Крупнейшие компании строительного рынка г. Пермь

Содержание

	

	Введение	3

	Глава 1. Анализ моделей формирования ставки дисконтирования	3

	Глава 2. Анализ строительной отрасли в России и Пермском крае	11

	2.1 Общий анализ рынка недвижимости	11

	2.2 Крупнейшие компании строительного рынка г. Пермь	18

	Глава 3. Разработка модели расчета ставки дисконтирования для инвестиционно-строительных компаний	25

	3.1 Разработка методики расчет ставки дисконтирования	25

		3.2	Практическое применение разработанной модели	35

	Заключение	45

	Список литературы	47








Введение

Строительная отрасль Российской Федерации подвержена действию факторов, обусловленных геополитической нестабильностью, изменением макроэкономических показателей, динамикой индикаторов рынка недвижимости и учетных ставок, что приводит к отрицательным результатам реализации инвестиционно-строительных проектов (ИСП).

Так, по данным Агентства по ипотечному жилищному кредитованию РФ (АИЖК) в 2016 году наблюдалось увеличение просроченной задолженности в области строительства на 33%, количества проблемных застройщиков на 29% вследствие сложностей с финансированием проектов. Это побуждает инвесторов более тщательно относиться к определению показателей эффективности ИСП, которые в значительной степени зависят от его схемы финансирования [20]. При использовании различных источников инвестиций изменяется стоимость их привлечения и риски проекта, а соответственно и требования к его доходности, отражающиеся в ставке дисконтирования при расчёте чистой приведенной стоимости, дисконтированного срока окупаемости и других показателей эффективности. В связи с этим основным инструментом повышения точности, объективности и надежности оценки ИСП становится модель формирования ставки дисконтирования, позволяющая учесть изменяющиеся условия финансирования проекта в течение его жизненного цикла.

В то же время, представленные в теоретических источниках и используемые в практике инвестиционного анализа модели и методики формирования ставки дисконтирования для определения экономической эффективности ИСП не включают анализ динамики стоимости привлечения средств из различных источников. Это подтверждает актуальность исследования по разработке моделей и методик	формирования	ставки дисконтирования 	ИСП, учитывающих динамику рисков.

Существенный вклад в исследование методов анализа экономической эффективности проектов внесли труды зарубежных ученых: Александер Г., Бэйли Дж., Боди Э., Дамодаран А., Гофман К., Кеннет Р., Коупленд Т., Колер Т., Леви Р., Мертон Р., Мурин Дж., Ордуэй Н., Фабоцци Ф., Фама Ю., Фридман Дж., Шарп У., Эстрада Х. и пр.

Среди отечественных ученых по исследуемой проблеме необходимо отметить труды: Бакулина А.А., Бурака П.И., Владимировой И.Л., Горшкова Р.К., Грибовского С.В., Грязновой А.Г., Ковалева В.В., Коссова В.В., Лившица В.Н., Липсица И.В., Мазура И.И., Ольдерогге Н.Г., Озерова Е.С., Ресина В.И., Рутгайзера В.М., Рыжова И.В., Стерника Г.М., Федотовой М. А., Шапиро В.Д., Шахназарова А.Г., Хачатурова Т.С. и пр.

Несмотря на многообразие трудов, такое направление исследований, как формирование ставки дисконтирования для определения экономической эффективности ИСП полностью не раскрыто и не изучено, что требует дальнейших исследований.

Объектом исследования является инвестиционно-строительные проекты и их источники финансирования.

Предметом исследования являются модели формирования ставки дисконтирования ИСП, а также риски, действующие в течение его жизненного цикла.

Цель исследования: формирование модели расчета ставки дисконтирования с учетом факторов риска, присущих инвестиционно-строительным компаниям.

Для реализации поставленной цели исследования решены следующие задачи:

	Рассмотрен и проанализирован рынок недвижимости в Пермском крае, проанализирована деятельность ведущих компаний-застройщиков г. Перми;

	

	Разработана модель и методики формирования ставки
дисконтирования с учетом отраслевого риска и риска конкретного проекта;

	Результаты исследования апробированы на примере 2-х инвестиционных проектов ООО «Камская долина», одной из ведущих компаний-застройщиков в Пермском крае.

				Теоретическую и методологическую основы исследования составляют
Федеральные	законы, Постановления	Правительства, методические рекомендации и стандарты, утвержденные государственными органами Российской Федерации, материалы ведущих агентств недвижимости, консалтинговых компаний, а также монографии, статьи, диссертационные исследования отечественных и зарубежных ученых.

			Информационно-документальной	и	аналитической	базой

	исследования являются данные Федеральной службы
государственной статистики, Московской биржи, а также результаты научных исследований, выполненных автором работы. Научная новизна исследования заключается в обосновании научных подходов к разработке моделей и методик формирования ставки дисконтирования при определении экономической эффективности ИСП с учетом динамики рисков, ожидаемой доходности в течение его жизненного цикла для повышения качества оценки проекта.






Глава 1. Анализ моделей формирования ставки дисконтирования

Определение ставки дисконтирования является одной из наиболее актуальных задач при определении экономической эффективности ИСП, так как она существенно влияет на такие расчетные показатели, как чистая приведенная стоимость, дисконтированный срок окупаемости и пр. В связи с этим, точность и достоверность применяемых для ее определения моделей имеет важнейшее значение для всех инвесторов.

Ставка дисконтирования отражает темп снижения ценности денежных ресурсов с течением времени и служит для приведения будущих денежных потоков к текущему моменту, а также стоимости будущих денежных притоков и оттоков к их ценности на настоящий момент в соответствии с теорией стоимости денег во времени.

Процесс дисконтирования применяется во многих направлениях стоимостного и инвестиционного анализа – расчете показателей экономической эффективности, оценке стоимости и пр. для различных групп активов, как реального, так и финансового секторов экономики и деятельности.

При анализе понятия ставки дисконтирования необходимо обратить внимание, что она связана с нормой доходности, отдачей на капитал, ставкой сравнения, требуемой и ожидаемой доходностью. Стоимость привлечения ресурсов и требуемая отдача от них существенно влияет на расчетные показатели эффективности инвестиционных проектов, расчетной стоимости компаний, бизнеса, различных активов. 

Основными факторами, влияющим на ставку дисконтирования, являются риски, изменяющиеся по мере реализации проекта. Таким образом, при оценке проекта в связи с динамикой воздействующих на проект рисков, ставка дисконтирования должна также изменяться.

Чтобы произвести анализ экономического содержания ставки дисконтирования, необходимо обратиться к ее определениям, выдвинутым ведущими экономистами: Вайнштейном А.Л., Гофманом К.Г., Грибовским С.В., Дамодараном А., Канторовичем Л.В., Коссовым В.В., Лившицем В.Н., Лурье А.Л., Макаровым В.Л., Хачатуровым Т.С.

						Канторович Л.В., Вайнштейн А.Л.: «Ставка дисконтирования является
нормой эффективности и интерпретируется как прирост чистой продукции,
которую	дает	в	единицу	времени	целесообразно	используемая

дополнительная предельная единица капитальных вложений».

Киевский В., Лойтер М.: «Ставка дисконтировании - нижняя граница эффективности». [19]

Ставку дисконтирования часто принимают, как ставку доходности на вложенный капитал в сопоставимые по уровню риска объекты инвестирования, формируя ее на основании влияния различных факторов, отражающих риск реализации проекта.

По мнению автора, понятие ставки дисконтирования наиболее полно описывает следующая формулировка: ставка дисконтирования соответствует доходности доступных для инвестора способов размещения своего капитала и используется для приведения денежных потоков проекта к текущему моменту. Ставка дисконтирования отражает стоимость привлечения средств для реализации проекта.

Также ставки дисконтирования могут носить статичный (значение не изменяется для всего горизонта планирования) и динамичный (варьируется в зависимости от действующих рисков и пр.) характер.

Чаще всего при расчете ставки дисконтирования для компании или для отдельного проекта используется модель средневзвешенной стоимости капитала (WACC), которая включает в себя стоимость акционерного (собственного) и стоимость заемного капитала. Данный метод определения ставки дисконтирования является наиболее объективным. 

Формула определения средневзвешенной стоимости капитала:



                                                                       (1)



где:  – ставка по привлечению заемного капитала;

 – ставка по налогу на прибыль;

 – заемный капитал в общей структуре капитала (в долях);

 – стоимость собственного (акционерного) капитала;

 – собственный капитал в общей структуре капитала (в долях)/

В случае, когда капитал компании состоит из обыкновенных и привилегированных акций, формула расчета WACC может выглядеть следующим образом:



                         , где                        (2)



 – ставка по привлечению заемного капитала;

 – ставка по налогу на прибыль;

 – заемный капитал в общей структуре капитала (в долях);

 – стоимость акционерного капитала (привилегированные акции);

 – привилегированные акции в структуре капитала предприятия (в долях);

 – стоимость акционерного капитала (обыкновенные акции);

 – обыкновенные акции в структуре капитала предприятия (в долях);

Следующая модель расчета ставки дисконтирования - модель CAPM, другими словами – модель оценки долгосрочных активов (Capital Assets Pricing Model). Стоит отметить, что метод CAPM применим только к публичным компаниям, акции которых котируются на фондовой бирже. В противном случае, стоимость собственного капитала рассчитывается методом кумулятивного построения. 

Рассмотрим формулу расчета CAPM:



                                                                               (3)



где Re – доходность собственного капитала,

Rf – доходность вложения в безрисковые активы,

Rm – среднерыночная ставка доходности на фондовом рынке

 - коэффициент, определяющий изменение цены на акции по всем компаниям в данном сегменте рынка.

В качестве безрисковых активов Rf, как правило, рассматриваются государственные ценные бумаги. К примеру, в США в качестве таких активов можно использовать казначейские векселя. В РФ в роли безрисковых активов могут выступать государственные облигации федерального займа (ОФЗ-ГКО), Информацию о доходности этих ценных бумаг можно найти на сайте Банка России [2].

Коэффициент «бета» показывает, насколько доходность ценных бумаг выбранной компании чувствительна к изменениям систематического (рыночного) риска. Если  = 1, то цена на акции данной компании и колебания рынка в целом полностью совпадают. В России информация о коэффициентах компаний с наиболее ликвидными акциями публикуется на сайте и в информационных выпусках рейтингового агентства АК & М. Кроме того, данные коэффициенты рассчитывают аналитические службы инвестиционных компаний и крупные консалтинговые фирмы. Такими фирмами, к примеру, являются «Deloitte & Touche СНГ», Merrill Lynch, Value Line.

Применение метода CAPM достаточно затруднено для российских предприятий по следующим причинам:

Метод САРМ применяется только к публичным компаниям, то есть к тем ОАО, чьи акции котируются на фондовой бирже. 

Метод подходит только к тем компаниям, которые обладают достаточным уровнем статистики для расчета своего -коэффициента. Также эти компании должны иметь аналог, чей -коэффициент использовался бы в расчетах.

Кумулятивный метод оценки премии за риск (ССМ) является одним из более популярных и распространенных в нашей стране методов построения ставки дисконтирования. Кумулятивный подход имеет много общего с методом CAPM. В его основании находится ставка дохода по безрисковым ценным бумагам, к ней плюсуются дополнительные поправки (премии) за риск инвестирования в конкретную компанию или в конкретный проект. Однако, кумулятивный метод не подразумевает использования бета-коэффициента. По мнению некоторых специалистов, этим фактом он выгодно отличается от CAPМ, по причине отсутствия необходимости поиска сопоставимых публичных компаний, акции которых обладают достаточной ликвидностью.

В качестве альтернативы, модель ССМ предлагает использовать в расчетах поправки на риск инвестирования в отрасль, которая заменяет отсутствие бета-коэффициента. Получить информацию о рисках различных отраслей можно в ежегоднике Ibbotson Associates [16].

Формула расчета ставки дисконтирования методом кумулятивного построения:

                                  ,                                    (4)



где Rt – доходность по безрисковой ценной бумаге на дату расчета;

Rn – совокупность отдельно взятых рисков.

Помимо этого, в формулу могут добавляться иные виды рисков, присущих отдельно взятой компании или отрасли. 

Недостатком данного метода является его субъективность, ведь данный метод сильно зависит от экспертных оценок. К тому же, метод ССМ в значительной степени менее точен, по сравнению с методом расчета ставки дисконтирования WACC, основанной на САРМ.

Исследованиями в области определения ставок дисконтирования также занимались и российские ученые. Например, российский экономист Ю.В. Козырь предложил альтернативную модель расчета рыночной ставки дисконтирования на собственный капитал. Для построения данной ставки в его модели используется информация о стоимости и денежных потоках компании-аналога, которая действует в той же отрасли, что и рассматриваемая изначально компания. Метод получил название «Метод рыночной экстракции», и его недостатком является отсутствие в модели учета заемного капитала. 

Также разработкой методик расчета ставок дисконтирования занимался коллектив российских ученых Лившиц В. Н., Виленский П.Л. и Смоляк С.А. Их исследования больше относятся к модели кумулятивного построения ставки дисконтирования и заключаются в разработке пофакторной методики определения премий за риск. Факторы и размеры премий приведены в Таблице 1.

Таблица 1

Премии за риск в зависимости от влияния отдельных факторов

Факторы и их градация

Прирост премии за риск, %

1. Необходимость проведения НИОКР (с заранее неизвестными результатами) силами специализированных научно-исследовательских и (или) проектных организаций:

 

продолжительность НИОКР менее 1 года

3 — 6%

продолжительность НИОКР свыше 1 года:



а) НИОКР выполняется силами одной специализированной организации

7 — 15%

б) НИОКР носит комплексный характер и выполняется силами нескольких специализированных организаций

11 — 20%

2. Характеристика применяемой технологии:



Традиционная

0%

Новая

2 — 5%

3. Неопределенность объемов спроса и цен на производимую продукцию:

 

Существующую

0 — 5%

Новую

5 — 10%

4. Нестабильность (цикличность, сезонность) производства и спроса

0–3%

5. Неопределенность внешней среды при реализации проекта (горно-геологические, климатические и иные природные условия, агрессивность внешней среды и т.п.)

0–5%

6. Неопределенность процесса освоения применяемой техники или технологии. Наличие у участников возможности обеспечить соблюдение технологической дисциплины

0–4%



Как видно из таблицы, в данной методике преимущественно рассмотрены риски, связанные с внедрением новой техники, оборудования или технологии. Тем не менее, в ней рассмотрены и такие факторы риска, которые сложно спрогнозировать в силу их нестатистической закономерности (например, неопределенной внешней среды). По мнению авторов, такие риски лучше учитывать иными методами, такими как анализ чувствительности, сценарный анализ и прочие. Помимо этого, максимальный размер премии за риск в данной методике превышает 40%, что, по мнению авторов, является достаточной высокой величиной, даже с учетом возможной инновационной специфики проекта.

Для наиболее наглядного представления, основные положения рассмотренных методик представлены в Таблице 2. 

Таблица 2

Краткий обзор методов расчета ставок дисконтирования

Название метода

Суть метода

Недостатки метода

Weighted Average Cost of Capital (WACC)

Средневзвешенная стоимости капитала компании, которая включает в себя стоимость акционерного (собственного), стоимость заемного капитала, а также включает корректировку по налогу на прибыль организаций.

Стоимость собственного капитала часто не соответствует рыночному уровню доходности, в общем случае не учтены отраслевые особенности

Capital Assets Pricing Model (CAPM)

Определяется требуемый уровень доходности актива, который предполагается добавить к уже существующему хорошо диверсифицированному портфелю с учётом рыночного риска этого актива.

Применяется только к публичным компаниям, предполагает наличие эффективного рынка, сложность расчета, отсутствие учета отраслевых особенностей

Метод кумулятивного построения

К ставке доходности по безрисковому активу добавляются премии за риск вложения капитала в конкретную компанию или проект

Субъективность и обобщенность метода

Метод рыночной экстракции Ю.В. Козыря

 Используя информация о стоимости и денежных потоках компании-аналога, которая действует в той же отрасли, что и рассматриваемая изначально компания, расчетным путем вычисляется ставка дисконтирования

Отсутствие в модели учета заемного капитала

Пофакторная методика определения премий за риск Лившиц В. Н., Виленский П.Л. и Смоляк С.А.

Рассматривается набор премий за риск для инновационных проектов

Ограниченность применения, слишком высокое максимальное значение ставки дисконтирования 



Из данной таблицы видно, что большая часть рассмотренных методов обладает общим недостатком - они не учитывают каким-либо образом отраслевые особенности деятельности компаний. Пофакторная методика учитывает лишь одну особенность – инновационный характер проектов. Исключением является кумулятивная модель, подразумевающая под собой наличие поправок на риск, который может охарактеризовать любую особенность, в том числе и отраслевую. Отсутствие учета отраслевой специфики является основанием для создания модифицированной модели. 




Глава 2. Анализ строительной отрасли в России и Пермском крае



2.1 Общий анализ рынка недвижимости 



На сегодняшний день на строительном рынке зафиксирован спад. Проанализируем основные причины спада в сегменте. 2015 год характеризовался резким спадом цен на основные виды недвижимости. Только в Москве квартиры подешевели в среднем на 10-15% с учетом дисконта. 2016 год начался по похожему сценарию. Это было вызвано следующими причинами[20]:

падение стоимости нефти;

спад платежеспособного спроса, рост предложения;

высокий уровень инфляции;

рост процентной ставки по кредитам.

По прогнозу аналитиков на цены на недвижимость в 2017 году, нас ждет рецессия. Для этого явления характерны следующие основные черты:

спрос опускается ниже предложения;

объемы строительства сокращаются;

замедляется рост объема предложения;

наблюдается спад цен на недвижимость.

Замедление спроса было приостановлено поведением покупателей. Они отреагировали на падение цен на жилье, а также на слухи о прекращении государственного субсидирования ипотеки увеличением вложений в жилой и нежилой фонды. Однако эта тенденция быстро завершилась по одной простой причине – сокращение доходов населения.

По прогнозу главы Сбербанка Германа Грефа, рынок недвижимости нашей страны восстановится уже в 2017 году. Однако многие эксперты считают эту позицию необоснованно оптимистичной. По мнению большинства специалистов, пессимистический сценарий развития рынка сохранится [20].

Снижение цен на недвижимость, по прогнозам аналитиков из РЭУ им. Г.В. Плеханова, в 2017 году неизбежно. Также произойдет сокращение платежеспособного спроса и объема предложения, а также еще большее замедление строительства. К аналогичным выводам пришли и эксперты из Уральской палаты [20].

Вместе с тем нельзя не отметить факторы, которые могут спасти рынок недвижимости от дальнейшего развертывания коллапса. Среди них:

снижение ставок на ипотечное кредитование;

усиление государственной поддержки строительства;

помощь со стороны региональных властей и Правительства.

По мнению экспертов, если эти меры не будут приняты, российский рынок ждет неминуемый крах. Таким образом, по прогнозу, цены на недвижимость в 2017 году в России снизятся.

По мнению большинства экспертов, текущий кризис рынка напоминает ситуацию 2008-2009 гг., но имеет и свои уникальные особенности. По их мнению, ничего катастрофического в целом не произошло, но экономическим субъектам стоит научиться адаптироваться в новых реалиях [21].

Выделим и некоторые положительные моменты, которые показали устойчивость сегмента к шокам:

застройщики не увязли в долгах и успели накопить подушку ликвидности после предыдущих бумов;

осознание необходимости заботы об оборотах этого сектора, а также необходимости снижения стоимости жилого и нежилого фондов;

приведение цен в большее соответствие с реалиями России;

осознание того, что такого роста цен, как прежде, уже не будет.

Несомненно, позитивной новостью является принятие решения Дмитрием Медведевым о продлении государственного субсидирования ипотеки до 2017 года. Было утверждено повышение лимита кредитования в общей сложности до 1 трлн. руб. Общий размер субсидий понижен на 1 процент. Пока эта мера продлена до 1 января 2017 года. До этого времени ипотечный кредит можно получить по льготной ставке – ключевая ставка +2,5 процентных пункта.

Как заявил первый вице-премьер России И.В. Шувалов, к 2018 году ожидается поступательное снижение процентных ставок по ипотеке до 7-8 %, так что ее субсидирование уже не потребуется [21].

Последние 12 лет в России продавцы диктовали свои условия. Это во многом объясняло завышенную стоимость недвижимости. Сейчас же наблюдается устойчивая тенденция установления «рынка покупателя».

Эксперты считают, что стоимость недвижимости в 2017 году будет снижаться примерно на 5-7%. Однако ни один эксперт не берет на себя ответственности указать, на сколько точно упадет ее стоимость [21].

Вместе с тем, предсказывается снижение стоимости жилья старого фонда, а также на окраинах городов. Застройщики будут вынуждены повышать качество строительства, заниматься благоустройством близлежащей территории.

Другой положительный момент в сложившейся ситуации – удешевление недвижимости в России. Инвестирование в недвижимость в период кризиса – один из наиболее популярных вариантов сохранить денежные средства в рублях. Вместе с тем, нельзя не отметить рост рисков от подобных вложений по мере нарастания коллапса.

Прогноз состояния рынка недвижимости на 2017 год в России негативен для застройщиков. Поэтому в ближайшее время будет замедляться рост предложения.  Ожидается замораживание строительных проектов и уменьшение вводимых строительных площадей. Спрос на рынке недвижимости, по прогнозам экспертов, начнет расти только в 2019 году. За ним последует и увеличение цен. Другие эксперты, наоборот, делают прогнозы на повышение цен, так как растут цены на строительные материалы, а значит, квартиры не станут более доступными. Кроме того, из-за кризиса падает покупательная способность населения. 

По мнению руководителя аналитического центра «КД-консалтинг» Эльвиры Епишиной: «Сегодняшний кризис более масштабный, чем в 2008-2009 гг. Тогда было большое – до 30-35 % – падение цен на жильё, как первичное, так и вторичное и пермский рынок жилья попал в число аутсайдеров по этому показателю. Но в Пермском крае и не было такого роста цен в 2005-2007гг., как, например, в Москве, Новосибирске и Екатеринбурге. Сейчас наблюдается явная стагнация. В 2014 г. был внушительный спрос на жильё, когда люди спасали деньги. А в 2015 г. произошло падение спроса. В добавок, нынешний кризис более длительный, он затрагивает многие секторы экономики, промышленности, затрагивает в целом экономическую модель России. По одним прогнозам Россия выйдет из кризиса не ранее 2019 г., по другим -  до 2020 г.» [21].

Наблюдается рост цен – в пределах 10 % - на местные материалы (железобетон, кирпич), а на импортные – 20-30%. Себестоимость строительства выросла. Но Застройщики не могут на текущем этапе увеличивать цены, потому что нет достаточного объема спроса. В связи с этим доходность проектов снижается – до 5-6 % [20].

По состоянию на конец I квартала 2017 года средняя цена на рынке многоквартирного жилья составила 48 785 рублей за квадратный метр. Средняя цена на вторичном рынке составляет 48 252 рублей за кв. м, средняя цена на рынке нового строительства 50 248 рублей за кв. м [20].

В качестве источника информации для обзора использовались данные Пермской мультилистинговой системы, выборка после обработки выборка по первичному рынку составила 572 предложения. Соотношение количества предложений на первичном и вторичном рынке сместилось в сторону предложений на вторичном рынке и составляет 27% к 73% [20].

На конец IV квартала 2016 года на рынке были представлены 1 440 объектов на вторичном рынке и 734 объекта на первичном рынке, таким образом, на первичном рынке жилой недвижимости наблюдается снижение количества объектов, а на вторичном рост.

В I квартале 2017 года средняя цена на первичном рынке жилой недвижимости города Перми составила 50 248 рублей за кв. м, что на 0,9% (или 450 руб. за кв. м) меньше чем в IV квартале 2016 года. Совокупный объем предложения, по состоянию на конец I квартала составил 572 штуки.





Рис. 2.1.1 Динамика средних цен предложения [20]

В Таблице 3 представлена динамика изменения цен в разрезе административных районов города. Рост цен предложений наблюдается только по Дзержинскому и Свердловскому району города. Наибольшее снижение цен за месяц наблюдается в Ленинском районе города [20].

Таблица 3



Динамика изменения цен в разрезе административных районов г. Пермь [20]

Район

Дзерж.

Индус.

Киров.

Ленин.

Мотов.

Орджон.

Свердл.

Цена по состоянию на I квартал 2017  года

50 951

48 751

43 694

64 672

46 368

41 666

57 316

Изменение цены по отношению к IV кварталу в %

2,5%

-2,5%

-0,4%

-14,2%

-1,7%

-0,7%

1,3%

Изменение цены по отношению
к IV кварталу в руб. за кв. м

1 254

-1 259

-182

-10 678

-787

-303

733



В Таблице 4 представлена динамика изменения цен в разрезе размера предлагаемых к продаже квартир. Снижение средних цен наблюдается по всем сегментам. По предложениям с количеством комнат свыше 4-х не была сформирована репрезентативная выборка.

Таблица 4

Динамика изменения цен в разрезе квартир [20]

Количество комнат

1-комн.

2-комн.

3-комн.

Цена по состоянию на I квартал 2017 года

52 139

50 352

46 659

Изменение цены по отношению к IV кварталу в %

-1,4%

-0,6%

-0,9%

Изменение цены по отношению к IV кварталу в руб. за кв. м

-764

-307

-434



В Таблице 5 рассматривается текущая ценовая ситуация на рынке в разрезе административных районов и количества комнат, цены представлены в руб. за кв. м:

Таблица 5

Ценовая ситуация на рынке недвижимости г. Перми [21]

Район

Количество комнат

По всем размерам



1-комн.

2-комн.

3-комн.

4+ -комн.



Дзержинский

57 362

49 706

45 303

48 387*

50 951

Индустриальный

50 598

49 693

44 818

40 071*

48 751

Кировский

44 827

44 345

41 646

40 414*

43 694

Ленинский

63 573

64 187

66 789

н/д

64 672

Мотовилихинский

49 250

47 911

40 964

42 109*

46 368

Орджоникидзевский

43 264

40 344

37 430

н/д

41 666

Свердловский

58 330

56 679

54 971

63 751*

57 316

В среднем по городу

52 139

50 352

46 659

56 097

50 248



Наибольшее количество предложений по состоянию на конец I квартал находятся в Свердловском районе, наименьшее – в Ленинском. В связи с небольшим количеством предложений в Ленинском районе, рост их количества на 7 штук привёл к существенному росту относительного показателя. По всем остальным районам наблюдается равномерное снижение количества предложений. Данная информация также представлена в форме диаграммы:





Рис. 2.1.2 Соотношение предложения на рынке недвижимости по районам

Изменение структуры предложения в разрезе размера квартир представлены в следующей таблице:

Таблица 6

Структура предложения квартир [21]

Количество комнат

Количество предложений по состоянию на конец I квартала 2017  года, штук

Изменение количества предложений по отношению к IV кварталу в %

Изменение количества предложений по отношению к IV кварталу, штук

1-комнатные квартиры

233

-22,8%

-69

2-комнатные квартиры.

180

-25,3%

-61

3-комнатные квартиры

148

-18,7%

-34

4 и более -комнатные квартиры

11

22,2%

2

В целом по городу

572

-22,1%

-162



На основании полученных аналитических данных, прогнозируемых возможностях рынка, были сформированы 3 сценария развития ситуации в 2018г.:

Базовый сценарий – умеренно-оптимистичный, основная тенденция – все рыночные показатели останутся на уровне 2016г.

Умеренно-пессимистичный сценарий (3 негативных фактора). Основные отличия от базового сценария:

Снижение объема продаж в натуральном выражении на 15% в среднем по году, начиная с марта.

Ввиду дефицита источников финансирования, снижения спроса, снижение объемов ввода строящихся объектов недвижимости в эксплуатацию.

Уровень инфляции, обуславливающий рост закупочных цен на материалы, составит до 10% (к уровню 2015г.)

Пессимистичный сценарий (4 негативных фактора). Основные отличия от умеренно-пессимистичного сценария:

Снижение объема продаж в натуральном выражении на 15% в среднем по году, начиная с марта.

Ввиду дефицита источников финансирования, снижения спроса, снижение объемов

ввода строящихся объектов недвижимости в эксплуатацию.

Снижение цен реализации по новостройкам на 9% в среднем по году, начиная с марта.

Уровень инфляции, обуславливающий рост закупочных цен на материалы, составит до 20% к 2015г.



2.2 Крупнейшие компании строительного рынка г. Пермь



По данным Единого реестра застройщиков, лидерами строительного рынка в Пермском крае по объему текущего строительства (по данным на 17 мая 2017 года) являются ГК «Сатурн-Р», ГК «Камская долина» и АО «ПЗСП». Лидеры рынка представлены в Таблице 7:

Таблица 7

ТОП застройщиков в Пермском крае [21]

Название компании

Строится, кв.м.

Место в рейтинге РФ

ГК Сатурн-Р

204087

93

ГК Камская долина

130265

168

АО «ПЗСП»

130058

169

АО «КРПК»

107288

220

ОАО «СМТ №14»

105627

226

ОАО «Стройпанелькомплект»

103809

233

ГК ПМД

75255

332

СГ Развитие

53007

468

Компания Т-СитиСтрой

42552

571



Группа компаний «Сатурн-Р» — строительный холдинг входит в число авторитетных участников строительного рынка России с высоким уровнем доверия со стороны населения. По данным социологических исследований, приведенных в газете «Buziness class» (сентябрь 2015 года) входит в топ-10 добросовестных застройщиков г.Перми.

Имеет в своем арсенале проектный институт, завод по производству строительных конструкций и строительно-монтажное управление.

С 2003 года и на сегодняшний день строительным холдингом «Сатурн-Р» построено 355 тысяч (точная цифра 354261,49) квадратных метров жилого и коммерческого назначения в Пермском крае и в других регионах России. На стадии сдачи в эксплуатацию еще 92605 кв.м. Производственные мощности холдинга позволяют реализовывать 50 тысяч квадратных метров готовых площадей в год [23].

Стиль строительных объектов «Сатурн-Р» уже стал своеобразным эталоном качества и скорости строительства, реализованные объекты стабильно становятся победителями различных конкурсов в сфере недвижимости.

Кроме этого, компания оказывает услуги в следующих направлениях:

Покупка, продажа, обмен квартир на рынке вторичного жилья;

Аренда жилья;

Покупка, продажа, аренда, управление коммерческой недвижимостью;

Срочный выкуп квартир;

Полное юридическое сопровождение сделок с недвижимостью;

Оформление договоров купли-продажи недвижимости;

Бесплатные консультации;

Чистая прибыль компании по итогам 2016 года равна 487 408 тыс. рублей, что в 12,5 раз выше прибыли за аналогичный период 2015 года [23].

ГК «Сатурн-Р» успешно реализовала такие строительные проекты как ЖК «Квартет», ЖК «Красная горка» и ЖК «На Уинской» в Мотовилихинском районе г. Перми. Среди строящихся проектов данной компании можно отметить ЖК «Арсенал» по ул. Красные казармы в Свердловском районе г. Перми. Жилой квартал «Арсенал» расположен на территории жилого района Красные казармы, ограниченном транспортной магистралью Героев Хасана-Проспект Комсомольский, ул.Чернышевского, рекой Егошиха, ул.Чкалова. Участок в 30 гектаров находится в центре города, часть территории которого непосредственно примыкает к долине реки Егошиха. Первая очередь строительства представляет собой 4 дома переменной этажности от 11 до 25 этажей.

ГК «Камская долина» является частью холдинга «КД Групп». АО «КД Групп» (KD GROUP) - вертикально интегрированная компания, применяющая комплексный подход в сфере строительных услуг: от разработки инвестиционных проектов и привлечения инвестиций до производства, реализации и эксплуатации объектов строительства. Компания является  одной из ведущих компанией рынка жилой недвижимости Пермского края (Приволжский Федеральный Округ), десятой крупнейшей экономики РФ [17]. 

Инвестиционно-строительный холдинг «КД Групп» - один из крупнейших девелоперов Пермского края. Сегодня холдинг объединяет группу предприятий, каждое из которых решает конкретные задачи в рамках достижения единой стратегической цели - удовлетворении потребности в жилье и иных объектах недвижимости (помещения коммерческого назначения) жителей г. Перми и Пермского края.

Основными направлениями деятельности холдинга являются девелоперские проекты в секторе жилой и нежилой недвижимости, инвестиционная деятельность, проектирование и комплексное ведение проектов, строительство, а также управление жилищным фондом.

«КД групп» осуществляет полный цикл девелопмента [32]:

Управление строительством, руководство реализацией проектов

Управление процессом проектирования и разработка оригинальных проектных решений; 

Планирование этапов строительства, разработка графиков с последующим контролем их выполнения; 

Подбор подрядных организаций путем проведения тендеров и конкурсов; 

Непосредственное руководство производством на конкретных объектах на протяжении всего строительного цикла. 

Оценка инвестиционных проектов, привлечение инвестиций [32]: 

Деятельность на рынке кредитов, выпуск собственных ценных бу.......................