Прогнозирование развития жилищного хозяйства. Жилищное строительство
Прогноз развития ЖКХ строится на основе анализа существующих тенденций развития, показателей динамики объема валовой добавленной стоимости (ВДС), учета соответствующей государственной политики и экспертных оценок.
Очевидно, что существенные различия в характере развития жилищного и коммунального хозяйства обуславливают необходимость проведения отдельного анализа и построения самостоятельного прогноза для каждой из подотраслей.
По данным совместного проекта телекомпании РЕН-ТВ, АКК ФБК и газеты «Ведомости», «Сколько стоит Россия», для жилищного хозяйства в целом на протяжении последних лет был характерен умеренный рост ВДС со средним темпом около 101,4%, при этом отмечается экстенсивный характер роста.
Иными словами, рост ВДС жилищного хозяйства обеспечивался ростом жилищного фонда и связанным с этим увеличением объема предоставляемых жилищных услуг без улучшения качества данных услуг.
Прогнозирование жилищного хозяйства осуществляется, во-первых, с точки зрения строительства жилых зданий.
Используют показатель ввода в действие жилых домов (В) в расчете на 1000 чел. населения (Чн):
В = 
(43)
где: S – общая площадь жилых домов, кв.м.
По Вологодской области значение данного показателя составляет в среднем 412 кв.м.
Основная сложность при прогнозировании объема строительства жилья состоит в установлении размера финансовых ресурсов на указанные цели и их источников. Ими могут быть:
— средства государственного бюджета (обычно для удовлетворения потребностей социально незащищенных групп населения в соответствии с действующим законодательством);
— безвозмездное субсидирование и льготное кредитование из государственных средств для малообеспеченных слоев населения, молодых семей;
— строительство за счет собственных средств населения и получаемых обычных кредитов банков.
Кроме того, со стороны государства может осуществляться:
— стимулирование направления прибыли предприятий и доходов граждан на строительство и приобретение жилья;
— создание условии для привлечения внебюджетных источников финансирования в жилищную сферу, формирование механизма ипотечного кредитования;
— поощрение использования кооперируемых средств населения на строительство жилья.
В настоящее время сокращается удельный вес бюджетных средств на строительство жилья. Наиболее интенсивное развитие получает форма жилищного строительства, где финансирование осуществляется за счет собственных средств граждан с использованием государственных средств. Данная форма находит проявление в выделении безвозмездных субсидий на первоначальный взнос при приобретении жилья и при рождении ребенка семьям – участникам программы ипотечного жилищного кредитования. Здесь прогнозируют изменение структуры жилищного фонда (государственный, муниципальный, общественный, частный) в связи с изменением источников финансирования. На сегодняшний день доля частного фонда составляет свыше 68%, государственного – менее 2%, муниципального – 29%, общественного – 0,1%
Развитие жилищного хозяйства прогнозируется, во-вторых, с точки зрения обеспеченности жилой площадью в прогнозируемом периоде на одного жителя. По Вологодской области площадь жилищ, приходящейся в среднем на 1 жителя составляет 22 кв.м.
На основании этого рассчитывается дополнительная потребность в жилой площади, которая определяется разностью между общей потребностью и наличным жилым фондом с учетом выбытия. Она служит основанием для прогнозирования ввода жилья и капитальных вложений в жилищное строительство с учетом средней стоимости 1кв. м жилой площади, дифференцированной по зонам, районам, городам. Все эти расчеты основаны на демографических прогнозах и в конечном итоге представляют собой показатели количества квартир и числа комнат в них.
Для прогнозных расчетов потребности в жилье используются социальная и санитарная нормы жилой площади.
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.007 сек.)
Прогноз развития строительного комплекса России до 2021 г
Восточно-Европейская Ассоциация Прогнозирования Строительства (EECFA), презентовала результаты исследования строительной отрасли 8 восточноевропейских стран с прогнозом развития до 2021 года. Обзор тенденций развития строительного комплекса России представлен с этой статье.
По итогам 2018 г. строительная сфера России впервые за последние несколько лет показала выраженный рост, который, однако, в большей степени был связан с пересмотром статистических данных, а также с достройкой большого числа инфраструктурных объектов для проведения Чемпионата мира по футболу. Поэтому в 2019 г. наиболее вероятным сценарием станет замедление темпов прироста строительной отрасли на фоне прогнозируемого минимального роста экономики. Однако макроэкономическая ситуация остается в целом стабильной и предпосылки для сохранения дальнейшей положительной динамики объема строительного рынка в 2020-2021 гг. обусловлены в том числе и увеличением объемов государственной поддержки отрасли.
В сфере жилищного строительства прошедший 2018 год не принес кардинальных изменений. В ее развитии продолжают доминировать тренды, сформировавшиеся в 2016-2017 гг. В первую очередь, это устойчивое снижение строительной активности, которая ограничена законодательными новшествами, связанными с постепенным отказом от схемы долевого строительства, а также недостатком платежеспособного спроса. Замедление активности девелоперов происходит на фоне продолжающегося восстановления спроса на жилье на первичном рынке, поддержанного относительно доступной ипотекой. Однако объемы совершаемых сделок все еще далеки от пиковых значений 2014 г., а темпы восстановления можно оценить, как низкие. Тем не менее, уже в среднесрочной перспективе рынок жилья получит сильный импульс к развитию. Позитивные ожидания относительно перспектив жилищного строительства связаны преимущественно со знаковым для отрасли событием 2018 г. – стартом нового национального проекта «Жилье и городская среда», ознаменовавшего возвращение активной государственной поддержки, объем которой в ближайшие годы будет иметь беспрецедентный масштаб. Одними из основных целей этого национального проекта станут стимулирование спроса через снижение ипотечной ставки до 8% и наращивание объемов строительства до 120 млн кв. в год.
Главные тренды рынка офисной, торговой и складской недвижимости связаны с сохраняющейся низкой девелоперской активностью, имеющей место на фоне постепенного увеличения активности спроса. Положительный вектор в развитии экономики страны способствует более высокой востребованности качественных коммерческий площадей во всех сегментах, а также сокращению объема вакансии и постепенному росту объема поглощения на этих рынках. По итогам 2018 г. спад объемов строительства в коммерческих сегментах остановился, а стабильно увеличивающийся спрос привел к росту ставок и их фактическому возвращению на докризисный уровень. В 2019-2021 гг. ожидается постепенное умеренное увеличение девелоперской активности, однако, ставки будут продолжать расти, а вакансия сокращаться, учитывая, что снижение объемов предложения наблюдалось несколько последних лет. Вместе с тем коммерческие сегменты остаются крайне чувствительными к внешним условиям и для их более интенсивного развития необходимо существенное улучшение основных макроэкономических индикаторов: реальных доходов населения, оборота торговли, объемов производств и пр. Этого в среднесрочной перспективе не произойдет, поэтому прирост объема строительного рынка в коммерческих сегментах будет минимальным.
Коммерческая недвижимость в настоящий момент остается единственным кластером строительного рынка в России, который не имеет государственной поддержки. Для всех остальных сегментов в 2018-2019 гг. были приняты новые нормативные акты, гарантирующие государственное финансирование. Например, строительный рынок в сегменте сельского хозяйства продолжит стабильно расти в 2019-2021 гг. в том числе за счет нового национального проекта, направленного на резкое увеличение экспорта сельскохозяйственной продукции. Также государственная поддержка аграрного сектора продолжает включать в себя компенсацию части затрат на капитальное строительство, и субсидирование кредитов на развитие агропромышленных проектов и пр. Это поддерживает строительную активность в сегменте.
Социальная сфера и гражданское строительство также вносить ощутимый вклад в прирост объема строительного рынка и также за счет государственного финансирования. В первом случае речь идет о новых национальных проектах на период 2019-2024 гг., за счет которых будет финансироваться строительство учреждений здравоохранения, школ, детских садов и пр. В сегменте же гражданского строительства главным событием 2019 г стало принятие «Плана развития магистральной инфраструктуры» с запланированным объемом финансирования на уровне свыше 6 трлн руб., которые будут направлены на развитие транспортной и энергетической инфраструктуры.
Прогнозирование объемов жилищного строительства в регионах
Игнашева Татьяна Андреевна,кандидат экономическихнаук, доцент Марийского государственного университета, г.ЙошкарОлаsamofeeva@mail.ru
Прогнозирование объемов жилищного строительства в регионах
Аннотация: В статье раскрывается алгоритм построения прогнозной модели и получения прогнозныхоценокобъемов жилищного строительства в г. ЙошкарОлеРеспублики Марий Эл методом экспоненциального сглаживания.Ключевые слова: экспоненциальное сглаживание, аппроксимирующая функция, метод наименьших квадратов, параметр сглаживания, начальные условия, прогнозирующий полином.
Адаптивные методы играют важную роль в деле совершенствования прогнозирования. Целью адаптивных методов является построение самокорректирующихся самонастраивающихся моделей, которые способны отражать изменяющиеся во времени условия, учитывать информационную ценность различных членов временной последовательности и давать достаточно точные оценки будущих членов данного временного ряда. Отличие адаптивных моделей от других прогностических моделей состоит в том, что они отражают текущие свойства ряда и способны непрерывно учитывать эволюцию динамических характеристик изучаемых процессов. Именно поэтому такие модели предназначаются, прежде всего, для краткосрочного прогнозирования.В основе адаптивных методов лежит модель экспоненциального сглаживания.Адаптация в данных моделях слагается из небольших дискретных сдвигов. В основе процедуры адаптации лежит метод проб и ошибок. Последовательность процесса адаптации выглядит, в основном, следующим образом. Пусть модель находится в некотором исходном состоянии,т.е.определены текущие значения ее коэффициентов, и по ней делается прогноз. Выжидаем, пока истечет одна единица времени шаг моделирования и анализируем, насколько далек результат, полученный по модели, от фактического значения ряда. Ошибка прогнозирования через обратную связь поступает на вход системы и используется моделью, в соответствии с ее логикой, для перехода из одного состояния в другое с целью большего согласования своего поведения с динамикой ряда. Модель должна отвечать «компенсирующими» изменениями. Затем делается прогноз на следующий момент времени, и весь процесс повторяется. Таким образом, адаптация осуществляется реккурентно с получением каждой новой фактической точки ряда.Построим прогнозную модель объемов жилищного строительства по г. ЙошкарОла РеспубликиМарий Эл и рассчитаем прогнозные оценки на два года вперед, используя данные по вводу в действие жилых домовза 006–2012гг.:Таблица 1Ввод в действие жилых домов, тыс. кв. м. общей площадиПоказатель2006г.2007г.2008г.2009г.2010г.2011г.2012г.Ввод в действие жилых домов, тыс. кв. м. общей площади98,7102,1100,495,196,392,4125,7
Предположим, что аппроксимирующийтренд исследуемого ряда динамики описывается следующей линейной функцией рис. 1:
Рис. 1. Динамика ввода в действие жилых домовОпределим коэффициенты прямой по методу наименьших квадратов. Для этого вычислим ряд промежуточных значений, их суммы и средние значения. Результаты занесем в таблицу.Таблица 2Расчетная таблицаГодыПериод, Фактическое значение
Таким образом, окончательноеуравнение прямой имеет вид
через соотношение Брауна, выведенное из условия равенства скользящей и экспоненциальной средней:,где
число точек ряда, для которых динамика ряда считается однородной и устойчивой число точек в интервале сглаживания).
.Так для (2007г.экспоненциальные средние составят:
значения коэффициентов модели:,;
прогнозное значение на один год вперед составит:;отклонения от фактического значения:.Аналогичные вычисления выполняются для (2008г., (2009г., (2010г., (2011г., (2012г., (2013г., (2014г..Результаты вычислений удобно представить в таблицы.Таблица 3Типовая таблица для построения прогноза
по методу экспоненциального сглаживанияГодПериод, Фактическое значение