Диссертация (1138365), страница 12
Текст из файла (страница 12)
Во-первых,мировой финансовый кризис сильно менял параметры рынков жилья изаемных средств. Так, например, цены на недвижимость в сентябре 2009 годаупали на 70% по сравнению с уровнем июля 2008 года3. Объемы выданныхипотечных ссуд также упали на 25% в 2009 году по сравнению с 2008-м. В тоже время, АИЖК, являющееся компанией, предоставляющей ипотеки погосударственным программам, увеличило объем выдаваемых ипотечных ссудна 120%4 в 2012 году по сравнению с 2006-м, причем без каких-либо сниженийтемпов роста в период кризиса. Сейчас АИЖК занимает примерно 7-12%рынка ипотечных ссуд в России. Это означает, что спрос на ипотеку,предоставляемую по государственным программам, растет, даже несмотря навзлеты и падения в экономике и на финансовых рынках.При подаче заявки в представительство АИЖК или коммерческий банкна программу АИЖК потенциальный заемщик помимо основных параметровконтракта выбирает приобретать ли страховку ответственности передтретьими лицами в случай просрочки задолженности и дефолта.
Еслисоотношение суммы кредита к стоимости залога превышает 70%, то наличиетакой страховки является обязательным условием заключения контракта, в34Использован Индекс цен, с сайта «Индикаторы рынка недвижимости», www.irn.ruДанные сайта АИЖК, www.ahml.ru68остальныхслучаяхответственностиопределяетсязаемщиковпожеланиемпрограммамзаемщика.АИЖКСтрахованиеосуществляется«Страховой компанией «АИЖК» (СК АИЖК), принимающей на себяпотенциальный кредитный риск от просрочки платежей и необходимостиреализации объекта ипотеки в случае дефолта.При этом кредитный риск по ипотечным кредитам в целом на всемрынке оставался относительно стабильным последние 8 лет, а средняявероятность дефолта варьировалась от 4 до 5%.
Такая же тенденциянаблюдается и по ипотекам, рефинансированным в АИЖК, но не имеющимгосударственной страховки. В то время как застрахованные ипотеки имеливероятность дефолта на уровне 16%. Все это означает, что наличиегосударственной страховки должно являться существенным фактором приодобрении заемщиков, так и при моделировании спроса на ипотечныекредиты.3.3.Оценка функции агрегированного спроса на ипотечные кредитыПервоначальным шагом процесса ипотечного кредитования являетсяподача заявки в выбранную кредитную организацию. Потенциальныйзаемщик осознает необходимость заимствования средств для покупкиквартиры, выбирает способ заимствования и кредитную организацию, а такжекредитную программу, отражающую его предпочтения.
После этого онзаполняет заявку на ипотечный кредит, указывая свои демографические ифинансовыехарактеристики.Количествозаявокявляетсямеройагрегированного спроса на ипотечном рынке. Рассмотрим далее модельфункции спроса на ипотечные кредиты на агрегированном уровне. Подфункцией спроса будем понимать зависимость количества заявок наполучение кредита и агрегированных условий выданных кредитов в течениеодного момента времени от характеристик предложения и социальнодемографических характеристик общества.69Далее коротко приведем обзор литературы по оценке агрегированногоспроса на ипотечные кредиты для того, чтобы понимать, какие подходыявляются традиционными, поставить настоящее исследование в их ряд, атакже понять, какие факторы используются в качестве объясняющих спрос.Затем опишем используемые данные и представим результаты калибровкимодели функции агрегированного спроса.3.3.1. Обзор подходов к оценке функции агрегированного спроса на ипотечныекредитыРядзарубежныхавторовисследоваливзаимосвязьспросаипредложения на ипотечном рынке, например, Гётцманн, Пенг и Йен[Goetzmann, Peng, Yen, 2012], а также Чу и Жанг [Xu, Zhang, 2012].
Примоделировании функции спроса с использованием агрегированных данныхони брали в расчет как ценовые факторы (ставка по кредиту и сроккредитования), так и неценовые факторы предложения (соотношениеежемесячного платежа к доходу заемщика (DTI), соотношение суммы займа кстоимости приобретаемой недвижимости (LTV)), а также другие факторыспроса (доход на душу населения, уровень безработицы, образования, процентпожилых людей). Использование панельных данных по регионам позволилополучить им существенную вариацию объясняющих переменных как вовремени, так и в пространстве.В статье [Goetzmann, Peng, Yen, 2012] авторам удалось показать, чтоспрос на ипотечные кредиты (количество заявок на ипотеку) являетсявзаимозависимым от предложения банками ипотечных кредитов (процентодобренных заявок).
При этом обе эти переменные являются эндогенными примоделировании функции спроса.В исследовании американского рынка ипотек [Xu, Zhang, 2012]анализируется спрос на ипотеки для покупки жилья в другом штате, нежели втом, где расположен банк, в который подана заявка. Авторы доказали, что70такой фактор спроса, как доля выданных ипотек на покупку недвижимости вдругом штате должна моделироваться как эндогенная, т.к. она связана сшоками предложения (доля отклоненных заявок).Магри в двух статьях [Magri, 2002], [Magri, 2007] исследовалстатистическуюдемографическимизависимостьмеждухарактеристикамиагрегированнымидомохозяйств,ихсоциальнотекущимииожидаемыми доходами, занятостью, образованием, а также спросом наипотечные кредиты в Италии.
Ему удалось показать, что неопределенностьотносительно будущих доходов домохозяйств снижает спрос на кредиты. Атакие переменные как сфера занятости и возраст заемщиков являютсяважными факторами, на которые обращают внимание банки при рассмотренииипотечных заявок.Еще одни авторы, Клейтон, Миллер и Пенг [Clayton, Miller, Peng, 2010],исследовали взаимосвязь объемов спроса и цен на рынке жилья. Онииспользовали модель векторной авторегрессии (vector autoregression model,VAR) и тест Грэйнджера на статистическую причинность.
Так авторывыявили, что эндогенные переменные – цены на недвижимость и объемысделок по купле-продаже – должны моделироваться системой одновременныхдинамических уравнений. Обе переменные также являются зависимыми отусловий рынка труда, ипотечного и финансового рынков. Авторы нашлиэмпирическое подтверждение того, что объемы сделок по купле-продажинедвижимости в смысле причинности по Грейнджеру влияют на цены. Болеетого, объемы сделок также зависят от цен, но только на рынках снеэластичным предложением.Большое количество других работ также посвящено исследованиювзаимосвязи спроса и предложения на рынке недвижимости, но не ипотеки. Вданном исследовании применяется подход векторных авторегрессий, которыйрасширяетсяпроцедуройоценкисистемодновременныхуравнений,описанной в предыдущей главе, с фокусом на идентификации уравненияспроса.71Российские исследователи обходят вопрос оценки спроса на ипотечныекредиты в России стороной.
Наиболее извеcтной работой на данную темуявляется серия статей Полтеровича и Старкова [Полтерович, Старков, 2006,2007], в которых анализируются причины неудач банковской ипотеки вРоссии и предлагается создание альтеративной модели выдачи ипотечныхзаймов через систему стройсберкасс. В работе [Ильинский, Полтерович,Старков, 2014] также теоретически анализируются мотивы домохозяйствучаствовать в такого рода заимствованиях.Отсутствие (закрытость) информации обуславливает ограниченностьисследований российского рынка ипотечного кредитования. Основная частьэмпирических работ по моделированию поведения ипотечных заемщиковпосвящена американскому ипотечному рынку.
В связи с этим возникаетнеобходимость не только разработки структурной модели принятия решенийбанков и заемщиков, но ее калибровка на российских данных [Ожегов,Порошина, 2014].3.3.2. Описание данных для оценки функции агрегированного спроса наипотечные кредиты в РоссииДля оценки функции спроса на ипотечные кредиты были собраныданные по количеству заявок на получение ипотеки в одном региональномпредставительстве АИЖК за весь период его работы с 01/08/2008 по31/08/2012 в месячной динамике, данные о региональном ипотечном рынке ирынкенедвижимости,атакжеагрегированныедемографическиехарактеристики общества в регионе.
Все данные, кроме количества заявок,находятся в открытом доступе5. Данные по количеству заявок были5Взяты с Ahml.ru72предоставлены в рамках договора с представительством.Описаниепеременных и описательные статистики представлены в таблице 2.Таблица 2. Описательные статистики по агрегированным показателям ипотечного рынка.ПеременнаяКол-вонаблюденийСреднееСт. откл.Мин.Макс.50123.3883.183032448101.5643.944322250894.40529.27134211250200.7912.81173.0222.25012.970.8012.0014.305058.243.4047.9064.905034.920.7133.4436.68503.390.712.574.65503862361662878251304Количество заявок в АИЖК вконкретный месяц, шт.Количество рефинансированныхзаявок в АИЖК всеми банкамирегиона в конкретный месяц, шт.Количество выданных ипотек врегионе в конкретный месяц, шт.Медианный срок погашения по всемвыданным кредитам в конкретныймесяц, месяцевМедианная ставка по всем выданнымкредитам в конкретный месяц, %Среднее соотношение займа кстоимости квартиры (LTV) по всемвыданным кредитам в конкретныймесяц, %Среднее соотношение платежа кдоходу (DTI) заемщика по всемвыданным кредитам в конкретныймесяц, %Коэффициент доступности жилья, летСтоимость м2 , руб.В данном исследовании изучается оценка функции спроса только дляодного региона, поэтому для объяснения вариации спроса будет использоватьвариациюпеременныхдемографическиетольковохарактеристикивремени,обществаt.Т.к.такие,агрегированныенапример,какполовозрастной состав общества являются мало изменчивыми во времени втечение в 4 лет, то данные переменные были исключены из исследования.Единственнойвариативнойпеременнойявляютсядоходыобщества,использованные в данном исследовании в рамках переменной коэффициентадоступности жилья, выражающего соотношение стоимости средней квартирык годовому доходу среднего домохозяйства.733.3.3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
