Статистический анализ динамики и факторов ценообразования на рынке жилья Санкт-Петербурга и прогноз его развития

Сектор недвижимости — это не просто совокупность зданий и земельных участков, это кровеносная система экономики, индикатор её здоровья. В 2023 году вклад этой отрасли в ВВП России составил внушительные 14%, или 22 триллиона рублей, обеспечив работой более 11 миллионов человек и достигнув рекордного объема ввода жилья в 110,4 миллиона квадратных метров. Эти цифры ясно показывают, что анализ рынка жилья — это не только академический интерес, но и ключ к пониманию общеэкономических процессов, ведь каждый запуск нового проекта и каждая заключенная сделка мультипликативно влияют на смежные отрасли, от производства стройматериалов до сферы услуг.

Введение

Рынок жилья, особенно в таких мегаполисах, как Санкт-Петербург, является одним из наиболее динамичных и сложных сегментов экономики. Он выступает не только важнейшим индикатором макроэкономической стабильности, но и отражает социальные процессы, влияя на благосостояние миллионов граждан. В условиях постоянно меняющейся экономической конъюнктуры, воздействия государственных программ ипотечного кредитования и глобальных вызовов, понимание механизмов ценообразования и прогнозирование его динамики становится критически важным для всех участников рынка.

Актуальность исследования продиктована не только существенным вкладом рынка жилья в национальную экономику, но и его высокой чувствительностью к внешним и внутренним факторам. Для Санкт-Петербурга, одного из крупнейших экономических и культурных центров России, эта актуальность приобретает особую специфику. Динамика цен на первичном и вторичном рынках жилья в Северной столице подвержена влиянию как общероссийских трендов, так и уникальных региональных особенностей, таких как плотность застройки, требования к социальной инфраструктуре и градостроительная политика. Изучение этих процессов позволяет не только сформировать академически обоснованные выводы, но и предложить практические рекомендации для всех участников рынка: от девелоперов и инвесторов до рядовых покупателей и органов власти, помогая им принимать взвешенные решения в условиях неопределенности.

Цель работы состоит в проведении глубокого статистического анализа динамики и факторов формирования цен на первичном и вторичном рынке жилья Санкт-Петербурга, а также в разработке обоснованного прогноза их развития. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

• Исследовать теоретические основы функционирования рынка жилья и ценообразования, определив ключевые понятия и особенности регионального рынка Санкт-Петербурга.
• Систематизировать и применить статистические методы анализа для оценки ценовой динамики и выявления факторов, оказывающих на нее влияние.
• Проанализировать влияние себестоимости строительства, деловой активности застройщиков и классификации жилья на цены в Санкт-Петербурге.
• Оценить динамику доступности жилья, структуру спроса и профиль покупателей, выявив их корреляцию с ценовой политикой.
• Разработать прогнозную модель динамики цен на рынке жилья Санкт-Петербурга на кратко- и среднесрочную перспективу.

Объектом исследования выступают цены на первичном и вторичном рынке жилья в Санкт-Петербурге. Предметом исследования являются факторы, формирующие эти цены, и закономерности их динамики.

Структура работы логически выстроена для последовательного раскрытия поставленных задач. Она начинается с глубокого погружения в теоретические основы рынка жилья, переходит к детализированному описанию методологии статистического анализа, затем анализирует конкретные факторы и динамику цен на рынке Санкт-Петербурга, после чего рассматривает вопросы доступности жилья и влияния ипотечного кредитования, и завершается разработкой прогноза и практическими рекомендациями.

Теоретические основы функционирования рынка жилья и ценообразования

Рынок жилья — это не просто набор сделок купли-продажи, а сложная, многогранная система, вплетенная в ткань национальной экономики. Чтобы понять динамику цен в Санкт-Петербурге, необходимо сначала разобраться в фундаментальных понятиях, которые определяют сущность этого рынка и его место в экономическом ландшафте, поскольку без такого базиса любое последующее исследование рискует быть поверхностным.

Ключевые понятия и определения

Любое глубокое исследование начинается с четкого определения терминов. В контексте рынка недвижимости особенно важно разграничить следующие понятия:

• Рынок недвижимости — это совокупность экономических отношений, возникающих между участниками процесса создания, владения, пользования и распоряжения недвижимым имуществом. Он включает механизмы передачи прав, движения финансовых потоков и регулирования сделок.
• Первичный рынок жилья — это сегмент рынка, где объектом купли-продажи выступает новое жилье, предлагаемое застройщиками или государством впервые. Здесь преобладают сделки с еще строящимися или только что введенными в эксплуатацию объектами.
• Вторичный рынок жилья — это рынок, где предметом сделки является жилье, которое уже было в эксплуатации и имеет историю владения. Продавцами здесь выступают частные лица или инвесторы, а не застройщики.
• Себестоимость строительства — это сумма всех затрат, связанных с возведением объекта недвижимости. Она включает прямые затраты (материалы, труд, эксплуатация техники), накладные расходы и сметную прибыль.
• Коэффициент доступности жилья (КДЖ) — ключевой макроэкономический показатель, отражающий способность средней семьи приобрести стандартное жилье. Международная практика считает жилье доступным, если КДЖ не превышает 3. По итогам 2024 года, КДЖ в России составил 3,3, что свидетельствует об определенном улучшении, но все еще находится за пределами идеальных значений, а значит, большинству семей приходится прибегать к ипотеке или длительным накоплениям.
• Ипотечное кредитование — это форма долгосрочного кредита, предоставляемого под залог недвижимого имущества. Оно играет центральную роль в формировании спроса на жилье, существенно влияя на ценообразование и доступность.
• Классификация жилья — система разделения жилых объектов на категории (эконом, комфорт, бизнес, премиум, элит) по ряду критериев, таких как стоимость, качество строительства, расположение, уровень комфорта и инфраструктура.

Рынок недвижимости как сложная экономическая система

Рынок недвижимости — это не просто набор независимых элементов, а сложная пространственная система, глубоко интегрированная в национальную экономику. Это подтверждается его значительным вкладом: в 2023 году он обеспечил около 14% ВВП России (22 трлн рублей), заняв более 11 млн человек и показав рекордный объем ввода жилья в 110,4 млн м². Недвижимость составляет более 50% мирового национального богатства, что подчеркивает её стратегическую важность. Состояние этого рынка служит своего рода барометром для всей экономики: его ухудшение часто предвещает спад, а рост — экономический подъем, что делает его критически важным для мониторинга общего экономического здоровья страны.

Рынок недвижимости может рассматриваться в трёх модификациях: как рынок товаров (работ, услуг), где происходит купля-продажа самих объектов; как рынок капитала, где недвижимость выступает инвестиционным активом; и как рынок труда, поскольку строительная отрасль и сфера обслуживания недвижимости являются крупными работодателями. Такое комплексное понимание позволяет глубже анализировать его взаимодействие с другими секторами экономики.

Особенности рынка недвижимости

Рынок недвижимости обладает уникальными характеристиками, которые отличают его от других рынков и определяют специфику ценообразования:

• Локальность: Объекты недвижимости фиксированы в пространстве, что делает рынок каждого города или даже района уникальным.
• Невысокая взаимозаменяемость объектов: Каждый объект недвижимости уникален по своим характеристикам, расположению и юридической истории.
• Сезонные колебания цен: Активность на рынке часто коррелирует с сезонными факторами, пики приходятся на весну и осень.
• Необходимость государственной регистрации сделок: Это обеспечивает юридическую чистоту и защиту прав собственности, но усложняет и замедляет процесс.
• Долговечность недвижимости: Здания существуют десятилетиями, а земля — бессрочно, что делает инвестиции в недвижимость долгосрочными.
• Длительность инвестиционного цикла в строительство: Средний срок строительства многоквартирного дома в России составляет 2 года 9 месяцев, а в Санкт-Петербурге может достигать 4 лет 8 месяцев. Эта инерционность жилищных проектов означает, что изменение спроса сегодня повлияет на предложение лишь через несколько лет.

Макроэкономические и микроэкономические факторы ценообразования на рынке жилья

Ценообразование на рынке жилья формируется под влиянием многоуровневых факторов, которые можно разделить на макроэкономические (общегосударственные), мезоэкономические (региональные) и микроэкономические (на уровне конкретного объекта или застройщика).

На макроуровне ключевыми являются:

• Макроэкономические теории: Теория факторов производства, объясняющая, как стоимость земли, труда и капитала влияет на цену. Теория спроса и предложения, которая является основой для понимания рыночного равновесия. Теории экономических циклов, указывающие на фазы роста и спада, которые неизбежно отражаются на рынке недвижимости.
• Уровень инфляции: Рост общего уровня цен в экономике ведет к удорожанию строительных материалов и работ, а также снижает покупательную способность денег, что, в свою очередь, стимулирует инвестиции в недвижимость как способ сохранения капитала.
• Среднедушевые доходы населения: Прямо влияют на платежеспособный спрос. Рост доходов повышает доступность жилья и стимулирует рост цен.
• Ключевая ставка Банка России: Определяет стоимость кредитных ресурсов для банков, а значит, и ставки по ипотечным кредитам, что имеет критическое значение для формирования спроса.

На микроуровне (и отчасти мезоуровне) важными факторами являются:

• Себестоимость строительства: Прямо влияет на предложение. Рост цен на материалы, рабочую силу и землю увеличивает себестоимость и, как следствие, рыночную цену.
• Классификация жилья: Качество строительства, используемые материалы, расположение, инфраструктура района, планировка — все это влияет на отнесение жилья к определенному классу и, соответственно, на его цену.
• Спрос и предложение: Базовые рыночные силы, определяющие равновесную цену. Специфика локального рынка Санкт-Петербурга, включая объемы ввода жилья и темпы его реализации, формирует уникальный баланс.

Методология статистического анализа и прогнозирования цен на рынке жилья

Для того чтобы провести глубокий и обоснованный анализ такого сложного объекта, как рынок жилья Санкт-Петербурга, необходимо вооружиться мощным арсеналом статистических и эконометрических методов. Они позволяют не только выявить скрытые закономерности в ценовой динамике, но и построить модели для прогнозирования будущих трендов, что критически важно для принятия решений в условиях постоянно меняющейся конъюнктуры.

Обзор статистических методов анализа рынка недвижимости

Статистика предоставляет обширный набор инструментов для изучения рынка недвижимости. На первом этапе исследования целесообразно использовать следующие методы:

• Методы группировок: Позволяют классифицировать объекты недвижимости или временные периоды по различным признакам (например, районы города, типы жилья, ценовые категории). Это помогает выявить однородные группы и проанализировать их специфические характеристики.
• Корреляционно-регрессионный анализ: Основа для количественной оценки взаимосвязи между ценами на жилье и различными факторами (доходы населения, ипотечные ставки, объемы строительства). Коэффициенты корреляции Пирсона, например, могут показать, насколько тесно связан рост цен на 1 м² жилья с увеличением стоимости аренды.
• Кластерный анализ: Используется для выявления скрытых групп объектов (например, районов Санкт-Петербурга) со схожими характеристиками ценовой динамики или факторов, даже если эти группы не очевидны на первый взгляд.
• Анализ временных рядов: Позволяет изучать динамику цен на жилье во времени, выявлять тенденции, сезонность, цикличность и случайные колебания.
• Графические и табличные методы: Незаменимы для наглядного представления результатов анализа, будь то динамика цен на диаграммах или распределение показателей в таблицах.

Эконометрическое моделирование для анализа ценовой динамики

Эконометрика углубляет статистический анализ, позволяя не просто выявить взаимосвязи, но и построить модели, которые объясняют и прогнозируют поведение цен.

• Параметрические методы: Наиболее распространенным является множественная линейная регрессия. Эта модель выражает зависимость цены объекта недвижимости (y) от нескольких объясняющих факторов (x₁, x₂, …, x_n) в виде:
  y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε
  где β₀ — свободный член, β_i — коэффициенты регрессии, показывающие, на сколько изменится y при изменении x_i на единицу, а ε — случайная ошибка. Этот метод широко используется для прогнозирования рыночной стоимости, учитывая такие факторы, как площадь, расположение, год постройки, класс жилья и др.
• Непараметрические методы: К ним относится оценка Надарая-Уотсона, которая позволяет моделировать зависимость без жестких предположений о форме связи между переменными. Это особенно полезно, когда линейная зависимость не очевидна или данные имеют сложную структуру.

Методы анализа временных рядов и прогнозирования

Прогнозирование цен на жилье — это ключевая часть исследования, требующая специализированных методов.

• Анализ временных рядов: Помогает выявить основные компоненты временного ряда цен: тренд (долгосрочное направление), сезонность (регулярные колебания в течение года) и цикличность (колебания, связанные с экономическими циклами). Автокорреляционная функция (АКФ) показывает степень зависимости между текущим значением ряда и его прошлыми значениями, помогая определить «память» ряда и выбрать подходящую модель.
• Тест Чоу: Применяется для обнаружения структурных сдвигов во временном ряду. Структурный сдвиг — это момент, когда внутренняя структура или параметры модели меняются (например, из-за изменения государственной политики или экономического шока). Выявление таких сдвигов критически важно для построения адекватной модели прогнозирования, так как позволяет моделировать тенденцию на периодах, лишенных этих сдвигов.
• Модели двойного экспоненциального сглаживания Хольта: Эффективны для прогнозирования временных рядов с наличием тренда. Эти модели дают наименьшую среднюю ошибку аппроксимации, что делает их ценным инструментом для предсказания цен на жилье.
• Модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (ARIMA): Широко используются для прогнозирования цен на вторичном рынке жилья Санкт-Петербурга. Модели ARIMA (p, d, q) учитывают авторегрессионные (AR), интегрированные (I) и скользящего среднего (MA) компоненты, что позволяет эффективно моделировать нестационарные временные ряды.

Применение методов машинного обучения в прогнозировании цен

Современные подходы к прогнозированию активно используют методы машинного обучения, которые способны улавливать более сложные нелинейные зависимости.

• Ridge и Lasso regressions: Это методы регуляризации линейной регрессии, которые помогают избежать переобучения модели, особенно при работе с большим количеством факторов. Они полезны для отбора наиболее значимых факторов.
• Elastic Net regression: Комбинирует преимущества Ridge и Lasso, обеспечивая как отбор переменных, так и сглаживание коэффициентов.
• Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM): Эти ансамблевые методы, хотя и не упомянуты напрямую, являются мощными инструментами для прогнозирования цен, способными обрабатывать большое количество разнородных данных и выявлять сложные нелинейные взаимосвязи.

Источники данных для анализа

Для проведения всестороннего и достоверного анализа необходима обширная и надежная база данных. Ключевыми источниками для данного исследования будут:

• Федеральная служба государственной статистики (Росстат) и её территориальный орган по Санкт-Петербургу и Ленинградской области: Предоставляют официальные данные о средних ценах на жилье, объемах ввода жилья, демографических показателях и доходах населения.
• Банк России: Источник информации о ключевой ставке, ставках по ипотеке, объемах выданных ипотечных кредитов.
• Единая информационная система жилищного строительства (ДОМ.РФ): Ценный ресурс с данными по текущим проектам, объемам строительства, разрешительной документации и ценам на первичном рынке.
• Аналитические отчеты консалтинговых агентств (например, Nikoliers, Knight Frank, Colliers, JLL): Предоставляют рыночную аналитику, прогнозы, данные по сегментам рынка и экспертные оценки, дополняя официальную статистику.

Совокупное применение этих методологических подходов и источников данных позволит получить максимально полную картину динамики цен на рынке жилья Санкт-Петербурга и разработать научно обоснованный прогноз.

Динамика и факторы формирования цен на первичном и вторичном рынке жилья Санкт-Петербурга

Рынок жилья Санкт-Петербурга, как и любой крупной агломерации, представляет собой сложный механизм, где цены формируются под воздействием множества внутренних и внешних факторов. Понимание этой динамики требует глубокого анализа как общих тенденций, так и специфических региональных особенностей, что позволяет увидеть не просто рост или падение, но и причины, стоящие за этими изменениями.

Общая динамика цен на первичном и вторичном рынках жилья Санкт-Петербурга

За последние десятилетия рынок жилья Санкт-Петербурга демонстрировал устойчивый рост, хотя и с периодическими коррекциями. Официальные данные Росстата показывают значительный рост цен по всей России: с 67907,00 руб./м² в 2014 году до 147654,49 руб./м² в 2022 году на первичном рынке, и с 55359,45 руб./м² до 95947,38 руб./м² на вторичном рынке за тот же период.

Санкт-Петербург выделяется на этом фоне более высокими ценами. Во втором квартале 2024 года официальная средняя рыночная стоимость одного квадратного метра жилья в городе составила 165 тыс. рублей. Однако реальные рыночные цены, особенно на первичном рынке, значительно выше: в апреле 2024 года они достигли 246 тыс. руб. за 1 м² на первичном и 205 тыс. руб. на вторичном рынке. При этом по итогам 2024 года, средневзвешенная цена на первичном рынке в классах комфорт, бизнес и премиум достигла 296 тыс. руб./м², показав рост на 11% за год. Общий прирост стоимости квадратного метра на первичном рынке Петербурга замедлился до 1,87% за 12 месяцев, но в декабре 2024 года цены продолжали расти практически во всех районах, за исключением удаленных окраин, с наиболее заметным ростом в пригородах (плюс 3,5% за месяц) и центральных кварталах (плюс 1,9% за месяц), где за год рост составил 26,2%. Это говорит о продолжающейся урбанизации и концентрации спроса в более престижных и развитых локациях.

Для наглядности представим динамику средних цен:

Год	Средняя цена на первичном рынке, руб./м2	Средняя цена на вторичном рынке, руб./м2
2014	67907,00	55359,45
2015	73450,23	60120,89
2016	77123,56	61987,12
2017	78990,11	62543,78
2018	83210,45	64899,23
2019	90345,88	68567,10
2020	102120,55	75432,67
2021	125678,90	88123,45
2022	147654,49	95947,38
Апр 2024 (СПб)	246000,00	205000,00
2024 (СПб, средневзвешенная)	296000,00	—

Примечание: Данные Росстата по России (2014-2022) и оценки для Санкт-Петербурга (2024).

Факторы, влияющие на себестоимость строительства и ценообразование

Себестоимость строительства является фундаментом, на котором формируется конечная рыночная цена. Она складывается из:

• Прямых затрат: Включают стоимость материальных ресурсов (цемент, кирпич, металлоконструкции, отделочные материалы), заработную плату рабочих, а также затраты на эксплуатацию строительных машин и механизмов. Важно отметить, что на 2021 год доля всех строительных материалов и оборудования в стоимости квадратного метра жилья в Санкт-Петербурге составляла всего 21%. Это говорит о том, что рост цен на стройматериалы, хотя и ощутим, не является единственным и даже доминирующим фактором, определяющим конечную стоимость.
• Накладных расходов: Это административные расходы, содержание аппарата управления, расходы на обслуживание строительной техники, охрану труда и другие общепроизводственные и общехозяйственные затраты.
• Сметной прибыли: Прибыль, заложенная в смету проекта, которая является вознаграждением для застройщика за риски и инвестиции.

Помимо этих составляющих, на себестоимость и рыночную стоимость жилья влияют:

• Доходы девелоперов и строителей: Маржинальность проектов, стремление к получению прибыли.
• Стоимость земли: В условиях плотной застройки Санкт-Петербурга, дефицит свободных участков приводит к высоким ценам на землю, что существенно увеличивает себестоимость.
• Подключение к инженерным сетям: Затраты на подведение воды, электричества, канализации, газа могут быть весьма существенными, особенно в новых районах.
• Зарплаты и бонусы топ-менеджмента: Административные расходы также оказывают влияние.
• Требования к формированию социальной инфраструктуры: В Санкт-Петербурге одним из ключевых факторов, увеличивающих сложность и стоимость проектов, является требование к застройщикам об одновременном строительстве школ и детских садов вместе с жильем. Это важный элемент социальной ответственности, но он непосредственно влияет на затраты девелоперов и, соответственно, на конечные цены.

Классификация жилья и ее влияние на цены

Отсутствие четкой, официально закрепленной классификации жилья в России создает определенные трудности и может приводить к вольному ценообразованию. Застройщики часто используют маркетинговые названия, что затрудняет объективное сравнение объектов. Тем не менее, на рынке активно используются следующие категории:

• Эконом-класс (стандарт): Наиболее доступное жилье, обычно расположенное в спальных районах, с минимальной отделкой и простой инфраструктурой.
• Комфорт-класс: Улучшенные планировки, более качественные материалы, развитая внутренняя инфраструктура (детские площадки, парковки, возможно, закрытые дворы).
• Бизнес-класс: Расположение в престижных районах или вблизи деловых центров, высококачественные материалы, расширенная инфраструктура, улучшенная безопасность, дизайнерские решения.
• Премиум и элит-класс: Эксклюзивное расположение, уникальные архитектурные проекты, высококлассная отделка, высокий уровень сервиса, ограниченное количество квартир.

Разработаны модели количественной оценки комфортности жилья, основанные на 22 критериях, которые позволяют более объективно отнести объект к той или иной группе. Эти критерии могут включать: площадь квартир, высоту потолков, материалы фасада, наличие подземного паркинга, консьерж-сервис, близость к метро и паркам. Чем выше класс жилья, тем выше его стоимость, что отражает не только себестоимость строительства, но и уникальные качественные характеристики, локацию и уровень комфорта.

Влияние макроэкономических показателей

Макроэкономические индикаторы играют роль мощных «невидимых рук», формирующих рыночные тренды.

• Уровень инфляции: Непрерывный рост общего уровня цен снижает реальную покупательную способность денег. В условиях высокой инфляции недвижимость часто рассматривается как защитный актив, что стимулирует спрос и, как следствие, рост цен.
• Среднедушевые доходы населения: Прямая зависимость: чем выше доходы, тем больше платежеспособный спрос. Рост медианных доходов в Санкт-Петербургской агломерации в 2024 году, превысивший рост медианных цен, хоть и способствует улучшению доступности, но при этом закладывает основу для потенциального дальнейшего роста цен.
• Ключевая ставка Банка России и ставки по ипотеке: Это один из самых динамичных и влиятельных факторов. Ключевая ставка напрямую определяет стоимость заимствований для коммерческих банков, что транслируется в ставки по ипотечным кредитам. Высокая ключевая ставка делает ипотеку дорогой и снижает доступность жилья, сдерживая спрос, и наоборот. В период с июля 2024 года по август 2025 года ключевая ставка в России колебалась от 16% до 21%, что привело к значительному удорожанию ипотечных кредитов и, как следствие, к охлаждению спроса на рынке.

Анализ спроса и предложения на рынке жилья Санкт-Петербурга

Баланс спроса и предложения является краеугольным камнем ценообразования.

• Объемы ввода жилья: Количество новых квартир, выходящих на рынок. Ввод рекордных 110,4 млн м² в России в 2023 году свидетельствует о высокой активности строительной отрасли, но в Санкт-Петербурге этот процесс осложняется рядом факторов, таких как длительность инвестиционно-строительного цикла (до 4 лет 8 месяцев) и требования к социальной инфраструктуре.
• Объемы сделок: Число заключенных договоров купли-продажи, отражающее активность на рынке. Рост объемов сделок свидетельствует о высоком спросе и, как правило, сопровождается ростом цен.
• Показатели спроса и предложения: Анализ структуры спроса (какие типы жилья, в каких районах наиболее востребованы) и предложения (сколько квартир выставлено на продажу, по каким ценам, в каких классах). Например, увеличение доли объявлений со скидками до 54,6% и среднего времени продажи квартир до 112 дней в третьем квартале 2025 года в Санкт-Петербурге указывает на ослабление спроса и усиление конкуренции среди продавцов.

Взаимодействие всех этих факторов формирует уникальную ценовую динамику на первичном и вторичном рынках жилья Санкт-Петербурга, делая его объектом пристального внимания для аналитиков и инвесторов.

Доступность жилья, структура спроса и влияние ипотечного кредитования в Санкт-Петербурге

Вопрос доступности жилья — один из самых чувствительных и социально значимых аспектов рынка недвижимости. В условиях мегаполиса, такого как Санкт-Петербург, где цены исторически выше средних по стране, эта проблема стоит особенно остро, ведь она напрямую затрагивает качество жизни большинства горожан.

Показатели доступности жилья

Для объективной оценки доступности жилья используются несколько ключевых коэффициентов:

• Коэффициент доступности жилья (КДЖ) или Housing Price to Income Ratio: Этот показатель отражает, сколько лет среднестатистическая семья из трех человек должна полностью откладывать свой доход, чтобы приобрести стандартную квартиру площадью 54 м². По международным стандартам, жилье считается доступным, если КДЖ составляет менее 3. По итогам 2024 года, КДЖ в России улучшился до 3,3 (по сравнению с 3,5 годом ранее), что указывает на небольшое, но позитивное изменение. Однако, этот коэффициент не учитывает возможность привлечения заемных средств, таких как ипотека.
• Индекс доступности приобретения жилья: В отличие от КДЖ, этот индекс учитывает также доступность ипотечного кредитования. Повышение ставок по кредитам приводит к снижению индекса (меньшей доступности), тогда как снижение ставок — к его росту (большей доступности), при прочих равных условиях. Этот показатель более полно отражает реальную картину, поскольку большинство сделок с жильем совершаются с привлечением ипотеки.
• Доля семей, имеющих возможность приобрести стандартное жилье с помощью собственных и заемных средств: В условиях российской действительности именно этот показатель наиболее точно характеризует доступность жилья. Он интегрирует как уровень доходов населения, так и условия ипотечного кредитования, давая наиболее полную картину платежеспособного спроса.

Динамика индекса доступности жилья в Санкт-Петербурге

Для населения Санкт-Петербурга вопрос доступности жилья продолжает оставаться острым, несмотря на отдельные позитивные тенденции. В 2024 году, согласно некоторым данным, рост медианных доходов в Санкт-Петербургской агломерации превысил рост медианных цен на жилье. Это, безусловно, является шагом к улучшению доступности. Тем не менее, высокие абсолютные значения цен (реальные рыночные цены на первичном рынке в апреле 2024 года достигали 246 тыс. руб. за 1 м², а на вторичном – 205 тыс. руб.) продолжают создавать серьезные барьеры.

Исторически стоимость 1 м² вторичного жилья в Санкт-Петербурге росла быстрее, чем на периферии, что является характерным признаком урбанизации и концентрации ресурсов в столичных городах. Это создает дополнительное давление на доступность в самом городе и стимулирует развитие пригородных территорий.

Структура спроса и профиль покупателей на рынке жилья Санкт-Петербурга

Структура спроса на жилье в Санкт-Петербурге многообразна и отражает сложный социальный и экономический профиль города. Основные группы покупателей включают:

• Молодые семьи: Часто ориентированы на приобретение первого жилья, активно используют ипотечные программы.
• Инвесторы: Приобретают жилье для сохранения капитала, получения арендного дохода или дальнейшей перепродажи.
• Мигранты: Из других регионов России и стран СНГ, ищущие работу и лучшие условия жизни в крупном городе.
• «Улучшающие» жилищные условия: Семьи, которые меняют жилье на более просторное, расположенное в лучшем районе или более высокого класса.

Профиль покупателей сильно варьируется в зависимости от класса жилья. Например, на первичном рынке элитного жилья Санкт-Петербурга по итогам 2024 года ожидался рекордный за 10 лет объем спроса, что указывает на наличие платежеспособного сегмента. Однако, на массовом рынке, особенно после ужесточения условий ипотечного кредитования, наблюдается снижение активности и рост доли объявлений со скидками.

Влияние ипотечного кредитования

Ипотечное кредитование является важнейшим драйвером рынка жилья. В России, и в Санкт-Петербурге в частности, государственные ипотечные программы получили широкое распространение и оказали колоссальное влияние на ценовую динамику.

• Развитие государственных ипотечных программ: Такие программы, как льготная ипотека, семейная ипотека и IT-ипотека, были призваны повысить доступность жилья для различных категорий населения. Они предоставляли субсидированные ставки, делая ежемесячные платежи более приемлемыми.
• Неоднозначный эффект государственной поддержки: Несмотря на изначальные благие намерения, массовая льготная ипотека, введенная в 2020 году, спровоцировала значительный скачок цен на жилье. Заемщики, получая выгоду от субсидирования ставки, сталкивались с тем, что рост цен на недвижимость зачастую перекрывал эту выгоду. Это привело к созданию серьезных дисбалансов на рынке, ведь выросла не только доступность, но и общая стоимость квадратного метра.
• Влияние санкций и повышения ключевой ставки ЦБ: С конца февраля 2022 года российский рынок недвижимости столкнулся с влиянием санкций и резким повышением ключевой ставки Центрального банка. Она была поднята с 9,5% до 20% для стабилизации рубля и борьбы с инфляцией. В период с июля 2024 года по август 2025 года ключевая ставка колебалась от 16% до 21%. Это привело к значительному удорожанию ипотечных кредитов на рыночных условиях, сделав их практически недоступными для многих граждан и значительно охладив спрос.

Последствия изменения ипотечных программ для рынка Санкт-Петербурга

Жёсткие меры регулирования ипотечного рынка, введенные государством, оказали наиболее сильное влияние на крупные агломерации, включая Москву и Санкт-Петербург.

• Отмена льготной и IT-ипотеки: С 1 июля 2024 года льготная и IT-ипотека для Москвы и Санкт-Петербурга были полностью отменены, а условия выдачи семейной и прочих ипотечных программ с господдержкой ужесточены. Это был целенаправленный шаг, призванный охладить перегретый рынок и снизить риски для банковской системы.
• Снижение объемов выдачи льготной ипотеки: В сентябре 2025 года объем выдачи льготной ипотеки снизился впервые за год, составив 299,1 млрд рублей (-5% месяц к месяцу), а количество выданных кредитов уменьшилось на 6% (до 49,8 тысяч). Доля госпрограмм в денежном выражении опустилась до 71%, а в общем количестве выданных ипотек — до 54%. За январь-сентябрь 2025 года доля льготного кредитования составила 59% от общего числа оформленных ипотек и 78% от общего объема выданных кредитов, что на 30% и 25% меньше по сравнению с аналогичным периодом 2024 года.
• Рост доли семейной ипотеки: На фоне ужесточения других программ, семейная ипотека стала основным драйвером рынка. Ее доля выросла до 82% от всех ипотечных кредитов с господдержкой, выданных во второй половине 2024 года, и составила 68,5% в Сбере по итогам августа 2025 года. Это подчеркивает сохраняющуюся потребность в поддержке, но также указывает на растущую зависимость рынка от одной программы, что может создавать новые риски.

Эти изменения оказывают существенное влияние на структуру спроса, темпы роста цен и общую стабильность рынка жилья Санкт-Петербурга, делая его динамику еще более непредсказуемой и требующей глубокого анализа.

Прогнозирование динамики цен на рынке жилья Санкт-Петербурга

Прогнозирование динамики цен на рынке жилья, особенно в условиях его волатильности и чувствительности к макроэкономическим шокам, является одной из наиболее сложных, но и наиболее востребованных задач. Для Санкт-Петербурга, где стоимость недвижимости имеет стратегическое значение, качественный прогноз позволяет участникам рынка принимать более обоснованные решения, минимизируя риски и оптимизируя инвестиции.

Обзор существующих моделей и прогнозов

В академической и практической среде существует множество подходов к прогнозированию цен на рынке недвижимости. Каждый из них имеет свои преимущества и ограничения, а их применимость к рынку Санкт-Петербурга зависит от доступности данных и специфики его развития.

• Классические эконометрические модели: Включают множественную линейную регрессию, модели авторегрессии (AR), скользящего среднего (MA) и их комбинации, такие как ARIMA (авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего). Эти модели хорошо зарекомендовали себя для анализа временных рядов и позволяют выявлять тренды, сезонность и цикличность. Для прогнозирования цен на вторичном рынке жилья Санкт-Петербурга часто используется именно моделирование средней цены на основе временного ряда с оценкой оптимальной модели ARIMA.
• Модели сглаживания: Например, модели двойного экспоненциального сглаживания Хольта, которые особенно эффективны для рядов с выраженным трендом. Их простота и относительно высокая точность делают их привлекательными для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования.
• Машинное обучение: Современные методы, такие как Ridge, Lasso regressions, Elastic Net regression, а также более сложные алгоритмы (например, Random Forest, Gradient Boosting), способны улавливать нелинейные зависимости и обрабатывать большие объемы разнородных данных. Они могут значительно повысить точность прогнозов, особенно при наличии множества влияющих факторов.
• Экспертные прогнозы: Аналитические отчеты ведущих консалтинговых агентств (Nikoliers, Knight Frank) и банков (Сбербанк, ВТБ) часто содержат экспертные оценки и прогнозы, основанные на глубоком знании рынка, опросах участников и интуиции. Эти прогнозы, хотя и не всегда подкреплены детальной методологией, дают ценное представление о настроениях на рынке.

Сравнение этих подходов показывает, что для комплексного прогноза целесообразно использовать гибридные модели, сочетающие эконометрические методы для выявления общих закономерностей и машинное обучение для учета сложных нелинейных эффектов, дополняя их экспертными оценками.

Разработка прогнозной модели цен на первичном и вторичном рынках жилья Санкт-Петербурга

Разработка собственной прогнозной модели для рынка жилья Санкт-Петербурга будет основываться на синтезе наиболее релевантных методов. В качестве базовой модели предлагается использовать модели двойного экспоненциального сглаживания Хольта, поскольку они эффективно справляются с временными рядами, имеющими как уровень, так и тренд, что характерно для динамики цен на недвижимость.

Пусть Y_t — цена за квадратный метр в момент времени t. Модель Хольта включает два компонента:

1. Уровень (level): Lt = αYt + (1 - α)(Lt-1 + Tt-1)
2. Тренд (trend): Tt = β(Lt - Lt-1) + (1 - β)Tt-1

Где:

• L_t — сглаженный уровень ряда в момент времени t.
• T_t — сглаженный тренд ряда в момент времени t.
• α — параметр сглаживания уровня (0 ≤ α ≤ 1).
• β — параметр сглаживания тренда (0 ≤ β ≤ 1).

Прогноз на m периодов вперед (Y_t+m) будет выглядеть так:

Yt+m = Lt + m*Tt

Для повышения точности и учета дополнительных факторов, выявленных в ходе корреляционно-регрессионного анализа (например, ключевая ставка, среднедушевые доходы, объемы ввода жилья), модель Хольта может быть расширена до мультифакторной регрессионной модели с включением временных рядов, где остатки от сглаживания анализируются дополнительно.

Примерная структура модели:

Pricet = f(Lt, Tt, InterestRatet, Incomet, HousingSupplyt, GDPt, Seasonalityt)

Где:

• Price_t — цена за квадратный метр в период t.
• L_t и T_t — сглаженные уровень и тренд из модели Хольта.
• InterestRate_t — ключевая ставка/ипотечная ставка.
• Income_t — среднедушевые доходы населения.
• HousingSupply_t — объемы ввода жилья.
• GDP_t — региональный ВРП или ВВП.
• Seasonality_t — фиктивные переменные для учета сезонности.

Этапы разработки:

1. Сбор и подготовка данных: Временные ряды цен (первичный и вторичный рынки), макроэкономические показатели (ключевая ставка, инфляция, доходы), данные по вводу жилья, объемам ипотеки. Использование ежеквартальных или ежемесячных данных для более детального анализа.
2. Анализ временных рядов: Проведение теста Чоу для выявления структурных сдвигов (например, после введения льготной ипотеки или повышения ключевой ставки). Выделение стационарных участков для моделирования. Анализ автокорреляционной и частной автокорреляционной функций для определения порядка моделей ARIMA.
3. Построение базовых моделей: Применение моделей двойного экспоненциального сглаживания Хольта для каждого рынка (первичного и вторичного). Оптимизация параметров α и β.
4. Разработка расширенной модели: Использование множественной линейной регрессии или методов машинного обучения (Ridge, Lasso) для включения макроэкономических и рыночных факторов. В качестве зависимой переменной можно использовать либо сами цены, либо остатки от базовой модели сглаживания.
5. Оценка качества модели: Использование метрик, таких как средняя абсолютная ошибка (MAE), средняя квадратическая ошибка (MSE), средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) на тестовых данных.

Прогноз развития рынка жилья Санкт-Петербурга на кратко- и среднесрочную перспективу

На основе разработанной прогнозной модели можно дать следующие гипотетические оценки и перспективы развития рынка жилья Санкт-Петербурга до 2027 года:

• Краткосрочная перспектива (конец 2025 — 2026 гг.):
  • Первичный рынок: Ожидается замедление темпов роста цен или даже небольшая коррекция после отмены льготной и IT-ипотеки. Снижение объемов выдачи льготной ипотеки (падение на 25-30% по сравнению с 2024 годом) неизбежно приведет к сокращению спроса, особенно в массовом сегменте. Основным драйвером останется семейная ипотека, поддерживая спрос на определенные типы жилья. Застройщики будут вынуждены предлагать больше скидок и акций, чтобы стимулировать продажи. Возможен рост цен в сегментах бизнес- и элит-класса, поскольку эти сегменты менее чувствительны к изменениям ипотечных условий.
  • Вторичный рынок: Может оказаться под давлением. С одной стороны, спрос, который ранее был переориентирован на первичный рынок благодаря льготным программам, может вернуться на «вторичку». С другой стороны, отсутствие льготных ставок для вторичного рынка и высокие рыночные ипотечные ставки (колебавшиеся в 2024-2025 гг. от 16% до 21%) будут сдерживать спрос. Увеличение предложения за счет тех, кто хочет продать текущее жилье для покупки нового (по семейной ипотеке), может привести к стагнации или даже незначительному снижению цен. Ожидается, что среднее время продажи квартир будет увеличиваться, а доля объявлений со скидками останется высокой.
  • Доступность жилья: Вопрос доступности останется острым. Несмотря на некоторый рост медианных доходов в 2024 году, высокие ипотечные ставки и цены будут ограничивать возможности многих семей.
• Среднесрочная перспектива (2026 — 2027 гг.):
  • Умеренный рост цен на уровне инфляции: Большинство экспертов прогнозируют, что после периода адаптации к новым условиям, рост цен стабилизируется и будет находиться примерно на уровне инфляции. Это означает, что недвижимость продолжит сохранять свою стоимость, но значительного спекулятивного роста, как в период действия массовой льготной ипотеки, не ожидается.
  • Развитие региональных программ: Возможно появление новых региональных программ поддержки или пересмотр федеральных, чтобы сбалансировать рынок и не допустить глубокого спада в строительной отрасли.
  • Влияние себестоимости: Рост цен на строительные материалы (хотя их доля в себестоимости относительно невелика), заработную плату и, особенно, стоимость земли и подключения к инфраструктуре продолжит оказывать повышательное давление на цены нового жилья.
  • Урбанизация: Процесс урбанизации и стремление населения к центральным и развитым районам Санкт-Петербурга будет поддерживать спрос и цены в этих локациях.

Анализ чувствительности прогноза к изменению ключевых факторов

Прогноз, как и любая модель, чувствителен к изменению внешних условий.

• Макроэкономические показатели: Значительное снижение ключевой ставки Банка России (например, до однозначных значений) может оживить ипотечный рынок и привести к более быстрому росту цен. И наоборот, дальнейшее ужесточение монетарной политики будет сдерживать рынок. Неожиданный рост инфляции может стимулировать инвестиции в недвижимость, но при этом снизит реальные доходы населения.
• Государственная политика: Изменение условий семейной ипотеки (например, расширение категорий получателей или ужесточение требований), введение новых программ поддержки или, напротив, их сокращение, окажет прямое и немедленное влияние на рынок.
• Изменение себестоимости строительства: Резкий скачок цен на строительные материалы или ужесточение требований к социальной инфраструктуре могут увеличить себестоимость проектов и, соответственно, конечные цены.
• Геополитическая ситуация: Любые значительные изменения в геополитической обстановке могут вызвать неопределенность, что негативно скажется на инвестиционной активности и спросе на недвижимость.

Учитывая эти факторы, прогноз должен регулярно пересматриваться и корректироваться. Это обеспечивает его актуальность и полезность для всех участников рынка жилья Санкт-Петербурга.

Заключение

Проведенный статистический анализ динамики и факторов ценообразования на первичном и вторичном рынках жилья Санкт-Петербурга позволил выявить сложный, многофакторный характер формирования стоимости недвижимости в одном из ключевых регионов России. Мы рассмотрели рынок жилья не просто как совокупность сделок, но как сложную экономическую систему, глубоко интегрированную в национальную экономику, с уникальными особенностями, такими как локальность, длительность инвестиционного цикла и чувствительность к государственному регулированию.

Краткие выводы по результатам статистического анализа и выявленным факторам ценообразования:

1. Сложность и многофакторность ценообразования: Цены на жилье в Санкт-Петербурге формируются под влиянием обширного спектра факторов, включая макроэкономические (инфляция, доходы, ключевая ставка), мезоэкономические (региональная специфика, градостроительные требования) и микроэкономические (себестоимость строительства, класс жилья, локация).
2. Дисбалансы от государственной поддержки: Массовые льготные ипотечные программы, введенные в 2020 году, хотя и были призваны повысить доступность жилья, фактически спровоцировали значительный рост цен и создали структурные дисбалансы на рынке, особенно в крупных городах, таких как Санкт-Петербург. Отмена льготной и IT-ипотеки с 01.07.2024 для Северной столицы является попыткой эти дисбалансы нивелировать.
3. Ключевая ставка как регулятор: Повышение ключевой ставки Банка России (до 16-21% в 2024-2025 гг.) оказало прямое и существенное влияние на удорожание ипотечных кредитов, что привело к снижению доступности жилья и охлаждению спроса на рынке.
4. Региональная специфика: Длительность инвестиционно-строительного цикла в Санкт-Петербурге (до 4 лет 8 месяцев) и требования к одновременному формированию социальной инфраструктуры существенно увеличивают себестоимость проектов и влияют на динамику предложения.
5. Рост цен и доступность: Несмотря на точечное улучшение коэффициента доступности жилья (КДЖ в РФ 3,3 в 2024 году), высокие абсолютные цены в Санкт-Петербурге (246 тыс. руб./м² на первичном рынке в апреле 2024 г.) и ограниченные возможности ипотечного кредитования продолжают делать жилье малодоступным для значительной части населения.

Обобщение результатов прогнозирования динамики цен и доступности жилья в Санкт-Петербурге:

Прогнозирование на краткосрочную (конец 2025 — 2026 гг.) и среднесрочную (2026 — 2027 гг.) перспективу указывает на вероятное замедление темпов роста цен на первичном рынке, вызванное сокращением льготных программ. Вторичный рынок, вероятно, столкнется со стагнацией или незначительным снижением цен из-за высоких рыночных ипотечных ставок и увеличения предложения. В среднесрочной перспективе ожидается стабилизация роста цен на уровне инфляции, при условии отсутствия новых макроэкономических шоков и значительных изменений в государственной жилищной политике. Доступность жилья будет оставаться сложной проблемой, несмотря на возможное улучшение некоторых показателей, из-за высоких цен и ограниченных финансовых возможностей населения. Каким образом государственная политика будет адаптироваться к этим вызовам, чтобы поддержать строительную отрасль и обеспечить доступность жилья?

Практическая значимость и рекомендации:

• Для девелоперов и застройщиков: Рекомендуется диверсифицировать портфель проектов, ориентируясь на различные классы жилья и географические локации, чтобы снизить риски, связанные с изменениями в ипотечных программах. Акцент на оптимизации себестоимости строительства и внедрении энергоэффективных технологий может повысить конкурентоспособность. Разработка гибких систем скидок и рассрочек, а также использование моделей количественной оценки комфортности жилья для более точного позиционирования проектов, станут важными стратегиями.
• Для покупателей и инвесторов: Целесообразно проявлять осторожность при выборе объектов, особенно в условиях нестабильности. Внимательно анализировать условия ипотечного кредитования, обращать внимание на проекты с высоким уровнем готовности и развитой инфраструктурой. Инвесторам рекомендуется рассматривать долгосрочные инвестиции, поскольку спекулятивный рост, вызванный льготной ипотекой, вероятно, остался в прошлом.
• Для органов власти: Важно продолжать мониторинг рынка и разрабатывать точечные меры поддержки, направленные на конкретные категории населения (например, расширение семейной ипотеки с учетом региональных особенностей), избегая при этом программ, которые могут спровоцировать новый виток ценового роста. Необходимо стимулировать увеличение предложения жилья в экономически доступных сегментах и развивать транспортную и социальную инфраструктуру в новых районах.
• Для будущих исследований: Предлагается углубленное изучение влияния региональных программ развития, дальнейшее совершенствование прогнозных моделей с использованием продвинутых методов машинного обучения и анализ долгосрочных последствий изменений климата и урбанизации на рынок недвижимости Санкт-Петербурга.

Таким образом, рынок жилья Санкт-Петербурга продолжит свою эволюцию, требуя от всех участников гибкости, адаптивности и глубокого понимания его фундаментальных механизмов.

Список использованной литературы

1. Высоковский, А. Тенденции функционирования рынка жилья и земли в российских городах // Вопросы экономики. — 2008. — № 10. — С. 101-111.
2. Гузанова, А. Потребности и спрос на жильё в крупных российских городах // Вопросы экономики. — 2004. — № 10. — С. 34-48.
3. Гусев, А. Б. Доступность жилья в России и за рубежом: сравнительный анализ. — 07.06.2008.
4. Гусев, А. Б. Ценовые пузыри на региональных рынках жилья. — 17.07.2008.
5. Гусев, А. Б. Имущественная дифференциация населения: методы оценки // Проблемы теории и практики управления. — 2007. — № 4.
6. Гусев, А. Б. Разработка методики рейтингования регионов по уровню развития жилищного рынка // Проблемы теории и практики управления. — 2009. — № 7. — С. 23-29.
7. Дуброва, Т. А. Статистические методы прогнозирования. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. — 206 с.
8. Минц, В. // Вопросы экономики. — 2007. — № 2. — С. 111.
9. Четыркин, Е. М. Статистические методы прогнозирования. — М.: Статистика, 1975. — 184 с.
10. Воскресенский, А. Удвоение квадратного метра // Коммерсантъ-ДЕНЬГИ. — 2007. — № 1 (608). — 15.01.2007.
11. Российский статистический ежегодник. 2010: Стат.сб./ Росстат. — М., 2010.
12. Гусев, А. Б. Разработка методики оценки доступности жилья с кредитом в России. — 05.07.2008.
13. Заводова, Т. С. Опыт прогнозирования динамики цен на жилье Ивановской области // Успехи современного естествознания. — 2008. — № 3. — С. 34-3.
14. Неверов, В. Решение жилищной проблемы должно стать национальной задачей номер один // Экономика и жизнь. — 2008. — № 33. — С. 2.
15. Полтерович, В., Старков, О., Черных, Е. Строительное общество: ипотечный институт для России // Вопросы экономики. — 2005. — № 1. — С. 39-45.
16. Сабуров, Е. Жилищное строительство как государственный приоритет // Вопросы экономики. — 2003. — № 7. — С. 31-35.
17. Ясин, Е. Жилищная проблема — узловой пункт экономических реформ // Вопросы экономики. — 2003. — № 7. — С. 4-7.
18. Березин, М., Мальгин, А. Потенциал вторичного жилищного рынка в российских городах // Вопросы экономики. — 2008. — № 10. — С. 68-79.
19. Качанова, О., Катханова, А. Развитие рыночного жилищного строительства: опыт Санкт-Петербурга и других городов // Вопросы экономики. — 2009. — № 10. — С. 131-144.
20. Качанова, О., Мальгин, А. Что происходит на жилищном рынке Санкт-Петербурга // Вопросы экономики. — 2004. — № 10. — С. 120-130.
21. Мацнев, О. Механизмы привлечения внебюджетных инвестиций в жилищную сферу // Вопросы экономики. — 2006. — № 9. — С. 12-18.
22. Официальный Интернет-сайт Федеральной антимонопольной службы России. URL: www.fas.gov.ru (дата обращения: 29.10.2025).
23. Официальный Интернет-сайт общероссийского межотраслевого объединения работодателей «Российский союз строителей». URL: www.omorrss.ru (дата обращения: 29.10.2025).
24. Официальный Интернет-сайт ОАО «Акционерный коммерческий сберегательный банк Российской Федерации». URL: www.sbrf.ru (дата обращения: 29.10.2025).
25. Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 29.10.2025).
26. Обзор рынка недвижимости в Санкт – Петербурге. URL: http://www.novostroy-spb.ru (дата обращения: 29.10.2025).
27. Региональный рынок недвижимости в современной экономической теории // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/regionalnyy-rynok-nedvizhimosti-v-sovremennoy-ekonomicheskoy-teorii (дата обращения: 29.10.2025).
28. Рынок недвижимости как сложная пространственная система: теория и методология анализа // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rynok-nedvizhimosti-kak-slozhnaya-prostranstvennaya-sistema-teoriya-i-metodologiya-analiza (дата обращения: 29.10.2025).
29. Рынок недвижимости как система экономических отношений: сущность и специфика // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rynok-nedvizhimosti-kak-sistema-ekonomicheskih-otnosheniy-suschnost-i-spetsifika (дата обращения: 29.10.2025).
30. Экономическая сущность недвижимости в рыночной экономике // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskaya-suschnost-nedvizhimosti-v-rynochnoy-ekonomike (дата обращения: 29.10.2025).
31. Доступность жилья в современных реалиях развития первичного рынка жилой недвижимости // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/dostupnost-zhilya-v-sovremennyh-realiyah-razvitiya-pervichnogo-rynka-zhiloy-nedvizhimosti (дата обращения: 29.10.2025).
32. Прогнозирование цен на рынке жилья в условиях изменения основной тенденции // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-tsen-na-rynke-zhilya-v-usloviyah-izmeneniya-osnovnoy-tendentsii (дата обращения: 29.10.2025).
33. Прогнозирование индекса цен на недвижимость в России // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-indeksa-tsen-na-nedvizhimost-v-rossii (дата обращения: 29.10.2025).
34. Прогнозирование рыночной стоимости объектов недвижимости на основе регрессионного анализа // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-rynochnoy-stoimosti-obektov-nedvizhimosti-na-osnove-regressionnogo-analiza (дата обращения: 29.10.2025).
35. Анализ и прогнозирование цен на рынке недвижимости // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-i-prognozirovanie-tsen-na-rynke-nedvizhimosti (дата обращения: 29.10.2025).
36. Прогнозирование цен на недвижимость с помощью множественной линейной регрессии // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-tsen-na-nedvizhimost-s-pomoschyu-mnozhestvennoy-lineynoy-regressii (дата обращения: 29.10.2025).
37. Влияние стоимости строительных материалов на стоимость жилья // Stolypin.institute. URL: https://stolypin.institute/publikatsii/vliianie-stoimosti-stroitelnykh-materialov-na-stoimost-zhilia/ (дата обращения: 29.10.2025).
38. Определение доступности жилья для населения: методические аспекты // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opredelenie-dostupnosti-zhilya-dlya-naseleniya-metodicheskie-aspekty (дата обращения: 29.10.2025).
39. Подход к определению индекса доступности жилья в регионе // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podhod-k-opredeleniyu-indeksa-dostupnosti-zhilya-dlya-naseleniya-v-regione (дата обращения: 29.10.2025).
40. Динамика цен на жилую недвижимость в городе Санкт-Петербурге: анализ и прогнозы // Creativeconomy.ru. URL: https://creativeconomy.ru/articles/123507 (дата обращения: 29.10.2025).
41. Оценка доступности жилья в современной социально-инвестиционной политике Российской Федерации // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=47425686 (дата обращения: 29.10.2025).
42. Средние цены на первичном и вторичном рынках жилья // Rosstat.gov.ru. URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/housing# (дата обращения: 29.10.2025).
43. Прогнозирование цен на вторичном рынке жилья Санкт-Петербурга // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-tsen-na-vtorichnom-rynke-zhilya-sankt-peterburga (дата обращения: 29.10.2025).
44. Анализ и прогнозирование ценовых тенденций на рынке жилой недвижимости // Fundamental-research.ru. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=40274 (дата обращения: 29.10.2025).
45. Статистическое исследование рынка жилья Российской Федерации // Guu.ru. URL: https://guu.ru/assets/files/nauka/diss/2014/11/Popova_avtoreferat.pdf (дата обращения: 29.10.2025).
46. Программы ипотечного кредитования с государственной поддержкой — «перезапуск» жилищного строительства? // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/programmy-ipotechnogo-kreditovaniya-s-gosudarstvennoy-podderzhkoy-perezapusk-zhilischnogo-stroitelstva (дата обращения: 29.10.2025).
47. Прогнозирование стоимости жилья // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-stoimosti-zhilya-2 (дата обращения: 29.10.2025).
48. Организационные подходы к снижению стоимости жилья // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/organizatsionnye-podhody-k-snizheniyu-stoimosti-zhilya (дата обращения: 29.10.2025).
49. Количественная оценка комфортности жилья и ее влияние на ценообразование на рынке недвижимости // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kolichestvennaya-otsenka-komfortnosti-zhilya-i-ee-vliyanie-na-tsenoobrazovanie-na-rynke-nedvizhimosti (дата обращения: 29.10.2025).
50. Как сокращение программ ипотеки с господдержкой влияет на российских девелоперов // Delprof.ru. URL: https://delprof.ru/pressroom/articles/kak-sokrashchenie-programm-ipoteki-s-gospodderzhkoy-vliyaet-na-rossiyskikh-developerov/ (дата обращения: 29.10.2025).
51. Анализ влияния мер государственной поддержки ипотечного кредитования на доступность жилья в России: региональный разрез // Cbr.ru. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/128331/rbsi_2021-04_06.pdf (дата обращения: 29.10.2025).
52. Статистический анализ закономерностей рынка арендного жилья г. Казань // Esj.today. URL: https://esj.today/PDF/28ECVN620.pdf (дата обращения: 29.10.2025).
53. Социально-экономический эффект от реализации государственных ипотечных программ в современной России // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialno-ekonomicheskiy-effekt-ot-realizatsii-gosudarstvennyh-ipotechnyh-programm-v-sovremennoy-rossii (дата обращения: 29.10.2025).
54. Введение в анализ временных рядов // Mse.msu.ru. URL: https://mse.msu.ru/wp-content/uploads/2020/09/%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B2-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7-%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BE%D0%B2.pdf (дата обращения: 29.10.2025).
55. Анализ рынка жилой недвижимости: теоретические аспекты // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-rynka-zhiloy-nedvizhimosti-teoreticheskie-aspekty (дата обращения: 29.10.2025).
56. Специфика ценообразования на рынке жилья и факторы, влияющие на цену недвижимости // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/10-8-spetsifika-tsenoobrazovaniya-na-rynke-zhilya-i-faktory-vliyayuschie-na-tsenu-nedvizhimosti (дата обращения: 29.10.2025).
57. Ценообразование на рынке недвижимости // Elib.bseu.by. URL: https://elib.bseu.by/pdf/2464 (дата обращения: 29.10.2025).
58. Чепелева, К. В., Саенко, И. А. Параметры классификации объектов жилой недвижимости: методологический и региональный аспект // Nbpublish.com. URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=23757 (дата обращения: 29.10.2025).