кадастровой стоимости земельных участков для ИЖС Московской области различными методами;
• разработать предложения по применению прогнозных величин рыночной стоимости для принятия решения об использовании земельных участков на перспективу;
• разработать рекомендации по определению эффективности применения результатов прогноза величины рыночной стоимости земельных участков для целей Государственной кадастровой оценки земель.

Объектом исследования являются земельные участки для индивидуального жилищного строительство (ИЖС) Московской области.

Предметом исследования является процесс прогнозирования рыночной и кадастровой стоимости на основе применения формализованных методов.

Теоретико-методологические основы диссертации. Теоретическую и методологическую основу исследования составляют Законы РФ, Указы Президента РФ, Постановления Правительства РФ, а также научные положения, содержащиеся в трудах отечественных и зарубежных ученых по теории землеустройства и земельного кадастра, теории управления земельными ресурсами, оценке стоимости и эффективности использования недвижимости, теории прогнозирования и другие материалы.

В работе использованы следующие методы исследования: аналитический, экономико-статистический, монографический, абстрактно-логический, корреляционно-регрессионный анализ, метод нейронных сетей, метод экспертной оценки и другие.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. уточнены теоретические положения прогнозирования рыночной стоимости земельных участков;
2. обосновано применение методов прогнозирования и даны рекомендации по использованию его результатов при разработке схем территориального планировании и проектов территориального землеустройства;
3. выявлены макроэкономические и региональные социально-экономические факторы, влияющие на рыночную стоимость земельных участков;
4. научно обоснованы и адаптированы методы регрессионного анализа и нейронных сетей на основе макроэкономических показателей к применению для прогнозирования рыночной стоимости земельных участков;
5. разработана и научно обоснована методика актуализации величины кадастровой стоимости земель населенных пунктов на основе прогнозирования стоимости земельных участков;
6. проведены расчеты экономической эффективности применения прогноза рыночной стоимости для актуализации налоговой базы и размещения земельных участков при принятии решения об их перспективном использовании.

На защиту выносятся полученные автором в ходе исследования научные результаты:

1. уточненные и дополнительно сформулированные теоретические и методические положения применения методов прогнозирования стоимости земельных участков;
2. методика актуализации величины кадастровой стоимости земель населенных пунктов на основе прогнозирования рыночной стоимости земельных участков с использованием нейронных сетей;
3. методические основы применения прогноза величины рыночной стоимости земельных участков при принятии решения об их использовании на перспективу;
4. расчет экономической эффективности применения прогноза рыночной стоимости земельных участков для ИЖС в целях актуализации результатов государственной кадастровой оценки земель населенных пунктов;
5. расчет экономической эффективности применения прогноза рыночной стоимости земельных участков для оценки инвестиций в земельные участки.

Практическая значимость и реализация результатов диссертационной работы состоит в том, что предложенные методы и рекомендации направлены на применение и учет результатов прогнозирования для принятия управленческих решений на рынке недвижимости, что позволит улучшить информационное обеспечение процесса управления и повысить его эффективность.

Апробация результатов научного исследования была осуществлена в Государственном университете по землеустройству и в муниципальных районах Московской области. Основные положения диссертационной работы были изложены в ходе выступлений на 6 конференциях и опубликованы в статьях. По теме диссертационного исследования опубликовано 10 работ (в том числе 1 публикация в издании, рекомендуемом ВАК) общим объ емом 6,50 печатных листов, из них 4,48 печатных листа подготовлено автором.

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, выводов и предложений и включает в себя 43 рисунка, 21 таблицу и 6 приложений. Объем основного текста работы составляет 156 страниц машинописного текста, в том числе список литературы из 141 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Прогнозирование тенденций различных сегментов рынка земли и иной недвижимости, в том числе прогнозирование рыночной стоимости, является конечным итогом любого вида анализа рынка.

Выполненные исследования позволили дать определение прогнозированию стоимости земельных участков как научно-исследовательскому процессу, основанному на анализе исторического развития и текущего состояния рынка земельных участков и иных объектов недвижимости, в результате которого получают будущие значения величины стоимости с заданной степенью достоверности.

В работе при анализе земельного рынка были выявлены следующие отличительные особенности имеющихся исходных данных для прогнозирования рынка недвижимости.

1. Наличие короткого временного ряда. Аналитики и исследователи при анализе рынка земли и иной недвижимости крупных городов и окружающих территорий опираются на динамический ряд из 10–15 среднегодовых значений.
2. Отсутствие достоверной информации о суммах сделок с недвижимым имуществом. Как показывает практика, большая часть сумм сделок значительно превышает указанные в документах, следовательно, достоверность прогноза, опирающегося на подобные данные, будет вызывать погрешности.
3. Несогласованность данных из различных источников информации. Проблема, возникающая при использовании обзоров рынков, публикуемых в открытом доступе, заключается в том, что основные показатели, характеризующие рынок, достаточно сильно отличаются в обзорах разных компаний.

Земельный рынок Московской области является наиболее развитым земельным рынком России. За последние двенадцать лет по данным компаний, занимающихся анализом рынка недвижимости, объем рынка загородной недвижимости вырос более чем в 10 раз, до 220 млрд. рублей. В настоящее время на рынке земли для ИЖС Московской области наблюдается увеличение объемов спроса и предложения и рост цен.

Рынок земельных участков формируется под влиянием совокупности внутренних причин, таких как объемы спроса и предложения, количество участников рынка, цены на объекты, предпочтения покупателей и т.п. Влияние внутренних факторов сказывается, в основном, при определении текущей рыночной стоимости отдельного объекта и при краткосрочном прогнозировании.

Переход рынка из одной фазы в другую обуславливается, как правило, внешними факторами, влияющими на исследуемый сегмент рынка недвижимости, что позволяет выявить математическую зависимость между этими факторами и прогнозируемыми параметрами и производить вычисление прогнозных значений с заданной точностью.

Как видно на рисунке 1, большинство социально-экономических факторов имеют высокий коэффициент корреляции с ценами на земельные участки. Причем влияние макро- и региональных экономических факторов приблизительно одинаковое. Так, средний коэффициент корреляции для макрофакторов составляет 0,73, для региональных показателей — 0,79. Среди макроэкономических факторов 73% имеют коэффициент корреляции по модулю больше 0,8, а среди регионально-экономических факторов доля тесно связанных с ценами на земельные участки составляет 79%.

Рис. 1. Гистограмма коэффициента парной корреляции
между ценами на земельные участки в Московской области
и социально-экономическими показателями

На основании изложенного можно сделать вывод о том, что показатели социально-экономического развития Московского региона более тесно связаны с ценовой ситуацией и оказывают более сильное влияние на земельный рынок. Но если учитывать, что согласно требованиям математической статистики независимые переменные (внешние факторы) кроме связи с результирующим показателем должны быть независимы друг от друга, то результаты получаются совсем другими.

По нашему мнению, из множества анализируемых внешних факторов для прогнозирования рынка земельных участков в Московском регионе необходимо отдать предпочтение показателям макроуровня. Результаты проведенных в работе исследований показывают, что такая ситуация характерна для всех сегментов рынка недвижимости Московского региона.

После получения результатов корреляционного анализа был проведен нейросетевой анализ влияния факторов на рыночную стоимость земельных участков, результаты которого в целом повторили корреляционно-регрессионный.

По результатам анализа факторов, влияющих на рыночную стоимость земельных участков для ИЖС, можно сделать выводы.

1. Использовать региональные показатели в одной прогнозной регрессионной модели с федеральными на рынке недвижимости Московского региона невозможно. Для любого показателя развития региона найдется коррелирующий с ним федеральный, имеющий более тесную связь с прогнозируемой переменной.
2. Анализ социально-экономических данных, проведенный с помощью нейросетевого алгоритма, выявил, что основные федеральные показатели не свидетельствуют об их превалирующем влиянии на рынок земли. В то же время из их числа были установлены наиболее значимые.
3. Для моделирования процессов, протекающих на анализируемых сегментах земельного рынка, с помощью регрессионных моделей, на наш взгляд, целесообразно использовать именно общероссийские показатели.
4. При прогнозировании ценовой ситуации с применением моделей на нейронных сетях не следует отказываться от региональных показателей, но при поиске оптимальной модели предпочтение следует отдавать тем, в которых больший вес имеют федеральные факторы.

Выбор метода прогнозирования, способного в соответствующих условиях обеспечить наилучшие результаты, является одним из важнейших этапов процесса прогнозирования.

По нашему мнению, для широкого внедрения в процесс управления земельными ресурсами на современном этапе основной упор должен быть осуществлен на объективных методах прогнозирования, которые были использованы в настоящем исследовании.

В сфере оценки земельных участков открываются широкие возможности для использования описанных методов прогнозирования. Основное наше предложение в сфере массовой (кадастровой) оценки заключается в более широком использовании труда аналитиков-прогнозистов рынка недвижимости при подготовке и принятии управленческих решений в области земельных ресурсов. На наш взгляд, это может принести значительные экономические выгоды.

Анализ рыночной информации является основой для проведения работ по государственной кадастровой оценке земель населенных пунктов согласно Правилам проведения Государственной кадастровой оценки земель (ГКОЗ). Для соответствия реальной ситуации государство должно периодически актуализировать имеющиеся сведения об экономических характеристиках земельных участков.

Работы по ГКОЗ населенных пунктов требуют внушительных затрат, которые в некоторых случаях могут перекрыть отдачу от изменения налоговой базы. Применение описанных методов прогнозирования поможет решить поставленные задачи, но не заменить полностью повторные работы по ГКОЗ населенных пунктов.

Предложения автора заключаются в корректировке средней цены с использованием индексов, рассчитываемых с учетом ожидающейся инфляции и расположения оцениваемых земель в одном из трех колец Московского региона. Таким образом, выражение примет вид:

, (1)

где УПКСЗ' — скорректированный удельный показатель кадастровой стоимости земель; const' — скорректированная средняя величина сделки, рассчитанная по формуле:

, (2)

где Икорр — корректировочный индекс, рассчитываемый с применением прогноза среднерыночных цен:

, (3)

где Рсделки' — прогнозируемая средняя цена сделки; Рсделки — средняя цена сделки на момент проведения работ по кадастровой оценке; Rinf — прогнозируемая величина инфляции; Куд — коэффициент удаленности, отражающий расположение объекта оценки в одном из трех подмосковных колец, рассчитываемый на основе анализа соотношения между средней ценой земельного участка в каждом кольце и средней ценой по всему направлению.

В результате моделирования цен на земельные участки по Рублево-Успенскому, Каширскому и Нижегородскому направлениям и в среднем по области наилучшие результаты моделирования дали нейронные сети.

На рисунке 2 представлен прогноз рыночных цен на земельные участки для ИЖС в Московской области на 2007–2011 гг., рассчитанный с помощью указанной модели.

Рис. 2. Моделирование и прогнозирование цен
на земельные участки для ИЖС в Московской области
с помощью нейронных сетей

На всех анализируемых направлениях на протяжении периода упреждения предполагается плавный рост.

Эффективность прогнозирования продемонстрируем путем расчета экономических выгод, которые возможно извлечь в процессе управления земельными ресурсами, используя полученные прогнозы.

Расчет эффективности проведем на примере наиболее типичных из муниципальных районов. Экономическую эффективность вносимых предложений предлагается рассматривать с двух сторон. С одной стороны, актуализация кадастровой стоимости в условиях растущего рынка земельных участков приведет к увеличению налоговой базы, следовательно, к росту земельных платежей. С другой стороны, увеличение налогового бремени может повлечь за собой рост социальной напряженности в муниципальном образовании, последствия которой вполне могут перекрыть эффект от увеличившейся доходной части бюджета.

Поэтому, на наш взгляд, кроме сравнения прироста земельных платежей, целесообразно рассмотреть экономическую эффективность предлагаемой методики актуализации со стороны сравнения требуемых затрат на актуализацию в сравнении с затратами на проведение новых туров ГКОЗ населенных пунктов.

В таблице 1 приведен расчет экономии затрат в разрезе рассматриваемых районов. В указанной таблице сравнивается проведение ГКОЗ населенных пунктов каждые три года (минимальный срок между турами) с тремя вариантами актуализации. Первый предусматривает проведение работ по анализу и прогнозу рыночной стоимости каждые три года, второй — каждый год и третий — один раз в пять лет.

Для сопоставимости затрат, отнесенных к разным временным периодам, они дисконтировались с целью приведения их к началу 2007 г. по 23,5%-ной ставке дисконта.

Из таблицы 1 видно, что максимальная экономия затрат по первому варианту может составить 234 руб./га, по второму — 170 руб./га, по третьему — 250 руб./га.

Но по абсолютной величине экономии затрат невозможно принять решение о предпочтительности того или иного варианта, т.к., например,

Таблица 1

Экономия затрат при проведении актуализации кадастровой стоимости земель
для ИЖС по сравнению с затратами на новые туры ГКОЗ населенных пунктов

№	Муниципальный район	Годы	Стоимость работ по ГКОЗНП, тыс. руб.	Продисконтиро-ванные затраты на ГКОЗНП.		I вариант актуализации			II вариант актуализации			III вариант актуализации
						Стоимость работ по прогнозированию и актуализации, тыс. руб.	Продисконтированные затраты на актуализацию		Стоимость работ по прогнозированию и актуализации, тыс. руб.	Продисконтиро-ванные затраты на актуализацию		Стоимость работ по прогнозированию и актуализации, тыс. руб.	Продисконтированные затраты на актуализацию
				всего, тыс. руб	руб./га		всего, тыс. руб.	руб./га		всего, тыс. руб.	руб. /га		всего, тыс. руб.	руб. /га
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
1	Одинцовский	2006	1052	1 052	156,6	-	-	-	-	-	-
		2007	-	-	-	187,2	187,2	27,9	187,2	187,2	27,9	187,2	187,2	27,9
		2008	-	-	-	-	-	-	202,2	163,7	24,4	-	-	-
		2009	-		-	-	-	-	218,4	143,2	21,3	-	-	-
		2010	1540	817	121,7	-	-	-	235,8	125,2	18,6	-	-	-
		2011	-	-	-	254,7	109,5	16,3	254,7	109,5	16,3	-	-	-
Всего				1 869	278,3	-	296,7	44,2	-	728,8	108,5	-	187,2	27,9
2	Истринский	2006	549	549	110,1	-	-	-	-	-	-	-	-	-
		2007	-	-	-	749,0	749,0	15,0	74,9	74,9	15,0	74,9	74,9	15,0
		2008	-	-	-	-	-	-	80,9	65,5	13,1	-	-	-
		2009	-	-	-	-	-	-	87,4	57,3	11,5	-	-	-
		2010	621	330	66,1	-	-	-	94,4	50,1	10,0	-	-	-
		2011	-	-	-	1 019	438,0	8,8	101,9	43,8	8,8	-	-	-
Всего				878	176,2	-	1187,0	23,8	-	291,6	58,5	-	74,9	15,0
3	Балашихинский	2006	357	357,0	113,3	-	-	-	-	-	-	-	-	-
		2007	-	-	-	46,8	46,8	14,8	46,8	46,8	14,8	46,8	46,8	14,8
		2008	-	-	-	-	-	-	50,5	40,9	13,0	-	-	-
		2009	-	-	-	-	-	-	54,6	35,8	11,4	-	-	-
		2010	398	211,3	67,0	-	-	-	59,	31,3	9,9	-	-	-
		2011	-	-	-	63,7	27,4	8,7	63,7	27,4	8,7	-	-	-
Всего				568,3	180,3	-	74,2	23,5	-	182,2	57,8	-	46,8	14,8

Окончание табл. 1

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
4	Орехово-Зуевский	2006	929	929	122,8	-	-	-	-	-	-	-	-	-
		2007	-	-	-	84,2	84,2	11,1	84,2	84,2	11,1	84,2	84,2	11,1
		2008	-	-	-	-	-	-	90,9	73,6	9,7	-	-	-
		2009	-	-	-	-	-	-	98,2	64,4	8,5	-	-	-
		2010	1046	555	73,4	-	-	-	106,1	56,3	7,4	-	-	-
		2011	-	-	-	114,6	49,2	6,5	114,5	49,2	6,5	-	-	-
Всего				1 484	196,1	-	133,4	17,6	-	327,7	43,3	-	84,2	11,1
5	Каширский	2006	558	558	153,6	-	-	-	-	-	-	-	-	-
		2007	-	-	-	74,8	74,8	20,6	74,8	74,8	20,6	74,8	74,8	20,6
		2008	-	-	-	-	-	-	80,8	65,4	18,0	-	-	-
		2009	-	-	-	-	-	-	87,2	57,2	15,7	-	-	-
		2010	620	329	90,6	-	-	-	94,2	50,0	13,8	-	-	-
		2011	-	-	-	101,7	43,7	12,0	101,8	43,7	12,0	-	-	-
Всего				887,1	244,2	-	118,5	32,6	-	291,2	80,1	-	74,8	20,6

третий вариант, дающий наибольшую экономию, имеет и самую минимальную достоверность из-за возрастания ошибки прогнозирования, пропорционального периоду упреждения.

Учитывая типичность рассматриваемых районов, считаем целесообразным распространить вычисленные средневзвешенные затраты на всю территорию Московской области.

В таблице 2 произведен расчет затрат по предлагаемым вариантам актуализации для видов функционального использования, кадастровая стоимость которых вычисляется путем анализа сложившихся рыночных цен.

Расчет производился, исходя из средневзвешенных затрат на один участок соответствующего вида использования. Как видно из таблицы 2, предлагаемая методика способна принести экономию затрат на корректировку кадастровой стоимости до 57,4 млн рублей (вариант с выполнением прогноза на 5 лет), но доверительный интервал с 95%-ной вероятностью для него составит ±28,7%.

Вариант с проведением работ по прогнозированию каждые три года дает экономию затрат порядка 54,5 млн рублей, при этом доверительный интервал прогноза, на котором основывается актуализация, уменьшится до ±24,6%. Минимальный эффект (42,9 млн рублей) относится к варианту с ежегодным проведением анализа и прогноза рынка, соответственно и интервал сужается до ±20,6%. Данные расчеты произведены при условии использования нейросетевой модели на все периоды прогнозирования.

Нами проведен расчет эффективности использования результатов прогнозирования стоимости земельных участков при обосновании вариантов размещения объектов жилищного строительства.

Данный анализ выполнен в работе на примере конкретных земельных участков, расположенных в различных районах Московской области по рассматриваемым направлениям и предназначенных для ИЖС.

Таблица 2

Экономия затрат при проведении актуализации кадастровой стоимости земельных участков
на основе прогноза их рыночной стоимости (по вариантам)

Вид функционального назначения	Площадь земель, га	Количество участков, тыс. шт.	Вариант 1		Вариант 2		Вариант 3
			Экономия затрат, руб./участок	Общая экономия затрат, тыс. руб.	Экономия затрат, руб./участок	Общая экономия затрат, тыс. руб.	Экономия затрат, руб./участок	Общая экономия затрат, тыс. руб.
1	2	3	4	5	6	7	8	9
Одинцовский муниципальной район
Индивидуальное жилищное строительство	4675	39602	27,63	1 094,4	20,04	793,8	29,56	1 170,6
Садоводчество	10584	136290	18,18	2 478,0	13,19	1 797,3	19,45	2 650,5
Огородничество	3448	44398	18,18	807,2	13,19	585,5	19,45	863,4
Личное подсобное хозяйство	9258	57147	37,93	2 167,5	27,51	1 572,1	40,57	2 318,3
Гаражное строительство	45	11457	0,92	10,5	0,67	7,6	0,98	11,3
Многоэтажное строительство	2431		234,12	569,1	169,81	412,8	250,41	608,8
Всего				7 126,7		5 169,3		7 622,9
Истринский муниципальной район
Индивидуальное жилищное строительство	4988	42258	17,99	760,0	13,89	587,2	19,02	803,8
Садоводчество	11294	145429	11,83	1 720,9	9,14	1 329,5	12,52	1 820,1
Огородничество	3679	47375	12,88	610,0	9,14	433,1	12,51	592,9
Личное подсобное хозяйство	9879	60979	24,68	1 505,0	19,07	1 162,9	26,11	1 592,0
Гаражное строительство	48	12225	0,60	7,3	0,46	5,7	0,63	7,7
Многоэтажное строительство	1746		152,37	266,0	117,71	205,5	161,15	281,4
Всего				4 869,2		3 723,7		5 097,9
Балашихинский муниципальной район
Индивидуальное жилищное строительство	3152	26702	18,51	494,2	14,46	386,2	19,53	521,5
Садоводчество	7137	91896	12,18	1 118,9	9,51	874,4	12,85	1 180,9
Огородничество	2325	29936	12,18	364,5	9,51	284,8	12,85	384,7
Личное подсобное хозяйство	6242	38532	25,40	978,7	19,85	764,8	26,81	1 032,9
Гаражное строительство	30	7725	0,62	4,8	0,48	3,7	0,65	5,0
Многоэтажное строительство	885		156,78	138,8	122,52	108,4	165,47	146,4
Всего				3 099,8		2 422,3		3 271,9

Окончание табл. 2

1	2	3		4	5	6	7	8	9
Орехово-Зуевский муниципальной район
Индивидуальное жилищное строительство	7568		64115	21,07	1 350,9	18,04	1 156,6	21,84	1 400,2
Садоводчество	17136		220651	13,86	3 058,8	11,87	2 618,8	14,37	3 170,3
Огородничество	5582		71880	13,86	996,4	11,87	853,1	14,37	1 032,8
Личное подсобное хозяйство	14989		92520	28,92	2 675,5	24,76	2 290,6	29,97	2 773,0
Гаражное строительство	73		18548	0,70	13,0	0,60	11,1	0,73	13,5
Многоэтажное строительство	2497			178,50	445,7	152,83	381,6	185,01	462,0
Всего					8 540,3		7 311,8		8 851,7
Каширский муниципальной район
Индивидуальное жилищное строительство	3634		30783	24,97	768,7	19,36	596,0	26,39	812,4
Садоводчество	8227		105938	16,43	1 740,4	12,74	1 349,6	17,36	1 839,5
Огородничество	2680		34510	16,43	567,0	12,74	439,6	17,36	599,2
Личное подсобное хозяйство	7196		44420	30,14	1 338,9	26,57	1 180,4	6,17	274,2
Гаражное строительство	35		8905	0,83	7,4	0,64	5,7	0,88	7,8
Многоэтажное строительство	1017			211,55	215,2	164,04	166,9	223,59	227,4
Всего					4 637,6		3 738,2		3 760,5
Московская область
Индивидуальное жилищное строительство	46200		391400	21,96	8 595,5	17,30	6 770,9	23,14	9 057,9
Садоводчество	104608		1347000	14,45	19 462,3	11,38	15 331,0	15,23	20 509,2
Огородничество	34077		438800	14,45	6 340,0	11,38	4 994,2	15,23	6 681,1
Личное подсобное хозяйство	91500		564800	30,14	17 023,6	23,74	13 409,9	31,76	17 939,3
Гаражное строительство	445		130350	0,64	82,8	0,50	65,2	0,67	87,2
Многоэтажное строительство	16170			186,05	3 008,4	146,56	2 369,8	196,06	3 170,3
Всего					54 512,6		42 941,1		57 444,0

В таблице 3 приведены основные характеристики трех вариантов использования земельных участков и их застройки при реконструкции сельских населенных пунктов.

Таблица 3

Характеристика вариантов для обоснования перспективного использования
вакантных земельных участков

Характеристика	Участок № 1	Участок № 2	Участок № 3
Направление	Рублево-Успенское	Каширское	Нижегородское
Расстояние от МКАД, км	35	40	15
Наименование населенного пункта	Назарьево	Никитское	Русавкино
Количество участков под застройку	4	5	4
Площадь одного участка, кв. м.	1000	1200	1500
Площадь дома по 1 варианту, кв.м.	235	235	235
Стоимость создания улучшений, тыс. руб./ кв.м.	20,8	20,8	20,8
Срок создания, годы	1	1	1
Площадь дома по 2 варианту, кв.м.	250	250	250
Стоимость создания улучшений, тыс. руб./ кв.м.	23,4	23,4	23,4
Срок создания, годы	3	3	3
Площадь дома по 3 варианту, кв.м.	274	274	274
Стоимость создания улучшений, тыс. руб./ кв.м.	26,0	26,0	26,0
Срок создания, годы	5	5	5

В таблице 4 приведены значения основных показателей эффективности проекта, рассчитанные с использованием прогноза рыночной стоимости по нейросетевой модели. Сравнительные средние результаты по всем анализируемым направлениям для чистой приведенной стоимости представлены на рисунке 3, на котором видно, что максимальную величину чистого дохода возможно получить при реализации второго варианта застройки, а на участках по Рублево-Успенскому направлению третий и второй варианты имеют сопоставимые величины чистого дохода.

Таблица 4

Показатели эффективности инвестиционных проектов, рассчитанных на основании
полученных прогнозов стоимости земельных участков

Направление	№ варианта	Годы	Объем инвестиций, тыс. руб.		Продисконтированные затраты, тыс. руб.	Валовый доход, тыс. руб.	Приведенный валовый доход, тыс. руб.	Чистая приведенная стоимость (NPV), тыс. руб.	Индекс доходности (PI)	Внутренняя ставка доходности (IRR)
			на приобретение участка	на создание улучшений
Рублево-Успенское	1	2007	-16549,6	-19552,0	-29232,0	47368,5	38355,1	9123,0	1,31	31%
	2	2007	-16549,6	-7800,0	-28971,1	-	41170,5	12199,4	1,42	153%
		2008		-7800,0		-
		2009		-7800,0		77551,1
	3	2007	-16549,6	-5699,2	-29211	-	38475,58	9264,5	1,31	72%
		2008		-5699,2		-
		2009		-5699,2		-
		2010		-5699,2		-
		2011		-5699,2		110540,1
Каширское	1	2007	-3452,37	-24440	-22584,9	36282,47	29378,52	6793,6	1,30	30%
	2	2007	-3452,37	-9750,0	-22258,8	-	32542,75	10284,0	1,46	85%
		2008		-9750,0		-
		2009		-9750,0		61299,25
	3	2007	-3452,37	-7124,0	-22558,7	-	27042,14	4483,5	1,19	40%
		2008		-7124,0		-
		2009		-7124,0		-
		2010		-7124,0		-
		2011		-7124,0		77691,92
Нижегородское	1	2007	-3924,8	-19552	-19009,6	32443,31	26269,89	7260,33	1,38193	38%
	2	2007	-3924,8	-7800,0	-18748,7	-	26984,02	8235,362	-1,43925	90%
		2008		-7800,0		-
		2009		-7800,0		50828,52
	3	2007	-3924,8	-7124,0	-22941,2	-	23816,71	875,5081	-1,03816	33%
		2008		-7124,0		-
		2009		-7124,0		-
		2010		-7124,0		-
		2011		-7124,0		68425,27

Рис. 3. Сравнительный анализ прогнозируемых и фактических величин
чистой приведенной стоимости

В заключении следует отметить, что при выборе наиболее эффективного варианта следует учитывать и возможную ошибку в прогнозе. Например, по Рублево-Успенскому направлению ошибки приведенных выше критериев составят для NPV: ±6,5% в первом варианте (краткосрочный), ±8,2% во втором варианте (среднесрочный), ±11,9% в третьем варианте (долгосрочный). По Нижегородскому направлению расчетные ошибки составили ±3,6%, ±3,9%, ±4,1% соответственно.

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. В настоящее время большинство научных работ посвящена исследованию возможности предсказывать развитие рынков квартир и коммерческой недвижимости. Такие особенности отечественного земельного рынка, как краткость временного ряда, отсутствие достоверной информации о суммах сделок с недвижимым имуществом и несогласованность данных из различных источников, не дают возможности использовать существующие разработки для рынка земельных участков.
2. При государственном (муниципальном) управлении земельными ресурсами прогнозирование величины стоимости земельных участков необходимо для решения таких задач, как предотвращение последствий кризисов на рынке земельных участков, обоснованный расчет будущих налоговых поступлений, выработка экономических и правовых механизмов регулирования рынка, проведение модернизации нормативно-законодательной базы, формирование благоприятного инвестиционного климата на подведомственной территории.
3. Современный рынок загородной недвижимости в Подмосковье начал складываться в 1992 году, а к 2005 г. объем рынка достиг 220 млрд. рублей. Тем не менее, большая часть земельных участков оказалась вовлечена в оборот в последние 5–6 лет. Таким образом, в настоящее время на рынке земельных участков для ИЖС Московской области наблюдается рост объемов спроса и предложения и, как следствие, цен.
4. Проанализировав существующие методы прогнозирования, мы считаем, что необходимо использовать формализованные методы, т.к. по сравнению с интуитивными они более объективны и менее дорогостоящи. Из формализованных методов мы предлагаем применять те, которые основаны на математической статистике и на нейронных сетях. Большинство методов первой группы, по нашему мнению, пригодны только для кратко- и среднесрочного прогнозирования. В качестве инструментов долгосрочного прогнозирования рекомендуется использование нейросетевых моделей.
5. Проведя корреляционный и нейросетевой анализ экономических факторов, которые возможно использовать в качестве аргументов в подобных моделях, мы пришли к выводу, что привлечение региональных показателей в одну модель с макроэкономическими на рынке недвижимости Московского региона невозможно. Наибольшую связь с рыночной стоимостью земельных участков для ИЖС в Московской области имеет объем промышленного производства, наименьшую — уровень инфляции. Для моделирования процессов, протекающих на анализируемых рынках недвижимости, с помощью регрессионных моделей, на наш взгляд, более целесообразно использовать модели, основанные на общероссийских показателях.
6. В течение ближайших пяти лет средняя величина оценки стоимости земельных участков для ИЖС в Московской области согласно полученным прогнозам будет продолжать расти. На основе выполненных расчетов можно ожидать увеличение цен до двух раз. К концу 2011 г. средняя рыночная стоимость земельных участков для ИЖС в Московской области достигнет 120 тысяч рублей за 100 кв.м.
7. В условиях роста консервация на 3 – 5 лет кадастровой стоимости тех категорий земель, государственная кадастровая оценка которых проводится на основе статистического анализа рыночных цен, по нашему мнению, приводит к существенным потерям бюджета. В работе предложен алгоритм актуализации налоговой базы в периоды между проведениями этапов ГКОЗ населенных пунктов.
8. Актуализация кадастровой стоимости земельных участков для ИЖС на основе прогнозируемого роста согласно нашим расчетам является эффективным мероприятием. В среднем за пять лет предлагаемый алгоритм актуализации кадастровой стоимости способен дать суммарную прибавку налоговых платежей с земель населенных пунктов в размере 6,61 млн. рублей/район. Максимальный экономический эффект от актуализации кадастровой стоимости на основе прогноза рыночной стоимости по нашим расчетам будет наблюдаться в Одинцовском районе, минимальный — в Орехово-Зуевском районе.
9. Основное преимущество предлагаемой методики актуализации на наш взгляд заключается в способности дать экономический эффект в виде снижения величины затрат, необходимых для актуализации кадастровой стоимости на основе работ по прогнозированию рыночной стоимости земельных участков, по сравнению с затратами на проведение новых туров по ГКОЗ населенных пунктов. В работе рассчитана экономия затрат, которую возможно получить при использовании трех вариантов применения предлагаемой методики, отличающихся периодом прогнозирования. Максимальная экономия затрат может составить в Московской области 57,4 млн рублей, минимальная — 42,9 млн, но ее риск в 1,5 раза меньше, чем у максимальной.
10. Такие особенности рынка недвижимости, как большая инерционность и длительные сроки инвестиций в недвижимость, открывают широкие возможности для использования нейронных сетей при обосновании размещения земельных участков и оценке эффективности инвестиционных проектов в рамках территориального землеустройства. Согласно проведенным расчетам применение результатов прогноза для указанных целей способно снизить ошибку принятия решения с краткосрочном периоде до 3,8% (228 тысяч рублей), в среднесрочном — до 2,7% (253 тысячи рублей), в долгосрочном — 3,6% (289 тысяч рублей) в расчете на один земельный участок.

По теме исследований опубликованы следующие основные работы:

1. Комаров, С.И. Анализ влияния макроэкономических факторов на стоимость недвижимости г. Москвы [Текст] / Комаров С.И., Ломакин Г.В., Иванов И.Н. // Землеустройство и земельный кадастр: Сборник научных статей, посвященный 225-летию Государственного университета по землеустройству / Сост. С.Н. Волков; А.А. Варламов. — М.: ГУЗ, 2004. — С. 309-317.

2. Комаров, С.И. Использование нейронных сетей при принятии инвестиционных решений на рынках недвижимости [Текст] / Комаров С.И., Ломакин Г.В. // Землеустройство и земельный кадастр: Сборник научных статей, посвященный 225-летию Государственного университета по землеустройству / Сост. С.Н. Волков; А.А. Варламов. — М.: ГУЗ, 2004. — С. 317-324.

3. Комаров, С.И. Макроэкономика: влияние на недвижимость [Текст] / Комаров С.И. // Недвижимость и ипотека: Профессиональный журнал. №0(01). — 2004. — С. 77-80.

4. Комаров, С.И. Рынок недвижимости России: особенности прогнозирования [Текст] / Комаров С.И. // Проблемы землеустройства и кадастров: Сборник научных статей ежегодной конференции молодых ученых и специалистов Государственного университета по землейстройству / Сост. И.М. Сутугина. — М.: ГУЗ, 2005. — С. 165-169.

5. Комаров, С.И. Рынок недвижимости России: прогнозирование с помощью наивных моделей [Текст] / Комаров С.И. // Недвижимость и ипотека: Профессиональный журнал. № 3 (04). — 2005. — С. 51-53.

6. Комаров, С.И. Рынок недвижимости России: прогнозирование с помощью экспоненциального сглаживания [Текст] / Комаров С.И. // Недвижимость и ипотека: Профессиональный журнал. № 4 (05). — 2005. — С. 46-49.

7. Комаров, С.И. Прогнозирование рынка земельных участков на основе показателей макроэкономики [Текст] / Комаров С.И. // Научное и кадровое обеспечение формирования земельно-имущественного комплекса России // Материалы Международной научно-практической конференции по итогам научно-исследовательской работы профессорско-преподавательского состава Государственного университета по землеустройству за 2001–2005 гг. — М.: ГУЗ, 2005. — С. 342-353.

8. Комаров, С.И. Развитие рынка земельных участков под индивидуальное жилищное строительство вокруг крупных мегаполисов (на примере Московского региона) [Текст] / Комаров С.И., Ломакин Г.В. // Вестник Восточно-Казахстанского государственного университета имени Д. Серикбаева № 3. — Усть-Каменогорск: ВКГТУ, 2005. — С.: 96-103.

9. Комаров, С.И. Прогнозирование рынка земли [Текст] / Комаров С.И., Ломакин Г.В. // Теория и методы управления земельными ресурсами в условиях многообразия форм собственности на землю // Монография / под науч. ред. А.А. Варламова; Государственный ун-т по землеустройству. — М.: 2006.— С. 134-161.

10. Комаров, С.И. Некоторые положения страхования процесса актуализация кадастровой стоимости земельных участков [Текст] / Комаров С.И., Ломакин Г.В. // Страховое дело № 3. — М.: 2007. — С. 54-59.

Подписано в печать 10.04.07. Формат 60х84/16. Объем 1,0 п.л.

Бумага офсетная. Тираж 100 экз. Заказ №

Участок оперативной полиграфии ГУЗ, Москва, ул. Казакова, 15