Статистический анализ рынка жилой недвижимости Санкт-Петербурга (2023-2025 гг.): Влияние макроэкономических факторов и сравнительная динамика в районах разной престижности

В августе 2025 года диапазон рыночных ипотечных ставок в российских банках составлял от 18,49% до 29,9%, а средневзвешенная ставка на строящееся жилье фиксировалась на уровне 22,39%. Эта ошеломляющая цифра не просто статистика; она — пульс текущего рынка жилой недвижимости Санкт-Петербурга, барометр его напряжения и индикатор глубоких структурных сдвигов, происходящих прямо сейчас. Из этого следует, что покупательская способность существенно сократилась, вынуждая большинство потенциальных заемщиков откладывать покупку или искать альтернативные финансовые решения.

Введение

Рынок жилой недвижимости Санкт-Петербурга, как и всей России, в период 2023-2025 годов переживает фазу беспрецедентной турбулентности, обусловленную ужесточением кредитно-денежной политики Центрального Банка РФ. Ключевая ставка, достигавшая пика в 21%, стала не просто экономическим показателем, а мощным регулятором спроса, доступности и инвестиционной привлекательности жилья. В этих условиях традиционные подходы к анализу рынка требуют кардинального переосмысления, поскольку привычные закономерности перестали действовать, уступая место новым, более сложным зависимостям.

Данная работа ставит своей целью актуализировать и глубоко проанализировать статистические данные по рынку жилой недвижимости Санкт-Петербурга за период с 2023 по 2025 год. Мы сосредоточимся на сравнении динамики цен, объемов предложения и структурных изменений в районах с различным уровнем «престижности», таких как Центральный, Василеостровский и Фрунзенский. Задачи исследования включают: определение ключевых макроэкономических факторов, влияющих на рынок; выявление структурных изменений спроса и предложения; применение адекватных статистических методов для анализа ценовой динамики; и, наконец, формулирование прогнозных оценок и обозначение проблемных зон.

Объектом исследования выступает рынок жилой недвижимости Санкт-Петербурга, а предметом — статистические закономерности и причинно-следственные связи, формирующие его динамику в условиях современных экономических реалий. Работа имеет строгую академическую структуру, состоящую из теоретической главы, где закладываются основы методологии, аналитической главы с эмпирическим исследованием, и заключения, суммирующего выводы и прогнозы.

Глава 1. Теоретические основы и статистическая методология анализа рынка жилья

Прежде чем погружаться в лабиринт цифр и трендов, необходимо очертить концептуальные рамки и инструментарий, позволяющий адекватно интерпретировать происходящее на рынке жилья. Рынок недвижимости — это не просто сумма сделок, а сложная, многогранная система, требующая глубокого понимания как экономических принципов, так и статистических методов. И действительно, без четкого методологического фундамента любые выводы рискуют оказаться поверхностными и нерепрезентативными.

Концептуальные основы рынка недвижимости и его сегментация

В широком смысле, рынок жилой недвижимости определяется как совокупность экономических отношений, возникающих при операциях купли-продажи, аренды и других форм оборота жилых объектов. Отличительной чертой этого рынка, как отмечают российские исследователи (например, в работах по экономике недвижимости), является низкая ликвидность активов. В отличие от акций или облигаций, продажа квартиры или дома — процесс длительный, требующий значительных временных и финансовых затрат, что объясняется уникальностью каждого объекта и высокой стоимостью транзакций.

Важнейшей характеристикой рынка является его сегментация. В российском контексте, как правило, выделяют четыре основных сегмента:

• Эконом-класс: Самое доступное жилье, как правило, с минимальной площадью, расположенное в удаленных районах или на периферии.
• Комфорт-класс: Наиболее массовый сегмент, предлагающий улучшенные планировки, развитую инфраструктуру и более высокие стандарты строительства по сравнению с экономом.
• Бизнес-класс: Жилье с высоким уровнем комфорта, качественными материалами, продуманной архитектурой, часто в более престижных локациях.
• Элит-класс: Исключительные объекты с уникальным расположением, дизайнерским ремонтом, высоким уровнем сервиса и соответствующей ценой.

Каждый сегмент имеет свои особенности спроса, предложения и динамики цен, что требует дифференцированного подхода в анализе.

Официальная статистическая методология ценообразования (Росстат и эконометрика)

Для объективного измерения динамики цен на рынке жилья в России применяется официальная статистическая методология Росстата. Центральным элементом этой методологии является индекс цен на рынке жилья. Это относительный показатель, который позволяет отслеживать изменение общего уровня цен на сопоставимую по качеству недвижимость за определенный период.

Расчет индивидуального индекса цен на уровне элементарного агрегата (например, 1 м² общей площади квартир определенного вида, проданных конкретной организацией) осуществляется по формуле, утвержденной Росстатом:

Иt,t-1k,r,s,b,f,j,m = (P̅tk,r,s,b,f,j,m / P̅t-1k,r,s,b,f,j,m) × 100

Где:

• И_t,t-1^{k,r,s,b,f,j,m} — индивидуальный индекс цен на 1 м² жилья определенного вида (k), в определенном регионе (r), городе (s), районе (b), типе дома (f), количестве комнат (j) и классе (m) в отчетном периоде (t) по отношению к предыдущему (t-1).
• P̅_t^{k,r,s,b,f,j,m} — средняя цена 1 м² жилья в отчетном квартале (t) для данного агрегата.
• P̅_t-1^{k,r,s,b,f,j,m} — средняя цена 1 м² жилья в предыдущем квартале (t-1) для данного агрегата.

Помимо агрегированных индексов, для углубленного анализа рынка жилья в российской эконометрике активно используются более сложные методы, позволяющие выявить причинно-следственные связи и спрогнозировать будущие тренды. К ним относятся:

• Корреляционный анализ: Определяет степень и направление линейной взаимосвязи между переменными (например, между ценой жилья и ключевой ставкой).
• Регрессионный анализ: Позволяет построить математическую модель, описывающую зависимость одной переменной (например, цены) от одной или нескольких других (факторов).
• Анализ временных рядов (например, ARIMA-модели): Изучает динамику показателя во времени, выявляя тенденции, сезонность и цикличность.
• Метод наименьших квадратов (МНК): Является основой для построения большинства регрессионных моделей, включая гедонистические.

Применение гедонистических моделей и критерия Дарбина-Уотсона

Одним из наиболее мощных инструментов для понимания ценообразования на рынке недвижимости являются гедонистические модели. Их суть заключается в том, что цена объекта недвижимости рассматривается как функция от его качественных характеристик. То есть, цена квартиры — это не просто абстрактная величина, а сумма стоимостей всех ее потребительских свойств.

Типовые факторы (переменные), включаемые в гедонистическую модель ценообразования на рынке жилья в РФ, можно сгруппировать следующим образом:

Категория факторов	Примеры переменных
Характеристики расположения	Удаленность от центра, транспортная доступность, близость к метро, наличие парков, школ, поликлиник, торговых центров, экологическая обстановка.
Характеристики дома	Год постройки, материал стен, количество этажей, тип дома (панельный, кирпичный, монолитный), наличие лифта, парковки, охраны.
Характеристики квартиры	Общая площадь, количество комнат, площадь кухни, этаж, качество отделки (черновая, предчистовая, чистовая), наличие балкона/лоджии, вид из окна.

Модель обычно имеет вид:

P = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε

Где:

• P — цена объекта недвижимости.
• β₀ — свободный член.
• β_i — коэффициенты, показывающие, как изменение X_i влияет на P.
• X_i — характеристики объекта (факторы).
• ε — случайная ошибка (остатки модели).

Для проверки адекватности таких моделей, особенно при анализе временных рядов цен на жилье, критически важны статистические тесты. Один из таких тестов — критерий Дарбина-Уотсона. Он используется для выявления автокорреляции первого порядка остатков в регрессионных моделях. Автокорреляция означает, что ошибки в последовательных наблюдениях не являются независимыми, что часто встречается в данных, собранных во времени. Если автокорреляция присутствует, это может указывать на пропуск важных переменных в модели или на некорректность спецификации. Значение статистики Дарбина-Уотсона (DW) находится в диапазоне от 0 до 4. Значения, близкие к 2, указывают на отсутствие автокорреляции; значения, близкие к 0, — на положительную автокорреляцию; значения, близкие к 4, — на отрицательную.

Помимо Дарбина-Уотсона, для оценки сегментации рынка и стабильности коэффициентов модели во времени применяются такие тесты, как тест Шапиро-Уилка (для нормальности распределения остатков), критерий Ингла-Грэнджера (для коинтеграции временных рядов) и тест Чоу (для проверки структурных сдвигов в данных или различий между подгруппами). Эти инструменты обеспечивают научную строгость и достоверность получаемых аналитических выводов.

Глава 2. Анализ макроэкономических факторов и структурных изменений на рынке Санкт-Петербурга (2023-2025 гг.)

Период 2023-2025 годов на рынке жилья Санкт-Петербурга стал настоящим испытанием на прочность. Влияние макроэкономических факторов, в первую очередь, беспрецедентный рост ключевой ставки, перекроило структуру спроса и предложения, обнажив новые вызовы и трансформировав привычные рыночные механизмы.

Влияние ключевой ставки и ипотечного кредитования

Центральным звеном в цепи макроэкономических влияний стала ключевая ставка Центрального Банка РФ. В период с октября 2024 года по июнь 2025 года она достигала пиковых значений в 21%. Этот показатель стал не просто ориентиром для коммерческих банков, а мощнейшим дестимулирующим фактором для рыночного ипотечного кредитования.

Как следствие, стоимость рыночной ипотеки взлетела до небес. По данным ДОМ.РФ, в августе 2025 года диапазон рыночных ипотечных ставок в российских банках составлял от 18,49% до 29,9%, а средневзвешенная ставка на строящееся жилье фиксировалась на уровне 22,39%. При таких ставках покупка жилья в ипотеку становится экономически неоправданной для подавляющего большинства населения. Это привело к резкому снижению доступности рыночной ипотеки и, как следствие, падению спроса на жилье, особенно на вторичном рынке. По данным СберИндекса, во втором полугодии 2024 года (с июня по ноябрь) количество предложений на вторичном рынке недвижимости сократилось почти на 10%, поскольку продавцы столкнулись с невозможностью найти покупателей, готовых брать ипотеку под высокие проценты. Какой важный нюанс здесь упускается? То, что такое сокращение предложения не является признаком стабильности, а скорее указывает на стагнацию, поскольку собственники, не найдя покупателя, предпочитают снять объект с продажи, не желая фиксировать убытки.

Еще одним поворотным моментом стало завершение действия массовой (безадресной) льготной ипотеки на первичном рынке («Господдержка» под 8%) с 1 июля 2024 года. Эта программа в течение нескольких лет выступала мощной поддержкой для застройщиков и покупателей, искусственно поддерживая спрос. После ее отмены доля ипотечных сделок в Санкт-Петербурге резко снизилась, достигнув 30-40% в начале 2025 года. Этот показатель является минимальным за последние годы и фактически вернулся к уровню до запуска льготных программ в 2019 году, что наглядно демонстрирует истинное влияние субсидированной ипотеки на рынок.

Примечательно, что в I полугодии 2024 года спрос на первичном рынке демонстрировал аномальную активность — количество ДДУ (договоров долевого участия) выросло на 30%. Этот всплеск был вызван не реальным улучшением экономической ситуации, а реализацией отложенного спроса: покупатели спешили оформить льготную ипотеку до ее ожидаемого завершения, создавая временный ажиотаж.

Прогноз Банка России относительно ключевой ставки дает некоторый умеренный оптимизм: по базовому сценарию, в 2025 году ставка ожидается на уровне 18,8–19,6%, а в 2026 году — 12–13%. Потенциальное снижение ключевой ставки является ключевым фактором для восстановления ипотечного рынка и, соответственно, общего оживления спроса.

Динамика предложения и структурные сдвиги

На фоне макроэкономических потрясений, рынок предложения Санкт-Петербурга также претерпел значительные изменения. Одной из наиболее тревожных тенденций стало сокращение объемов ввода жилья. По итогам 2024 года, в Санкт-Петербурге было введено 2,7 млн м² жилья, что на 23% меньше по сравнению с 3,5 млн м², введенными в 2023 году. Город, таким образом, стал одним из лидеров по снижению темпов ввода жилья в РФ. Это сокращение является прямым следствием неопределенности на рынке, высоких затрат на финансирование проектов и снижения покупательской способности.

Параллельно с сокращением ввода жилья, наблюдается тенденция к избытку предложения на первичном рынке. С I квартала 2022 года по I квартал 2025 года объем нового предложения (6,7 млн м²) на 12% превысил суммарный объем первичного спроса за тот же период. Это означает, что несмотря на снижение темпов строительства, застройщики продолжают выводить на рынок новые объекты, которые не всегда находят своего покупателя в текущих условиях. И что из этого следует? Застройщики сталкиваются с необходимостью корректировки ценовой политики или увеличения маркетинговых усилий, чтобы реализовать накопленные объемы, что может привести к скрытым скидкам или акциям.

Серьезный структурный сдвиг произошел и в самой структуре предложения по классам жилья:

• Доля элитного сегмента сократилась с 28% в 2020 году до 9% в 2024 году. Это отражает снижение покупательской способности и переориентацию спроса на более доступные сегменты.
• Доля Комфорт-класса, напротив, демонстрирует устойчивый рост: с 46% в 2019 году до 64% в 2024 году. Этот сегмент стал основным драйвером рынка, поскольку именно на него приходится основная часть оставшегося спроса, в том числе за счет льготных программ.
• Доля Эконом-класса упала до минимальных в стране 3% от общего объема предложения. Это критический показатель, указывающий на фактическое «вымывание» самого доступного жилья с рынка.

Кроме того, меняется и размерность предлагаемых квартир. На первичном рынке Санкт-Петербурга наблюдается устойчивая тенденция к уменьшению средней площади лота: с 47,8 м² до 44,8 м² (на 6,3%) с июня 2024 по июнь 2025 года. Застройщики оптимизируют предложение под ограниченные бюджеты покупателей, предлагая компактные студии и однокомнатные квартиры.

Наконец, возросла доля готовых лотов (сданных домов) в структуре первичной экспозиции. С начала 2022 года этот показатель увеличился вдвое: с 8% (3 тыс. лотов) до 17% (6,5 тыс. лотов) к I кварталу 2025 года. Это может быть связано как с осторожностью покупателей, предпочитающих готовое жилье в условиях неопределенности, так и с проблемами реализации девелоперами объектов на ранних стадиях строительства.

Проблема доступности жилья и ценовой разрыв

Все вышеупомянутые тенденции в совокупности ведут к усугублению проблемы доступности жилья в Санкт-Петербурге. Несмотря на общий спад спроса и увеличение объема нереализованного предложения, цены на первичном рынке продолжают расти, хотя и замедленными темпами. По состоянию на июнь 2025 года, средняя цена квадратного метра на первичном рынке Санкт-Петербурга достигла 316,7 тыс. рублей.

Главным препятствием для повышения доступности остается сохраняющийся и даже увеличивающийся ценовой разрыв между первичным и вторичным рынками. При средней цене новостроек в 316,7 тыс. руб./м² и медианной цене вторичного жилья в 216,0 тыс. руб./м² (данные на июнь 2025 г.), новостройки в среднем дороже вторичного жилья на 46,6%. Этот разрыв объясняется, прежде всего, доступностью льготных ипотечных программ, которые до недавнего времени были почти полностью ориентированы на первичный рынок, искусственно поддерживая на нем спрос и цены.

Структурный сдвиг в предложении также играет ключевую роль в усугублении проблемы доступности. Из спальных районов постепенно «вымывается» жилье класса масс-маркет («комфорт»), доля которого в предложении Эконом-класса составила лишь 3% в 2024 году. В то же время, доля Комфорт-класса выросла до 64%. Это означает, что наиболее доступное жилье постепенно перемещается на окраины города и в пригородные зоны, увеличивая маятниковую миграцию и транспортную нагрузку, а также снижая качество жизни для тех, кто вынужден покупать жилье в менее развитых локациях. Таким образом, несмотря на формальное наличие предложения, реальная доступность жилья для широких слоев населения снижается.

Глава 3. Сравнительный статистический анализ ценовой динамики в районах разной престижности

Чтобы понять, как общие рыночные тенденции преломляются на локальном уровне, необходимо провести детальный сравнительный анализ ценовой динамики в районах Санкт-Петербурга с разным уровнем «престижности». Для нашего исследования были выбраны Центральный (наиболее престижный), Василеостровский (престижный, но с крупными зонами застройки на намыве) и Фрунзенский (типовой спальный) районы. Каким образом можно объяснить столь резкие различия в поведении цен в зависимости от местоположения?

Динамика цен в Центральном районе (Престижный центр)

Центральный район традиционно является флагманом рынка элитного и бизнес-жилья, а также исторической застройки. Здесь сосредоточены наиболее дорогие объекты, и предложение крайне ограничено. В марте 2025 года цена предложения на первичном рынке достигла рекордных 490,9 тыс. руб./м².

Что примечательно, даже в условиях общего рыночного охлаждения, центральные районы продемонстрировали опережающий темп удорожания. За год (к марту 2025 г.) рост цен на «первичку» составил 33,4%. Этот показатель существенно выше, чем в остальных частях города. Такую динамику можно объяснить несколькими факторами:

1. Лимитированное предложение: В историческом центре практически нет свободных участков под новое строительство, что делает каждый новый проект уникальным и востребованным.
2. Высокий спрос на премиальный сегмент: Спрос на элитное и бизнес-жилье в центре относительно устойчив, даже в условиях высоких ставок, так как покупатели часто приобретают такие объекты не только для проживания, но и как инвестицию, способ сохранения капитала, или используют собственные средства.
3. Инерция престижа: Статус центрального района сам по себе является фактором, поддерживающим высокие цены и их рост.

Таким образом, Центральный район остается своего рода «заповедником» для состоятельных покупателей, где общие рыночные механизмы работают иначе, чем в массовых сегментах.

Динамика цен в Василеостровском районе (Престижный с зонами застройки)

Василеостровский район представляет собой интересный кейс, поскольку сочетает в себе историческую застройку с активно развивающимися намывными территориями. На начало 2025 года средняя цена новостроек здесь составляла около 359 тыс. руб./м².

Рост средней стоимости квадратного метра на Васильевском острове на 8,5% (на начало 2025 г.) требует внимательной интерпретации. На первый взгляд, это кажется умеренным показателем. Однако, ключевая особенность заключается в том, что этот рост был вызван не равномерным удорожанием всего предложения, а выходом на рынок новых жилых комплексов бизнес-класса на намывных территориях. Ранее эти зоны были заняты более доступным жильем или находились на ранних стадиях освоения. Появление дорогих проектов бизнес-класса, таких как многоэтажные дома с видом на Финский залив и развитой инфраструктурой, существенно «подтянуло» среднюю цену по району, создавая иллюзию общего роста, хотя фактическая стоимость аналогичных объектов могла расти медленнее. Это демонстрирует, как изменение структуры предложения может влиять на агрегированные ценовые показатели.

Динамика цен в Фрунзенском районе (Типовой спальный)

Фрунзенский район, как типичный спальный район с развитой, но не премиальной инфраструктурой, является индикатором состояния рынка массового жилья. В I полугодии 2024 года он неожиданно стал одним из лидеров по темпу роста цен на первичном рынке с показателем +30%. К апрелю 2025 года цена в Фрунзенском районе достигла 376,3 тыс. руб./м².

Однако, как и в случае с Василеостровским районом, этот показатель является статистически неустойчивым и требует детализации. Резкий скачок цены был сформирован выходом в продажу единственного нового жилого комплекса в спальной части района, который, вероятно, имел более высокие ценовые параметры или предлагал более продвинутые характеристики по сравнению с ранее доступным предложением. Это классический пример того, как появление одного крупного проекта может исказить средние показатели в относительно однородном сегменте. Если бы на рынок вышло несколько проектов эконом-класса, динамика могла бы быть совершенно иной. Такой всплеск не является отражением общего повышения стоимости всех объектов в районе, а скорее свидетельствует о точечном влиянии нового предложения.

Статистическая оценка различий

Для того чтобы обоснованно говорить о статистической значимости различий в ценовой динамике между выбранными районами, недостаточно просто сравнить процентные изменения. Необходимо применить соответствующие статистические критерии. Одним из таких инструментов является тест Чоу (Chow Test).

Тест Чоу позволяет проверить, является ли набор регрессионных коэффициентов (например, в гедонистической модели ценообразования) одинаковым для разных подгрупп данных. В нашем случае, мы могли бы построить отдельную гедонистическую модель для каждого района (Центральный, Василеостровский, Фрунзенский) и затем использовать тест Чоу для проверки гипотезы о том, что коэффициенты (и, соответственно, структура ценообразования) одинаковы во всех районах.

Например, нулевая гипотеза (H₀) для теста Чоу будет заключаться в том, что коэффициенты регрессии для всех районов одинаковы. Альтернативная гипотеза (H₁) — коэффициенты различаются. Если тест Чоу покажет статистически значимое различие (то есть, значение p-value будет меньше выбранного уровня значимости, например, 0.05), это будет означать, что ценообразование в этих районах имеет существенно разную структуру, что подтверждает их «престижность» или, наоборот, «типовость».

Без применения таких тестов, выводы о различиях в ценовой динамике остаются на уровне описательной статистики, без подтверждения их статистической значимости. Это критически важно для академической работы.

Заключение и Прогноз развития рынка

Анализ рынка жилой недвижимости Санкт-Петербурга в период 2023-2025 годов выявил глубокие трансформации, обусловленные как макроэкономическими факторами, так и внутренней динамикой предложения.

Ключевым фактором, доминирующим на рынке, стало ужесточение кредитно-денежной политики Центрального Банка РФ. Рост ключевой ставки до 21% в 2024-2025 годах привел к беспрецедентному удорожанию рыночной ипотеки (до 29,9%) и, как следствие, резкому падению доли ипотечных сделок на вторичном рынке. Отмена массовой льготной ипотеки с 1 июля 2024 года дополнительно охладила первичный рынок, хотя перед этим и вызвала краткосрочный всплеск отложенного спроса.

Рынок предложения столкнулся с сокращением ввода жилья на 23% в 2024 году, что указывает на проблемы в строительной отрасли. Одновременно наблюдается значительный структурный сдвиг: доля Комфорт-класса достигла 64%, вытеснив Эконом-класс до минимальных 3%. Это не только свидетельствует о переориентации застройщиков на более прибыльные сегменты, но и усугубляет проблему доступности жилья. Разрыв между ценами на первичном (316,7 тыс. руб./м²) и вторичном (216,0 тыс. руб./м²) рынках сохраняется на уровне 46,6%, что делает новостройки существенно менее доступными без льготных программ.

Сравнительный анализ ценовой динамики в районах подтвердил дифференцированный характер рынка. Центральный район продемонстрировал опережающий рост цен на «первичку» (+33,4%), что объясняется ограниченностью предложения и стабильным спросом на премиальный сегмент. В Василеостровском и Фрунзенском районах рост цен, хотя и был значительным, оказался статистически неустойчивым и вызван точечными факторами: выходом новых ЖК бизнес-класса на намывных территориях Васильевского острова и появлением единственного нового ЖК во Фрунзенском районе, что подчеркивает необходимость углубленного причинно-следственного анализа.

Основные проблемные зоны рынка Санкт-Петербурга:

1. Доступность жилья: Высокие ипотечные ставки, сокращение предложения эконом-класса и значительный ценовой разрыв между первичным и вторичным рынком делают покупку жилья все более сложной для широких слоев населения.
2. Снижение ввода жилья: Сокращение объемов строительства может привести к дефициту нового предложения в будущем, что, в свою очередь, будет давить на рост цен.

Прогноз для рынка жилья Санкт-Петербурга до конца 2026 года можно охарактеризовать как умеренно оптимистичный. Не ожидается резкого падения цен, прежде всего, из-за сохраняющегося отложенного спроса, сокращения нового предложения и инерции ценообразования. Прогнозируется стабильный или умеренный рост на уровне инфляции (≈3–5% в год), особенно в сегментах, которые смогут воспользоваться потенциальным снижением ключевой ставки и адресными программами поддержки. Однако полное восстановление рынка до прежних объемов и доступности будет зависеть от стабильного снижения ключевой ставки ЦБ РФ и перезапуска эффективных программ льготного кредитования.

Список использованной литературы

1. Асаул А.Н., Карасев А.В. Экономика недвижимости. – СПб, 2007.
2. Горемыкин В.А. Экономика недвижимости: учебник. 2-е изд., перераб. и дополн. – М.: Маркетинг, 2008. – 804 с.
3. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – М.: Финансы и статистика, 2008.
4. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: учебник. – М.: ИНФРА-М, 2007.
5. Иванов Ю.Н. Экономическая статистика: учебник. – М.: Инфра-М, 2007.
6. Крутик А., Никольская Е. Управление недвижимостью // Муниципальная экономика. – 2009. – № 1. – С. 77-82.
7. Морозова Л. Куда движется недвижимость // Российская газета. – 2008. – № 10. – 29 марта. – С. 8.
8. Общая теория статистики: учебник / под ред. А.А. Спирина, О.Э. Байтной. — М.: Финансы и статистика, 2008.
9. Печатникова С.М. Организация и механизм функционирования жилищного рынка // Экономика строительства. – 2007. – № 4. – С. 22-26.
10. Российский статистический ежегодник: статистический сборник. — М.: Госкомстат России, 2008.
11. Ряузова Н.Н. Общая теория статистики: учебник. — М.: Финансы и статистика, 2007.
12. Тыртышов Ю.П. Проблемы формирования рынка доступного жилья в Российской Федерации // Экономика строительства. – 2008. – № 11. – С. 2-13.
13. Щербакова Н.А. Экономика недвижимости: учебное пособие. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2006. – 320 с.
14. Экономическая статистика: учебник / под ред. Ю.Н. Иванова. – М.: ЮНИТИ, 2008.
15. Информационно-аналитический портал «Недвижимость и Строительство Петербурга»: http://nsp.ru/
16. Росстат назвал регионы-лидеры по вводу жилья в 2024 году — Журнал Домклик. URL: https://domclick.ru/
17. Статья 19.1. Индексы рынка недвижимости — КонсультантПлюс. URL: https://consultant.ru/
18. Об утверждении Официальной статистической методологии наблюдения за ценами на рынке жилья — Docs.cntd.ru. URL: https://consultant.ru/
19. Характеристика рынка недвижимости в 2024 году. URL: https://qayli.com/
20. Новостройки в Петербурге продолжают расти в цене, несмотря на падение спроса. URL: https://nsp.ru/
21. Новостройки в СПб и ЛО: цены по районам на начало 2025 — Деловой Петербург. URL: https://dp.ru/
22. Упадут ли цены на вторичку в 2025 году | Группа Самолет. URL: https://samolet.ru/
23. Ключевая ставка и ипотека: как решения Центробанка влияют на рынок недвижимости. URL: https://domostroynn.ru/
24. Что будет с ключевой ставкой в 2025 году и как ее снижение повлияет на рынок недвижимости?. URL: https://realty.ru/
25. I полугодие | Санкт-Петербург | Жилая недвижимость — Nikoliers. URL: https://nikoliers.ru/
26. В апреле 2025-го в лидеры среди «спальников» вышел Фрунзенский район, 376,3 тысяч рублей за кв. м — Недвижимость и строительство Петербурга. URL: https://nsp.ru/
27. Динамика экспозиции рынка новостроек Санкт-Петербурга и Ленинградской области: июнь 2025. URL: https://bnmap.pro/
28. Как изменились цены на жильё в России после роста ставки ЦБ — анализ 2024–2025, прогноз до 2030. URL: https://torgi-ru.ru/
29. Прогноз рынка недвижимости Санкт-Петербурга на 2026–2027 год: цены, районы, инвестиции. URL: https://torgi-ru.ru/
30. Эконометрический анализ ценообразования жилой недвижимости. URL: https://cyberleninka.ru/
31. ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ НА РЫНКЕ ЖИЛЬЯ. URL: https://cyberleninka.ru/
32. Главные итоги года на рынке жилой недвижимости. URL: https://pn.ru/
33. Аналитика рынка недвижимости Санкт-Петербурга. URL: https://bn.ru/
34. Рынок жилья в 2025 году в СПб и Ленобласти: прогнозы, ипотека и предложения застройщиков. URL: https://nowicola.ru/
35. Структурная трансформация спроса на жилье в 2024-2025 гг. URL: https://adindex.ru/