Часто результаты аналитических исследований рынка недвижимости необоснованно рассматривают как руководство к действию, принимая их за абсолютно точные, полученные с использованием достоверных рыночных данных и численных методов обработки информации. В действительности же, несмотря на то, что с точки зрения математики результаты аналитических исследований точны (обычно приводятся с точностью до рубля), с точки зрения рынка к ним следует относиться с некоторой долей скептицизма, основанного на правильном понимании сущности и процесса проведения исследований. В статье описываются наиболее часто встречающиеся заблуждения относительно аналитических исследований и даются разъяснения относительно каждого из них.
Миф I: На результаты аналитических исследований можно полностью полагаться при принятии решений
Факт: любые аналитические исследования проводятся в рамках определенных ограничений и допущений; независимо от того, акцентировал аналитик внимание на этих ограничениях или нет, при интерпретации и использовании результатов исследования их необходимо иметь в виду
Во-первых, в большинстве случаев аналитик не имеет возможности (или желания) получить сведения обо всех присутствующих на рынке объектах недвижимости. При проведении исследований небольших сегментов рынка стремления аналитика, как правило, направлены на получение максимального количества информации, позволяющего сделать обоснованные выводы о сегменте; при исследовании же больших сегментов получение информации обо всех представленных на рынке объектах недвижимости нецелесообразно (повышение точности результатов может быть не сопоставимо с затратами на сбор информации). Как бы то ни было, при проведении исследований аналитик в большинстве случаев работает с ограниченным количеством объектов и утверждать, что для проведения исследования им были получены сведения обо всех объектах недвижимости, представленных на рынке, неверно. Это обстоятельство создает первый фактор неопределенности относительно полученных в ходе исследования результатов.
Второй фактор неопределенности - возможное смещение выбранного для исследования набора данных относительно всей совокупности имеющихся на рынке объектов недвижимости. При сборе информации для исследования крайне важно получить сведения об объектах недвижимости, в равной степени удаленных от позиции "среднего" объекта, поскольку анализ смещенного в большую или меньшую сторону набора данных может возвратить завышенные или заниженные оценки исследуемых показателей. При сборе информации для аналитического исследования перед аналитиком часто встают вопросы этического характера: принимать или не принимать данный объект для анализа? Отдать ли приоритет своему видению рынка или быть максимально объективным? Чему отдать предпочтение: фактам или логике? Несмотря на то, что с теоретической точки зрения полученные для анализа сведения должны быть результатом случайного отбора данных из некоторой совокупности, в действительности процесс сбора информации далеко не случаен и несет в себе отпечаток убеждений аналитика.
Получить действительно точные (с точностью до рубля) характеристики рынка недвижимости практически невозможно, поэтому к результатам аналитических исследований необходимо относиться тем более скептически, чем меньше внимания уделяется аналитиком описанию процесса получения информации и решений, принимаемых им на этом этапе. При этом полученные в ходе исследований точные (с точки зрения математики) результаты необходимо рассматривать как наилучшие оценки исследуемых показателей, которые можно было получить исходя из объема имеющейся информации; действительные же значения показателей будут отклоняться от полученных оценок в большую или меньшую сторону.
Миф II: Весь рынок можно охарактеризовать одним числом - средним значением
Факт: среднее значение не только не несет в себе достаточного количества полезной информации, но и в некоторых случаях является ошибочным показателем для описания среднего уровня набора данных
"Сколько в среднем стоят объекты недвижимости определенного вида?" - наиболее часто задаваемый вопрос в адрес аналитиков рынка недвижимости. Этот вопрос в основном задают собственники объектов недвижимости, пытаясь таким образом "прикинуть" стоимость принадлежащих им объектов, и работники кредитных отделов и залоговых служб банков, надеясь самостоятельно установить истину в отношении рыночной стоимости закладываемой недвижимости. Пусть покажется банальным, но аналогичным образом можно поинтересоваться о средней температуре пациентов в больнице. Получив подобные сведения, собственники объектов недвижимости, специалисты банков обзаводятся ложным ощущением уровня ценности объектов, не интересуясь тем, в какую сторону от среднего уровня и на сколько может отклоняться стоимость каждого конкретного объекта недвижимости. А отклоняться от среднего значения стоимость может колоссально: например, по состоянию на конец мая 2007 г. цены предложений объектов недвижимости торгового назначения в г. Брянске расположены в диапазоне от 9 000 до 120 000 рублей за квадратный метр площади (цены предложений конечно не позволяют однозначно судить о рыночной стоимости, однако значительный разброс налицо).
Кроме того, на среднее значение существенное влияние оказывает структура исследуемого набора данных: в приведенном выше примере среднее значение цен предложений одного квадратного метра общей площади торговых объектов в г. Брянске составляет около 38 000 рублей, при этом цены отклоняются от указанного значения в среднем на 25 000 руб. Однако следует обратить внимание на следующий факт: объектов с ценами предложений более 100 000 руб. всего три, почти 70% объектов недвижимости имеют цены предложений от 15 000 до 50 000 руб. Является ли в данном случае среднее значение удачным показателем среднего уровня цен? Нет, не является. На самом деле средний уровень цен более удачно характеризуется значением в диапазоне 28 000 – 32 000 руб. Использование же среднего арифметического значения при принятии решений могло привести к серьезным ошибкам.
Миф III: Результаты исследования тем точнее, чем более сложный математический аппарат применяется при их получении
Факт: заумность и усложненность математических расчетов, приводимых в аналитических исследованиях, скорее всего является сознательной хитростью аналитика, направленной на получение заранее известного результата; хороший аналитик не тот, кто хорошо знает математику, а тот, кто хорошо знает рынок
Принято считать, что существует спор между двумя подходами к принятию управленческих решений: на основе расчетов (научный) и на основе логики и опыта (субъективный). Не пытаясь оспорить какой-либо из двух подходов, следует отметить, что вряд ли найдется человек, сознательно готовый проигнорировать значительный объем потенциально полезной информации, которую можно извлечь из чисел, как впрочем, мало кто будет полагаться на расчеты, если они не согласуются со здравым смыслом.
Основным инструментом аналитика рынка недвижимости является аппарат теории вероятностей и математической статистики. В арсенале последней - громадный объем методов исследования; задача аналитика - из всех возможных методов выбрать тот, который наилучшим образом подходит к исследуемому набору данных. К сожалению, часто приоритет отдается самым современным, сложным, но отнюдь не более точным методам. Две наиболее подверженные этой тенденции сферы аналитических исследований - регрессионный анализ и прогнозирование. В руках умного аналитика решения простых задач обрастают огромных количеством формул, сложных расчетов, зачастую непонятных пользователям аналитических обзоров и не представляющих для них ценности, однако у последних создается впечатление, что результаты такого исследования являются абсолютно точными. Задача же грамотного аналитика - не "завуалировать истину за громоздкими математическими изысками", а решить поставленную задачу наиболее эффективным методом (пусть даже очень сложным) и предоставить пользователю результаты в понятном и доступном виде.
Миф IV: Регрессионный анализ и прогнозирование позволяют получить точные оценки исследуемых показателей
Факт: сбывшийся прогноз – не более чем случайность; ни один аналитик ни в одной сфере деятельности не может систематически составлять точные прогнозы, которые сбудутся в запланированном виде
Ошибки прогнозирования не являются показателем недостаточной компетентности аналитика. В результате распространения ошибочного мнения о том, что задачей прогнозирования является построение точных прогнозов, все большее внимание уделяется прогнозированию на основе субъективных оценок. Действительной же задачей прогнозирования является изучение ошибок прогноза и их минимизация. Наиболее точно это может охарактеризовать следующее высказывание:
Эффективность и уровень использования прогнозирования могут быть повышены, если менеджмент примет по отношению к нему более реалистичное отношение. Прогнозирование следует рассматривать не как некое пророчество, а скорее, как лучший способ выявления и экстраполяции существующих схем и взаимоотношений с целью прогнозирования. Если такое отношение будет воспринято, то ошибки прогноза будут рассматриваться как неизбежные, а обстоятельства, их порождающие, непременно подлежащими исследованию» (Makridakis S. – The Art and Science of Forecasting).
Возвращаясь к сравнению численных и субъективных методов прогнозирования, следует отметить, что несмотря на то, что человек обладает уникальной внутренней информацией об объекте исследования, которая недоступна количественным методам, эксперименты показывают, что прогнозы на основе субъективных оценок не являются столь же точными, как прогнозы, полученные в результате применения численных методов: человек склонен к оптимизму и недооценивает неопределенность будущего.
