3.2 Определение перспектив развития рынка недвижимости в населенном пункте

Основным показателем «благополучия» поселения является формирование и развитие местного рынка недвижимо­сти, который показывает развитие социально-экономической ба­зы населения, а также их платежеспособности и социально-эколого-экономической привлекательности данного региона.

Студент должен провести анализ формирования недвижимо­сти по отдельным его сегментам, с учетом особенностей и регио­нального спроса и предложения по отдельным сегментам. В ре­зультате систематического наблюдения за развитием рынка не­движимости была получена статистика сделок, приведенная в таблице 6

Таблица 6

Динамика ежегодных сделок с недвижимостью

Количество ежегодных сделок с недвижимостью	Периоды наблюдения, годы
	2005	2006	2007	2008	2009
Земельные участки	265+	215+	380+	410+	420+
Дачи	480+	524+	540+	586+	550+
Квартиры	1906+	1710+	2215+	2425+	2348+

Используя данные этой таблицы необходимо определить:

— структуру сегментов местного рынка недвижимости:

— структуру наиболее «активных» и «пассивных» сегментов;

— особенности современного развития рынка недвижимости.

Затем с помощью программы Excel, построив линию тренда, студент должен определить прогнозные значения сделок с недвижимостью в городе на 1, 3, 5 лет. В результате анализа полученных данных, студент должен сделать, вывод:

1) О фактическом и прогнозируемом развитии местного рынка недвижимости

2) О существующих и будущих тенденциях в структуре сде­лок;

3) О причинах, обуславливающих тенденции развития рынка недвижимости города.

Глава 4

Прогнозирование развития промышленной и селитебной застройки населенного пункта

Цель выполнения: определить размеры отводов земель для не сельскохозяйственных целей, жилищного строительства, для увеличения площадей промышленной и транспортной застройки, для развития культурно-бытового обслуживания города.

4.1. Прогнозирование отводов земель под промышленную застройку

Перед тем как приступить к выявлению отводов для развития застройки, студент должен определить за счет каких земель воз­можно развитие промышленной и селитебной застройки.

В качестве резервов студент может использовать земли го­родской застройки, земли общего пользования, земли сельскохо­зяйственного назначения.

При выявлении резервов за счет земель городской застройки рекомендуется определить здания и сооружения, находящиеся в аварийном и ветхом состоянии, т.е. не пригодные для реконст­рукции и капитального ремонта, но занимающие определенные территории.

При выявлении резервов за счет земель общего пользования рекомендуется выявлять неэффективно используемые участки общего пользования.

При выявлении резервов для увеличения селитебно-промышленного развития города за счет сельскохозяйственных земель рекомендуется использовать малопродуктивные, неэф­фективно используемые сельскохозяйственные земли.

Расчет отводов земли на перспективу студент должен выпол­нить отдельно для промышленной застройки и отдельно для жи­лой застройки.

Для прогнозирования отводов под промышленную застройку необходимо применить метод экстраполяции, в основе которого лежит метод выравнивания динамического ряда способом наи­меньших квадратов.

Используя систему уравнения:

na_o + a₁∑t = ∑y (2)

a_o ∑t + a₁∑t² = ∑y_t

где y_t — теоретическое значение отводов по годам, га;

а₀ —базисное значение отводов, га;

a₁ t — величина изменения значения отводов относительно базисного пе­риода;

t — порядковый номер года;

± m — относительная ошибка равная |y- y_t |

y_t

и фактические значения отводов из таблицы 13, студент должен определить теоретические значения отводов для про­мышленных целей (у_т). Исходные данные для определения отво­дов студент находит, решив систему уравнения (1). Подставив полученные значения а₀ и a₁ в формулу (2), сту­дент должен получить теоретическое значение отводов и запол­нить их в таблице 7

Таблица 7

Расчет параметров уравнения отводов земель для промышленных целей

Год	№	Фактическое значение отводов, га			Теоретичеcкое значение отводов	Относительная ошибка
	t	y	t2	y×t	yt	|y-yt | — yt
1999	1	6,03	1	6,03	6,50	0,073
2000	2	6,19	4	12,38	7,12	0,13
2001	3	5,21	9	15,63	7,74	0,33
2002	4	7,29	16	29,16	8,36	0,13
2003	5	11,07	25	55,35	8,98	0,23
2004	6	12,26	36	73,56	9,61	0,28
2005	7	12,83	49	89,81	10,23	0,26
2006	8	11,81	64	94,48	10,85	0,09
2007	9	13,04	81	117,36	11,47	0,14
2008	10	10,79	100	107,9	12,09	1,11
2009	11	9,15	121	100,65	12,71	0,28
		105,67	506	702,31	105,66