Статистика аренды на рынках недвижимости

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 8 из 45Следующая ⇒

Современные статистические данные, публикуемые в западных периодических и специальных изданиях, для описания состояния на рынках недвижимости крупнейших городов мира, как правило, содержат информацию о ставках арендной платы (Rents) и показателях доходности (Yields). В ряде случаев, эта статистика сопровождается информацией общеэкономического характера: о валовом национальном продукте, индексе безработицы, а также комментариями о состоянии и изменениях законодательной базы.

Для объективной сравнимости статистических данных информация о ставках арендной платы и показателях доходности относится только к первоклассным объектам (к так называемому классу «А» или прайм-классу / Prime Class офисных, торговых и других типов зданий и помещений). Считается, что такие объекты отвечают всем самым высоким современным требованиям по расположению, архитектурно-планировочным решениям и комфортности, технологическому оснащению и телекоммуникационному обеспечению и иным актуальным нормам. Также считается, что ставки арендной платы определяют для всех включаемых в статистику городов адекватно, то есть:

· в одинаковых стандартах измерения (например, в долларах или    рублях на один квадратный метр общей площади),

· в одинаковой структуре относительно распределения затрат между собственником и арендатором на эксплуатационное обслуживание, страховку и др.

При этом информация о ставках арендной платы (Rents) является достаточно доступной (за рубежом эта информация не считается ни формально, ни реально коммерчески или по иным аргументам закрытой) и несложной для статистической подготовки. Для ее унификации требуется лишь проверка адекватности стандартов измерения и распределения расходных статей.

В свою очередь, информация о показателях доходности (Yields) гораздо более сложна для подготовки к статистическим публикациям. Идеально, поскольку показатель доходности отражает соотношение чистых операционных доходов, приносимых данным объектом недвижимости, и его текущей стоимости, было бы достаточно иметь информацию о результатах рыночных сделок купли-продажи для конкретных объектов недвижимости и о приносимых ими чистых доходах в периоды, непосредственно предшествующие таким сделкам. Так как реальных и аналогичных по своим условиям сделок купли-продажи не так уж много (тем более что современный рынок недвижимости предпочитает хорошо развитые арендные отношения), то используют всевозможные дополнительные приемы. Это может быть, например, учет ранее совершенных сделок купли-продажи для объектов, находящихся в аренде в текущее время, интеграция и усреднение данных по различным множествам продаваемых объектов и др. При этом приходится учитывать разрывы во времени, инфляционные и другие экономические процессы.

     Кроме того, показатели доходности могут нести в себе важную дополнительную информацию, связанную с рисками на соответствующих рынках недвижимости. В связи с этим, помимо прямых вычислений показателей доходности и их алгоритмических корректировок, возможно внесение и экспертной составляющей. Поэтому регулярные вычисления и оценка показателей доходности является, как правило, прерогативой специализированных структур, давно и серьезно зарекомендовавших себя на рынках недвижимости как авторитетные источники статистической информации. К таковым, в части коммерческой недвижимости, относятся, например, компании: DTZ, Hillier Parker, RICS, EuroProperty, NobleGibbons и др. Публикуемые ими статистические данные и регулярные аналитические обзоры являются источниками важнейшей информации о динамике и тенденциях рыночных активностей, состоянии и перспективах региональных рынков недвижимости, целесообразных решениях при формировании и планируемых корректировках портфелей недвижимости, а также о состоянии бизнеса в данном регионе в целом, его инвестиционной привлекательности.

Последний тезис отражает тот современный факт, что активизация бизнеса и инвестиционной активности в данном регионе обязательно сопровождается активизацией на рынке офисной недвижимости, повышением спроса, заполняемости и ставок арендной платы на первоклассные офисные помещения. При этом стимулируется новое строительство и реконструкция офисных комплексов, вслед за ними - служб современного сервиса (в том числе, информационно-аналитических, телекоммуникационных центров и технопарков), торговых комплексов, центров досуга и т.д. Такие процессы сегодня характерны для крупнейших традиционных и новых супер-центров деловой активности, как, например: европейских столиц, в том числе Москвы и Санкт-Петербурга, бурно прогрессирующих мегаполисов Юго-Восточной Азии, Китая и Индии.

     Обзор публикуемых статистических данных в западных изданиях (главным образом, по крупнейшим европейским городам) позволяет отметить ряд достаточно устойчивых явлений, как более, так и менее очевидных. В их числе представляют интерес следующие явления и факты, непосредственно наблюдаемые по абсолютным значениям показателей ставки аренды и доходности:

· данные о ставках аренды существенно более динамичны, чем данные о показателях доходности;

· динамика ставок аренды в целом отражает общие экономические процессы подъемов и спадов (имея, в ряде случаев, определенные сдвиги во времени);

· изменения показателей офисного и торгового секторов рынка недвижимости могут не совпадать во времени и величине;

· изменения показателей для восточноевропейских столиц менее динамичны, чем для западноевропейских столиц; и это может объясняться как меньшими объемами рынков, меньшим количеством сделок, так и, по-видимому, меньшим интересом западных деловых кругов к этим рынкам;

· значения показателей доходности тем лучше (ниже), чем надежнее и стабильнее региональная экономика и социальная обстановка. Лидерами стабильного офисного и торгового бизнеса недвижимости здесь являются Лондон, Париж и Франкфурт, где область изменения показателей доходности находится в области 5-6%;

· показатели доходности для восточноевропейских столиц (например, Праги и Варшавы) устойчиво – в полтора-два раза превышают аналогичные значения для западноевропейских столиц. В период после августовского 1998 года кризиса показатели доходности по Москве превышали таковые для ведущих центров Западной Европы в четыре и более раз. И это происходило не только из-за реального падения стоимости недвижимости, но, скорее, как следствие экспертной оценки экономического и политического состояния, нестабильности и возрастания рисков соответствующего бизнеса в данном регионе;

· улучшения рыночной ситуации находят свое отражение в росте ставок арендной платы и, реже, в одновременном снижении показателей доходности (прежде всего, в силу их заметно меньшей динамичности); соответствующая, но уже асимметричная, картина имеет место при ухудшениях рыночной ситуации: динамично падают ставки арендной платы и, в ряде случаев, одновременно возрастают показатели доходности.

     Полезную аналитическую информацию можно получить, проводя комбинированный анализ статистических данных по ставкам аренды и показателям доходности. Так, известно, что оценку капитализированной стоимости коммерческого объекта можно получить, применяя алгоритм капитализации прибыли, делением значения чистого дохода (например, чистого арендного дохода - Rent) на коэффициент капитализации – показатель доходности (Yield). Обратим внимание на факты существенно различной динамики данных о ставках аренды и показателях доходности, которые свидетельствуют о следующем:

· высокая динамичность ставок аренды отражает реальные высоко динамичные процессы (из месяца в месяц, согласно частоте наблюдений и публикаций) изменения текущего спроса на данный тип арендных операций с объектами недвижимости,

· относительно устойчивая стабильность показателей доходности, в свою очередь, отражает не только более долговременную меру успешности данного бизнеса, но также и интегральную меру риска этого бизнеса в данном регионе.

Рассмотрим, какие характеристики может нести в себе интегральная оценка капитализированной стоимости. В данном случае мы говорим именно об интегральной оценке стоимости, так как будем оперировать со статистическими данными ставок аренды и показателей доходности, которые также носят интегральный характер для каждого включаемого в статистический обзор региона, города.

Введем понятие удельной капитализированной стоимости (УКС) – как оценки стоимости некоторой усредненной единицы коммерческой площади арендуемого объекта. Значение УКС для данного города (СVi) будем определять с помощью известного алгоритма капитализации, применяя его к статистическим данным ставок аренды (Ri) и показателей доходности (Yi), приведенным в статистическом обзоре для города (i):

CVi = Ri / Yi.

     Подобная оценка, в наибольшей степени, представляет интерес для Москвы и других восточно-европейских столиц, поскольку несет в себе значительный компонент экспертных мнений западных специалистов об успешности и рисках бизнеса в этих столицах (главным образом, за счет представления данных о показателях доходности). И если в части ставок аренды мы могли бы сформировать и регулярно актуализировать собственный российский, более детальный и конкретный массив данных, то в настоящий момент трудно представить себе другой, сравнимый по доступности и регулярности, источник такой оценки для показателей доходности. И еще раз подчеркнем, что ценность западной информации о показателях доходности заключается именно в ее экспертном компоненте. То есть, если бы мы смогли каким-либо образом вычислить внутреннюю, реальную текущую доходность арендного бизнеса, то ее сравнение с западными статистическими данными как раз дало бы оценку меры неуверенности и рисков в этом бизнесе со стороны западных аналитиков.

Примечание

Эту оценку меры неуверенности и рисков западных аналитиков можно было бы вполне распространить и на западных инвесторов. Это, во многом, так, поскольку инвестиции не приходят сами по себе или абстрактными информационными и финансовыми перетоками даже в самых современных сетях телекоммуникационных средств. Крупномасштабные инвестиции сопровождаются (а часто и опережаются) появлениями массы физических представительств банков и других финансовых институтов, компаний-инвесторов и транснациональных холдингов, многочисленных фирм-консультантов, девелоперов, оценщиков, проектировщиков и др.

Ниже в качестве примера в табл. 2.2 сводка ежемесячных данных “EuroProperty” для офисного арендного бизнеса за период 01.1998 - 08.2000, приведена дополненная упомянутыми значениями УКС. Названный период наблюдения характерен, с одной стороны, достаточной протяженностью и месячной детализацией статистических наблюдений (всего - 32 наблюдения). С другой стороны, этот период знаменателен событиями российского финансового кризиса августа 1998 года и постепенным его преодолением. 

Табл. 2.2. Офисный арендный бизнес в 1998-2000 гг.

Ri - ставка аренды [$/m2],

CVi - удельная капитализированная стоимость [$1000/m2],

Yi - показатель доходности [%].

Франкфурт     Лондон Москва  Париж   Прага              Варшава

I-1998        

Ri=433  915        750        517        381        600

CVi=7.53 18.3-16.6 4.41-3.41 8.27-7.66 4.23-3.18 5.00

Yi=5.75 5.00-5.50 17.0-22.0 6.25-6.75 9.0-12.0 12.0

II-1998

436        942        750        501        369        600

8.72-7.58 18.84-17.13     4.41-3.41 8.02-7.42 4.10-3.08 5.00

5.0-5.75 5.00-5.50 17.0-22.0 6.25-6.75 9.0-12.0 12.0

III-1998

417        926        750        498        367        600

8.34-7.25 18.52-16.84     4.41-3.41 7.97-7.38 4.08-3.06 5.00

5.0-5.75 5.00-5.50 17.0-22.0 6.25-6.75 9.0-12.0 12.0

IV-1998

410        946        750        490        361        600

8.20-7.13 18.92-17.2 4.41-3.41 7.84-7.26 4.01-3.01 5.00

5.0-5.75 5.00-5.50 17.0-22.0 6.25-6.75 9.0-12.0 12.0

V-1998

419        942        750        500        369        600

8.38-7.29 18.84-17.13     4.41-3.41 8.33-7.69 4.10-3.08 5.00

5.0-5.75 5.00-5.50 17.0-22.0 6.00-6.50 9.0-12.0 12.0

VI-1998

419        942        750        500        369        600

7.62       18.84-17.13     4.41-3.41 8.33-7.69 4.10-3.08 5.00

5.50       5.00-5.50 17.0-22.0 6.00-6.50 9.0-12.0 12.0

VII-1998

435        945        825        515        348        576

8.70-7.57 18.9-17.18 4.85-3.75 8.58-8.24 3.87-2.90 4.80

5.0-5.75 5.00-5.50 17.0-22.0 6.00-6.25 9.0-12.0 12.0

VIII-1998

435        990        825        515        348        576

8.70-7.57 19.8-18.0 4.85-3.75 8.58-8.24 3.87-2.90 4.80

5.0-5.75 5.00-5.50 17.0-22.0 6.00-6.25 9.0-12.0 12.0

IX-1998

435        990        825        550        371        576

8.70-7.57 19.8-18.0 4.85-3.75 9.17-8.80 4.12-3.09 4.80

5.0-5.75 5.00-5.50 17.0-22.0 6.00-6.25 9.0-12.0 12.0

                                                     (Продолжение 1 табл. 2.2)

Франкфурт     Лондон Москва  Париж   Прага              Варшава

X-1998

464        1003      825        515        348        576

9.28-8.07 20.06-18.73     4.85-3.75 8.73-8.24 3.87-3.48 4.80

5.0-5.75 5.00-5.50 17.0-22.0 5.90-6.25 9.0-10.0 12.0

XI-1998

513        1013      725        564        381        576

10.26-8.92 20.26-18.42     4.26-3.3 9.56-9.02 4.23-3.81 4.80

5.0-5.75 5.00-5.50 17.0-22.0 5.90-6.25 9.0-10.0 12.0

II-1999       

513        1013      700-725 564       381        504-576

10.3-8.92 20.3-18.4 4.83-3.5 9.81-9.4 4.23-3.81 4.8-4.2

5.00-5.75 5.00-5.50 15.0-20.0 5.75-6.00 9.00-10.00 12.00

III-1999

472        959        700        528        330        504

9.44-8.21 19.2-17.4 4.67-3.5 9.18-8.8 3.97-3.3 4.20

5.00-5.75 5.00-5.50 15.0-20.0 5.75-6.00 9.00-10.00 12.00

IV-1999

472        959        700        528        330        504

9.44-8.21 19.2-17.4 4.67-3.5 9.18-8.8 3.97-3.3 4.20

5.00-5.75 5.00-5.50 15.0-20.0 5.75-6.00 9.00-10.00 12.00

V-1999

455        998        650        517        292        432

9.1-7.91 19.96-18.2 4.33-3.82 9.4-8.62 3.07-2.65 3.60

5.00-5.75 5.00-5.50 15.0-17.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

VI-1999

456        998        650        519        294        432

9.12-7.93 19.96-18.2 4.33-3.82 9.44-8.65 3.09-2.67 3.60  

5.00-5.75 5.00-5.50 15.0-17.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

VII-1999

444        983        650        505        286        432

8.88-7.72 19.7-17.8 4.33-3.82 9.18-8.42 3.01-2.60 3.60

5.00-5.75 5.00-5.50 15.0-17.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

VIII-1999

489        981        525        531        291        420

9.98-8.73 19.6-17.8 2.39-2.1 9.65-8.85 3.06-2.65 3.50

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

IX-1999

491        1002      525        537        295        420

10.02-8.77 20.04-18.2 2.39-2.1 9.76-8.95 3.11-2.68 3.50

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

                                           (Продолжение 2 табл. 2.2)

Франкфурт     Лондон Москва  Париж   Прага              Варшава

X-1999

491        1003      525        523        287        420

10.02-8.77 20.06-18.24     2.39-2.1 9.51-8.72 3.02-2.61 3.50

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

XI-1999

517        1084      500        543        298        396

10.55-9.23 21.7-19.7 2.27-2.0 9.87-9.05 3.14-2.71 3.30

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

I-2000

493        1047      500        518        284        396

10.06-8.8 20.95-19.0 2.27-2.0 9.42-8.63 2.99-2.58 3.30

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

II-2000

482        1047      500        507        278        372

9.84-8.6 20.95-19.0 2.27-2.0 9.22-8.45 2.95-2.53 3.10

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

III-2000

470        1116      500        494        271        372

9.59-8.39 22.32-20.29     2.27-2.0 8.98-8.23 2.85-2.46 3.10

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

IV-2000

460        1103      500        484        265        372

9.39-8.21 22.06-20.05     2.27-2.0 8.8-8.07 2.79-2.41 3.10

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.50-11.00 12.00

V-2000

456        1162      520        482        239        384

9.31-8.14 23.24-21.13     2.36-2.08 8.76-8.03 2.58-2.39 3.49-3.2

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.25-10.00 11.0-12.0

VI-2000

439        1094      520        464        230        384

8.96-7.84 21.88-19.89     2.36-2.08 8.44-7.73 2.49-2.3 3.49-3.2

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.25-10.00 11.0-12.0

VII-2000

458        1105      520        483        240        384

9.35-8.18 22.1-20.09 2.36-2.08 8.78-8.05 2.59-2.4 3.49-3.2

4.90-5.60 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.25-10.00 11.0-12.0

VIII-2000

470        1136      520        566        239        360

9.59-8.39 22.72-20.65     2.36-2.08 10.29-9.45 2.58-2.39 3.27

4.90-5.50 5.00-5.50 22.0-25.0 5.50-6.00 9.25-10.00 11.00

Примечания к табл. 2.2:

(1) Косым жирным шрифтом отмечены изменения (достаточно редко возникающие новые значения) показателей доходности Yi для объекта i. Причем изменения в неблагоприятную сторону подчеркнуты линией.

(2) Прямым жирным шрифтом отмечены экстремальные значения арендных ставок Ri; при этом минимумы – подчеркнуты линией.

(3) Экстремумы удельной капитализированной стоимости CVi отмечены простым косым шрифтом; минимумы - подчеркнуты.

В качестве объектов-представителей в табл. 2.2 выбраны следующие группы городов:

· Франкфурт, Лондон и Париж – как наиболее стабильные и благополучные центры европейского офисного бизнеса;

· Москва, Прага и Варшава – как центры переходной экономики с наиболее рискованными, в сравнении с другими европейскими столицами, показателями арендного бизнеса. Причем наиболее рискованные оценки имеет российская столица. Хотя еще раз подчеркнем, что само по себе устойчивое появление уже в течение около десяти лет Москвы в европейских статистиках является знаком очевидного внимания к офисному бизнесу в российской столице.

     Представленный в табл. 2.2 период наблюдений 01.1998 - 08.2000 (32 наблюдения) для западноевропейских столиц свидетельствует в целом об улучшении показателей арендного бизнеса офисных помещений. В рамках этого процесса следует отметить абсолютно лучшую стабильность показателя доходности для Лондона (5.00-5.50%) и устойчивое улучшение показателей доходности для Франкфурта и Парижа: с 5.75% до 4.90-5.50% и с 6.25-6.75% до 5.50-6.00% соответственно. Наблюдаемые локальные экстремумы значений ставок аренды в целом не противоречат общей положительной тенденции данного бизнеса. Еще более такое улучшение наблюдается в расчетных показателях удельной оценки УКС. Для них среднее увеличение этого показателя за рассмотренный период почти в три года составило величину порядка одной четверти.

     Для восточноевропейских столиц этот же период статистических наблюдений в целом отражает общее снижение показателей ставок аренды и расчетных значений УКС офисных площадей. Более того, именно переход к оценке показателей удельной капитализированной стоимости позволяет привести в соответствие внешнее расхождение логики для динамики ставок арендной платы, когда статистика показывает, например, их превышение вплоть до середины 1999 года в Москве и Варшаве над ставками аренды в Париже и Франкфурте соответственно.

     Характерно, что для Москвы финансовый кризис августа 1998 года нашел отражение в резком ухудшении показателей, причем с определенным запаздывающим сдвигом для ставок аренды - в 3-4 месяца. При этом глубина и стабильность падения ставок аренды (на ~40%: с 825 [$/m2] до 500 [$/m2]) продолжались более полутора лет. Подъем ставок аренды (520[$/m2] и далее) начался только с середины 2000 года. В то же время, показатели доходности (как известно, несущие экспертную информацию о рисках) с годовым лагом и некоторыми колебаниями в оценках экспертов достигли рекордно наихудшего уровня в 22.0-25.0%, который стабильно сохранялся около трех лет. Таким образом, восстановление доверия экспертов по рискам началось значительно позже рыночных сдвигов по ставкам аренды. В конечном счете, докризисный уровень оценки доходности в 17% был восстановлен только к концу 2002 года.

     Дальнейшие статистические наблюдения рынка недвижимости Москвы показали, что к концу 2006 года доходность офисного сектора продолжала прогрессировать, снизившись до 11.75%. Это лучше, чем оценки западных экспертов для московского рынка докризисного периода. Однако этот уровень (фактически уровень рисков) пока еще значительно уступает не только стабильным показателям доходности в 5-6% западноевропейских столиц-лидеров, но и заметно прогрессирующему уровню в 7-10% для восточноевропейских столиц - Праги и Варшавы.

Инвестиции в недвижимость

     Недвижимость в ряду других объектов инвестирования

     Обратимся первоначально к определению инвестирования как вида предпринимательской деятельности. В этом контексте инвестирование трактуют как вложение финансовых средств (инвестиций) в целях извлечения прибыли или достижения иного полезного эффекта.

     Примечание

     Закон Российской Федерации «Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений» №39-ФЗ от 25.02.1999 определяет инвестиционную деятельность в форме капитальных вложений как вложение инвестиций в основной капитал (в развитие основных средств, в нашем случае – развитие недвижимости). В числе таковых: затраты на новое строительство, расширение, реконструкцию и техническое перевооружение действующих предприятий, приобретение машин и оборудования, проведение проектно изыскательских работ и др. затраты. Соответственно, ожидаемый результат инвестирования связывают с повышением эффективности модернизируемого предприятия, приносимой развиваемой недвижимостью прибыли, увеличением ее рыночной стоимости и иными положительными эффектами.

     Таким образом, вложения в недвижимость являются одним из видов инвестирования финансовых средств, наряду с такими вариантами, как, например, вложения в банк, государственные облигации, акции компаний или иные ценные бумаги.

     Ниже в табл. 2.3 приведен пример сравнительного распределения объемов инвестиций в различные виды активов в США к концу 70-х годов. В этот период, характеризующийся бумом на рынках недвижимости США, доля суммарных инвестиций в недвижимость в ведущих компаниях - инвесторах достигала исключительно высокого уровня - примерно четверти объемов всех инвестируемых средств. Как отмечали эксперты, тогда это было близко к разумному верхнему пределу вложений в недвижимость на фоне других инвестиционных возможностей. Дальнейшая практика инвестирования, более внимательный сравнительный анализ рынков недвижимости и ценных бумаг показали целесообразность существенного, на порядок сокращения доли инвестирования в недвижимость.

Табл. 2.3. Распределение объемов по типам инвестирования

(выполнена по данным сборника «Управление портфелем недвижимости», М.: ЮНИТИ, 1998)

     Типы инвестиций                                           [$ млрд] [%]

     Корпоративные акции и другие

     корпоративные ценные бумаги           1385      54

     Обязательства казначейства США      407       16

     Коммерческая недвижимость                        500       19

     Многоквартирная жилая недвижимость 201       8

     Другие рыночные активы                    72        3

     ИТОГО                                                 2565      100

     В общем случае решающее значение при выборе направлений и объемов инвестирования приобретают такие показатели, как процентная ставка доходности, ликвидность вклада, надежность вложения. В свою очередь, кредитование развития недвижимости несет в себе как дополнительные трудности (отложенные во времени доходы и риски возможных потерь), так и дополнительные ожидаемые прибыли.

     В принципе существуют два аспекта, вокруг которых строится эффективная финансовая политика, обеспечивающая прибыль финансовых структур при проведении операций по кредитованию развития недвижимости:

· аспект, связующий процентную ставку со сроком займа,

· аспект, соотносящий процентную ставку с мерой риска планируемого развития недвижимости и возможными результатами.

     Применительно к связи типа «процентная ставка - срок займа» эффективная финансовая политика определяется возможностями воспринимать вклады на более долгий срок и под более низкий процент, выдавая ссуды и кредиты (в том числе, на развитие недвижимости) на более короткие сроки и под более высокие проценты. При этом постоянной заботой является гарантия ликвидности - обеспечения возврата финансовых средств по требованиям вкладчиков. Именно, исходя из этого определения эффективности финансирования, имеют место большие возможности для долгосрочного инвестирования и активной кредитной политики у таких финансовых структур, как негосударственные пенсионные фонды и страховые общества.

     Итак, в категориях риска эффективная финансовая политика кредитора состоит в обеспечении достаточно низкого собственного риска в сравнении с риском предпринимателей, берущих кредиты под операции развития недвижимости. Мера риска собственно банковских структур регулируется централизованным образом (в каждой стране - Центральными государственными банками).

     Цель государственного регулирования в этой сфере - не допускать снижения финансовых резервов банков-кредиторов ниже нормативно установленных критических пределов. Другими словами, главная задача государственного регулирования - не допустить банкротства финансовых учреждений, кредитующих развитие недвижимости, и, таким образом, защитить интересы и безопасность их основных вкладчиков.

     В центре внимания такого регулирования - показатель ликвидности финансовых учреждений. Именно в связи с этим показателем вводят ограничения для банков на инвестиции в недвижимость как трудно ликвидную категорию (наряду с жесткими нормативами отчислений в резервные фонды).      

     Пути снижения риска при инвестировании в недвижимость

(i) Диверсификация инвестиций и предоставляемых кредитов.

     Доминирующий тезис диверсификации звучит следующим образом: как правило, следует избегать чрезмерного «перевеса» инвестиций в единственный крупный инвестиционный проект. Целесообразно, по возможности, вкладывать средства в комплекс разнообразных проектов развития недвижимости (а также, сочетая с иными типами вложений: в государственные облигации, акции и другие ценные бумаги). При этом небольшим финансирующим учреждениям рекомендуют избегать прямых вложений в конкретный проект. Им лучше это делать через вложения в акции ведущих компаний, которые занимается развитием недвижимости. Таковыми являются в мировом бизнесе недвижимости трастовые фирмы и специализированные инвестиционные фонды, оперирующие с достаточно большими количествами инвестируемых объектов недвижимости.

(ii) Профессиональная оценка.

Здесь имеют в виду обеспечение качества аналитической оценки проекта развития недвижимости, оценки реальных возможностей и условий возврата кредита. В связи с этим возникает высокая потребность в специализирующихся в данной области профессиональных организациях, а также современных компьютерных средствах и методах анализа проектов. В числе таковых модифицированные пакеты CAMFAR (базовая разработка UNIDO для анализа инвестиционных проектов развивающихся стран), современные западные пакеты инвестиционного анализа: Project Invest и Project Manager, отечественные пакеты ТЭО-Инвест, Альт-Инвест и др.[11]

     Примечание

     В мировой и последовательно развивающейся отечественной практике существуют профессиональные институты и объединения оценщиков недвижимости, аналитиков проектного развития, риэлторов и других, близких к оцениванию специализаций (например, технических инвентаризаторов - в России, Building Surveyor - в Великобритании и т.д.). Это могут быть частные лица и крупные компании, объединенные в профессиональные ассоциации, независимые специалисты и структурные подразделения в рамках государственных и муниципальных органов власти.

     К настоящему времени разработано (и регулярно обновляется) множество стандартов, нормативных документов и различных руководящих методических материалов по оценке недвижимости, бизнеса, инвестиционных проектов и др. [12].

(iii) Продуманное установление договорных обязательств

     В этих целях, наряду с необходимой фиксацией процентной ставки за кредит, могут устанавливаться некоторые требования по результатам использования кредита, как, например:

· согласование условий долевого владения результатами проекта,

· увязка уровня процентной ставки с уровнем прибыли девелопера по итогам распоряжения результатами проекта развития,

· установление специальных условий отчуждения развиваемой недвижимости при нарушении правил возврата заемных средств и др.

(iv) Многоступенчатые схемы финансирования развития

     Многоступенчатые схемы предусматривают финансирование проекта развития не одним единственным банком, а несколькими – через последовательные заемные «ступени» между другими финансовыми учреждениями. При этом каждая из таких ступеней демпфирует риск кредита, но, конечно, и повышает процентную ставку выдаваемого кредита. Подчеркнем, что, в конечном счете, все дополнительные затраты возлагаются на кредитуемое лицо. Так что, многоступенчатые схемы – это, с одной стороны, дополнительная надежность позиций кредиторов, но, с другой стороны, дополнительное бремя кредитуемого лица.

     Пример

     Банк выдает кредит страховому обществу или, другими словами, страхует кредит, предоставляемый заемщику, который, в свою очередь, оформляет залоговые отношения уже не с банком, а со страховым обществом. Подчеркнем, что в такой схеме заемщик несет увеличенное процентное бремя за полученный кредит, а банк не связан напрямую с кредитуемым проектом.     

     Портфельные инвестиции

     Понятие портфельных инвестиций предполагает, что вложение средств осуществляется инвестором одновременно в различные типы активов (так называемая концепция диверсификации вложений в активы – по аналогии с упоминаемой выше диверсификацией кредитования инвестиционных проектов, проектов развития недвижимости). Этим самым составляют, по меткому выражению американских специалистов S. Hudson-Wilson и C. Wurtzebach (редакторов оригинала - сборника «Управление портфелем недвижимости», М., ЮНИТИ, 1998), «коллекция собственности». Характеристики такой коллекции – портфеля недвижимости могут обладать весьма примечательными свойствами в части соотношения показателей доходности и риска.

     Установлено, что различные активы (как, например, банковские депозиты, государственные казначейские обязательства, обыкновенные акции и т.д.) обладают различной прибыльностью и надежностью, различными показателями доходности и риска. При этом доходность и риски являются категориями, работающими определенно взаимосвязанным образом: выше доходность – выше риски, и наоборот, снижение рисков связано со снижением доходности. Тогда портфели инвестиций, составленные из различных пропорций отдельных активов, будут различаться своими интегральными уровнями доходности и риска. В результате открывается возможность добиваться целенаправленного увеличения или снижения уровня того или иного из показателей для портфеля в целом. В 50-е годы Г. Марковиц разработал классическую теорию портфеля (The Modern Portfolio Theory) и стал Нобелевским лауреатом. Им сформулированы математические положения для формирования оптимальных портфелей:

· с максимальным уровнем доходности при фиксированном уровне риска,

· с минимальным уровнем риска при фиксированном уровне доходности.

     Исходно эти положения развивались для активов типа ценных бумаг, которые имели достаточно хорошую накопленную и обработанную статистическую базу рынков ценных бумаг – с конца 20-х годов. При этом анализ статистических данных, определив различие в динамике поведения показателей доходности для различных активов, показал ключевую роль при формировании оптимального портфеля наличия отрицательной корреляции в их поведении (k<0).

     Отрицательная корреляция показателей доходности активов, комбинируемых в портфеле, позволяет снизить колебательность суммарного показателя доходности.

     Формула для оценки портфельного риска РR при двух инвестируемых активах А и В имеет следующий вид:

   РR = √ (X_A²S_A² + (1 – X_B)²S_B² + 2X_A(1 – X_B) r_ABS_AS_B)

где: X – доли инвестирования в активы А и В,

   S – стандартное отклонение* каждого из активов,

   r – коэффициент корреляции между показателями доходности активов.

     Пример

     В табл. 2.4 приведены серии расчетов портфельного риска PR при различных пропорциях инвестируемых активов А и В и изменениях коэффициента корреляции в полном диапазоне: от максимального положительного значения k=+1 до максимального отрицательного значения

_____________________________________________________________________

* Напомним, что показатель стандартного отклонения отражает уровень колебательности наблюдаемых значений Х при отклонениях от среднего значения М (математического ожидания): S = √ (X² – M²).

Табл. 2.4. Портфельная оценка доходности и рисков.

k=-1. Результаты приведенных расчетов показывают, что комбинирование пропорций инвестируемых активов позволяет при незначительном снижении интегрального значения доходности портфеля добиваться существенного уменьшения рисков.

     Обратим внимание в табл. 2.4 на различия в поведении портфельных показателей доходности и риска. Так, показатели доходности портфеля во всех изменениях коэффициента корреляции изменяются внутри диапазона показателей доходности активов, составляющих портфель (в рассматриваемом случае – между 6 и 8%). В то же время, показатели портфельного риска, не выходя за рамки показателей рисков отдельных активов [3–4%], могут быть уменьшены ниже уровня рисков наименее рискового актива (в рассматриваемом случае ниже уровня в 3% для вложений в актив А). Причем характерно, что улучшение рисковых показателей начинается уже при положительных значениях корреляции, меньших единицы, см., серию расчетов при k=0,5. Наилучшие результаты достигаются при максимальной отрицательной корреляции k=-1, см., соответствующую строку табл. 2.4 с равными долями вложений в активы А и В: <

⇐ Предыдущая3456789101112Следующая ⇒

Поделиться:

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Организация работы процедурного кабинета

Области применения синхронных машин

Оптимизация по Винеру и Калману