___

​​#проипотеку #цифры Как договаривались, приступаем к разбору эластичности спроса на жилье, приобретаемое с использованием ипотечного кредита, по цене. Единственная проблема - сначала хорошо бы определиться, как измерять спрос и что такое цена. Этому и будет посвящена неизбежная #матчасть. Всем, кто учился в Финансовой академии или на экономическом факультете МГУ , или хочет перейти сразу к выводам - можно смело пропустить три следующих абзаца. 1️⃣ Все, что происходило на ипотечном рынке до 2015 года - «темные века». Разбивки на первичный и вторичный рынок нет, статистики рефинансирования нет, да и проникновение ипотечного кредитования крайне неоднородное. Зато период с 2015 по 2020 год идеально подходит для анализа. Компиляция статистики Банка России и Frank Research Group по рынку ипотечного кредитования с цифрами Росстата позволяет получить вполне пригодные данные. 2️⃣ Поскольку нас интересует спрос на жилье, то данные нужно очистить от кредитов, выданных на цели рефинансирования. За 2018-2020 год есть цифры FRG , 2017 год поддаётся оценке, а в 2015-2016 году ставки были выше или на уровне предыдущих лет и стимулы для рефинансирования отсутствовали. 3️⃣ Отдельный вопрос - что является «ценой» для покупателя квартиры, который берет ипотечный кредит. Или, другими словами, какая переменная в наилучшей степени определяет количество сделок на рынке ипотечного жилищного кредитования? С ценой квадратного метра и размером ежемесячного аннуитетного платежа ожидаемо ничего не вышло - номинальные величины плохо работают за пределами временных периодов с 1-2 года. Наиболее подходящими кандидатами оказались: соотношение ежемесячного платежа по кредиту и среднедушевого денежного дохода (ожидаемо) и средневзвешенная процентная ставка (неожиданно). Ну вот, матчасть завершена и можем перейти к результатам. Погнали! 📈 Средневзвешенная процентная ставка обьясняет около 98% вариации количества ипотечных кредитов, выданных в 2015-2020 году на цели приобретения готового или строящегося жилья. Давайте посмотрим, что можно выжать из этой регрессии: ‼️ Снижение ставки на 1 процентный пункт обеспечит рост количества квартир, приобретаемых в ипотеку, на 122 тысячи штук (примерно 6.9 млн квадратных метров жилья); ‼️ При снижении ставки до нуля (например, за счёт новой программы субсидирования) покупать жилье в ипотеку ежегодно смогут 2 миллиона 335 тысяч семей; ‼️ Реализация программ субсидирования в 2020 году обеспечила прирост количества квартир, приобретённых гражданами в ипотеку в готовом или строящемся жилье на 47.8 тыс штук (около 2.7 млн метров). Без льготных программ среднегодовая процентная ставка составила бы около 8.1%, а количество сделок - 1 млн 348 тыс штук. ‼️ По итогам 2020 года особо не просматривается front-loading спроса. Фактическое количество ипотечных сделок на вторичном и первичном рынке совпадает со своим теоретическим значением с погрешностью меньше 1%. Похоже, весь ажиотажный спрос был компенсирован внутри 2020 года. Неожиданный, кстати, результат. ‼️ При условии роста среднесрочных процентных ставок в экономике в пределах 1 процента и в случае прекращения (или существенного сокращения) с 1 июля 2021 года программы льготной ипотеки, количество сделок на первичном и вторичном рынке (без учета рефинансирования) сократится на 6.2 процента по сравнению с 2020 годом. Не драматический, кстати, эффект. ‼️ А вот если ставки в течение всего года останутся на уровне января, то рынок вырастет еще на 3.9 процента. Но верится в это слабо. Дальше изучим ещё одну регрессию, а потом - перейдём к перекрестной эластичности спроса на первичном и вторичном рынке. Посмотрим - how cannibalisation works.