Архив статей журнала
Работа посвящена актуальной для рынка недвижимости проблеме получения объективной оценки стоимости жилья. Цель исследования - разработка и практическая реализация механизма выявления недооцененных и переоцененных объектов жилой недвижимости, основанного на получении интервальных оценок рыночной стоимости недвижимости методами регрессионного анализа. В качестве материала для исследования были использованы статистические данные, собранные на вторичном рынке трехкомнатных квартир Кировского района Санкт-Петербурга. Методами регрессионного и корреляционного анализа была получена модель оценки стоимости жилой недвижимости, основанная на 10 ценообразующих факторах. Факторы учитывают местоположение дома, уровень комфортности проживания, а также параметры самой квартиры, включая качество внутренней отделки помещения. Модель была протестирована на дополнительной контрольной выборке и продемонстрировала высокую точность оценивания. На основе предложенной модели были получены интервальные оценки для стоимости 20 случайно отобранных квартир. Объективно оцененными оказались 80 % квартир, 15 % были идентифицированы как недооцененные и 5 % продемонстрировали завышенную заявленную стоимость. Максимальное процентное отклонение заявленной стоимости квартиры от границы интервального прогноза составило 7,5 %. К преимуществам модели можно отнести то обстоятельство, что значения факторов, на которых она базируется, могут быть получены из общедоступных источников, не требуют каких-либо дополнительных исследований или привлечения экспертов. Кроме того, параметры модели допускают ясную экономическую интерпретацию, что может быть использовано в дальнейшем при планировании городской застройки, ориентированной на наиболее востребованное жилье.
Предметом исследования является оценка влияния межбанковского кредитования, кредитования физических лиц и организаций на прибыль коммерческих банков в условиях нестабильности экономической ситуации. Цель исследования - повышение точности прогнозов прибыли коммерческих банков в рамках эконометрических моделей для панельных данных за счет учета структурных изменений в экономике, связанных с введением беспрецедентных санкций против Российской Федерации. Для достижения указанной цели была построена эконометрическая модель с фиксированными эффектами, включающая фиктивные переменные двух типов: фиктивные переменные, меняющиеся во времени, и фиктивные переменные, не меняющиеся во времени. В рамках эконометрических моделей для панельных данных оценена зависимость прибыли коммерческих банков от объемов кредитования физических лиц, организаций и межбанковских кредитов. В результате формального тестирования модель с фиксированными эффектами показала лучшую согласованность с панельными данными. Для повышения качества модели с фиксированными эффектами была построена ее расширенная модификация в форме двунаправленной модели с фиктивной переменной, учитывающей влияние беспрецедентных санкций, введенных против Российской Федерации западными странами. Известная проблема неидентифицируемости параметров при таких переменных решена при помощи метода Трёгера, позволяющего не только оценивать параметры при постоянной во времени фиктивной переменной, но и повысить точность оценок всех параметров расширенной модели с фиксированными эффектами. Результаты исследования могут применяться банковскими аналитиками для объяснения уровня прибыли банка в зависимости от объемов выданных кредитов. Анализ результатов исследования показал, что экономическая нестабильность может оказывать существенное влияние на ее прогностические способности, поэтому в условиях пандемии, санкционного давления при моделировании зависимости прибыли банков от объемов кредитования физических лиц, организаций и межбанковского кредитования, необходимо учитывать структурные изменения при помощи специальных эконометрических инструментов.
Цель исследования - эконометрическая оценка влияния макроэкономических факторов на уровень капитализации фондового рынка в России. В работе использовались методы формализации и математизации задачи оценки влияния макроэкономических факторов на фондовый рынок, а также эконометрические методы количественного оценивания данного влияния. Для моделирования уровня капитализации фондового рынка, в результате теоретического анализа экономической конъюнктуры, с учетом опыта российских и зарубежных исследователей, был отобран ряд макроэкономических переменных. Научную новизну работы определяет предложенная авторами эконометрическая модель, которая позволяет объяснять уровень капитализации фондового рынка приростами номинального валового внутреннего продукта, средней долгосрочной ставки облигаций федерального займа, среднегодового объема торгов акциями, денежной массы, стоимости активов банковского сектора, обменным курсом доллара, а также влиянием неблагоприятных событий (санкции 2014 г., пандемия 2020 г., начало специальной военной операции на Украине в 2022 г.). Показано, что перечисленные выше факторы оказывают значимое влияние на изменение капитализации фондового рынка в России. Получены количественные оценки данного влияния. С помощью эконометрических диагностических процедур подтверждено высокое качество построенной модели. Практическая значимость модели связана с возможностью ее использования для объяснения вклада макроэкономических факторов в формирование величины капитализации фондового рынка России. Исследование проведено в рамках научно-исследовательской работы «Долгосрочные тренды развития рынка долевых ценных бумаг в России, факторы и сценарии эволюции рынка, инвесторов и эмитентов» в соответствии в Государственным заданием для ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации».