Реферат по предмету "Экономика"


Управление портфелем недвижимости 2

--PAGE_BREAK--¨    Портфель, ориентированный на рост— портфель, который строится с расчетом на долгосрочное (или краткосрочное — в зависимости от макроситуации) повышение стоимости  входящих в него активов.
¨    Портфель, ориентированный на доход— портфель, активы  которого подобраны таким образом,   чтобы обеспечить  получение  текущих потоков доходов (дивиденды,  проценты или  арендная плата).


Для того чтобы комбинировать различные типы инвестиционных инструментов в соответствии с собственным отношением к риску и доходности, инвестору нужно понять идею управления портфелем.

На входеу портфеля — характеристики риска и доходности отдельных инвестиционных инструментов, а на выходе — поведение показателей риска и доходности самого портфеля. Инвестиционные инструменты могут группироваться для создания портфеля, который характеризуется лучшей динамикой этих показателей по сравнению с отдельными ценными бумагами. Выбор инвестиционных инструментов для включения в портфель с целью достижения желаемых результатов производится с помощью  анализа требуемого уровня риска, ставки доходности,  уровня контроля, ликвидности.

Если выбрана стратегия получения  потока доходов в краткосрочном периоде, то капитал вкладывается в недвижимость на краткосрочный период (от одного года до  пяти лет) с целью перепродажи объекта доходной недвижимости.

Если  портфель недвижимости ориентирован на рост стоимости активов в долгосрочном периоде, то главной финансовой целью  в управлении портфелем является поддержание высокой стоимости активов в долгосрочном периоде. Реализация поставленных  долгосрочных целей требует  разработанных промежуточных ориентиров, и установить контрольные  показатели, соответствующие долгосрочным целям развития. Необходимо отслеживать уровень  допустимый риска (по отношению к величине чистых активов инвестора), соответствующую ставку доходности, поток доходов от объектов недвижимости и тенденции изменения стоимости недвижимости, определяемые состоянием рынка капитала и рынка недвижимости. Например, в период избыточного инвестирования капитала на рынке недвижимости неизбежно падение арендной платы, рост коэффициентов капитализации и падение стоимости объектов недвижимости.

 При формировании портфеля, ориентированного  на рост стоимости активов, особенно важно соблюдать определенную пропорцию между краткосрочными и долгосрочными инструментами инвестирования, поскольку для поддержания определенного уровня ликвидности необходимы краткосрочные инструменты инвестирования,  а для достижения поставленной цели — существенный рост стоимости активов портфеля в долгосрочном периоде. Кроме того целесообразно иметь в структуре портфеля  различные инструменты инвестирования.

Если в нулевой момент стоимость объекта недвижимости равна V0,  а стоимость портфеля равна Vp= V1 +V2...+ Vi=Sni=1VI,  то в момент времени t+ n  стоимость каждого отдельного актива может быть  выше или ниже V,  точно также как и стоимость всего портфеля активов. Для определения  динамики стоимости объектов доходной недвижимости и стоимости портфеля недвижимости  необходимо учитывать  следующие виды рисков:

¨      риск  измененияожидаемого потока доходов отдельных типов недвижимости;

¨     региональный риск;

¨      инфляционный риск;

¨      риск изменения налоговых ставок на капитал и  на недвижимость;

¨      риск изменения коэффициента капитализации;

¨     при использовании заемного капитала кредитный риск;

¨     риск снижения ликвидности рынков недвижимости.

Качественное управление данными видами рисков должны привести к росту стоимости  активов портфеля, поскольку стоимость недвижимости в период времени t+ n
 есть функция от  ликвидности рынка недвижимости, регионального риска, кредитного риска,  инфляционного риска,  изменений в налогообложении на капитал и на недвижимость,  потока доходов от недвижимости.

Связи между стоимостью активов портфеля и данными видами рисков характеризуются статистической  зависимостью, то есть изменение одной из величин влечет изменение  распределения другой величины, поскольку   обе величины  (например, стоимость актива и поток доходов) подвержены действию многих факторов, причем среди них есть факторы общие для данных величин. Более точно данную зависимость можно определить как корреляционную, то есть при изменении одной из величин изменяется и среднее значение другой величины.

 Необходимо учитывать, что перечисленные виды рисков воздействуют на стоимость в  различных направлениях.  Например, инфляционный риск и инфляционные ожидания  вызывают рост стоимости недвижимости, поскольку  вложения капитала в недвижимость  является традиционным  средством защиты от инфляции.

Влияние   рассмотренных видов риска на стоимость активов портфеля недвижимости отражено в Таблице 5:

Таблица 5. Влияние факторов риска на стоимость объектов недвижимости.

 

  Необходимо учитывать, что  стоимость портфеля недвижимости не зависит от  финансовой структуры  инвестируемого капитала.

Планирование доходности портфеля недвижимости. Планирование доходности портфеля недвижимости основано на подборе соответствующих типов недвижимости  и учете систематической ошибки (Таблица 6).

Формирование портфеля недвижимости проходит  в несколько этапов:

¨      в соответствии с требованиями к требуемой ставке доходности подбираются определенные типы  недвижимости;

¨       рассматриваются возможные варианты  размещения типов недвижимости в различных регионах в зависимости от доминирующих  категорий занятости;

¨     рассматриваются возможные варианты  размещения типов недвижимости в различных регионах в зависимости от  зоны показателей занятости.
Таблица 6.  Планирование ставки доходности портфеля недвижимости.

категории

Средняя ставка доходности актива в ретроспективном периоде, %

Планируемая доля актива в портфеле, %

Фактическая доля актива в портфеле, %

Систематическая ошибка в ставке доходности

Ставка доходности портфеля

1. Тип недвижимости:

¨      офисная….........

¨      розничнойторговли...........

¨      жилая недвижимость..

¨      гостиницы........

¨      индустриальная недвижимость..











2. Доминирующие категории занятости:

¨    ТЭК…………….

¨    промышленноепроизводство.....

¨    финансовые услуги.................

¨    сервис.................

¨    диверсифицированная занятость............

¨    неопределенная занятость............











3. Зоны показателей занятости:

¨    традиционно высокая занятость............

¨    вновь возникшая высокая занятость ...........

¨    циклическая  занятость………

¨    традиционно низкая занятость............

¨    вновь возникшая низкая занятость













Планируемая доходность портфеля есть функция от  ставки доходности отдельных активов и  структуры портфеля. Доходность портфеля определяется как средневзвешенная с учетом  систематической ошибки.

Обязательным этапом  в управлении  портфелем инвестиций в недвижимость  является  сравнение прогнозируемой  ставки  доходности каждого актива или  портфеля с фактически полученной ставкой доходности. Если Re(ожидаемая ставка доходности портфеля)  отклоняется от фактически полученной ставки доходности R(ReR), то  возникает систематическая ошибка  -  результат неполной и неточной информации, используемой при прогнозе ставке доходности.  Величина систематической ошибки  определяется как разность между Reи  R, то возможен как положительный сдвиг, так и отрицательный. В результате возникновения систематической ошибки возможна практически при любом проекте вложения капитала ситуация, когда   считавшийся неприемлемым проект при положительном сдвиге за счет систематической ошибки окажется вполне выгодным и наоборот (при отрицательной систематической ошибке). Во  избежание систематической ошибки необходима более полная, достоверная  информация, получение которой связано с большими затратами. В силу этого рекомендуется сравнивать стоимость дополнительной информации (определяемой необходимой точностью расчета  инвестиционного проекта)  с затратами на ее получение. При использовании  полной, своевременной   и достоверной информации в процессе планирования ставки  доходности портфеля систематической ошибке не будет.

Оптимизация портфеля недвижимости в процессе управлении.  Как было рассмотрено выше,  базовая модель  формирования портфеля активов содержит 3 основных элемента:

¨        определение  возможностей  инвестора или управляющего портфелем инвестиций;

¨       определение  целей и предпочтений инвестора;

¨       определение  приемлемого  уровня риска.

Возможности инвестора  в доходную недвижимость в значительной степени определяются   величиной  собственного капитала инвестора, возможностью привлечения капитала на рынке капитала и стоимостью привлеченного капитала.

Условием для оптимизации портфеля недвижимости является внедрение системы  рейтинга качества отдельных типов доходной недвижимости по наиболее существенным ее признакам. Например, офисную недвижимость необходимо оценивать в баллах по показателям: емкость рынка, местоположение, физическое состояние, качество потока доходов, структура формы собственности (определяемая в значительной степени инструментами инвестирования (право преимущественной аренды, гибридные обязательства, ипотека, собственный капитал, заемный капитал, опционы на недвижимость). Каждый из перечисленных показателей является комплексным, то есть определяется многими факторами. Например, при характеристике физического состояния офисной недвижимости необходимо учитывать ее  соответствие современным требованиям противопожарной безопасности,  необходимые современные технологии (наличие скоростных лифтов,  системы воздухоочистки и  тому подобное), наличие места для парковки автотранспорта.

При оценке качества потока доходов необходимо учитывать устойчивость,  время поступления,   величину потока доходов. Значение каждого показателя оценивается экспертом в баллах  (от 0 до 10), а затем определятся, как средневзвешенная, итоговое значение, где весами является частота  наблюдений данного значения.   Чем выше полученный рейтинг качества объектов определенного типа недвижимости, тем большей инвестиционной привлекательностью данный объект обладает. Исследователи рынка недвижимости в Великобритании отмечают высокую связь данных рейтингов с  эффективностью различных типов недвижимости.

Оптимизация портфеля недвижимости может быть достигнута в два этапа:

Первый  этап
— среди набора возможных активов выявить группу набора активов, которая превосходит другие наборы, то есть эффективного набора. Эффективным набором является группа  объектов недвижимости, которые cучетом специфики развития региона и его перспектив, и его перспектив дают  относительно наибольшую ставку доходности.

 Для  выделения эффективного набора  необходимо разработать  матричную систему индексации инвестиционной привлекательности по каждому типу  доходной недвижимости.

 Например, оценку инвестиционной привлекательности офисной недвижимости целесообразно проводить  форме, отраженной в Таблице 7:

Таблица 7. Изменения среднегодовой  ставки доходности офисной недвижимости по регионам (в % к инвестированному  капиталу).

Регионы:

традиционно высокий рост занятости

недавно возникшая высокая занятость

циклическая занятость

традиционно низкая занятость

недавно  возникшая низкая занятость

ТЭК











промышленноепроизводство











финансовые услуги











сервис











диверсифицированная занятость











неопределенная занятость











 
Следует обратить внимание, что при таком подходе  объект  недвижимости анализируется одновременно с  его  местоположением,  что отражает специфику объектов недвижимости. В основе данной таблицы лежит группировка различных регионов страны по двум  экономическим признакам:

¨    по основному виду производства в регионе;

¨   по уровню занятости трудоспособного населения в регионе. 

Такой подход позволил выявить  наиболее инвестиционно-привлекательные регионы по конкретному типу недвижимости.  В России необходимо разработать матричную  систему  оценки инвестиционной привлекательности каждого типа коммерческой недвижимости, поскольку  ее можно использовать  не только для оценки инвестиционной привлекательности отдельных типов недвижимости, расположенной в конкретных географических регионах, но и рассматривать как основу для принятия решений — продавать данную недвижимость или  удерживать ее в структуре портфеля  определенное время.

     Второй этап — выбор оптимального распределения капитала между безрисковыми вложениями и эффективным набором, которое обеспечивало бы допустимый уровень риска. К безрисковыми вложениями можно отнести  ипотеку и  ценные бумаги, обеспеченные ипотекой,  которые являются практически безрисковыми, или право преимущественной аренды.

Практика управления портфелем недвижимости  показала, что   портфель  целесообразно формировать из пакетов.

Пакет инвестиционных активов — это объекты недвижимости, расположенные в различных регионах, которые ведут себя аналогичным образом:  каждый из активов пакета нейтрален  с точки зрения доходов и  риска в пределах пакета, поскольку для всех активов пакета характерна одна реакция на изменение условий инвестирования и функционирования. Если портфель состоит из одного пакета — в этом портфеле нет диверсификации управляемого  риска. Диверсификация риска достигается  лишь при формировании портфеля из нескольких пакетов.  Например, пакет индустриальной недвижимости в период промышленного спада характеризуется следующими показателями:

 Пакет N  1 — индустриальной недвижимости в период промышленного спада.

показатели

проценты

средний доход в ретроспективном периоде

9,5

 стандартное отклонение в предшествующий период

5,2

 прогнозируемый доход

10,5

соотношение доход- риск в предшествующий период

1,8

 планируемая ставка дохода:

всего  пакета....................................................

управляемой части........................................

неуправляемой части....................................



12,2

25,0

  0,2



 Пакет индустриальной недвижимости в период промышленного спада  включает крупные индустриальные регионы, для которых характерна циклическая занятость, отражающая изменение ситуации на макроуровне,   циклическое избыточное вложение капитала на данные рынки недвижимости, восстановление состояния равновесия рынка недвижимости за счет резкого падения потока доходов в виде арендной платы и падения рыночной стоимости объектов недвижимости.

Пакет офисной недвижимости в Северо-Западном регионе страны характеризуется, например, следующими данными:

Пакет N2-  офисной недвижимости в Северо — Западном регионе страны

показатели

проценты

средний доход в ретроспективном периоде

8,0

 стандартное отклонение в предшествующий период

5,4

 прогнозируемый доход

2, 4

соотношение доход- риск в предшествующий период

1,5

 планируемая ставка дохода:

всего  пакета....................................................

управляемой части........................................

неуправляемой части....................................



4,0

7,2

 3,2



При анализе пакета 2 видно, что в Северо-Западном регионе страны  крайне низкий уровень занятости и деловой активности, не прогнозируется  роста спроса на данный тип недвижимости и потому  ожидается низкая ставка доходности.  В ближайшей перспективе не ожидается  оживления  рынка недвижимости этого региона.

Аналогично составляются другие пакеты:

Пакет N3 — недвижимость под розничную торговлю в период промышленного спада.

Пакет N4- жилой синдицированной  недвижимости в период кризиса.

Пакет N5- жилой синдицированной  недвижимости в период промышленного развития.

Пакет N6 — жилой синдицированной  недвижимости в свободной экономической зоне.

Пакет N7 — офисной  недвижимости в свободной экономической зоне.

Пакет N8 -  индустриальной недвижимости в свободной экономической зоне.

Пакет N9 — многофункциональной недвижимости в свободной экономической зоне.

Качественное управление портфелем недвижимости предполагает  расчет параметров   доходности различных типов недвижимости по различным экономическим регионам ( классифицированных по шести параметрам),

по уровню занятости (по пяти параметрам) на различных стадиях промышленного цикла: кризис, депрессия, промышленное оживление и подъем.

 В результате получим несколько матриц корреляции доходов от различных типов недвижимости (Таблица 8).

Таблица 8.  Матрица корреляции доходов от офисной недвижимости в период  промышленного спада.

показатель

годовой доход

стандартное отклонение

традиционно высокая занятость

недавно возникшая высокая занятость

циклическая занятость

традиционно низкая занятость

вновь возникшая низкая занятость

ТЭК

11,7

4,6

1









Промышл-ое произв-во

16,65

10,58

-0,025

1







финансовые услуги

14,19

4,17

0,130

0,21

1





услуги

13,82

5,49

0,081

0,192

0,056

1



диверсифицированная занятость

7,41

1,89

0,258

0,171

0,056

0,014

1,000

  ( значение показателей условные)


Необходимо учитывать, что более низкий  процент положительных и значительных  коэффициентов корреляции  предпочтительнее, чем более высокий процент.

 На следующем этапе  создается матрица корреляции различных пакетов (Таблица 9).

Таблица 9.  Матрица  корреляции пакетов

пакет

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

1

xxx



























2

xxx

xxx

























3

xxx

xxx

xxx























4

xxx

xxx

xxx

xxx





















5

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx



















6

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

















7

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx















8

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx













9

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx











10

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx









11

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx







12

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx





13

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx



14

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

xxx



Представленные в таблице коэффициенты корреляций, стандартные отклонения и  ожидаемые значения ставок доходности были выведены в стандартную модель средней вариации. Очевидно, что для инвестора доступна широкая комбинация уровней риска и ставок доходности, характерных для инвестиций в недвижимость.

Управление портфелем недвижимости в соответствии с ранее разработанными целями позволяет увеличивать ставку доходности портфеля при стабильном уровне риска.
Глава 2.  Оценка инвестиционной привлекательности регионов.

2.1.       
Методы оценки инвестиционной привлекательности регионов.

Анализ  региональных  условий  имеет  в  России  довольно  давнюю историю.  Такой  анализ  проводился  и  при плановой  экономике,  в  ходе  учета  региональных  особенностей  при определении  показателей  эффективности  капитальных  вложений,  и  в «постперестроечное» время – в ходе применения для оценки регионального инвестиционного  климата  различных,  в  основном  зарубежных,  методик (индексы  Доу-Джонса,  БЕРИ,  промышленной  активности,  системы конъюнктурных опросов руководителей предприятий, методики Гарвардской школы  бизнеса,  Тейна-Уотерса,  Котлера-Хейзлера,  журналов «The Economist», «Fortune», «Euromoney» и др.).

За последние годы появилось значительное количество отечественных или специально адаптированных к российским реалиям зарубежных методик оценки инвестиционной ситуации, складывающейся в различных регионах России. Сравнительный анализ новых методик и результатов их применения показал, что, несмотря на определенные позитивные сдвиги, достигнутые за последние годы в изучении и оценке инвестиционной ситуации в регионах РФ, в области оценки конкурентоспособности сдвиги происходят только в направлении оценки положения организаций и отдельных товаров. Оценка сравнительного  положения  регионов  осуществляется  по  показателю инвестиционной привлекательности, что совершенно недостаточно для определения перспектив развития регионов, выделения тех из них, которые имеют  высокий  неиспользованный  потенциал,  а  также «незаслуженно забытых» инвесторами, экспортерами товаров, людьми. Другими словами, в «рейтингах  инвестиционной  привлекательности»  учитывается  только привлекательность  для  инвесторов,  что  совершенно  недостаточно,  ибо «мигрируют»  не  только  капиталы,  но  и  другие  ресурсы –  товарные  и трудовые, информационные и технологические.

Методики составления таких рейтингов предлагаются самые различные, и сложность их оценки состоит в том, что разработчики не дают детальных описаний предлагаемых методик. Однако, на основе имеющейся информации можно определить, что:

·          в качестве исходной информации для составления рейтингов инвестиционной привлекательности используются статистические данные по развитию регионов, законодательные акты, имеющие отношение к регулированию инвестиционной деятельности, результаты региональных исследований и опросов, публикации в печати;

·          при составлении практически всех рейтингов в той или иной степени используются экспертные оценки. Отечественные и иностранные эксперты привлекаются для формирования набора показателей, по которому будет оцениваться инвестиционная привлекательность региона и оценки весов этих показателей в результирующей интегральной оценке;

·          в общем виде составление рейтинга включает следующие этапы:

Выбирается и обосновывается набор показателей, наиболее точно, по мнению экспертов, отражающих состояние инвестиционного комплекса региона;

Каждому показателю или группе однородных показателей присваиваются весовые коэффициенты, соответствующие его (их) вкладу в инвестиционную привлекательность региона:

Рассчитывается интегральная оценка инвестиционной привлекательности для каждого региона.

Рассмотрим следующие известные методы оценки инвестиционной привлекательности регионов РФ, разработанные отечественными и зарубежными специалистами:

1.   Рейтинг субъектов федерации по условиям инвестирования, составляемый рейтинговым агентством “Эксперт РА”;

2.   Рейтинг регионов РФ по их инвестиционной привлекательности, составляемый Экономическим департаментом Банка Австрии; 

3.   Рейтинговая оценка инвестиционного климата, описанная  в работе;

4.   Подход к оценке инвестиционной активности в регионах, основанный на категории “рыночная реакция региона”;

5.   Подход к оценке общей инвестиционной привлекательности регионов.

По результатам анализа данных методов можно судить об основных существующих на сегодняшний день подходах к решению проблемы оценки инвестиционной привлекательности регионов РФ.

Методы 1,2,3 предусматривают необходимость формирования неизменного набора показателей и регулярного расчета на его основе интегральной оценки, характеризующей состояние инвестиционного климата регионов и их привлекательность для потенциальных инвесторов. Их преимущество заключается в возможности прослеживать динамику хозяйственных, экономических, социальных и иных региональных процессов на основании неизменного набора критериев. Этим методом пользуются известные рейтинговые агентства и в ряде случаев можно говорить о том, что использование одного и того же набора критериев оценки из года в год оправдывает себя. Так как такие рейтинги с течением времени  становятся универсальными индикаторами при оценке состояния экономик государств и региональных образований.  Очевидной трудностью является подбор и обоснование эффективности использования конкретного набора критериев оценки. Также представляет известную сложность интерпретация результатов, полученных в результате оценки. Не всегда за итоговым интегральным значением можно увидеть причинно-следственные связи и тенденции развития регионального инвестиционного комплекса.

Результаты рейтинговых оценок представляются по-разному. В случае с исследованием агентства “Эксперт РА” итогом работы стала матрица распределения регионов России по условиям инвестирования, где по вертикали вводилась классификация по уровню инвестиционного риска, а по горизонтали — по инвестиционному потенциалу. Таким образом, все регионы распределялись по следующим 9-ти группам:

1.       Высокий потенциал — незначительный риск.

2.       Высокий потенциал — умеренный риск.

3.       Высокий потенциал — высокий риск.

4.       Средний потенциал — незначительный риск.

5.       Средний потенциал — умеренный риск.

6.       Средний потенциал — высокий риск.

7.       Низкий потенциал — незначительный риск.

8.       Низкий потенциал — умеренный риск.

9.       Низкий потенциал — высокий риск.

В исследовании Экономического департамента Банка Австрии, каждый регион получал три оценки:

1.       Генеральный рейтинг, полученный из расчета оценок групп показателей с учетом их весового коэффициента.

2.       Место региона в РФ в соответствии с полученной оценкой инвестиционной привлекательности.

3.       Определение инвестиционной ситуации в регионе как относящейся к одному из следующих классов:

·     1-ый класс — благоприятная ситуация для вложения капиталов;

·     2-ой класс — относительно благоприятная ситуация;

·     3-ий класс — противоречивая ситуация;

·     4-ый класс — неблагоприятная ситуация;

·     5-ый класс — серьезно неблагоприятная ситуация;

·     6-ой класс — опасная для вложения капиталов ситуация.

Метод 3 предполагает рассмотрение инвестиционного регионального климата во взаимосвязи с типом воспроизводства, присущим тому или иному региону. Так расширенному типу воспроизводства соответствует благоприятный инвестиционный климат; деградационному — неблагоприятный; в отношении же сужающегося по причине структурной перестройки воспроизводства невозможно вынести однозначного решения, не рассматривая конкретной ситуации.

Возможен многоуровневый подход к оценке инвестиционного климата (общенациональный, региональный  и внутрирегиональный уровень).

Вся совокупность оцениваемых факторов и условий разделена на 2 значимые группы: 

1. Обобщенные показатели социально-экономического потенциала региона.

1.1 Индикаторы уровня экономического развития:

·     Индикаторы производственного потенциала (производительность труда, доля в валовом продукте, степень спада производства описываемая индексами физических объемов производства и капитальных вложений);

·     Индикаторы финансового потенциала (валовая прибыль предприятий, уровень дебиторской/кредиторской задолженности,  доля собственных доходов в региональном бюджете, бюджетная обеспеченность населения);

·     Трудовой потенциал (уровень занятости населения, уровень полной или частичной безработицы, доля лиц с высшим и средним специальным образованием в общей численности безработных, доля молодежи в общей численности безработных, механический прирост трудоспособного населения);

·     Индикаторы “точек роста” (Удельный вес природно-ресурсного потенциала района в РФ и степень подготовленности его запасов к промышленному освоению, удельный вес свободных производственных мощностей на действующих предприятиях, доля экспортно-ориентированных производств в валовом доходе района);

1.2 Уровень жизни населения:

·     Индикаторы реальных доходов населения;

·     Индикаторы уровня развития инвестиционной сферы (рекомендуемые показатели количества потребительских корзин, приобретаемых на текущие денежные доходы в расчете на душу населения; уровень обеспеченности жильем и другими объектами и услугами социальной сферы).

2. Система индикаторов инвестиционных рисков.

2.1 Уровень рыночных институционных преобразований (наличие финансовой инфраструктуры, нормативно-правовой базы аккумулирования финансовых средств на территории региона);

2.2 Уровень комфортности территории.

·          Количественные оценки (удорожание потребительской корзины, удорожание затрат на содержание и строительство объектов социальной сферы в сравнении со средними показателями в РФ, доля расходов бюджета на компенсацию удорожания стоимости жизни населения)

·          Балльные оценки биоклиматических условий, инфраструктурной доступности, заселенности территорий

2.3 Экологические индикаторы:

·          Плотность распределения вредных выбросов или загрязнений территории в расчете на единицу площади, наличие экологических ниш в регионе или, наоборот, территорий экологического бедствия;

·          Необходимые затраты на компенсацию ущерба, нанесенного окружающей среде в результате хозяйственной деятельности;

Доля отчужденных под промышленное освоение охотничьих угодий, сельхозугодий, пастбищ в общем балансе земель сельскохозяйственного назначения.

2.4 Социально-политическая стабильность:

·          Относительный к общему по РФ уровень и динамика преступности в регионе;

·          Наличие межнациональных конфликтов;

·          Политические предпочтения населения на выборах представительных органов власти;

·          Соотношение численности фракций и политических партий в органах власти;

·          Дифференциация населения региона по уровню доходов.

Отличительной особенностью первых трех методов является то, что все они используют группировку показателей оценки по инвестиционным потенциалам и рискам. Метод 3 отличается от первых двух использованием особого инструментария, а именно статистического кластерного анализа.

Метод 4 основан на учете различий “стартовых условий” вхождения регионов в рынок, специфики промышленной и природно-ресурсной базы, а также уровня жизни населения. Метод позволяет идентифицировать совокупности факторов, предопределивших различия в глубине спада инвестиций по регионам и качественные изменения в инвестиционной сфере. Обобщенно последствия влияния данных факторов можно определить как рыночную реакцию регионов на проводимые реформы.

Предполагается, что положительная рыночная реакция означает активное формирование предпосылок для оздоровления инвестиционного климата. Напротив, слабая рыночная реакция является причиной подавленности инвестиционных мотиваций в достаточно длительной перспективе.
    продолжение
--PAGE_BREAK--2.2.        Недостатки методов оценки инвестиционной привлекательности регионов.
Основными недостатками названных исследований инвестиционной привлекательности российских регионов являются:

-          неоднозначная трактовка самого понятия «инвестиционный климат»;

-          ограниченность набора учитываемых показателей;

-          отсутствие учета законодательных условий инвестирования, особенно регионального законодательства;

-          слабая обоснованность принципов агрегирования десятков отобранных показателей оценки;

-          эпизодичность проведения анализа: как правило, это однократные исследования различных коллективов, осуществляемые на ту или иную дату;

-          исследования охватывают не весь круг конституционных субъектов Федерации, имеющих собственную законодательную базу и отдельные бюджеты.

Отечественные ученые до сих пор не пришли к единому мнению не только о том, как оценивать инвестиционную привлекательность регионов, но и о том, что это такое.

Например, 3. Котляр и М. Акимов под «инвестиционной привлекательностью регионов» понимают распределение фактических объемов привлеченных в регионы инвестиций.

Иногда оценка инвестиционной привлекательности регионов проводится по ограниченному набору или даже по одному показателю. Существует и противоположный подход, когда десятки и сотни показателей, характеризующих регион, механически агрегируются в один, смысл которого уловить непросто.

За последние годы появилось значительное количество отечественных или специально адаптированных к российским реалиям зарубежных методик оценки инвестиционной ситуации, складывающейся в различных регионах России. Сравнительный анализ новых методик и результатов их применения показал, что, несмотря на определенные позитивные сдвиги, достигнутые за последние годы в изучении и оценке инвестиционной ситуации в регионах РФ, в области оценки конкурентоспособности сдвиги происходят только в направлении оценки положения организаций и отдельных товаров. Оценка сравнительного  положения  регионов  осуществляется  по  показателю инвестиционной привлекательности, что совершенно недостаточно для определения перспектив развития регионов, выделения тех из них, которые имеют  высокий  неиспользованный  потенциал,  а  также «незаслуженно забытых» инвесторами, экспортерами товаров, людьми. Другими словами, в «рейтингах  инвестиционной  привлекательности»  учитывается  только привлекательность  для  инвесторов,  что  совершенно  недостаточно,  ибо «мигрируют»  не  только  капиталы,  но  и  другие  ресурсы –  товарные  и трудовые, информационные и технологические.

Общими ограничениями существующих методов оценки инвестиционной привлекательности регионов РФ является их излишняя “жесткость”. У эксперта, пользующегося тем или иным методом, отсутствует возможность введения в процедуру оценки новых и/или исключения, предлагаемых разработчиком, факторов или их групп. Также разработчики ограничивают пользователя рамками стандартных расчетных процедур.

В настоящее время рыночную реакцию практически невозможно описать количественно, но вполне реально на основе экспертных подходов оценить ее с качественных позиций и использовать как основополагающий критерий при ранжировании регионов. В результате удается избежать привлечения множества не всегда достоверных показателей и максимально ограничить число формируемых групп регионов. В свою очередь, это будет способствовать повышению обоснованности и надежности мер государственного регулирования инвестиционной деятельности, результативности их реализации на практике.

Рыночную реакцию можно определить по наличию ряда элементов. Для удобства использования при ранжировании регионов по степени благоприятности инвестиционного климата их можно сгруппировать следующим образом:

1. Стартовые условия вхождения регионов в рынок характеризуют сложившиеся к началу проведения реформ объективные и субъективные предпосылки, способствующие или препятствующие трансформационным процессам. К таким условиям относятся:

·     особенности отраслевой специализации региона (например: добывающая или обрабатывающая);

·     наличие экспортного потенциала (например: топливно-энергетических ресурсов или иных полезных ископаемых, котирующихся на мировом рынке);

·     территориальная удаленность и транспортная освоенность (например: близость к границам, регионам потребителям продукции или добываемого сырья, регионам поставщикам и т.д.);

·     интеллектуальный и инновационный потенциал (включая невостребованный) и его соответствие целям развития региона;

·     уровень развития социальной сферы и потенциальные возможности региона в области ее совершенствования с целью обеспечения нормального воспроизводства трудовых ресурсов;

состояние производственного потенциала и сложившийся уровень инвестиционной активности (объемы инвестиций и качественные характеристики инвестиционной деятельности).

2. Оценка стратегии и тактики проведения реформ на региональном уровне с выделением направлений специальной федеральной поддержки отдельных регионов невозможна без изучения следующих важнейших параметров:

·               особенностей рыночного реформирования экономики регионов (например: системы федеральных налоговых льгот и преференций на региональном уровне, включая особый режим разграничения полномочий);

·               динамики рыночных преобразований, в том числе складывающейся под воздействием как стартовых условий вхождения в рынок, так и создания благоприятной среды для проведения реформ;

·               практики централизованной инвестиционной помощи и системы государственных инвестиционных приоритетов как основы рыночной поддержки регионов со стороны центра, ускорения (замедления) темпов рыночных преобразований;

·               политико-экономической ситуации в регионах и ее влияния на ход реализации стратегии реформ;

·               причин и последствий социальной напряженности, а также используемых методов ее смягчения на региональном уровне.

3. От результативности реформ и степени адаптации регионов к рыночным отношениям зависят их место в рыночном производстве, уровень готовности к дальнейшим преобразованиям и перспективы изменения инвестиционного климата. При этом необходимо учитывать следующие факторы:

·          преобразование форм собственности и их влияние на инвестиционный климат;

·          тенденции формирования и развития бюджетной системы, финансов хозяйствующих субъектов, а также финансовых рынков;

·          склонность производителей к обновлению основного капитала, степень и результативность регулирования обусловливающих ее факторов на федеральном и региональных уровнях;

·          привлекательность региона для независимых, в том числе зарубежных, инвесторов (уровень инфляции, структура вложения капитала, политика протекционизма);

·влияние процесса реформирования федеративных отношений на ход социально-экономических преобразований в регионах с выделением собственно инвестиционной сферы.

По финансовому потенциалу в России лидируют Москва, Ханты-Мансийский АО, Красноярский край, Самарская и Московская области. Их доли в финансовом потенциале России составляют, соответственно, 13,92%; 7,31%; 6,76%; 4,09% и 4,08%.

Оценка фактических показателей потенциала (удельный вес региона в России) и риска (величина риска в сравнении со среднероссийским) показало высокую дифференциацию инвестиционных условий регионов.

Вне конкуренции для инвесторов являются Москва и Санкт-Петербург, обладающих максимальным потенциалом и минимальным риском. В первой десятке по инвестиционному потенциалу находятся 6 из 8 регионов-доноров федерального бюджета. Последние места занимают автономные округа и область, слаборазвитые республики. В наибольшей степени увеличили свой рейтинг два главных ресурсных и экспортоориентированных региона, — Ямало-Ненецкий и Ханты-Мансийский АО.[1]

Самый низкий инвестиционный риск имеет Санкт-Петербург, затем следуют Москва, Белгородская область, Татарстан и Новгородская область. В наибольшей степени снизили инвестиционный риск Вологодская и Ростовская области, Ханты-Мансийский автономный округ, Чувашия и Мордовия.

Инвестиционная рисковость является «ахиллесовой пятой» не только всей России и абсолютно всех регионов, — нет ни одного региона, где бы все составляющие риска имели бы значение ниже среднего по России.

Можно констатировать дальнейшее расслоение между регионами по степени благоприятности инвестиционного климата. В отрыв уходят Москва и Санкт-Петербург, за ними следуют 10-12 регионов с высоким потенциалом и низким риском. Не более 20-25 регионов следует рассматривать как потенциальные «полюса роста» российской экономики. Они образуют своего рода «каркас» территориальной структуры хозяйства страны и могут в перспективе выступить в роли интеграторов процесса укрупнения субъектов федерации.

Напротив, подавляющее большинство российских регионов образуют «проблемную зону», выход из которой следует искать совместными усилиями региональных властей и инвесторов. К ним относится большинство «национально-территориальных» субъектов федерации.

Как показывает зарубежный опыт, оценка инвестиционного климата регионов должна постоянно совершенствоваться как в методическом, так и в содержательном отношении. Методики, изложенные в работе, открыты и восприимчивы к такого рода модификациям. На основе отдельных составляющих комплексной оценки возможно проведение более глубокого анализа отдельных видов риска, потенциала и инвестиционного законодательства. С помощью данного подхода можно проводить оценку инвестиционного климата регионов относительно развития отдельных отраслей хозяйства и применительно к интересам конкретных инвесторов.

Следует заметить, что сравнительная оценка инвестиционного климата регионов не позволяет достаточно корректно сделать вывод о том, на сколько мест выше или ниже можно поставить тот или иной регион относительно места самого государства в межстрановой шкале инвестиционной привлекательности.

2.3.       
Оценка инвестиционной привлекательности г. Москвы.

Инвестиционная привлекательность г.Москвы, по сравнению с другими российскими регионами, не вызывает сомнений, поэтому, в данном случае, мы ограничимся характеристикой и оценкой рейтингового агентства «Эксперт РА».

Географическое положение. Москва расположена в междуречье Оки и Волги, в центре Московской области. Граница Москвы проходит в основном по Московской кольцевой автомобильной дороге.

Природные условия
.Климат умеренно континентальный; средняя температура января -10 градусов, средняя температура июля +17 градусов, количество осадков — 450—650 мм в год. Главная река — Москва.

Население. Численность населения Москвы — 10 млн. 357 тыс. жителей. Несмотря на формальное доминирование русских (более 90%, по официальным данным), Москву можно считать многонациональным городом из-за значительного числа временно пребывающих в ней иногородних и иностранных граждан. Москва является центром крупнейшей в России городской агломерации. Несмотря на снижение численности зарегистрированного населения, демографические показатели в городе стали улучшаться: снизилась смертность, стабилизировался уровень рождаемости.

Статус Москвы
.Москва является особым субъектом федерации — городом республиканского подчинения и одновременно столицей России. Высший представительный орган власти — Московская городская дума. Исполнительную власть осуществляют администрация города Москвы и правительство Москвы во главе с мэром, премьером правительства. Москва делится на 10 административных округов, а те в свою очередь состоят из муниципальных округов. В административное подчинение Москвы входят город Зеленоград (одновременно является административным округом) и три поселка городского типа.

Экономические преимущества и недостатки
.Выгодное центральное экономико-географическое положение Москвы в России вот уже более 500 лет является главным фактором ее развития. В административных границах города и частично Московской области созданы и развиваются 4 свободные экономические зоны: «Технополис Зеленоград», зона свободной торговли «Шереметьево» (аэропорт Шереметьево), свободные таможенные зоны «Московский франко-порт» (аэропорт Внуково) и «Франко-порт терминал» (Западный речной порт).

Трудности связаны с перегруженностью города непрофильными производствами (автомобилестроение, металлургия). Остро стоят также транспортные и экологические проблемы. Определенную угрозу социальной стабильности создает значительное имущественное расслоение населения.

Специализация
.Москва — крупнейший управленческий, финансовый, банковский, торговый, научный и культурный центр России. Здесь сосредоточены офисы почти всех ведущих российских компаний. Это также крупный транспортный узел, в котором сходятся 11 линий железных дорог, 13 автомобильных дорог, имеется 3 речных порта, 4 аэропорта (Внуково, Домодедово, Шереметьево, Быково). В городе сконцентрированы крупнейшие мощности строительной индустрии.

Основные отрасли промышленности
:машиностроение — аэрокосмическая промышленность, автомобилестроение, станкостроение, электротехническое машиностроение, радиоэлектронная промышленность, приборостроение. Развита легкая, пищевкусовая, полиграфическая промышленность. Из предприятий других отраслей можно выделить металлургическую (завод «Серп и молот»), химическую и нефтеперерабатывающую промышленность; производство стройматериалов. Москва — крупнейший производитель электроэнергии в европейской части России. Предприятия, зарегистрированные в Москве, занимают монопольное положение в России по производству 22 видов продукции и услуг.

Инвестиционный рейтинг регионов – 1В(Высокий потенциал – умеренный риск).

Предпринимательский климат городов России – А++(Максимально благоприятные условия для бизнеса. Предприниматели и инвесторы в полной мере используют преимущества благоприятных условий деятельности).

Кредитный рейтинг регионов – А++(Высокий уровень надежности. Риск несвоевременного выполнения обязательств минимальный).
Глава 3. Формирование портфеля недвижимости  в г. Москве и оценка его эффективности.

3.1.       
Обзор рынка коммерческой недвижимости г. Москвы.

Рынок коммерческой недвижимости включает в себя рынок офисной недвижимости, рынок складской и рынок торговой недвижимости.

По оценке компании «Экспресс-Обзор», в 2007 году объем рынка коммерческой недвижимости вырос на 15,8% в натуральном выражении (Таблица 10).

Таблица 10. Динамика объема рынка качественной коммерческой недвижимости в натуральном выражении в Москве, млн.кв.м, 2003-2007.



Динамика объема рынка коммерческой недвижимости в г. Москве

2004

2005

2006

2007

2008

2009

млн.кв.м

7,19

8,95

11,39

14,57

17,65

21,22

темп прироста, %



24

27

28

21

20
    продолжение
--PAGE_BREAK--
Источник: оценка «Экспресс-Обзор»

 Рынок растет преимущественно за счет торговой недвижимости, предложение которой увеличилось в 2007 году почти на 42%. Для сравнения, рост рынка офисной недвижимости составил менее 10%, а складской недвижимости – менее 20%.

Офисная недвижимость преобладает в структуре рынка коммерческой недвижимости, несмотря на то, что ее доля сокращается – за 4 года она сократилась почти на 12 процентных пунктов за счет более динамичного увеличения предложения торговых и складских площадок. В 2007 году доля офисной недвижимости составила 61% от общей площади объектов, предлагаемых на рынке коммерческой недвижимости.

Из основных тенденций рынка офисной недвижимости можно выделить децентрализацию (растет динамика ввода в эксплуатацию офисных объектов в спальных районах, на севере города, за МКАДом и Подмосковье) и увеличение сделок по субаренде.

В ближайшие два года объем предложения офисных площадок, который пока не покрывает спрос, будет расти увеличивающимися темпами, хотя не так динамично, как два других сегмента рынка.

На втором месте в структуре рынка коммерческой недвижимости находится складская недвижимость. Ее доля за 4 года практически не изменилась. Девелоперы складских комплексов в большей степени нацелены на строительство площадок класса А – их доля в структуре ввода в эксплуатацию новых объектов последние 4 года неуклонно возрастала и увеличилась на 11,1 процентных пунктов. Данная тенденция продолжит свое развитие и в ближнесрочной перспективе – вплоть до 2009 года. Складские комплексы классов C и D не строятся.

Сегмент торговой недвижимости – самый динамичный и пока самый маленький в структуре рынка коммерческой недвижимости. Но уже к 2009 году его доля вплотную приблизится к значению удельного веса складской недвижимости. Также из тенденций можно отметить децентрализацию данного сегмента. Значительная часть застройки приходится на малоосвоенные районы, такие как восток и юго-восток Москвы. Столь высокая динамика увеличения объема предложения торговых площадок обусловлена высоким спросом на площади в торговых центрах, а также высокой ставкой капитализации по сравнению с остальными сегментами коммерческой недвижимости.
Таблица 11. Структура рынка качественной коммерческой недвижимости по сегментам в % в г. Москве, 2004-2009.

Структура рынка коммерческой недвижимости в г. Москве, %

2004

2005

2006

2007

2008

2009

Офисная недвижимость

48,3

47,5

45,92

44,33

47,0

47,83

Складская недвижимость

29,2

27,7

26,25

25,67

24,25

23,66

Торговая недвижимость

22,5

24,8

27,83

30

28,75

28,51

Всего

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

Источник: Исследование GVA Sawyer

Структура рынка коммерческой недвижимости в г. Москве, %

2004

2005

2006

2007

2008

2009

Офисная недвижимость

49,43

49,82

50,68

50,81

53,58

54,58

Складская недвижимость

29,91

29,07

28,97

29,42

27,63

26,99

Торговая недвижимость по
GLA

20,66

21,1

20,35

19,77

18,79

18,43

Всего

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0


Таблица 12. Структура рынка коммерческой недвижимости по сегментам в натуральном выражении в г. Москве, 2004-2009


Структура рынка качественной коммерческой недвижимости в г. Москве, млн.кв.м

2004

2005

2006

2007

2008

2009

Офисная недвижимость

3,47

4,25

5,23

6,46

8,3

10,15

Темп прироста, %


22

23

24

28

22

Складская недвижимость

2,1

2,48

2,99

3,74

4,28

5,02

Темп прироста, %


18

21

25

14

17

Торговая недвижимость

1,62

2,22

3,17

4,37

5,07

6,05

Темп прироста, %


37

43

38

16

19

В т.ч.Торговая недвижимость
GLA


1,45

1,8

2,1

2,514

2,910

3,428





24

17

20

16

18

Всего

7,19

8,95

11,39

14,57

17,65

21,22

Источник: Исследование GVASawyer

По оценке компании «Экспресс-Обзор», в 2007 году в Москве было введено в эксплуатацию 3,171 млн. кв. м новых объектов коммерческой недвижимости, что на 29,65% больше аналогичного показателя 2006 года.

В 2007 году рынок коммерческой недвижимости увеличился, в первую очередь, за счет складской недвижимости, ввод в эксплуатацию новых площадей которой увеличился на 44%. Для сравнения, ввод в эксплуатацию новых площадей торговой недвижимости вырос на 26,3%, а офисной недвижимости — 25,3%.

Таблица 13. Динамика объема введенных в эксплуатацию новых объектов коммерческой недвижимости в натуральном выражении в Москве, млн.кв.м, 2004-2009


Динамика объема введенных в эксплуатацию новых объектов коммерческой недвижимости в г. Москве

2004

2005

2006

2007

2008

2009

млн.кв.м

1,285

1,754

2,446

3,171

3,086

3,577

темп прироста, %



36,55

39,42

29,65

-2,6

15,91

Источник: Исследование GVASawyer

Как и в общей структуре рынка коммерческой недвижимости, так и в структуре введенных в 2007 году новых объектов коммерческой недвижимости первое место заняла офисная недвижимость — 38,8% от общей площади ввода новых объектов. На втором месте расположилась торговая недвижимость. Ее доля составила 37,8%. В общей структуре рынка торговая недвижимость заняла третье место. На долю новых объектов складской недвижимости пришлось 23,4%.

По сравнению с уровнем 2004 года, доля введенных объектов офисной недвижимости сократилась на 8,8 п.п., доля введенных объектов складской недвижимости увеличилась на 2,1% п.п., а торговой недвижимости – на 6,7% п.п.
Таблица 14. Структура объема введенных в эксплуатацию новых объектов коммерческой недвижимости в % в г. Москве, 2004-2007.

Структура объема введенных в эксплуатацию новых объектов коммерческой недвижимости в натуральном выражении в г. Москве, %

2004

2005

2006

2007

2008

2009

Офисная недвижимость

47,6

44,1

40,1

38,8

59,6

51,8

Складская недвижимость

21,3

21,7

21,1

23,4

17,3

20,86

Торговая недвижимость

31,1

34,2

38,8

37,8

23,1

27,34

Всего

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

Источник: оценка «Экспресс-Обзор»

По итогам 2007 года в Москве было введено в эксплуатацию 1,23 млн. кв. м объектов офисной недвижимости, 742 тыс. кв. м – складской недвижимости и 1,2 млн. кв. м — торговой недвижимости.

По итогам 2008 года в Москве было введено в эксплуатацию 1,842 млн. кв. м объектов офисной недвижимости, 534 тыс. кв. м. – складской недвижимости и 710 тыс. кв. м. /396 (GLA) тыс. кв. м. — торговой недвижимости.

По итогам 2009 года в Москве было введено в эксплуатацию 1,853 млн. кв. м объектов офисной недвижимости, 746 тыс. кв. м. – складской недвижимости и 978 тыс. кв. м. /518 (GLA) тыс. кв. м. — торговой недвижимости.
Таблица 15. Структура объема введенных в эксплуатацию новых объектов коммерческой недвижимости в натуральном выражении в г. Москве, 2004-2009.

Структура объема введенных в эксплуатацию новых объектов коммерческой недвижимости в г. Москве, млн.кв.м

2004

2005

2006

2007

2008

2009

Офисная недвижимость

0,611

0,774

0,981

1,230

1,842

1,853

Темп прироста, %


26,7

26,7

25,3

49,8

0,6

Складская недвижимость

0,274

0,380

0,515

0,742

0,534

0,746

Темп прироста, %


38,9

35,5

44,0

-28,0

39,7

Торговая недвижимость

0,400

0,600

0,950

1,200

0,710

0,978

Темп прироста, %


50,0

58,3

26,3

-40,83

37,7

Всего

1,285

1,754

2,446

3,171

3,086

3,577

Источник: оценка «Экспресс-Обзор»

Прогноз объема рынка коммерческой недвижимости в натуральном выражении получен путем суммирования его сегментов: объема рынка офисной недвижимости, объема рынка складской недвижимости и объема рынка торговой недвижимости в 2010 и 2011 гг.

По оценке компании «Экспресс-Обзор», в 2010 году объем рынка коммерческой недвижимости увеличится на 17,15% и составит 27,22 млн. кв. м. В 2011 году объем рынка вырастет на 18,6% и достигнет 32,28 млн. кв. м.

Существенное влияние на рост рынка коммерческой недвижимости окажет торговая недвижимость, объем рынка которой вырастет в 2010 году почти на 35%, а в 2011году – чуть больше, чем на 30%.

Для сравнения, в 2010 году объем рынка офисной недвижимости увеличится на 10,75%, а складской недвижимости – на 21,05%. В 2011 году прирост объема рынка офисной недвижимости составит 12%, складской – 25,3%.

В 2010 году наибольшая доля в структуре рынка коммерческой недвижимости будет принадлежать офисной недвижимости – 57,9%. Доля складской недвижимости составит 21,9%. Торговая недвижимость займет 20,2% от всего объема рынка.

В 2011 году ситуация в структуре рынка коммерческой недвижимости не сильно изменится. Доля офисной недвижимости уменьшится до 54,7%. Доля складской недвижимости увеличится в общей структуре рынка  коммерческой недвижимости до 23,1%, а доля торговой недвижимости – до 22,2%.

В 2008 году объем рынка офисной недвижимости составит 15,76 млн. кв. м, объем рынка складской недвижимости – 5,96 млн. кв. м, объем рынка торговой недвижимости – 5,5 млн. кв. м.

По итогам 2009 года объем рынка офисной недвижимости достигнет 17,64 млн. кв. м, объем рынка складской недвижимости – 7,47 млн. кв. м, объем рынка торговой недвижимости – 7,17 млн. кв. м.

Оценка объема введенных в эксплуатацию новых объектов коммерческой недвижимости получена путем расчета абсолютных приростов за 2008 — 2009 гг.

По оценке компании «Экспресс-Обзор», в 2008 году в Москве будет введено в эксплуатацию 3,985 млн. кв. м новых объектов коммерческой недвижимости, что на 25,67% больше аналогичного показателя за 2007 год.

В 2009 году общая площадь введенных новых объектов коммерческой недвижимости составит 5,063 млн. кв. м, увеличившись по сравнению с уровнем 2008 года на 27,05%.

Как и в общей структуре рынка коммерческой недвижимости, так и в структуре введенных в 2008 году новых объектов коммерческой недвижимости первое место займет офисная недвижимость с долей 38,4% от общей площади введенных объектов. На втором месте будет находиться торговая недвижимость. Ее доля составит 35,6%. Доля новых объектов складской недвижимости составит 26%.

В 2009 году доля офисной недвижимости в общем объеме ввода новых объектов коммерческой недвижимости составит 37,2%, доля торговой недвижимости – 32,9%, доля складской недвижимости – 29,8%.

По итогам 2009 году в Москве будет введено в эксплуатацию 1,89 млн. кв. м объектов офисной недвижимости, 1,51 тыс. кв. м – складской недвижимости и 1,67 млн. кв. м — торговой недвижимости.

Таким образом, по оценке компании «Экспресс-Обзор»,

в 2007 году объем рынка коммерческой недвижимости увеличился на 16% и составил 23,23 млн. кв. м. На долю офисной недвижимости пришлось 61,2% от всего объема рынка, на долю складской – 21,2%, а на долю торговой – 17,6%.

Общая площадь введенных в эксплуатацию объектов коммерческой недвижимости составила в 2007 году 3,2 млн. кв. м. Объекты офисной недвижимости заняли 39%, складской недвижимости – 23%, торговой недвижимости – 38%.

В 2008 году объем рынка коммерческой недвижимости составит 27,24 млн. кв. м, увеличившись на 17,25%. Объем рынка офисной недвижимости составит 58% от общей площади коммерческой недвижимости, торговой недвижимости – 20%, складской – 22%.

Всего будет введено в эксплуатацию 4 млн.кв. м, в том числе 38% объектов офисной недвижимости, 26% объектов складской недвижимости, 35% — торговой недвижимости.

По итогам 2009 года объем рынка коммерческой недвижимости достигнет 32,3 млн. кв. Структура рынка коммерческой недвижимости будет выглядеть следующим образом: на долю офисов придется 55%, на долю складов – 23%, на торговые площади – 22%.

Общая площадь новых объектов, введенных в эксплуатацию в 2009 году, составит 5 млн. кв. м (офисы – 37%, склады – 30%, торговые центры – 33%).    продолжение
--PAGE_BREAK--
3.2.       
Расчет показателей эффективности портфеля коммерческой недвижимости в г. Москве.

Для расчетов нам необходимы следующие исходные данные:

·          Среднегодовые ставки арендной платы в расчете на 1 кв.м общей площади по типам недвижимости;

·          Рыночная стоимость 1 кв.м общей площади по типам недвижимости;

·          Коэффициенты вакантных площадей (% свободных площадей) по типам недвижимости.

Таблица 22. Исходные данные для расчета показателей эффективности портфеля коммерческой недвижимости в г. Москве.

Тип недвижимости

Показатель

2004

2005

2006

2007

2008

2009

Офисная класса «А»

ставка аренды

($/кв.м в год)

600,1

657,1

716,9

771,6

1195,0

700,0



ставка продажи ($/кв.м)

3 600,0

4 719,0

6 079,0

7 089,0

7950,0

3955,0



% свободных площадей

4,40

3,00

3,00

3,00

10,0

20,0

Офисная класса «В»

ставка аренды

($/кв.м в год)

472,5

512,4

554,3

596,4

833,0

500,0



ставка продажи ($/кв.м)

2 350,0

3 062,0

3 980,0

4 800,0

5000,0

2666,0



% свободных площадей

7,0

7,0

6,2

6,0

10,0

20,0

Складская класса «А»

ставка аренды

($/кв.м в год)

130,0

125,0

127,0

135,0

145,0

110,0



ставка продажи ($/кв.м)

1065,0

1160,0

1 320,0

1 450,0

1500,0

950,0



% свободных площадей

1,0

1,5

1,7

1,0

1,0

12,0

Складская класса «В»

ставка аренды

($/кв.м в год)

110,0

115,0

108,0

115,0

125,0

100,0



ставка продажи ($/кв.м)

770,0

840,0

955,0

1050,0

1100,0

700,0



% свободных площадей

1,0

1,5

1,8

1,5

0,5

12

Торговая

ставка аренды

($/кв.м в год)

1 270,0

1 320,0

1 500,0

1 825,0

1900,0

1300,0



ставка продажи ($/кв.м)

6 540,0

7 230,0

7 570,0

7805,0

11200,0

7200,0



% свободных площадей

2,88

3,75

4,0

4,0

5,0

14,0

Примечание: Данные приведены без учета НДС

Источники:  Praedium, Colliers International, Knigh Frank.
Таблица 23. Расчет чистого операционного дохода по офисной недвижимости класса «А».



2004

2005

2006

2007

2008

2009

Годовая арендная ставка $/кв.м в год

600,1

657,1

716,9

771,6

1195,0

700,0

Потенциальный валовой доход (ПВД), $/кв.м в год

600,1

657,1

716,9

771,6

1195,0

700,0

Потери арендной платы из-за неполной занятости и неплатежей, $/кв.м в год

26,4

19,71

21,51

23,15

119,5

140,0

Действительный валовой доход, $/кв.м в год

573,7

637,39

695,39

748,45

1075,5

560,0

Общая сумма операционных расходов (в том числе налоги, аренда земли, управленческие расходы, расходы капитального характера), $/кв.м в год

122,50

130,45

143,34

154,45

161,5

125,0

Чистый операционный доход, $/кв.м в год

451,20

506,94

552,05

594,0

914,0

435,0



Таблица 24. Расчет чистого операционного дохода по офисной недвижимости класса «В».



2004

2005

2006

2007

2008

2009

Годовая арендная ставка $/кв.м в год

472,5

512,4

554,3

596,4

833,0

500,0

Потенциальный валовой доход (ПВД), $/кв.м в год

472,5

512,4

554,3

596,4

833,0

500,0

Потери арендной платы из-за неполной занятости и неплатежей, $/кв.м в год

33,08

35,87

34,37

35,78

83,0

100,0

Действительный валовой доход, $/кв.м в год

439,43

476,53

519,93

560,62

750,0

400,0

Общая сумма операционных расходов (в том числе налоги, аренда земли, управленческие расходы, расходы капитального характера), $/кв.м в год

94,23

101,00

112,80

120,28

125,0

80,0

Чистый операционный доход, $/кв.м в год

345,2

375,53

407,13

440,34

625,0

320,0



Таблица 25. Расчет чистого операционного дохода по складской недвижимости класса «А» .



2004

2005

2006

2007

2008

2009

Годовая арендная ставка $/кв.м в год

202,4

190,45

200,4

209,0

255,0

179,8

Потенциальный валовой доход (ПВД), $/кв.м в год

202,4

190,45

200,4

209,0

255,0

179,8

Потери арендной платы из-за неполной занятости и неплатежей, $/кв.м в год

2,0

2,85

3,4

2,0

2,5

21,55

Действительный валовой доход, $/кв.м в год

200,4

187,6

197,0

207

252,5

158,25

Общая сумма операционных расходов (в том числе налоги, аренда земли, управленческие расходы, расходы капитального характера), $/кв.м в год

30,0

31,0

32,0

33,0

35,0

30,0

Чистый операционный доход, $/кв.м в год

170,4

156,6

165,0

174,0

217,5

128,25


Таблица 25-2. Расчет чистого операционного дохода по складской недвижимости класса «В».




2004

2005

2006

2007

2008

2009

Годовая арендная ставка $/кв.м в год

144,95

140,3

147,25

153,0

180,4

131,25

Потенциальный валовой доход (ПВД), $/кв.м в год

144,95

140,3

147,25

153,0

180,4

131,25

Потери арендной платы из-за неполной занятости и неплатежей, $/кв.м в год

1,45

2,1

2,65

2,25

0,9

15,75

Действительный валовой доход, $/кв.м в год

143,5

138,2

144,6

150,75

179,5

115,5

Общая сумма операционных расходов (в том числе налоги, аренда земли, управленческие расходы, расходы капитального характера), $/кв.м в год

28,0

29,0

30,0

30,0

31,0

28,0

Чистый операционный доход, $/кв.м в год

115,5

109,2

114,6

120,75

148,5

87,5

    продолжение
--PAGE_BREAK--
Таблица 26. Расчет чистого операционного дохода по торговой недвижимости.



2004

2005

2006

2007

2008

2009

Годовая арендная ставка $/кв.м в год

1 270,0

1 320,0

1 500,0

1 825,0

1900,0

1 300,0

Потенциальный валовой доход (ПВД), $/кв.м в год

1 270,0

1 320,0

1 500,0

1 825,0

1900,0

1 300,0

Потери арендной платы из-за неполной занятости и неплатежей, $/кв.м в год

36,58

49,50

60,0

73,0

95,0

182,0

Действительный валовой доход, $/кв.м в год

1 233,42

1 270,5

1 440,0

1 752,0

1 805,0

1 118,0

Общая сумма операционных расходов (в том числе налоги, аренда земли, управленческие расходы, резерв на восстановление имущества), $/кв.м в год

191,52

198,0

222,7

273,75

350,0

218,0

Чистый операционный доход, $/кв.м в год

1 041,9

1 072,5

1 217,3

1 478,25

1 455,0

900,0



Общая ставка доходности (OAR) рассчитывается делением чистого операционного дохода на продажную стоимость объекта недвижимости.

Таблица 27. Расчет общей ставки доходности по типам недвижимости.



2004

2005

2006

2007

2008

2009

 
Офисная недвижимость класса «А»













Ставка продажи,
$/кв.м

3 600,0

4 719,0

6 079,0

7 089,0

7950,0

3955,0

 
Чистый операционный доход, $/кв.м

451,2

506,94

552,05

594,0

914,0

435,0

 
Ставка доходности, %

12,53

10,74

9,08

8,38

11,5

11,0

 
Офисная недвижимость класса «В»













Ставка продажи,
$/кв.м

2 350,0

3 062,0

3 980,0

4 800,0

5000,0

2666,0

 
Чистый операционный доход, $/кв.м

345,20

375,53

407,13

440,34

625,0

320,0

 
Ставка доходности, %

14,69

12,26

10,23

9,17

12,5

12,0

 
Складская недвижимость класса «А»













Ставка продажи,
$/кв.м

1065,0

1160,0,0

1 320,0

1 450,0

1500,0

950,0

 
Чистый операционный доход, $/кв.м

170,4

156,6

165,0

174,0

217,5

128,25

 
Ставка доходности, %

16,0

13,5

12,5

12

14,5

13,5

 
Складская недвижимость класса «В»













Ставка продажи,
$/кв.м

770,0

840,0

955,0

1050,0

1100,0

700,0

 
Чистый операционный доход, $/кв.м

115,5

109,2

114,6

120,75

148,5

87,5

 
Ставка доходности, %

15,0

13,0

12,0

11,5

13,5

12,5

 


Торговая недвижимость











 
Ставка продажи,
$/кв.м

6540,0

7230,0

7570,0

7805,0

11200,0

7200,0

 
Чистый операционный доход, $/кв.м

1041,9

1072,5

1217,3

1478,25

1455,0

900,0

 
Ставка доходности, %

15,93

14,83

16,08

18,94

13,0

12,5

 


Таблица 28. Средние ставки доходности по типам недвижимости.



Для оценки целесообразности вложений в те или иные типы недвижимости необходимо рассчитать ряд показателей, таких как:

Cov– ковариация, характеризующая линейную зависимость ставок доходности различных типов недвижимости:
σ2– дисперсия, отражающая отклонение конкретных ставок доходности от средней ставки доходности:
σ
 – стандартное (среднее квадратическое) отклонение, характеризующее уровень риска вложений:

ρ
– коэффициент корреляции, отражающий степень и направленность взаимосвязи между ставками доходности различных типов недвижимости:

ρ=


CV– коэффициент вариации, отражающий соотношение уровня риска и ставки доходности:

CV= σ/
Ȓ

Для удобства сведем данные по ставкам доходности в одну таблицу:

Таблица 29. Ставки доходности по типам недвижимости.

Тип недвижимости

R



Ȓ


2004

2005

2006

2007

2008

2009

Офисная «А»

12,53

10,74

9,08

8,38

11,5

11,0

10,5

Офисная «В»

14,69

12,26

10,23

9,17

12,5

12,0

11,8

Складская «А»

16,0

13,5

12,5

12,0

14,5

13,5

13,66

Складская  «В»

15,0

13,0

12,0

11,5

13,5

12,5

12,9

Торговая

15,93

14,83

16,08

18,94

13,0

12,5

15,2
    продолжение
--PAGE_BREAK--


Не сдавайте скачаную работу преподавателю!
Данный реферат Вы можете использовать для подготовки курсовых проектов.

Поделись с друзьями, за репост + 100 мильонов к студенческой карме :

Пишем реферат самостоятельно:
! Как писать рефераты
Практические рекомендации по написанию студенческих рефератов.
! План реферата Краткий список разделов, отражающий структура и порядок работы над будующим рефератом.
! Введение реферата Вводная часть работы, в которой отражается цель и обозначается список задач.
! Заключение реферата В заключении подводятся итоги, описывается была ли достигнута поставленная цель, каковы результаты.
! Оформление рефератов Методические рекомендации по грамотному оформлению работы по ГОСТ.

Читайте также:
Виды рефератов Какими бывают рефераты по своему назначению и структуре.