Результаты прогноза по недвижимости в Минске (2015)

Похоже, что прогноз на сегодняшний день выполняется. Я был весьма точен первые 4 месяца.

Мой прогноз состоял из 5 возможный вариантов развития событий (картинки увеличиваются по щелчку мыши). 

Но в августе пришли перемены, вполне себе предсказуемые по направлению, но непредсказуемые по точной дате наступления:

Белорусский рубль — валюта настолько предсказуемая, что вместо могилевского художественного музея на банкноте с самым крупным на данный момент номиналом стоило бы разместить стремительный домкрат. Как в принципе и на всех остальных купюрах. Белорусский рубль падает. Белорусский рубль падал всегда. Белорусский рубль падал при Александре I, Александре II, Александре III и Александре IV. Будет падать он и при Александрах V и VI. Как и при последующих за ними девяти подряд Николаях. Поэтому особенного сюрприза в девальвации как таковой нет. Однако эта девальвация особенная, в отличие от прошлых она вызвана не только тем, что опять пришло наше время, а еще и затяжным экономическим кризисом в России и Украине. Конца этому кризису пока не видно, соответственно и наш белорусский рубль на манеж еще вернется. И, соответственно, оттуда снова навернется вниз. И так несколько раз.

Маленький пушной зверек (горностай)

На следующем рисунке приведено всё тоже самое, только убраны малополезные утопический и оптимистический прогнозы. Как итог - увеличен масштаб.

Первый месяц мы шли по плохому прогнозу, потом вернулись к базовому. А теперь опять уходим к плохому прогнозу. В итоге наступление плохого варианта развития казалось более вероятным, хотя и не наступило. Иначе можно сказать, что мой базовый прогноз отличается от фактических данных запаздыванием на полмесяца. Этому есть объяснение. Я использовал данные с помесячной детализацией. Если бы я брал еженедельные данные, то дискретность, возможно, могла бы быть повышена. В данный момент расхождение прогнозных и реальных данных составило 2,2%, так как падение (-1,9%/месяц, -14,5%/8 месяцев) было быстрее запланированного (-1,6%/месяц, -12,3%/8 месяцев).

На следующем графике отображен среднемесячный обменный курс рубля (стоимость в долларах рублевой суммы, равной в апреле цене 1 кв.м.). Рубль в августе полетел в пропасть, и это, скорее всего, повлияет с задержкой на цену жилья. Такой параметр я в модель не закладывал (да, попробуй и предскажи его с большой точностью), поэтому его влияние не учтено.

Прогноз был сделан с использованием данных за апрель 2015 года на конец (декабрь 2015 года). То есть на 8 месяцев вперед. Было использовано 2 модели:

1. расчет по средней «белстатовской» зарплате в стране (450 $/месяц),
2. рыночная (по объему спроса и предложения).

 В таблице дан краткий результат по этим моделям.

Показатель	Прогноз		Факт
	по зарплате	по спросу и предложению
Цена (апрель 2015), $/кв.м.	1561
Цена (декабрь 2015), $/кв.м.	1390	1370	1335
Изменение цены, $/кв.м.	-171	-191	-226
Изменение цены, %	-10,95	-12,24	-14,47
Коэффициент детерминации (R2), %	95,34	81,31
Погрешность (изменение цены*(1-R2)), $/кв.м.	8	36
Допустимый интервал (изменение цены±погрешность), $/кв.м.	1382-1398	1334-1406
Попадание фактической цены в допустимый интервал	-	+
Разница между фактической и прогнозируемой ценой, $/кв.м.	-55	-35

Зарплатная модель давала малую погрешность (±8) по сравнению с рыночной (±36). Вписалась в окончательный результат только рыночная модель. Как видно ошибка заключается в неверном выборе средней зарплаты на конец года (450 $/месяц).

При выборе верной зарплаты (400 $/месяц) результат получается иным.

Показатель	Прогноз		Факт
	по зарплате (400)	по зарплате (350)
Цена (апрель 2015), $/кв.м.	1561
Цена (декабрь 2015), $/кв.м.	1320	1230	1335
Изменение цены, $/кв.м.	-241	-331	-226
Изменение цены, %	-15,44	-21,20	-14,47
Коэффициент детерминации (R2), %	95,34	95,34
Погрешность (изменение цены*(1-R2)), $/кв.м.	11	15
Допустимый интервал (изменение цены±погрешность), $/кв.м.	1309-1333	1215-1245
Попадание фактической цены в допустимый интервал	-	-
Разница между фактической и прогнозируемой ценой, $/кв.м.	15	105

Фактический результат по-прежнему не попадает в доверительный интервал модели. Но видно, что результат уже ближе (перелет 15 $/кв.м., вместо недолета -55 $/кв.м.). Дополнительно я привел расчеты при еще более низкой зарплате (350 $/месяц). Там разница ещё больше - перелет 105 $/кв.м.. Как видно, прогноз удается при правильной оценке зарплаты (±10 $/месяц). При использовании прогнозируемых зарплат с шагом 50 $/месяц следует делать прогноз с большим допустимым интервалом (±2R2 вместо ±1R2). При использовании рыночной модели меньший интервал (±1R2) допустим.

Так же я испытал post hoc пару других моделей:

1. обновленная рыночная (по объему спроса и предложения, только спрос и предложение были связаны не как изменение цены ~ предложение – k x спрос, а как изменение цены ~ предложение / спрос)
2. производная от цены (изменение цены стремится к 0 за 12 месяцев).

Показатель	Прогноз		Факт
	по спросу и предложению	по производной
Цена (апрель 2015), $/кв.м.	1561
Цена (декабрь 2015), $/кв.м.	1378	1330	1335
Изменение цены, $/кв.м.	-183	-231	-226
Изменение цены, %	-11,72	-14,80	-14,47
Коэффициент детерминации (R2), %	84,43	-
Погрешность (изменение цены*(1-R2)), $/кв.м.	28	-
Допустимый интервал (изменение цены±погрешность), $/кв.м.	1350-1406	-
Попадание фактической цены в допустимый интервал	-
Разница между фактической и прогнозируемой ценой, $/кв.м.	-43	-5

У обновленной рыночной модели меньше погрешность (28 против 36), выше коэффициент детерминации (84% против 81%). Однако она не вложилась в фактический результат. И это при неизменяющемся спросе и предложении в прогнозируемый период. Если их плавно возвращать к средним значениям погрешность ещё хуже (145). Получается, что это отличная модель с красивым графиком (следующий рисунок), описывающая прошлое (хороший коэффициент детерминации в прошлом), но хуже предсказывающая дальнейшее развитие событий (большая погрешность в будущем).

Вторая модель дала хороший результат (погрешность = -5). Однако при выборе другого временного интервала она очень сильно ошибается (18 месяцев: -47, 8 месяцев: 61, 6 месяцев: 129). Эта модель хороша, если предсказать точно наступление гипотетического дна рынка. Что не представляется возможным с имеющимися данными и ранее использованными моделями.

Ещё обновил график спроса и предложения: спрос нынче (ноябрь 2015) около среднего (-40), а предложение высокое (+2460). С таким спросом может уйти много времени (год или более), чтобы раскупить нынешнее избыточное предложение. На графике видно, что перемещается иногда скачкообразно только спрос, предложение так поступать не умеет. Соответственно, можно сказать, что ситуация характеризуется негативным трендом (красная область на графике).

Интересные вещи происходят на рынке аренды Минска. Я посчитал цену аренды однокомнатной квартиры относительно её стоимости (~0.5%/месяц). Интересен факт, что даже при падающей цене квартиры, цена её аренды падает ещё быстрее. Как видно из графика, средний срок окупаемости средней однокомнатной квартиры сданной в аренду по средней цене (не считая дополнительных доходов-расходов) вырос с 15 до 18 лет.

Отсюда вытекает логичный вывод: аренда не покрывает падение цены квартиры. Следовательно, начиная с декабря 2014 года (это видно на следующем графике) выгоднее арендовать, чем владеть квартирой. Кажется маловероятным, но такая тенденция, длись она долго, могла бы привести к стереотипу, состоящему в том, что выгоднее снимать жильё, чем иметь его в собственности.

Засим всё. Посмотрим, что будет дальше.