Маркетинговое исследование коммерческой недвижимости на 1-ом этаже жилых зданий в г. Челябинск

Возможно, перечисленные благоприятные условия, для развития малого предпринимательства  в Российской Федерации, а также  низкие операционные расходы, низкие расходы  на организацию и ведение деятельности и относительно низкая стоимость (общая) объектов меньшей площади, оказывают  влияние на рост спроса на относительно небольшие помещения. Высокий спрос на объекты с маленькой площадью, в свою очередь позволяет участникам рынка повышать цену предложений на такие объекты.

В рамках анализа влияния площади помещения  на стоимость 1 кв.м., данная взаимосвязь  была рассмотрена для каждого  из районов города Челябинска. По составленной нами базе объектов были созданы диаграммы:

Диаграммы №3,4,5. Стоимость 1 кв.м. в зависимости от площади помещений, с учётом местоположения

В целом, по диаграммам, для каждого района подтверждаются уже определённые зависимости, а именно – влияние местоположения и площади помещения на стоимость 1 кв.м. помещения. Однако, для помещений  площадью до 35 кв.м., находящихся в  Тракторозаводском районе, а также  помещений площадью от 71, до 121 кв.м., находящихся в Советском районе средняя цена предложения относительно высока, и численно приближена к  стоимости 1 кв.м. подобных помещений  в центральном районе, несмотря на более развитую инфраструктуру Центрального района. При определении причин резкого  скачка цен на отмеченные помещения, установлено, что в данном случае влияние на стоимость оказывают  условия продажи. Для некоторых  помещений, цена которых на первый взгляд кажется значительно завышенной, сделка предусматривает продажу  предприятия с мебелью и оборудованием (например по адресу ул. Бажова, д. 50 осуществляется продажа салона красоты, с оборудованием  и передачей права управления в действующем предприятии), некоторые  из предлагаемых помещений при осуществлении  купли продажи передаются с уже  оформленным договором аренды на это помещение, а в некоторых  случаях с офисной мебелью.

Поэтому, для определения влияния наличия  якорных арендаторов или условий  сделки, предусматривающих продажу  предприятия, по этим условиям была осуществлена выборка из базы объектов недвижимости и составлена диаграмма зависимости  стоимости 1 кв.м. от условий проведения сделки.

 

Диаграмма №6. Стоимость 1 кв.м. в зависимости от условий сделки с учётом местоположения.

По полученной диаграмме, чётко подтверждается предположение  о том, что наличие якорных  арендаторов или условий сделки, предусматривающей продажу предприятия, существенно влияет на стоимость  объекта недвижимости.

 

Таким образом, определено, что:

• Средняя по городу Челябинска цена предложения к продаже помещения с имеющимися арендаторами или при условии продажи предприятия равна 74530 руб за 1 кв.м.
• Средняя по городу Челябинска цена предложения при простой продаже помещения равна 52250 руб за 1 кв.м.

В дальнейшем при проведении оценки оцениваемого нами объекта, следует учитывать  данные, только по простой продаже  помещения, поскольку по условию  оцениваемое помещение продается  без заключённых договоров аренды, без оборудования и без передачи права управления предприятием.

3.5. Анализ предложений по аренде  помещений коммерческого назначения.

 

Анализируя базу предложений по аренде объектов недвижимости коммерческого  назначения, расположенных на 1 этажах жилых зданий, установлено, что средняя  арендная ставка за 1 кв.м. по городу Челябинску равна 566 руб/мес.

Кроме того, для определения влияния  такого фактора, как местоположение, средняя цена предложения по аренде за 1 кв.м. была определена для каждого  из районов города Челябинска.

Диаграмма №7. Значение арендных ставок за 1 кв.м. в зависимости от местоположения.

По диаграмме, показывающей зависимость  величины арендных ставок от места  положения объектов, можно сделать  вывод о том, что величина арендной ставки возрастает по мере приближения  к центру города, аналогично цене предложения  по продаже.

С целью  определения зависимости между  ценой предложения и площадью помещений, объекты из составленной нами базы, были разделены на:

• Объекты, площадью до 35 кв.м.
• Объекты, площадью от 36, до 70 кв.м.
• Объекты, площадью от 71, до 121 кв.м.

Для каждой из категорий была определена средняя  цена:

Диаграмма №8. Значение арендных ставок за 1 кв.м. в зависимости от площади помещений.

Из диаграммы, следует, что средняя арендная ставка за 1 кв.м. помещений до 35 кв.м. равна 646 рублей, для помещений площадью от 36, до 70 кв.м. арендная ставка равна 521 рублей, а для помещений площадью от 71, до 121 кв.м. средняя ставка равна 531 рублей.  Таким образом, стоимость 1 кв.м. нежилого помещения возрастает, по мере уменьшения площади помещений. Исключение составляют помещения площадью от 71, до 121 кв.м., на величину арендных ставок которых повлияли индивидуальные характеристики помещений (высокое качество отделки  помещений).

Анализируя  полученные данные следует отметить, что арендная ставка для коммерческих помещений с наименьшей площадью гораздо выше, чем на большие помещения. Во многом, причиной такого изменения  стоимости может быть высокий  спрос на небольшие (до 35 кв.м.) помещения.

Факторы, стимулирующие  спрос на аренду помещений, площадью до 35 кв.м., аналогичны факторам, стимулирующим  спрос на продажу таких помещений. К таким факторам относятся:

• Относительно низкая арендная плата за месяц
• Государственная поддержка малого бизнеса

Высокий спрос в свою очередь, позволяет  повышать арендную ставку за единицу  площади на рынке.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.6. Факторы, оказывающие влияние  на стоимость объектов недвижимости  коммерческого назначения, расположенных  на 1 этажах жилых зданий

 

В процессе исследования были выявлены следующие основные факторы, влияющие на стоимость продажи помещений:

1- Местоположение;

2 - Площадь помещения;

3 - Условия проведения сделки (простая продажа, продажа с мебелью и оборудованием, продажа предприятия с передачей права управления);

4 - Отделка помещения и её качество;

5 - Качество исполнения и наличие входной группы.

Для того чтобы оценить степень  влияния каждого из факторов на стоимость  продажи и аренды, нами была определена корреляционная зависимость между  стоимость и факторами, влияющими  на стоимость.

Корреляционная зависимость —  статистическая взаимосвязь двух или  нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой  допустимой степенью точности считать  таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин  сопутствуют систематическому изменению  значений другой или других величин.

Корреляционную зависимость принято  описывать коэффициентом корреляции. Коэффициенты корреляции могут быть положительными или отрицательными (возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи — например, для независимых случайных величин). Если предполагается, что на значениях  переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением  другой переменной, при этом коэффициент  корреляции может быть отрицательным; положительная корреляция в таких  условиях — корреляция, при которой  увеличение одной переменной связано  с увеличением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть положительным.

При определении степени влияния  местоположения, коэффициент корреляции определялся для каждого из районов, как степень влияния нахождения в данном районе на стоимость объектов. Отрицательные значения коэффициентов свидетельствуют о направленности взаимосвязи (прямая или обратная).

Был произведен корреляционный анализ по собранной базе данных предложений  аренды и продажи коммерческой недвижимости, находящейся на 1-ом этаже, встроенными  средствами  Microsoft Excel.

С целью выявления  корреляционной зависимости от местонахождения  объекта недвижимости в конкретном районе города, наличия ремонта, наличия отдельного входа, наличия арендаторов при продаже, была составлена дополнительная таблица с новыми массивами данных(Рис №2).

Рис №2 Выборка по категориям из базы данных коммерческой недвижимости на 1-ом этаже.

Для составления  выборки по категориям, была использована формула:

=ЕСЛИ

Данная  формула проверяет условие в  выбранном массиве, и если условие  выполняется, то ставится выбранное  значение, если условие является ложью  – то другое выбранное заранее значение.

Так для  выборки по центральному району, проверялось  выполнение условие по массиву «Район города» на содержание в столбце  слова «Центральный», если условие  являлось истиной, то в соответствующей  строке проставлялась «1», если ложь, то «0», Цифры «0» и «1» - отражают  либо «нет», либо «да» соответственно.

В результате мы получаем новый массив с нулями и единицами. Аналогично, мы поступили  со всеми другими районами.

Для выборки  по наличию ремонта и отдельного входа, проверялось условие на содержание таковых слов в массиве столбца  «Описание» и так же ставилась  «1» или «0» , когда значение было истина или ложь, соответственно. Аналогично выбирались значения с объектами, занятыми арендаторами, при продаже объекта.

Далее, для  получения корреляции по каждому  отдельной категории, использовалась формула:

=КОРРЕЛ

Для корреляционного  анализа брались два массива, один из которых всегда – «Цена  за 1 кв.м.», второй массив брался по одной из категорий, влияющих на ценообразование: площадь, район,  ремонт, наличие арендаторов (условия продажи), наличие отдельного входа.

   Так, например, что бы выявить корреляционную зависимость цены одного квадратного метра помещения от площади помещения (рис №3), нами использовалась следующая формула:

=-(КОРРЕЛ(F2:F83;H2:H83))

Где, F2:F83 – массив столбца F «Площадь кв.м.»

H2:H83 – массив столбца H «Цена за 1 кв.м., тыс. руб»

Рис №3. Корреляция по массивам: Площадь и  Цена за 1 кв.м.

С уменьшением  площади возрастает цена, эта зависимость  была выявлена ранее методом разделения площадей на три группы:

• Объекты, площадью до 35 кв.м.
• Объекты, площадью от 36, до 70 кв.м.
• Объекты, площадью от 71, до 121 кв.м.

Корреляция  была взята с обратной зависимостью, используя знак

«-» перед  формулой, так как, изначально подразумевается, что на ценообразование влияет именно уменьшение площади, поэтому отрицательное  значение корреляции будет не совсем верно и целью корреляционного  анализа являлось определение степени зависимости цены от фактора.  В остальных случаях, обратная зависимость не использовалась.

 

 

 

 

 

 

 

 

3.6.1 Результаты корреляционного  анализа.

 

Диаграмма №9. Значения коэффициентов  корреляции при определении степени  влияния основных факторов на цену предложения по продаже.

Из диаграммы следует, что наиболее ярко выражена взаимосвязь между нахождением объектов в Центральном районе и ценой продажи. Кроме того, в равной мере связаны со стоимостью такие факторы, как площадь помещения и условия проведения сделки. Значения коэффициентов корреляции для остальных факторов значительно ниже и характеристика силы связи между стоимостью и этими факторами рассматривается как слабая.

 

 

 

 

 

 

Диаграмма №10. Значения коэффициентов  корреляции при определении степени  влияния основных факторов на цену предложения по продаже.

 

Из диаграммы следует, что взаимосвязь между нахождением объекта в Калиниском, Тракторозаводском районе и арендной ставкой, средняя (умеренная). Несмотря на значительные преимущества нахождения объекта в Центральном районе, взаимосвязь между нахождением объекта в этом районе и арендной ставкой значительно ниже. Это может быть обусловлено индивидуальными особенностями помещений, используемых нами при проведении анализа, находящихся в Калиниском и Тракторозаводском районе. Помимо местоположения на размер арендной ставки оказывает влияние площади помещения, расположения объектов в других районах, наличие отдельного входа, и т.д., однако данные взаимосвязи определены как слабые.

Кроме того, в процессе работы были выявлены косвенные факторы, влияющие на стоимость объектов, такие как:

6 – государственная поддержка малого бизнеса