ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Модели прогнозирования спроса на жилье и коммерческие площади с учетом демографических трендов миграции и доступности ипотечного кредитования

Авторы

  • Тихон Андреевич Сидоров Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, 129337, Россия, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
  • Александр Дмитриевич Грудин Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, 129337, Россия, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
  • Филипп Андреевич Мизёв Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, 129337, Россия, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
  • Максим Алексеевич Пенягин Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, 129337, Россия, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
  • Максим Павлович Красников Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, 129337, Россия, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26

Как цитировать

ГОСТ Сидоров Т. А., Грудин А. Д., Мизёв Ф. А., Пенягин М. А., Красников М. П. Модели прогнозирования спроса на жилье и коммерческие площади с учетом демографических трендов миграции и доступности ипотечного кредитования // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2025. Т. 69. № 10. С. 120-131.
APA Сидоров, Т. А., Грудин, А. Д., Мизёв, Ф. А., Пенягин, М. А. & Красников, М. П. (2025). Модели прогнозирования спроса на жилье и коммерческие площади с учетом демографических трендов миграции и доступности ипотечного кредитования. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 69(10), 120-131.

Аннотация

В исследовании рассматриваются подходы к повышению точности прогноза спроса на объекты жилой и коммерческой недвижимости в крупнейших городских агломерациях России в условиях усиливающихся демографических сдвигов и изменчивых условий ипотечного кредитования. Цель работы состоит в разработке и эмпирической проверке комплексной прогностической модели, позволяющей количественно оценивать влияние миграции, доходов населения и параметров ипотечного рынка на динамику спроса и цен на недвижимость. Эмпирическая база формируется на поквартальных рядах за период с 2008 по 2023 годы по пятнадцати крупнейшим агломерациям, включающих демографические, макроэкономические и рыночные показатели. Используются данные Росстата, Банка России, профильных ведомств и аналитических агентств, приведенные к сопоставимым ценам базового периода. Методология опирается на сочетание корреляционно регрессионного анализа, авторегрессионных и векторных авторегрессионных моделей с алгоритмом градиентного бустинга, реализованным в программной среде Python с применением процедур перекрестной проверки на временных рядах. Проведен анализ парных корреляций, подтверждающий устойчивую положительную связь индекса цен на жилье с сальдо миграции и отрицательную зависимость от средней ипотечной ставки при умеренном влиянии реальных доходов и объемов ввода. Сравнительная валидация показывает, что гибридная модель на основе градиентного бустинга снижает среднюю абсолютную и среднеквадратичную ошибки прогнозирования по сравнению с множественной регрессией и моделью авторегрессии более чем в два раза и обеспечивает коэффициент детерминации на уровне около девяносто пяти процентов на отложенной выборке. На основе построенной модели оценивается эластичность спроса по ключевым факторам, демонстрирующая высокую чувствительность к ипотечной ставке и более инерционный характер реакции на миграционные потоки и изменение доходов. Дополнительно выполнен трехлетний сценарный прогноз по жилому, офисному, торговому и складскому сегментам, позволяющий выявить различия в чувствительности к сочетанию миграционных и кредитных условий. Сделан вывод о доминирующей роли доступности ипотеки как краткосрочного модулятора реализации демографически обусловленного спроса, а также о высокой прикладной значимости разработанной модели для стратегического планирования девелоперов, кредитных организаций и органов государственной власти при переходе к проактивному управлению развитием территорий и инфраструктуры. Полученные результаты подтверждают высокую робастность предложенного подхода в различных фазах цикла.

Ключевые слова

рынок недвижимости прогнозирование спроса миграционные процессы ипотечное кредитование методы машинного обучения

Библиографические ссылки

Аниканова В.В., Щедрина И.Н. Современные тенденции и прогнозирование развития рынка ипотечного жилищного кредитования в РФ // Политика, экономика и инновации. 2023. № 6 (53). С. 1-6.

Белова Д.Д., Пынько Л.Е. Эконометрический анализ в прогнозировании объема выданных кредитов на рынке ипотечного жилищного кредитования в России // Финансовый менеджмент. 2024. № 5. С. 80-90.

Буранбаева Л.З., Гарифуллина А.Ф., Мусина Г.А. Рынок ипотечного кредитования: итоги 2022 года и прогноз на 2023 год // Вестник БИСТ (Башкирского института социальных технологий). 2023. № 1(58). С. 57-63.

Бычкова С.Г., Духон А.Б., Образцова О.И. Основные тенденции динамики ипотечной задолженности россиян в условиях ужесточения макропруденциальной политики // Учет. Анализ. Аудит. 2024. Т. 11. № 6. С. 34-51.

Елисеева И.И., Боченина М.В. Спрос на рынке жилья и потребности россиян: эконометрический подход // Экономическое возрождение России. 2022. № 4(74). С. 41-56.

Золотарева Д.Е. Анализ динамики и прогноз ипотечных кредитов по данным Госкомстата в РФ за 2018-2022 гг // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2023. Т. 14. № 1. С. 26-33.

Ибраев Ф.Т. Экономико-математическое моделирование вероятности дефолта ипотечного кредита // Вестник Кыргызстана. 2022. № 1-2. С. 181-190.

Карпенко К.В. Релевантность моделей развития сегмента ипотечного жилищного кредитования рынка недвижимости в региональном разрезе // Московский экономический журнал. 2023. Т. 8. № 1. С. 1-8.

Корниенко Д.О. Финансовое моделирование уровня долговой нагрузки на дату выдачи ипотечного кредита на рынке первичной жилой недвижимости // Финансы и кредит. 2023. Т. 29. № 8(836). С. 1845-1872.

Мишура А.В. Ипотечное кредитование и цены на жилье: необоснованные обвинения? // Вопросы экономики. 2023. № 3. С. 63-82.

Новоселов И.А. Прогнозирование уровня досрочного погашения российских ипотечных облигаций с поручительством ипотечного агентства Дом.РФ при помощи реестров ипотечного покрытия // Наука и бизнес: пути развития. 2022. № 9(135). С. 150-155.

Парусимова Н.И., Добрин Д.А. Потенциал рынка ипотечного жилищного кредитования // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2025. № 3. С. 62-74.

Полякова И.А., Макаренко Т.В., Павленко Г.В. Тренды рынка ипотечного жилищного кредитования: генезис, современность // Учет и статистика. 2024. Т. 21. № 2. С. 122-131.

Пономарева Е.А. Рынок первичного жилья: сценарии развития ситуации // Экономическое развитие России. 2022. Т. 29. № 5. С. 34-38.

Рахматуллина Ю.А. Проблемы ипотечного жилищного кредитования в условиях экономической нестабильности и перспективы его развития // Сибирская финансовая школа. 2023. № 2(150). С. 69-74.

Выпуск

Раздел

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Метрики

190 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

1 2 3 4 5 6 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)