Здравствуйте, в этой статье мы постараемся ответить на вопрос: «Индекс дефлятор 2022 год минэкономразвития». Также Вы можете бесплатно проконсультироваться у юристов онлайн прямо на сайте.
В соответствии со статьей 11 Налогового кодекса Российской Федерации Минэкономразвития России публикует следующие коэффициенты-дефляторы на 2022 год:
коэффициент-дефлятор, необходимый в целях применения главы 23 «Налог на доходы физических лиц» Налогового кодекса Российской Федерации, равный 1,980;
коэффициент-дефлятор, необходимый в целях применения главы 25.4 «Налог на дополнительный доход от добычи углеводородного сырья» Налогового кодекса Российской Федерации, равный 1,060;
коэффициент-дефлятор, необходимый в целях применения главы 26.2 «Упрощенная система налогообложения» Налогового кодекса Российской Федерации, равный 1,096;
коэффициент-дефлятор, необходимый в целях применения главы 33 «Торговый сбор» Налогового кодекса Российской Федерации, равный 1,508.
НМЦк многолетних строительных контрактов: прогнозный индекс инфляции (Закон № 44-ФЗ), 02.02.2023
Минэкономразвития опубликовало коэффициенты-дефляторы на 2022 г.
Размер фиксированных авансов по НДФЛ, которые уплачивают работающие в России по патенту иностранцы, проиндексируют на коэффициент 1,980.
Значение удельных расходов на добычу углеводородного сырья, используемое при расчете минимальной налоговой базы по НДД, проиндексируют на 1,060.
Величина предельного размера дохода, ограничивающая право на переход на УСН, будет проиндексирована на коэффициент 1,096.
Ставку торгового сбора в отношении деятельности по организации розничных рынков проиндексируют на коэффициент 1,508.
Следует различать индекс и коэффициент дефляции. В соответствии с положениями Налогового кодекса РФ коэффициент-дефлятор — это коэффициент, который отражает изменение потребительских цен на товары, работы и услуги при пересчете текущей стоимости в постоянные цены. Он учитывает изменения потребительских цен прошлого периода в текущем моменте.
В правительстве выпустили проект приказа об установлении коэффициентов на следующий год. В 2021 году используйте такие дефляторы:
- НДФЛ — 1,864 (гл. 23 НК РФ);
- УСН — 1,032 (гл. 26.2 НК РФ);
- ЕНВД — 2,065 (гл. 26.3 НК РФ);
- ПСН — 1,637 (гл. 26.5 НК РФ);
- торговый сбор — 1,420 (гл. 33 НК РФ).
Дефляторы влияют на конечную цену товаров, работ и услуг. Используйте новые индексы и их отраслевые значения при подготовке прогнозов и планировании закупок на 2021 год — это фрагмент статьи с портала Госконтракт. Полную версию читайте:
Рассчитать и утвердить индексы-дефляторы Минэкономразвития на прогнозные периоды обязано. Причем значения определяются для каждого отчетного периода отдельно, а прогнозирование коэффициентов проводится чиновниками с учетом внешних и внутренних факторов. В зависимости от того, как каждый из факторов повлияет на общее состояние экономики, определяется несколько вариантов развития.
Простыми словами, прогнозные индексы-дефляторы Минэкономразвития до 2023 года утверждает по сценариям. Для чего это нужно? Покажем на примере.
Не секрет, что в отношении Российской Федерации ряд стран ввели ограничительные санкции. Уровень цен на сырье (в особенности нефтяные продукты) имеет отрицательную динамику. Уровень таможенных пошлин и сборов растет. И чиновники, определяя индексы-дефляторы на 2020-2023 годы, учитывают эти факторы. Они разрабатывают сразу три сценария:
- Базовый, при котором все внешние и внутренние факторы сохранят текущие значения. Простыми словами, санкции сохранятся, цены на нефть будут колебаться в районе 40-50 долларов за баррель, а таможенные пошлины заморозят на уровне 2018-2022 гг.
- Благоприятный прогноз, при котором ожидается положительная тенденция развития. Например, санкции будут ослаблены или полностью отменены. Цены на нефтяные продукты вырастут, а таможенные пошлины в отношении российских товаров снизят.
- Целевой сценарий. Этот вид прогноза самый неблагоприятный. Предусматривает самые отрицательные влияния внешних и внутренних факторов на российскую экономику. К примеру, санкции ужесточат, стоимость нефти упадет до критических позиций, таможенные пошлины повысят в разы, уровень инфляции и безработицы внутри страны вырастет.
Следовательно, индекс-дефлятор на 2020-2022 год Минэкономразвития — это не только коэффициент для исчисления динамики цен в будущем, но и важный показатель развития российской экономики с учетом влияния внешних и внутренних факторов.
Расчет показателя представляет собой отношение номинальных значений к текущим. Причем полученный показатель пересчитывается в проценты. Посмотрим, как используется индекс-дефлятор на 2021 год (приказ Минэкономразвития определяет формулу):
ИД = номинальные значения / текущие (реальные) значения × 100%.
К примеру, как исчисляется индекс-дефлятор ВВП:
ИД ВВП = номинальный ВВП / реальный ВВП × 100%.
Этот показатель является обобщенным. Он характеризует динамику цен на все товары, работы, услуги как потребительского, так и производственного назначения, поскольку ВВП — это расчетная стоимость всего, что произведено в расчетном периоде. Но показатель индекса-дефлятора ВВП говорит о динамике цен в российской экономике в целом.
В целях применения норм налогообложения коэффициенты-дефляторы Минэкономразвития на 2021 год утверждены приказом от 30.10.2020 № 720. На основании этих показателей ежегодно индексируются лимиты по страховым взносам. Аналогично индексируется лимит для перехода на УСН, но чиновники его заморозили в целях поддержки бизнеса.
На прогнозный период чиновники уже закрепили показатели в прогнозе социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 г. Пользуясь разъяснениями из письма Минэкономразвития России от 03.10.2018 № 28438-АТ/Д03и, получаем следующий индекс-дефлятор на 2021 год (Минэкономразвития):
- строительство — 105,1;
- нефть — 103,6;
- водоснабжение и водоотведение — 104,0;
- газоснабжение, электроснабжение — 104,2;
- индекс потребительских цен — 103,8;
- сельское хозяйство — 103,3.
Отметим, что эти показатели приведены для базового сценария развития экономики и актуальны при сохранении текущих значений внутренних и внешних факторов.
При определении начальной стоимости контракта на строительство необходимо:
- Подготовить проектно-сметную документацию.
- Составить смету затрат на строительство.
- Ценовые показатели сметы просчитать под действующий коэффициент на перспективу (с учетом продолжительности строительства).
- Оценить коммерческие предложения и проанализировать текущие цены на региональном рынке услуг.
- Подготовить прогноз начальной цены контракта с учетом индивидуальных характеристик заказа. К примеру, необходимо учесть удаленность объекта строительства, наличие транспортной развязки, наличие помещений для хранения инвентаря и строительных материалов, подвод инженерных сетей, электричества для проведения работ и иное.
Детальный анализ, оценка и экономическое обоснование позволят правильно просчитать цену закупки.
Письма Минстроя России «О рекомендуемой величине прогнозных индексов изменения сметной стоимости СМР, пусконаладочных работ в IV квартале 2021 года
Индексы-дефляторы Минэкономразвития
Письма Минстроя России «О рекомендуемой величине прогнозных индексов изменения сметной стоимости СМР, пусконаладочных работ в III квартале 2021 года
Письма Минстроя России «О рекомендуемой величине прогнозных индексов изменения сметной стоимости СМР, пусконаладочных работ во II квартале 2021 года
Письма Минстроя России «О рекомендуемой величине прогнозных индексов изменения сметной стоимости СМР, пусконаладочных работ в I квартале 2021 года
Письма Минстроя России «О рекомендуемой величине прогнозных индексов изменения сметной стоимости СМР, пусконаладочных работ в IV квартале 2020 года
Индекс-дефлятор на 2022 год от Минэкономразвития: как считать, прогноз
Приказ Минстроя России от 20 октября 2020 г. № 636/пр «О включении в федеральный реестр сметных нормативов изменений в федеральные единичные расценки и отдельные составляющие к ним»
Рассчитать и утвердить индексы-дефляторы Минэкономразвития на прогнозные периоды обязано. Причем значения определяются для каждого отчетного периода отдельно, а прогнозирование коэффициентов проводится чиновниками с учетом внешних и внутренних факторов. В зависимости от того, как каждый из факторов повлияет на общее состояние экономики, определяется несколько вариантов развития.
Простыми словами, прогнозные индексы-дефляторы Минэкономразвития до 2023 года утверждает по сценариям. Для чего это нужно? Покажем на примере.
Расчет показателя представляет собой отношение номинальных значений к текущим. Причем полученный показатель пересчитывается в проценты. Посмотрим, как используется индекс-дефлятор на 2021 год (приказ Минэкономразвития определяет формулу):
ИД = номинальные значения / текущие (реальные) значения × 100%.
К примеру, как исчисляется индекс-дефлятор ВВП:
ИД ВВП = номинальный ВВП / реальный ВВП × 100%.
Этот показатель является обобщенным. Он характеризует динамику цен на все товары, работы, услуги как потребительского, так и производственного назначения, поскольку ВВП — это расчетная стоимость всего, что произведено в расчетном периоде. Но показатель индекса-дефлятора ВВП говорит о динамике цен в российской экономике в целом.
Здесь схема работы отличается от обычной покупки товаров или услуг. Заказчик строительства, капитального ремонта, реконструкции или модернизации должен рассчитывать стоимость, используя проектно-сметную документацию. Основанием для нее является сметное нормирование, нормативы в котором просчитываются с учетом индекса-дефлятора. Он включает в себя и текущий период, и все последующие годы, в которые будет проводиться строительство или ремонт.
Коэффициенты‑дефляторы на 2022 год официально утверждены
Министерством экономического развития были разработаны сценарии для улучшения российской экономики до 2023 года.
Из-за политически нестабильной ситуации некоторые государства в отношении России введи ограничительные санкции, стоимость нефти уменьшается, а таможенные пошлины, напротив, растут – учитывая все это, чиновники рассмотрели сразу три сценария:
- Базовый план, не подразумевающий никаких существенных изменений в экономике страны – значения всех основных факторов останутся на базовом или текущем уровне.
- Консервативный план, который полагает, что основные экономические показатели могут существенно ухудшиться при учете внешние и внутренние факторы.
- Целевой план предусматривает благоприятное развитие событий в экономике России во внешнем и внутреннем рынке.
Проводится всесторонний анализ факторов развития экономики: не только внутренние (ВВП, налоги, МРОТ и прочие), но и внешние – в особенности касается санкций, примененных со стороны США и ряда европейских стран. Рассмотрим каждый сценарий подробнее.
В целях применения норм налогообложения коэффициенты-дефляторы Минэкономразвития на 2021 год утверждены приказом от 30.10.2020 № 720. На основании этих показателей ежегодно индексируются лимиты по страховым взносам. Аналогично индексируется лимит для перехода на УСН, но чиновники его заморозили в целях поддержки бизнеса.
На прогнозный период чиновники уже закрепили показатели в прогнозе социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 г. Пользуясь разъяснениями из письма Минэкономразвития России от 03.10.2018 № 28438-АТ/Д03и, получаем следующий индекс-дефлятор на 2021 год (Минэкономразвития):
- строительство — 105,1;
- нефть — 103,6;
- водоснабжение и водоотведение — 104,0;
- газоснабжение, электроснабжение — 104,2;
- индекс потребительских цен — 103,8;
- сельское хозяйство — 103,3.
Отметим, что эти показатели приведены для базового сценария развития экономики и актуальны при сохранении текущих значений внутренних и внешних факторов.
Итак, индекс-дефлятор на 2022 год от Минэкономразвития поможет спрогнозировать стоимость товаров и услуг, потребляемых населением, а также доходы граждан. Речь не идет о скрупулезных подсчетах, кто и сколько зарабатывает. Речь о том, сколько и чего люди могут купить на полученные деньги. На сегодняшний день этот показатель уже утвержден приказом правительства не только на нынешний, но и на 2022 и 2023 годы.
Индекс-дефлятор – коэффициент, применяемый для прогнозирования цен на товары разных категорий и услуги в будущих периодах. Применив такой показатель, можно выяснить предполагаемую и ожидаемую стоимость чего-либо спустя некоторое время.
К сведению! Индекс-дефлятор многие путают с другим не менее важным экономическим показателем – индексом потребительских цен (ИПЦ). Но два этих коэффициента существенно различаются. Дефлятор применяется для прогнозирования, а ИПЦ – для измерения инфляции и средних уровней изменений цен на разные услуги и товары в течение отчётного периода.
МЭР определило коэффициенты-дефляторы на 2022 год
Базовый вариант среднесрочного Прогноза характеризует основные тенденции и параметры развития экономики в условиях консервативного изменения внешних условий.
Консервативный вариант разрабатывается на основе консервативных оценок темпов экономического роста с учетом возможности ухудшения внешнеэкономических условий.
При необходимости прорабатываются дополнительные варианты прогноза, отражающие иные модели изменения внешних и внутренних условий развития.
Крайнее обновление индексов цен и индексов-дефляторов по видам экономической деятельности, применяемых при формировании цен на продукцию, поставляемую по оборонному заказу, произведено 5 октября 2021 года (письмо Министерства экономического развития России №33918-ПК/Д03и).
Актуализированные параметры (отчет за 2020 год, оценка 2021 года и прогноз на 2022, 2023 и 2024 годы) означены в прилагаемом базовом варианте среднесрочного прогноза социально-экономического развития Российской Федерации до 2024 года, одобренного на заседании Правительства 21.09.2021.
Следует различать индекс и коэффициент дефляции. В соответствии с положениями Налогового кодекса РФ коэффициент-дефлятор — это коэффициент, который отражает изменение потребительских цен на товары, работы и услуги при пересчете текущей стоимости в постоянные цены. Он учитывает изменения потребительских цен прошлого периода в текущем моменте.
В правительстве выпустили проект приказа об установлении коэффициентов на следующий год. В 2021 году используйте такие дефляторы:
- НДФЛ — 1,864 (гл. 23 НК РФ);
- УСН — 1,032 (гл. 26.2 НК РФ);
- ЕНВД — 2,065 (гл. 26.3 НК РФ);
- ПСН — 1,637 (гл. 26.5 НК РФ);
- торговый сбор — 1,420 (гл. 33 НК РФ).
Дефляторы влияют на конечную цену товаров, работ и услуг. Используйте новые индексы и их отраслевые значения при подготовке прогнозов и планировании закупок на 2021 год.
Индекс цен и дефлятор — тождественные понятия, которые используются специалистами для расчета окончательной стоимости товаров, работ или услуг. В ст. 11 НК РФ указано, что такое коэффициент-дефлятор, — это значение, применяемое для пересчета текущих экономических показателей в постоянные цены.
Коэффициент устанавливается ежегодно и рассчитывается на несколько периодов вперед. Исчисленный дефлятор в экономике — это база для государственного прогнозирования экономического развития будущих периодов. Например, дефляция 2021 года прогнозно рассчитана еще в 2018 году. Показатель используют при исчислении ключевых макроэкономических показателей — валового внутреннего и национального продукта (ВВП и ВНП), фонда накопления, индекса потребительских цен (ИПЦ), динамики физического объема потребления и многих других.
Рассчитывают отраслевые индексы специалисты Министерства экономического развития с учетом цен на товары, работы и услуги, зафиксированных в предшествующем периоде. Коэффициент устанавливается ежегодно и закрепляется распорядительными документами министерства. Так, коэффициент-дефлятор на 2021 год Минэкономразвития еще не утвержден, но опубликован в проекте приказа от 14.10.2020.
Порядок и методология расчета коэффициента регулируются нормативными актами правительства РФ — правила исчисления прогнозных значений указаны в постановлении правительства №1234 от 14.11.2015. Приказ Минэкономразвития №190 от 01.04.2020 закрепляет порядок применения индексов цен и дефляторов при осуществлении гособоронзаказа.
Используйте бесплатно готовое решение от экспертов КонсультантПлюс, чтобы узнать текущее значение дефляторов или разобраться, как правильно их использовать.
Официально приказ Минэкономразвития об индексе-дефляторе на 2021 год еще не опубликован, но прогнозные значения в различных производственных областях уже представлены. Указанные значения еще скорректируют с учетом произошедших за последнее время экономических изменений.
При разработке бюджета и планировании закупочной деятельности на следующий год и плановые периоды воспользуйтесь уже имеющимися значениями коэффициента, рассчитанными специалистами министерства.
Представим индексы-дефляторы Минэкономразвития до 2024 года в таблице.
| Добыча полезных ископаемых | 103,1 | 103,8 | 104,1 | 104,2 |
| Добыча нефти и газа | 102,7 | 103,5 | 103,7 | 103,9 |
| Обрабатывающие производства | 103,3 | 104,1 | 104,2 | 104,3 |
| Промышленность | 103,4 | 104,0 | 104,1 | 104,2 |
| Обеспечение электрической энергией, газом и паром | 104,0 | 104,0 | 104,0 | 104,0 |
| Водоснабжение и водоотведение | 104,0 | 104,0 | 104,0 | 104,0 |
| Строительство | 104,1 | 105,1 | 104,3 | 104,4 |
| Сельское хозяйство | 103,1 | 103,9 | 103,9 | 104,2 |
| Транспорт | 104,1 | 104,0 | 104,0 | 104,0 |
| Инвестиции в основной капитал (капитальные вложения) | 103,7 | 103,7 | 103,8 | 103,8 |
| Оборот розничной торговли | 103,5 | 104,3 | 103,9 | 104,0 |
| Платные услуги населению | 104,2 | 103,9 | 104,2 | 104,1 |
Индекс для товаров потребительского назначения планируется на уровне 104,2. Розничные расценки на электричество будут проиндексированы на 104,0.
При осуществлении государственных закупок в рамках закона 44-ФЗ индексы используются при расчете и обосновании НМЦК (письмо Минэкономразвития №Д28и-1688 от 22.06.2016). Заказчик рассчитывает начальную (максимальную) цену контракта согласно положениям ст. 22 44-ФЗ.
При обосновании НМЦК, рассчитанной с помощью метода анализа рынка, необходимо использовать годовые коэффициенты-дефляторы, так как в соответствии с ч. 3 ст. 22 44-ФЗ сведения о стоимости товаров, работ, услуг необходимо проанализировать с учетом сопоставимых с базисным периодом ценовых и коммерческих предложений.
При планировании закупок на 2021 год и последующие периоды и при обосновании НМЦК применяется отраслевой дефлятор в соответствии с Прогнозом социально-экономического развития Российской Федерации до 2024 года. В этом документе содержатся прогнозные показатели индекса по видам экономической деятельности как на следующий, 2021 год, так и на плановый период 2022–2024 года.
Индексы применяются заказчиками и при определении начальной (максимальной) цены на основании проектно-сметного метода (ч. 9 ст. 22 44-ФЗ) при осуществлении закупок по строительству, реконструкции, капитальному ремонту (письмо Минфина №24-01-10/72553 от 03.11.2017). Индекс-дефлятор на 2020 год для смет указан в социально-экономическом прогнозе. По расчетам, индекс-дефлятор на 2021 год Минэкономразвития для смет — 104,1 (из таблицы прогнозных значений).
При заключении контракта на строительство с единственным поставщиком организация-заказчик должна рассчитать стоимость контракта на основании ч. 9 ст. 22 44-ФЗ — проектно-сметным методом. Независимо от того, заключает ли заказчик контракт с единственным поставщиком или проводит торги, НМЦК рассчитывается с учетом Методических рекомендаций, утвержденных приказом Минэкономразвития №567 от 02.10.2013.
Ценообразование и сметное нормирование в области градостроительной деятельности регламентируется положениями ГрК РФ — статьей 8.3. Дефляторы используются при расчете сметной стоимости объекта по годам реализации (в рамках реализации федерального инвестиционного проекта). НМЦК определяется в соответствии с рассчитанной сметой строительных работ (ст. 22), в исчислении учитывается базовый вариант индекса из социально-экономического прогноза.
Минстрой рекомендует использовать индекс дефляции для пересчета сметной стоимости работ по госконтрактам на строительство для приведения в соответствие с уровнем цен на момент определения НМЦК. Если проект сметы разработан по сметно-нормативной базе, которую применяли на дату формирования НМЦК, используйте индексы изменения сметной стоимости, которые действовали на дату определения начальной цены (письмо Минстроя №9333-ИФ/0 от 16.03.2020). Если ПСД разработан по нормативам, не применяемым на дату формирования НМЦК, используйте индексы Росстата:
- индексы фактической инфляции (официальный сайт Росстата);
- индексы прогнозной инфляции (официальный сайт Минэкономразвития).
Дефлятор применяют и при расчете стоимости проектных работ для корректного планирования будущих капитальных вложений.
Дефляторы в рамках 223-ФЗ применяют для следующих целей: если стоимость контракта скорректировалась в связи с ростом цен (инфляцией) в соответствии с прогнозными показателями коэффициента, то это является основанием для изменения существенных условий договора. Организация-заказчик обязана предусмотреть такую возможность в положении о закупках.
Индекс потребительских цен (ИПЦ) и индекс-дефлятор – совершенно разные показатели в экономике, однако у людей порой имеется тенденция путать их. Возможно, дело в том, что в прогнозировании эти два индекса по различным сферам экономики указывают рядом в таблице, в близко расположенных строчках.
Стоит разобраться, чем они отличаются друг от друга:
Строительство – специфическая сфера экономики, и проведение закупок по нему имеет ряд отличий в сравнении с обыкновенной системой покупок товаров и услуг.
Заказчику здесь требуется провести расчет цену работ с помощью проектно-сметной документации. Этот ряд требований применяют к сфере строительства, капремонта и другим услугам.
Проектно-сметный метод держится на сметном нормировании. Нормативы, что применяют для расчета сметы, непременно нужно считать по годам и определять стоимость с учетом индекса-дефлятора. Такого рода расчеты касаются нынешнего года строительства, а также будущие годы.
Ежегодные прогнозы Минэкономразвития Российской Федерации в области оборонной промышленности необходимы для того, чтобы планировать цены на создание и обслуживание продукции оборонного значения.
Расчетные коэффициенты помимо этого используют, чтобы определять стоимость гособоронзаказов по утилизации и предоставлению других услуг из перечня закупок.
Индексом-дефлятором в экономике называют показатель, который используется для составления прогноза относительно настоящей стоимости работ, товаров и услуг в определенный период времени. Говоря простым языком, это специальный расчетный коэффициент, который помогает определить, какими будут ценники в ближайшем будущем. Так, например, зная индекс-дефлятор на 2022 год для смет, можно предположить, насколько изменится стоимость того или иного изделия или группы товаров.
Здесь схема работы отличается от обычной покупки товаров или услуг. Заказчик строительства, капитального ремонта, реконструкции или модернизации должен рассчитывать стоимость, используя проектно-сметную документацию. Основанием для нее является сметное нормирование, нормативы в котором просчитываются с учетом индекса-дефлятора. Он включает в себя и текущий период, и все последующие годы, в которые будет проводиться строительство или ремонт.
Согласно закону о закупочной деятельности, индекс-дефлятор используется в случаях, когда нужно определить начальную максимальную стоимость контракта. Принимая во внимание динамику изменения цен и отраслевые показатели, и заказчик, и подрядчик установят ту стоимость, которая будет не завышенной и не заниженной. Благодаря этому уже в процессе сотрудничества они предотвратят чрезмерные траты бюджета и претензии со стороны тех, кто будет проверять работу.
Минэкономразвития уже выдало приказ об утверждении индекса-дефлятора на 2022 год и даже на 2023. При этом были учтены множество внешних и внутренних факторов, в той или иной мере влияющих на экономику государства.
Один из упомянутых факторов — санкции, введенные некоторыми странами в отношении РФ. Из-за них падает цена на сырье и растут таможенные сборы. Ввиду этого, определяя индекс-дефлятор, экономисты создают сразу 3 варианта развития событий:
- Базовый. Все факторы остаются неизменными. Санкции будут такими же, как и в прошлые годы. То же самое касается и стоимости нефти. Если говорить о таможенных пошлинах, то они будут на уровне 2018 года.
- Благоприятный. Подразумевает отмену или ослабление санкций и ограничений. В таком случае стоимость нефтепродуктов станет больше, а таможенные пошлины снизятся.
- Целевой. Неблагоприятный прогноз. Оправдается при влиянии на экономику неблагоприятных факторов, например, если санкции и ограничения будут ужесточены. Нефть подешевеет до самых низких из возможных показателей, пошлины, равно как инфляция и безработица, вырастут.
Получается, что индекс-дефлятор на 2022 год от Минэкономразвития показывает, как будет развиваться российская экономика при воздействии на нее различных внешних и внутренних обстоятельств.
Минэкономразвития сообщает об индексах-дефляторах на будущий год заранее. Так, данные на 2021 год были утверждены приказом от 30.10.2020 года. Вместе с приказом идет разъяснительное письмо. Строительство в этом году получило показатель, равный 105,1, нефть — 103,6, сельское хозяйство — 103,3 и т.д.
В упомянутом выше документе указаны индексы-дефляторы и на 2022 год. Прогноз был одобрен на заседании правительства, прошедшем 16 сентября 2020 года. Утвержденные цифры для некоторых сфер указаны в таблице:
| 2020 | 2021 | 2023 | ||
| ВВП | Номинальный объем (в млрд. руб.) | 106974 | 115533 | 124223 |
| Темп роста (%) | 96,1 | 103,3 | 103,4 | |
| Индекс-дефлятор (%) | 101,1 | 104,5 | 104,0 | |
| Продукция сельского хозяйства | Темп роста | 101,0 | 102,1 | 102,1 |
| Индекс-дефлятор | 99,3 | 102,6 | 103,8 | |
| Оборот розничной торговли | Номинальный объем | 33313 | 36329 | 38850 |
| Темп роста | 95,8 | 105,1 | 102,9 | |
| Индекс-дефлятор | 103,4 | 103,8 | 103,9 | |
| Промышленность | Индекс-дефлятор | 101,0 | 104,6 | 104,5 |
Приведенные цифры говорят о том, как будет развиваться та или иная сфера по базовому сценарию. Поэтому они не окончательные и могут меняться в зависимости от обстоятельств.
Итак, индекс-дефлятор на 2022 год от Минэкономразвития поможет спрогнозировать стоимость товаров и услуг, потребляемых населением, а также доходы граждан. Речь не идет о скрупулезных подсчетах, кто и сколько зарабатывает. Речь о том, сколько и чего люди могут купить на полученные деньги. На сегодняшний день этот показатель уже утвержден приказом правительства не только на нынешний, но и на 2022 и 2023 годы.
| Отрасль экономики | Индекс-дефлятор по годам | ||
| 2019 | 2020 | 2021 | |
| Промышленность | 103.3 | 102.9 | 103 |
| Промышленность без топливно-энергетического комплекса | 104.1 | 104.1 | 103.9 |
| Полезные ископаемые | 101.2 | 100.6 | 101 |
| Топливно-экономические ископаемые | 100.9 | 100.4 | 100.8 |
| Уголь | 104.5 | 104 | 103.7 |
| Газ и нефть | 100.5 | 100 | 100.4 |
| Металлическая руда | 104.2 | 102.5 | 102.7 |
| Прочие ископаемые | 103.2 | 103.3 | 103.3 |
| Обрабатывающее производство | 103.9 | 103.5 | 103.5 |
| Пищевое производство | 103.1 | 103.2 | 103.5 |
| Текстиль и кожа | 104.2 | 103.8 | 103.5 |
| Древесина | 105.1 | 104.6 | 104.3 |
| Бумага | 105.2 | 104.7 | 104.4 |
| Нефтепродукты | 101.3 | 100.1 | 100.6 |
| Химические вещества к медицинским изделиям из резины и пластмассы | 105.2 | 104.9 | 104.7 |
| Неметаллическая минеральная продукция | 103.9 | 103.7 | 103.6 |
| Черная металлургия | 104.2 | 104.7 | 103.7 |
| Драгоценные металлы и ядерное топливо | 106 | 104.5 | 104.1 |
| Готовые изделия из металла | 104.5 | 104.5 | 104.2 |
| Машиностроение | 105.5 | 105.3 | 105.4 |
| Прочее производство | 102.8 | 102.9 | 103.2 |
| Электроэнергия газа и пара | 105 | 104.2 | 104 |
| Водоснабжение, водоотведение, сбор и утилизация отходов | 104 | 104 | 104 |
| Сельское хозяйство | 103.5 | 103.1 | 103.3 |
| Растениеводство | 103.7 | 102.9 | 102.9 |
| Животноводство | 103.4 | 103.5 | 103.7 |
| Транспорт, включая трубопроводы | 104.3 | 104.2 | 104.1 |
| Инвестиции и капиталовложения | 105 | 104.4 | 104.2 |
| Строительство | 105 | 104.8 | 104.5 |
| Розничная торговля | 104.2 | 103.5 | 104 |
| Платные услуги населения | 104.8 | 104.2 | 104.3 |
Коэффициенты-дефляторы на 2022 год утверждены
Индекс цен и дефлятор — тождественные понятия, которые используются специалистами для расчета окончательной стоимости товаров, работ или услуг. В ст. 11 НК РФ указано, что такое коэффициент-дефлятор, — это значение, применяемое для пересчета текущих экономических показателей в постоянные цены.
Коэффициент устанавливается ежегодно и рассчитывается на несколько периодов вперед. Исчисленный дефлятор в экономике — это база для государственного прогнозирования экономического развития будущих периодов. Например, дефляция 2021 года прогнозно рассчитана еще в 2018 году. Показатель используют при исчислении ключевых макроэкономических показателей — валового внутреннего и национального продукта (ВВП и ВНП), фонда накопления, индекса потребительских цен (ИПЦ), динамики физического объема потребления и многих других.
Рассчитывают отраслевые индексы специалисты Министерства экономического развития с учетом цен на товары, работы и услуги, зафиксированных в предшествующем периоде. Коэффициент устанавливается ежегодно и закрепляется распорядительными документами министерства. Так, коэффициент-дефлятор на 2021 год Минэкономразвития еще не утвержден, но опубликован в проекте приказа от 14.10.2020.
Порядок и методология расчета коэффициента регулируются нормативными актами правительства РФ — правила исчисления прогнозных значений указаны в постановлении правительства №1234 от 14.11.2015. Приказ Минэкономразвития №190 от 01.04.2020 закрепляет порядок применения индексов цен и дефляторов при осуществлении гособоронзаказа.
Официально приказ Минэкономразвития об индексе-дефляторе на 2021 год еще не опубликован, но прогнозные значения в различных производственных областях уже представлены. Указанные значения еще скорректируют с учетом произошедших за последнее время экономических изменений.
При разработке бюджета и планировании закупочной деятельности на следующий год и плановые периоды воспользуйтесь уже имеющимися значениями коэффициента, рассчитанными специалистами министерства.
Представим индексы-дефляторы Минэкономразвития до 2024 года в таблице.
| Добыча полезных ископаемых | 103,1 | 103,8 | 104,1 | 104,2 |
| Добыча нефти и газа | 102,7 | 103,5 | 103,7 | 103,9 |
| Обрабатывающие производства | 103,3 | 104,1 | 104,2 | 104,3 |
| Промышленность | 103,4 | 104,0 | 104,1 | 104,2 |
| Обеспечение электрической энергией, газом и паром | 104,0 | 104,0 | 104,0 | 104,0 |
| Водоснабжение и водоотведение | 104,0 | 104,0 | 104,0 | 104,0 |
| Строительство | 104,1 | 105,1 | 104,3 | 104,4 |
| Сельское хозяйство | 103,1 | 103,9 | 103,9 | 104,2 |
| Транспорт | 104,1 | 104,0 | 104,0 | 104,0 |
| Инвестиции в основной капитал (капитальные вложения) | 103,7 | 103,7 | 103,8 | 103,8 |
| Оборот розничной торговли | 103,5 | 104,3 | 103,9 | 104,0 |
| Платные услуги населению | 104,2 | 103,9 | 104,2 | 104,1 |
Индекс для товаров потребительского назначения планируется на уровне 104,2. Розничные расценки на электричество будут проиндексированы на 104,0.
При осуществлении государственных закупок в рамках закона 44-ФЗ индексы используются при расчете и обосновании НМЦК (письмо Минэкономразвития №Д28и-1688 от 22.06.2016). Заказчик рассчитывает начальную (максимальную) цену контракта согласно положениям ст. 22 44-ФЗ.
При обосновании НМЦК, рассчитанной с помощью метода анализа рынка, необходимо использовать годовые коэффициенты-дефляторы, так как в соответствии с ч. 3 ст. 22 44-ФЗ сведения о стоимости товаров, работ, услуг необходимо проанализировать с учетом сопоставимых с базисным периодом ценовых и коммерческих предложений.
Индексы применяются заказчиками и при определении начальной (максимальной) цены на основании проектно-сметного метода (ч. 9 ст. 22 44-ФЗ) при осуществлении закупок по строительству, реконструкции, капитальному ремонту (письмо Минфина №24-01-10/72553 от 03.11.2017). Индекс-дефлятор на 2020 год для смет указан в социально-экономическом прогнозе. По расчетам, индекс-дефлятор на 2021 год Минэкономразвития для смет — 104,1 (из таблицы прогнозных значений).
При заключении контракта на строительство с единственным поставщиком организация-заказчик должна рассчитать стоимость контракта на основании ч. 9 ст. 22 44-ФЗ — проектно-сметным методом. Независимо от того, заключает ли заказчик контракт с единственным поставщиком или проводит торги, НМЦК рассчитывается с учетом Методических рекомендаций, утвержденных приказом Минэкономразвития №567 от 02.10.2013.
Ценообразование и сметное нормирование в области градостроительной деятельности регламентируется положениями ГрК РФ — статьей 8.3. Дефляторы используются при расчете сметной стоимости объекта по годам реализации (в рамках реализации федерального инвестиционного проекта). НМЦК определяется в соответствии с рассчитанной сметой строительных работ (ст. 22), в исчислении учитывается базовый вариант индекса из социально-экономического прогноза.
Минстрой рекомендует использовать индекс дефляции для пересчета сметной стоимости работ по госконтрактам на строительство для приведения в соответствие с уровнем цен на момент определения НМЦК. Если проект сметы разработан по сметно-нормативной базе, которую применяли на дату формирования НМЦК, используйте индексы изменения сметной стоимости, которые действовали на дату определения начальной цены (письмо Минстроя №9333-ИФ/0 от 16.03.2020). Если ПСД разработан по нормативам, не применяемым на дату формирования НМЦК, используйте индексы Росстата:
- индексы фактической инфляции (официальный сайт Росстата);
- индексы прогнозной инфляции (официальный сайт Минэкономразвития).
Дефлятор применяют и при расчете стоимости проектных работ для корректного планирования будущих капитальных вложений.
Источник: dolinapark.ru
Методика прогнозирования объемов ввода на локальном рынке строительства и продажи жилья Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ / МОДЕЛИРОВАНИЕ / РЫНОК / СТРОИТЕЛЬСТВО / ДЕВЕЛОПМЕНТ / ЖИЛЬЕ / ВВОД / ИНВЕСТИЦИИ / ДОХОДНОСТЬ / ЖИЛИЩНАЯ ПОЛИТИКА / FORECASTING / MODELING / MARKET / CONSTRUCTION / DEVELOPMENT / HOUSING / INPUT / INVESTMENT / PROFITABILITY / HOUSING POLICY
Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Стерник Сергей Геннадьевич, Стерник Геннадий Моисеевич
Объем ввода жилья в эксплуатацию на душу населения один из важнейших показателей развитости жилищного рынка, а также индикатор социально-экономического развития города (региона, страны). В условиях сложной макроэкономической ситуации планы региональных и муниципальных властей в части объемов ввода жилья по необходимости корректируются, и это определяется, в первую очередь, изменением инвестиционной привлекательности девелоперских проектов при изменении уровня их доходности . Авторами показано, что прогнозируемый объем строительства в текущем году равен произведению прогнозируемого объема строительства в предыдущем году на коэффициент изменения объемов строительства в текущем и в предыдущем году вследствие изменения среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент . Интегрирование данного алгоритма в ранее разработанную авторами модель среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилья позволяет отказаться от допущения модели о равенстве объемов ввода жилья значениям, заданным в региональной программе развития жилищного строительства , и корректировать эту величину с учетом изменений в состоянии рынка и доходности девелопмента . Установлена степень (построена модель и определены коэффициенты) влияния показателя среднерыночной текущей доходности инвестиций в девелопмент в заданном финансовом периоде на показатели объемов строительства и ввода жилья в последующих финансовых периодах. На основании изученной зависимости разработана методика прогнозирования фактического показателя ввода , обусловленного краткои среднесрочной инвестиционной стратегией девелоперов на локальном рынке строительства и продажи жилья . Полученные результаты, помимо аналитических и маркетинговых целей, позволяют осуществлять мониторинг и корректировку реализации федеральной и региональной жилищной политики на локальных рынках и обосновывать меры по обеспечению устойчивого роста ввода жилья до запланированного уровня.
Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Стерник Сергей Геннадьевич, Стерник Геннадий Моисеевич
Methods of forecasting the input volume in the local market of housing construction and sales
The volume of housing commissioning per capita is one of the most important indicators of the housing market development , as well as an indicator of socio-economic development of the city (region, country). In the context of a complex macroeconomic situation, the plans of regional and municipal authorities in terms of the volume of housing are adjusted as necessary, and this is determined primarily by the change in the investment attractiveness of development projects with a change in their level of profitability . The authors show that the projected volume of construction in the current year is equal to the product of the projected volume of construction in the previous year by the coefficient of change in construction volumes in the current and in the previous year due to the change in the average market yield of investment in development . The integration of this algorithm into the previously developed model of medium-term forecasting of the local housing market development allows to refuse from the assumption of the model on the equality of housing input volumes to the values set in the regional program of housing construction development , and to adjust this value in view of changes in the market and profitability of development . The degree (the model is built and the coefficients are determined) of the influence of the average current return on investment in development in a given financial period on the indicators of the volume of construction and commissioning of housing in the subsequent financial periods. On the basis of the studied dependence, the method of forecasting the actual index of input due to the short and medium-term investment strategy of developers in the local market of construction and sale of housing is developed. The results obtained, in addition to analytical and marketing objectives, allow monitoring and adjusting the implementation of Federal and regional housing policy in local markets and justify measures to ensure sustainable growth of housing to the planned level.
Текст научной работы на тему «Методика прогнозирования объемов ввода на локальном рынке строительства и продажи жилья»
Том 5 • Номер 2 • Апрель-июнь 2018 ISSN 2410-1621
Russian Journal of Housing Research
Методика прогнозирования объемов ввода на локальном рынке строительства и продажи жилья
Стерник С.Г.1, Стерник Г.М.2
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
2 Московская ассоциация риэлторов, Москва, Россия
Объем ввода жилья в эксплуатацию на душу населения — один из важнейших показателей развитости жилищного рынка, а также индикатор социально-экономического развития города (региона, страны). В условиях сложной макроэкономической ситуации планы региональных и муниципальных властей в части объемов ввода жилья по необходимости корректируются, и это определяется, в первую очередь, изменением инвестиционной привлекательности девелоперских проектов при изменении уровня их доходности.
Авторами показано, что прогнозируемый объем строительства в текущем году равен произведению прогнозируемого объема строительства в предыдущем году на коэффициент изменения объемов строительства в текущем и в предыдущем году вследствие изменения среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент. Интегрирование данного алгоритма в ранее разработанную авторами модель среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилья позволяет отказаться от допущения модели о равенстве объемов ввода жилья значениям, заданным в региональной программе развития жилищного строительства, и корректировать эту величину с учетом изменений в состоянии рынка и доходности девелопмента. Установлена степень (построена модель и определены коэффициенты) влияния показателя среднерыночной текущей доходности инвестиций в девелопмент в заданном финансовом периоде на показатели объемов строительства и ввода жилья в последующих финансовых периодах. На основании изученной зависимости разработана методика прогнозирования фактического показателя ввода, обусловленного кратко- и среднесрочной инвестиционной стратегией девелоперов на локальном рынке строительства и продажи жилья. Полученные результаты, помимо аналитических и маркетинговых целей, позволяют осуществлять мониторинг и корректировку реализации федеральной и региональной жилищной политики на локальных рынках и обосновывать меры по обеспечению устойчивого роста ввода жилья до запланированного уровня.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:прогнозирование, моделирование, рынок, строительство, девелопмент, жилье, ввод, инвестиции, доходность, жилищная политика.
Methods of forecasting the input volume in the local market of housing construction and sales
Sternik S.G.1, Sternik G.M.2
1 The Financial University under the Government of the Russian Federation, Russia
2 Moscow association of realtors, Russia
Объем ввода жилья в эксплуатацию на душу населения — один из важнейших показателей развитости жилищного рынка, а также индикатор социально-экономического развития города (региона, страны). В условиях исторического дефицита жилья, высокой изношенности жилищного фонда, недостаточной обеспеченности населения жильем, задача повышения объемов ввода жилья является одной из приоритетных для развития страны. В Указе Президента РФ от 7 мая 2018 года «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» одной из таких целей провозглашено улучшение жилищных условий не менее 5 млн семей ежегодно, при этом ежегодный объем ввода жилья должен вырасти с 79,2 млн кв. м в 2017 году и достигнуть к 2024 году не менее чем 120 млн кв. м. Столь масштабная задача требует от властей всех уровней разработки систем-
The volume of housing commissioning per capita is one of the most important indicators of the housing market development, as well as an indicator of socio-economic development of the city (region, country). In the context of a complex macroeconomic situation, the plans of regional and municipal authorities in terms of the volume of housing are adjusted as necessary and this is determined primarily by the change in the investment attractiveness of development projects with a change in their level of profitability.
The authors show that the projected volume of construction in the current year is equal to the product of the projected volume of construction in the previous year by the coefficient of change in construction volumes in the current and in the previous year due to the change in the average market yield of investment in development. The integration of this algorithm into the previously developed model of medium-term forecasting of the local housing market development allows to refuse from the assumption of the model on the equality of housing input volumes to the values set in the regional program of housing construction development, and to adjust this value in view of changes in the market and profitability of development. The degree (the model is built and the coefficients are determined) of the influence of the average current return on investment in development in a given financial period on the indicators of the volume of construction and commissioning of housing in the subsequent financial periods. On the basis of the studied dependence, the method of forecasting the actual index of input due to the short — and medium-term investment strategy of developers in the local market of construction and sale of housing is developed. The results obtained, in addition to analytical and marketing objectives, allow monitoring and adjusting the implementation of Federal and regional housing policy in local markets and justify measures to ensure sustainable growth of housing to the planned level.
KEYWORDS: forecasting, modeling, market, construction, development, housing, input, investment, profitability housing policy.
JEL classification: R21, R31, L74 Received: 28.05.2018 / published: 30.06.2018
Sternik G.M., Sternik S.G. (2018) Metodika prognozirovaniya obemov vvoda na lokalnom rynke stroitelstva i prodazhi zhilya [Methods of forecasting the input volume in the local market of housing construction and sales]. Zhilischnye strategii. 5. (2). — 137-152. doi: 10.18334/zhs.5.2.39142
ных решений по развитию строительной отрасли и рынка недвижимости, а от научных организаций и специалистов соответствующего профиля — совершенствования методического обеспечения анализа и прогнозирования рынка, аргументированной экспертизы предлагаемых решений.
Постановка задачи исследования
Выполненные ранее исследования (зарубежные и отечественные) в области моделирования и прогнозирования рынка недвижимости подробно проанализированы в работах [1, 2] (Sternik, Sternik, Sviridov, 2014; Sternik G.M., Sternik S.G., 2018). Показано, что эволюция методик прогнозирования [3-13] (Shiller, 2013; Seth J., 0; Sternik, 1998; Sternik G.M., 1996; Sternik G.M., 1997; Pechenkina, 2008; Sternik, Sternik, 2009; Sternik, Krasnopolskaya, 2008; Sternik, Pechenkina, 2007; Drobyshevskiy, 2009) происходила от прогнозирования одного индикатора (прежде всего цены) к двум-трем индикаторам (цены, спрос, предложение), и наконец к комплексной методике, предназначенной для расчета объемов строительства, предложения, поглощения, динамики цен и др. Вместе с тем задача прогнозирования объемов ввода жилья в эксплуатацию не ставилась и не решалась.
Опыт последних лет показал, что в условиях сложной макроэкономической ситуации планы региональных и муниципальных властей в части объемов ввода жилья по необходимости корректируются, и это определяется, в первую очередь, изменением инвестиционной привлекательности девелоперских проектов при изменении уровня их доходности. Для учета этого фактора потребовалось решить три задачи:
• разработать методику определения среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости с учетом возможных источников данных;
• построить модель связи между уровнем доходности проектов и стратегией деве-лоперов — их готовностью начинать новые проекты, продолжать начатые или отказываться от достройки объектов;
• разработать модель прогнозирования объемов строительства и ввода жилья с учетом прогнозируемой доходности инвестиций в девелопмент и ввести ее в алгоритм действующей версии методики среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости [14] (Sternik, Sternik, Sviridov, 2014).
Стерник Сергей Геннадьевич, доктор экономических наук, профессор, генеральный директор ООО «Стерникс Консалтинг», ведущий научный сотрудник Института народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук, профессор департамента корпоративных финансов и корпоративного управления Финансового университета при Правительстве РФ (sgs7280mai[.ru ) Стерник Геннадий Моисеевич, кандидат технических наук, управляющий партнер ООО «Стерникс Консалтинг», председатель комитета по аналитике и консалтингу Московской ассоциации риэлторов (gm_ sternik0sterno.ru )
Стерник ГМ., Стерник С.Г Методика прогнозирования объемов ввода на локальном рынке строительства и продажи жилья // Жилищные стратегии. — 2018. — Том 5. — № 2. — С. 137-152. doi: 10.18334/zhs.5.2.39142
Первая задача решена, и методика опубликована в работах [15, 16]. (Sternik, Sternik, 2017; Sternik, Sternik, 2017). Вторая и третья задача решены в работе [17] (Sternik, Sternik, 2018). В настоящей статье публикуются интегрированные результаты решения этих двух задач.
Структура факторов, определяющих объем ввода жилья
В действующей с 2012 года версии методики [14] объем ввода жилья (общий и отдельно социального (муниципального) жилья) задаются на каждый год прогнозного периода как планируемые в государственных программах «Жилище». Объем текущего строительства коммерческого жилья определяется с помощью коэффициента соотношения ввод/строительство Kw/с, который дается в исходных данных в зависимости от состояния рынка по соотношению спрос/предложение (табл. 1). Значения коэффициента получены эмпирически, по данным о динамике объемов ввода и строительства жилья в Москве за 2005-2012 годы.
Вместе с тем объем ввода жилья, как показано на рисунке 1, определяется предшествующим объемом строительства, который в значительной степени (кроме наличия земельных и строительных ресурсов) зависит от доходности инвестиций в девелопмент, то есть от соотношения выручки и затрат. В свою очередь, объем выручки определяется ценой реализации площадей и объемом реализации (поглощения) за период, которые зависят от соотношения спроса и предложения. Объем спроса зависит от доступности жилья для населения, которая определяется уровнем доходов и темпами их роста, условиями и объемом ипотечного кредитования, а также уровнем цен на жилую недвижимость. Объем затрат определяется стоимостью строительства и объемом профинансированного строительства в исследуемом периоде. Все эти факторы и их взаимосвязи необходимо учесть в разрабатываемой методике.
Примеры значений коэффициента соотношения ввод/строительство для Москвы и Московской области
Локация Значения для индикаторов состояния рынка по соотношению спрос/ предложение к/п
1 (превосходство предложения! 2(равновесие! 3(превосходство спроса! 4 (ажиотажный спрос!
Москва Старая 0,35 0,40 0,45 0,50
Москва Большая 0,55 0,60 0,65 0,70
Мособласть 0,60 0,65 0,70 0,80
Источник: составлено авторами
Рисунок 1 . Структура рыннчных фокоеров, определяющих объема вводи, строительства,
предложения жилья Источник: составлено авторами
С учетом приведенной иерархической структуры факторов смысл коэффициента вв од/строительство раскрывается следующим образом.
При равновесном еостоянии рынка, когда спрос приблизнтельно равен предложению (индикатор 1с/п = 2), объем строительства жилья в Москве в 2,5 раза превышал объем ввода текущего года. Другими словами, средний срок строительства от начала до сдачи в эксплуатацию составлял 2,5 года, и коэффициент ввод/строительство равен 0,40. В Мособластт,где структура строительства жилья по классам, этажноееи и др. отличается от Москвьп срос строительства в среднем составляет 1,5 года и коэффициент ввод/ строительство равен 0,65л После присоединения части территорий Московской области объем ввода в Большой Москве составляет в среднем 60% от объема строительства в текущем году (средний срок строительства составляет 1,7 года). При этом объем вновь начатого в текущем году стрпительства приблт зительно равен об ъемувво да.
На падающем рынке, когда спрос меньше предложения (индикатор 1с/п = 1), объем незавершенного строительства в Старой Москве почти в 3 раза, в Мособласти на 80%, в Большой Москве на 70% превышает объем ввода вследствие замедления темпов строительства, замораживания отдельных строек (коэффициент ввод/строительство составляет соответственно 0,35; 0, 60; 0,55).
На растущем рынке, когда спрос превышает предложение (индикатор 1с/п = 3), соотношение ввод/строительство вырастает в Старой Москве до 0,45, в Мособласти до 0,70, в Большой Москве до 0,65 вследствие ускорения темпов строительства и ввода жилья.
При ажиотажном спросе (индикатор 1с/п = 4) средний срок строительства в Старой Москве сокращается до двух лет, объем строительства вдвое превышает объем ввода (коэффициент ввод/строительство равен 0,50), в Мособласти средний срок строительства сокращается до 1,25 года, объем строительства на 25% превышает объем ввода (коэффициент ввод/строительство 0,80), в Большой Москве эти показатели составляют соответственно 1,4; 40%; 0,70.
Вместе с тем при любом соотношении спрос/предложение в текущем году, в последующие годы возможно изменение объемов строительства, а затем и ввода жилья. Так, при падающем рынке одновременно снижается объем вновь начатого строительства вследствие снижения доходности инвестиций в девелопмент: застройщики не начинают новые проекты, сосредотачиваясь на достройке ранее начатых. Это через год-два может привести к снижению объемов строящегося жилья и объемов ввода. При растущем и тем более ажиотажном рынке вследствие повышения доходности инвестиций в девелопмент одновременно увеличивается объем вновь начатого строительства, что через год-два приводит к росту объемов ввода. Такие связи в действующей методике не были предусмотрены.
Таким образом, необходимо установить связь между доходностью инвестиций в девелопмент и инвестиционной стратегией девелоперов в отношении объемов строительства и последующего ввода жилья.
Разработка модели связи между уровнем доходности проектов и инвестиционной стратегией девелоперов
Для решения этой задачи был проведен экспертный опрос девелоперов, инвестиционных аналитиков, маркетологов девелоперских компаний Москвы, Московской области, Санкт-Петербурга, Новосибирска, Краснодара, Кемерова и других городов России относительно связи между уровнем доходности девелоперских проектов и инвестиционной стратегией девелоперов. В связи с повышенной конфиденциальностью информации опрос проводился анонимно. Анкета для застройщиков приведена в таблице 2.
Под фактической доходностью проекта понимается среднее по совокупности проектов отношение полученной (или расчетной) прибыли к затратам, выраженное в процентах.
Под желаемой доходностью понимается расчетная доходность, ниже которой инвестор отказывается от начала нового проекта.
Под критической доходностью понимается расчетная доходность, ниже которой инвестор отказывается от дальнейшей реализации начатого проекта.
Показатели доходности инвестиционно-строительных проектов в девелопменте
жилой недвижимости (анкета)
Вопрос 1: Укажите фактический, желаемый, критический уровень доходности инвестиционных проектов, средний по портфелю компании за указанные периоды.
класс качества жилого дома/проекта категории доходности 20062008 20082010 20102012 20122014 текущие (перспективные)
Массовый класс Фактическая
Престижный класс Фактическая
Вопрос 2: укажите возможные изменения инвестиционной политики компании при изменении уровня доходности проектов.
изменения инвестиционной политики Процент изменения при уровне доходности
Выше желаемого ниже желаемого ниже критического
Увеличение объемов строительства
Снижение объемов строительства
Обобщение результатов опроса показало, что в «тучные» нулевые годы фактический средний уровень доходности инвестиций в девелопмент составлял в Москве -120-160%, в регионах 60-80%. При этом желаемая доходность составляла в Москве 80%, в регионах 40%. Критический уровень доходности в этот период не определен.
После кризиса 2008 года фактическая доходность снизилась в Москве до 60-80%, в регионах до 30%, желаемая — до 20% (ниже этого уровня в бизнес-плане банки отказывались от финансирования проекта), критическая — до нуля.
В последние годы эксперты сохраняют оценки предыдущего периода.
При этом увеличение доходности проектов выше желаемого уровня приводит к увеличению объемов строительства на 10-30%, при уровне доходности ниже желаемого объем строительства снижается на 10-20%, ниже критического — еще на 10-25% (рис. 2).
Полученные данные аппроксимированы регрессионным уравнением — параболой второго порядка вида
р = 0,1699 I2 + 0,2683 Т + 0,29(05; Я2 = 0,9067
Уравнение работает следующим образом:
• при среднерыночной доходности 40%) (1Д = 1,4) базсовый уровень объема строительства рав ен единице (1с = 1 ,0);
• при среднерыночной доходности, близк ой к нулю (1д =1,0), объем строитель ства по рынку снижается на 40% относительно базового (1с = 0,6);
• при доходности, близкой к -100% (достраивание объектов с высокой степенью готовности, продаж нет, 1д = 0), объем строительства по рынку не превышает 30% от базового (1с = 0,3).
Для Красноярска получен следующий вид уравнения (рис. 3):
1д = 0,5311 1Д + 0,2608, Я2 = 0,8865 (2).
Данная модель изменения объемов строительства при изменении доходности инвестиций в девелоомент используется при решении трттьей задачи иодледования -разработке алгоритма прогнозирования объема строительства и ввода жилья с учетом прогнозируемой доходности.
Рисунок 2. Связь объемов строительства жилтй недвижимости с уровнем доходности инвестиционных протктот (Москва) Источник: составлено авторами
Рисунок 3. Связь объемов строительства жилой недвижимости с уровнем доходности инвестиционных проектов (Красноярск) Источник: составлено авторами
разработка модели прогнозирования объема строительства и ввода жилья с учетом прогнозируемой доходности
Третья задача — построение модели прогнозирования объема строительства и ввода жилья с учетом прогнозируемой доходности — решается с использованием методики оценки доходности и уравнения связи доходности и изменения объема строительства.
Модель строится в следующем виде. Прогнозируемый объем ввода коммерческого жилья через год после текущего равен произведению прогнозируемого объема строительства в текущем году на коэффициент ввод/строительство текущего года (из исходных данных). Прогнозируемый объем строительства в текущем году равен произведению прогнозируемого объема строительства в предыдущем году на коэффициент изменения объемов строительства в текущем и в предыдущем году вследствие изменения среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент. Коэффициент изменения объемов строительства в текущем году относительно предыдущего вследствие изменения среднерыночной доходности инвестиций в девелопмент определяется как отношение индексов объемов строительства в текущем и предыдущем году. Индексы объемов строительства в текущем и предыдущем году определяются в зависимости от индекса доходности инвестиций в девелопмент по уравнению (1). Индексы доходности инвестиций в девелопмент определяются как отношение выручки (произведение объема поглощения на среднюю удельную цену) на затраты (произведение средней стоимости строительства на объем строительства) в текущем и предыдущем году:
Кс1 = / 1 с(1-1); !с1 = а2 !2д1 — а1 !д1 + а0;
1д1 = (рс! х вп.) / (рб х х Кд.з.);
где — прогнозируемый объем ввода жилья через год после текущего; — прогнозируемый объем строительства в текущем году; К№/с1 — коэффициент ввод/строительство при индикаторе состояния рынка по соотношению спрос/предложение текущего года (из исходных данных); Кс1 — коэффициент изменения объема строительства при изменении доходности инвестиций в девелопмент в текущем и предыдущем году; 1с1 — индекс объема строительства в зависимости от доходности инвестиций в девелопмент в текущем году (определяется по уравнению (5)); 1д1 — индекс доходности инвестиций в девелопмент в текущем году; Рс1 — средняя удельная цена реализации квартир
в текущем году; — объем поглощения площадей в текущем году; Рб — стоимость строительства 1 кв. м жилья в базовом году; Кд.з. — коэффициент дополнительных затрат (зависит от источника и характера данных о стоимости строительства — степени учета дополнительных затрат между себестоимостью и инвестиционной стоимостью).
Принимается допущение о том, что средняя площадь квартир, стоимость строительства 1 кв. м жилья, рассчитанные для базового года или определенные по фактическим данным, сохраняются неизменными в последующие годы.
Модель работает следующим образом.
Вычисляется индекс доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости в текущем году !дР равный произведению средней удельной цены реализации жилья на объем поглощения площадей, деленый на произведение стоимости строительства 1 кв. м на объем строительства, и сравнивается с индексом доходности годом ранее
Если доходность не изменилась, то коэффициент изменения объема строительства при изменении доходности инвестиций в девелопмент в текущем и предыдущем году Кс1 равен единице, объем строительства остается равным объему предыдущего года Бс(1-1) и прогнозируемый объем ввода через год ^^^ равен объему текущего года
Если доходность выросла, то коэффициент Кс1 больше единицы, объем строительства увеличился относительно предшествующего года и прогнозируемый объем ввода через год ^^^ увеличился относительно текущего.
Если доходность снизилась в текущем году, коэффициент Кс1 становится меньше единицы, объем строительства уменьшается относительно предшествующего года и прогнозируемый объем ввода через год ^^^ снижается относительно текущего.
При расчете для первого исследуемого года в качестве прогнозируемых показателей объема строительства и доходности предыдущего используются фактические данные базового года. Расчет прогнозируемых значений объема строительства начинается с первого года, а объема ввода — со второго. Для каждого года на первом шаге принимается, что объем строительства коммерческого жилья в первом исследуемом году равен отношению прогнозируемого (в первом году — фактического) объема ввода коммерческого жилья к коэффициенту ввод/ строительство для данного года. После окончания первого для данного года расчета по модели производится несколько итерационных циклов повторных расчетов до тех пор, пока разница между рассчитываемыми показателями не снизится до 10%. Данные последнего цикла используются как окончательные для каждого исследуемого года.
Интегрирование данного алгоритма в модель среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилья позволяет отказаться от допущения о равенстве объемов ввода жилья значениям, заданным в региональной программе развития жилищного строительства, и корректировать эту величину с учетом изменений в состоянии рынка и доходности девелопмента.
Апробация разработанного алгоритма прогнозирования объемов ввода жилья
Апробация модели произведена на примере ретроспективного расчета прогнозных значений объемов строительства и ввода жилья в Москве. В качестве базового года принят 2013 год. Прогнозирование произведено на 2014-2017 годы. При этом использовались фактические исходные данные, приведенные в таблице 4. Кроме того, использовались данные Росстата о средней стоимости строительства 1 кв. м жилья в базовом году Сс1 = 41,7 тыс. руб. и коэффициенте дополнительных затрат Кдз=1,55 [15].
Исходные данные для прогнозирования объемов ввода жилья в Москве
Показатель 2013 2014 2015 2016 2017
Планируемый объем общего ввода жилья W, млн кв. м 3,10 3,30 — — —
Планируемый объем ввода коммерческого жилья Wк, млн кв. м 2,40 2,65 — — —
Объем ввода муниципального жилья, млн кв. м 0,70 0,65 0,55 0,50 0,50
Индекс соотношения спрос/предложение !с/п 2 3 1 1 2
Коэффициент ввод/строительство К„/г 0,60 0,65 0,55 0,55 0,60
Объем строительства коммерческого жилья Бск , млн кв. м 4,00 — — — —
Количество зарегистрированных договоров участия в долевом строительстве (ДДУ) 0Г, тыс. шт. 21,3 24,0 19,7 35,6 54,2
Средняя площадь квартиры в новостройках Баа, кв. м 68,0 69,0 62,0 54,1 54,9
Объем поглощения площадей Бп, млн кв. м 1,45 1,66 1,22 1,93 2,96
Средневзвешенная удельная цена продажи объекта в декабре Ра„, тыс. руб./кв. м 166,7 216,0 185,0 176,7 179,1
Фактический объем ввода жилья, млн кв. м 3,10 3,33 3,87 3,39 3,42
Источник: составлено авторами
Результаты расчета приведены в таблице 4 и на рисунках 4 и 5.
Для первого исследуемого года потребовалось 9 циклов итерационных расчетов.
Результаты ретроспективного прогнозирования объемов строительства и ввода жилой недвижимости с учетом влияния доходности инвестиций в девелопмент
Показатель 2013 2014 2015 2016 2017
фактический объем выручки, млрд руб. 241,7 358,6 226,0 341,0 —
предварительный расчет объема строительства коммерческого жиль, млн кв. м 4,00 4,15 6,18 4,42 —
прогнозируемый объем затрат (по полной стоимости), млрд руб. 259,8 271,5 285,0 344,5 —
индекс доходности инвестиций в девелопмент относительно полной (инвестиционной) стоимости !п 0,930 1,261 0,793 0,990 —
Окончание табл. 4
Показатель 2013 2014 2015 2016 2017
индекс объема строительства в зависимости от уровня доходности девелопмента 1с 1с= 0,1699 !2д + 0,2683 !п +0,2965 0,693 0,905 0,616 0,729 —
коэффициент изменения объема строительства при изменении доходности инвестиций в девелопм ент Кс — 1,306 0,681 1,184 —
прогнозируемый объем строительства коммерческого жилья Бск млн кв. мм 4,00 4,22 4,6 1 5,46 —
прогнозируемый объем ввода коммерческого жилья Л/к, млн кв. м 2,40 2,70 3,40 2,53 3,00
прогнозируемый общий объем ввода жилья W, млн кв. м 3,10 3,33 4,00 3,13 3,50
отклонение прогнозируемого объема ввода от фактиче-ского,% — — +33,4 -7,7 +2,3
Источник: составлено авторами
Выручка, млрд руб. Затраты, млрд руб.
рисун Доходность д % доходность по себестоимости, %
Рисунок 4. Расчет доходности инвестиций в девелопмент жилой недвижимости Москвы
Источник: составлено авторами
Рисунок 5. Прогноз объемов строительства и ввода жилья в Москве с учетом доходности
девелопмента Источник: составлено авторами
Интерпретация полученных результатов
Согласно полученным результатам (рис. 4), в 2014 году полные затраты (инвестиции в жилищное строительство Москвы) несколько возросли по сравнению с 2013 годом (с 259,8 до 271,5 млрд руб.) вследствие роста потенциального/прогнозируемого объема строительства (с 4,00 до 4,22 млн кв. м).
В то же время выручка выросла существеннее (с 241,7 до 358,6 млрд руб.) вследствие роста объема поглощения (с 1,45 до 1,66 млн кв. м) и цен (с 166,7 до 216,0 тыс. руб./кв. м). В результате доходность инвестиций увеличилась с -7,0% до 26,1%. В соответствии с этим прогнозируемый объем строительства коммерческого жилья (рис. 6) вырос до 5,22 млн кв. м, что соответствует прогнозируемому объему ввода в 2015 году, равному 3,40, а общему объему -4,00 млн кв. м. Фактический объем составил 3,87 млн кв. м (отклонение от фактического +3,4%).
В 2015 году в связи с падением объемов поглощения (до 1,35 млн кв. м) вырос объем профинансированного строительства (до 4,61 млн кв. м), вследствие чего затраты продолжали увеличиваться (до 285,0 млрд руб.), но выручка снизилась до 226,0 млрд руб. вследствие снижения объема поглощения, а также цен (до 185 тыс. руб./кв. м). Доходность инвестиций в девелопмент снизилась до отрицательной (-21,7%). Отдельные девелоперские компании начали уходить с рынка, не начиная новых строек, а находящиеся на ранних стадиях строительства частично замораживались. Это привело к снижению прогнозируемого объема ввода в 2016 году коммерческого жилья до 2,53, а общего ввода — до 3,13 млн кв. м (отклонение от фактических данных -7,7%).
В 2016 году увеличился объем поглощения (до 1,93 млн кв. м), но цены продолжали снижаться (до 176,7 тыс. руб./кв. м). Это привело к росту выручки до 41,7 млрд руб. Одновременно вырос объем коммерческого строительства (до 5,46 млн кв. м) и затрат на строительство (до 344,5 млрд руб.), доходность составила -1,0%. В результате прогнозируемый объем ввода коммерческого жилья в 2017 году увеличился до 3,00, а общий ввод до 3,50 млн кв. м (отклонение от фактического +2,3%).
Таким образом, по результатам ретроспективного прогноза отклонение прогнозируемого объема ввода от фактического в 2015-2017 годах находится в допустимых пределах (от +2,3% до -7,7%), что подтверждает работоспособность методики прогнозирования объемов ввода жилья с учетом доходности инвестиций в девелопмент.
Установлена степень влияния показателя среднерыночной текущей доходности инвестиций в девелопмент в заданном финансовом периоде на показатели объемов строительства и ввода жилья в последующих финансовых периодах.
На основании изученной зависимости разработана методика прогнозирования фактического показателя ввода, обусловленного кратко- и среднесрочной инвестиционной стратегией девелоперов на локальном рынке строительства и продажи жилья.
Полученные результаты, помимо аналитических и маркетинговых целей [7], позволяют осуществлять мониторинг и корректировку реализации федеральной и региональной жилищной политики на локальных рынках и обосновывать меры по обеспечению устойчивого роста ввода жилья до запланированного уровня.
1. Стерник Г.М., Стерник С.Г., Свиридов А.В. Методология прогнозирования россий-
ского рынка недвижимости. Часть 3. Эволюция методов прогнозирования на рынке жилой недвижимости России // Механизация строительства, 2014. — № 2(836).
2. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Методология моделирования и прогнозирования жи-
лищного рынка. — Москва: «РГ-Пресс», 2018.
3. Шиллер Р. Иррациональный оптимизм: Как безрассудное поведение управляет рын-
ками. — М.: Альпина Паблишер, 2013.
4. Seth J. Forecasting the real estate market: a cointegrated approach // The Faculty of the
Department of Economics University of Houston, 2011.
5. Анализ рынка для коммерческих инвестиций в недвижимость. / Институт CCIM,
Чикаго, США. — 430 N. Michigan Ave., Suite 800, Chicago, IL, USA. — М: Учебный центр РГР, 2005.
6. Стерник Г.М. Статистический подход к прогнозированию цен на жилье // Экономика и математические методы, 1998. — № 1.
7. Стерник Г.М. Как прогнозировать цены на жилье (пособие риэлтору). — М.: РГР,
8. Стерник Г.М. Эконометрический анализ и прогноз цен на жилье в городах России
// Эконометрия жилищного рынка Европейской сети исследователей жилищного рынка: Материалы международной конференции. — Вена, 1997.
9. Печенкина А.В. Применение метода регрессионного анализа при прогнозировании
цен на рынке жилья // Современный финансовый рынок Российской Федерации: Материалы VI Международной научно-практической конференции. — Пермь, 2008.
10. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Анализ рынка недвижимости для профессионалов. -М., 2009.
11. Стерник Г.М., Краснопольская А.Н. Негармоническое разложение ценовой динамики рынка жилья Москвы // Экономическая наука современной России, 2008.
12. Стерник Г.М., Печенкина А.В. Прогноз цен предложения квартир на российском рынке жилья (макроэкономический подход) // Имущественные отношения в Российской Федерации, 2007. — № 10.
13. Дробышевский С.М. Анализ возможности возникновения «пузыря» на российском рынке недвижимости // Научные труды, 2009. — № 128.
14. Стерник Г.М., Стерник С.Г., Свиридов А.В. Методология прогнозирования российского рынка недвижимости. Часть 4. Методика среднесрочного прогнозирования локального рынка жилой недвижимости // Механизация строительства, 2014. — № 6 (840).
15. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Оценка среднерыночной доходности девелопмента при прогнозировании рынков жилья // Проблемы прогнозирования, 2017. — № 2 (161).
16. Sternik G.M., Sternik S.G. Evaluation of the Mid-Market Return of Developments When Forecasting the Housing Market // Studies on Russian Economic Development, Pleiades Publishing, Ltd, 2017. — № 2.
17. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Методология моделирования и прогнозирования жилищного рынка. — М.: РГ-Пресс, 2018.
Analiz rynka dlya kommercheskikh investitsiy v nedvizhimost [Market analysis for commercial real estate investments] (2005). M.: Uchebnyy tsentr RGR. (in Russian). Drobyshevskiy S.M. (2009). Analiz vozmozhnosti vozniknoveniya «puzyrya» na ros-siyskom rynke nedvizhimosti[Analysis of a «bubble» possibility in the Russian real estate market]. Scientific works. (128). (in Russian). Pechenkina A.V. (2008).
Primenenie metoda regressionnogo analiza pri prognozirova-nii tsen na rynke zhilya[Application of the regression analysis method in housing market prices forecasting] Modern financial market of the Russian Federation. (in Russian).
Shiller R. (2013). Irratsionalnyy optimizm: Kak bezrassudnoe povedenie upravlyaet rynkami [Irrational optimism: how reckless behavior drives markets] M.: Alpina Pablisher. (in Russian). Sternik G.M. (1996). Kak prognozirovat tseny na zhile (posobie rieltoru) [How to predict housing prices (benefit to the agent)] M.: RGR. (in Russian). Sternik G.M. (1997). Ekonometricheskiy analiz i prognoz tsen na zhile v goro-dakh Rossii [Econometric analysis and forecast of housing prices in Russian cities] Econometrics of the housing market of the European network of housing market researchers. (in Russian). Sternik G.M. (1998).
Statisticheskiy podkhod k prognozirovaniyu tsen na zhile [A statistical approach to the forecasting of housing prices]. Economics and the Mathematical Methods. 34 (1). (in Russian). Sternik G.M., Krasnopolskaya A.N. (2008). Negarmonicheskoe razlozhenie tsenovoy dinamiki rynka zhilya Moskvy [Non-harmonic decomposition of price dynamics of the Moscow housing market].
Economics of Contemporary Russia. (in Russian). Sternik G.M., Pechenkina A.V. (2007). Prognoz tsen predlozheniya kvartir na rossiys-kom rynke zhilya (makroekonomicheskiy podkhod) [Forecast of apartment prices on the Russian housing market (macroeconomic approach)]. Privity in the Russian Federation. (10). (in Russian). Sternik G.M., Sternik S.G. (2009).
Analiz rynka nedvizhimosti dlya professionalov [Real estate market analysis for professionals] M.. (in Russian).
Sternik G.M., Sternik S.G. (2017). Evaluation of the Mid-Market Return of Developments When Forecasting the Housing Market Studies on Russian Economic Development, Pleiades Publishing, Ltd. 28 (2).
Sternik G.M., Sternik S.G. (2017). Otsenka srednerynochnoy dokhodnosti developmen-ta pri prognozirovanii rynkov zhilya [Assessment of average market profitability of development in the housing market forecasting]. Problems of forecasting. (2(161)). (in Russian).
Sternik G.M., Sternik S.G. (2018). Metodologiya modelirovaniya i prognozirovaniya zhilischnogo rynka[Methodology of modeling and forecasting of the housing market] Moscow: «RG-Press». (in Russian).
Sternik G.M., Sternik S.G. (2018). Metodologiya modelirovaniya i prognozirovaniya zhilischnogo rynka[Methodology of modeling and forecasting of the housing market] Moscow: «RG-Press». (in Russian).
Sternik G.M., Sternik S.G., Sviridov A.V. (2014). Metodologiya prognozirovaniya ros-siyskogo rynka nedvizhimosti. Chast 3. Evolyutsiya metodov prognozirovaniya na rynke zhiloy nedvizhimosti Rossii[Methodology of predicting the russian real estate market. part 3]. Mechanization of construction. (2(836)). (in Russian).
Sternik G.M., Sternik S.G., Sviridov A.V. (2014). Metodologiya prognozirovaniya rossi-yskogo rynka nedvizhimosti. Chast 4. Metodika srednesrochnogo prognozirovaniya lokalnogo rynka zhiloy nedvizhimosti [Methodology of predicting the russian real estate market. part 4]. Mechanization of construction. (6(840)). (in Russian).
Источник: cyberleninka.ru