Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Статистика аренды на рынках недвижимости
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 = √ (XA2SA2 + (1 – XB)2SB2 + 2XA(1 – XB) rABSASB)
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.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-05-27; просмотров: 75; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.147.89.24 (0.196 с.) |