Открытый информационно-аналитический обзор "Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017" Более 160 страниц с макроэкономическими основаниями, детальным описанием текущей ситуации в структуре рынков новостроек, вторички и аренды Новосибирской агломерации, а так же прогнозы на 2017 год

1. РЫНОК ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ
НОВОСИБИРСКА И НОВОСИБИРСКОЙ
АГЛОМЕРАЦИИ
ИТОГИ 2016
ПЕРСПЕКТИВЫ 2017
Редакция 1.9
г. Новосибирск 2017 г.

2. Информационно-аналитический обзор «Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017» стр. 2 из 165
ОГЛАВЛЕНИЕ
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ..............................................................................................4
СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РЫНКА.........................................................15
ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКАЯ СРЕДА................................................................15
ВНУТРИЭКОНОМИЧЕСКАЯ СИТУАЦИЯ ..........................................................20
ПРОГНОЗЫ..................................................................................................43
РАЗМЕРЫ ЖИЛОГО ФОНДА РФ И СФО.......................................................46
ОБЕСПЕЧЕННОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ ЖИЛЬЕМ....................................................49
СТРАТЕГИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЗАСТРОЙКИ ...............................................53
СТРУКТУРА И ЁМКОСТЬ РЫНКА Г. НОВОСИБИРСКА ......................................62
РЫНОК НОВОСТРОЕК .......................................................................................76
МЕТОДИЧЕСКИЕ ЗАМЕЧАНИЯ.......................................................................76
СТРУКТУРА И ДИНАМИКА ПО ДОМАМ ............................................................77
ПО СТАТУСУ ОБЪЕКТОВ...............................................................................78
ОБЩАЯ ДИНАМИКА ПРЕДЛОЖЕНИЙ..............................................................81
СТРУКТУРА РЫНКА ПО ЭТАЖНОСТИ ДОМОВ .................................................85
ПО КОНСТРУКТИВУ И МАТЕРИАЛАМ СТЕН.....................................................88
ПО КЛАССАМ КАЧЕСТВА ЖИЛЬЯ ..................................................................92
ПО ТЕРРИТОРИЯМ АГЛОМЕРАЦИИ ...............................................................95
ПО КОЛИЧЕСТВУ КОМНАТ ............................................................................98
ПО ТИПАМ КВАРТИР...................................................................................101
ДИАПАЗОНЫ ЦЕН ......................................................................................103
ВТОРИЧНЫЙ РЫНОК.......................................................................................107
ПРОДАЖА ОБЪЕКТОВ ПРОЖИВАНИЯ.........................................................107
РЫНОК АРЕНДЫ........................................................................................115

3. Информационно-аналитический обзор «Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017» стр. 3 из 165
ПРИЛОЖЕНИЯ...................................................................................................117
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. САЙТЫ-АГРЕГАТОРЫ..................................................117
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ВИДЫ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ.........................................118
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. ПОКАЗАТЕЛИ РАЗВИТИЯ РФ ПО МЭР .........................120
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. РЕЙТИНГ РЕГИОНОВ РФ ПО ОНЖ ..............................122
ПРИЛОЖЕНИЕ 5. ПОКАЗАТЕЛИ ОНЖ ГОРОДОВ СФО............................124
ПРИЛОЖЕНИЕ 6. КЛАССИФИКАЦИЯ МЖН (РГР)....................................126
ПРИЛОЖЕНИЕ 7. ПЕРЕЧЕНЬ ЗАРЕГИСТРИРОВАННЫХ ОН......................130
ПРИЛОЖЕНИЕ 8. ЖИЛИЩНЫЕ УСЛОВИЯ ПО РОССТАТ.........................163
ПРИЛОЖЕНИЕ 9. ОБЕСПЕЧЕННОСТЬ РЕГИОНОВ СФО ЖИЛЬЕМ.............164

4. Информационно-аналитический обзор «Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017» стр. 4 из 165
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
ПРАВА И КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ
1. Все права на содержание настоящего Документа, а также развиваемые массивы исходных и обработанных
данных Аналитической платформы «ДЕКАРТ.онлайн» (http://dekart.online), созданные аналитической службой
ГК «ЁЛКА девелопмент», принадлежат ООО «Департамент недвижимого имущества» (входит в ГК «ЁЛКА
девелопмент») и подлежат охране в качестве интеллектуальной собственности.
2. Данный документ предоставляется его держателю на конфиденциальной основе, исключительно для
принятия решений в пределах видов деятельности, осуществляемых соответствующим юридическим лицом
(Далее – ЮЛ) или Индивидуальным предпринимателем (Далее – ИП), и не может быть использован для
копирования или каких-либо иных целей, а также передаваться третьим лицам без письменного разрешения
Директора ООО «Департамент Недвижимого Имущества» или совета директоров ГК «ЁЛКА девелопмент».
СТАТУС И НАЗНАЧЕНИЕ ДОКУМЕНТА
Настоящий документ предназначен для всестороннего анализа состояния целевого рынка на целевой территории,
и предоставляет его держателю следующие возможности:
1. Использовать любые данные и выводы, содержащиеся в данном документе, для принятия инвестиционных и
стратегических решений по развитию целевых видов деятельности на соответствующей территории.
2. Структурированный и сжатый обзор практики жилищного строительства на соответствующей территории в
течение анализируемого периода времени.
3. Стать частью инвестиционного и стратегического планирования любого Вашего Проекта по строительству и
развитию комплекса или отдельных объектов на рынке жилой недвижимости соответствующей территории.
4. Использовать нормированные плановые показатели для управления рисками, страхующими успех
инвестиций в бизнесе жилищного строительства соответствующей территории.
5. Общим обучающим материалом по основам планирования маркетинга на рынке жилой недвижимости
соответствующей территории в течение анализируемого периода.
РЫНОК
Рынок жилой недвижимости (Далее – ЖН), в том числе его 4 главных сектора:
▪ Сектор продажи жилых помещений Застройщиками в строящихся объектах (Далее – ЖНН).
▪ Сектор продажи жилых помещений Первыми покупателями (Участниками долевого строительства) в
строящихся объектах (Далее – ЖНП).
▪ Сектор продажи жилых помещений собственниками в процессе жизни в этих помещениях или сдачи этих
помещений в аренду в объектах жилого фонда целевой территории (Далее – ЖНВ).
▪ Сектор сдачи в аренду жилых помещений в объектах жилого фонда целевой территории (Далее – ЖНА).
АУДИТОРИЯ
Настоящий аналитический отчет предлагается вниманию собственников объектов жилой недвижимости (Далее -
ОН), находящиеся на различных стадиях жизненного цикла, а также для других участников рынка жилой недвижимости
- различные предприятия сферы услуг в области строительства и продажи ОН на рынке жилой недвижимости
определенной территории.
ЦЕЛЕВАЯ ТЕРРИТОРИЯ
Новосибирская Агломерация, в том числе: Город Новосибирск, Город Обь, Поселок Краснообск, Поселок Кольцово
Новосибирский район, Город Бердск, Мошковский район, Колыванский район.
АНАЛИЗИРУЕМЫЙ ПЕРИОД
31.01.2016 – 31.01.2017 гг.
ОБЪЕКТЫ АНАЛИЗА РЫНКА
Объекты жилой недвижимости (Далее – ОН):
▪ ЖК – жилые комплексы, микрорайоны, жилые массивы, различного класса качества жилья.
▪ МКД – многоквартирные жилые дома, различного класса качества жилья.
▪ КВ – жилые помещения (квартиры) различных планировок и класса жилья.

5. Информационно-аналитический обзор «Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017» стр. 5 из 165
ДАННЫЕ И МЕТОДИКИ
ВЫБОР ТЕРРИТОРИЙ
По Соглашению глав Муниципальных образований НСО от 22.05.2015 г. в Агломерацию должны входить 12
территорий:
Рисунок 1. Карта территорий Новосибирской Агломерации по Соглашению.
1. Мошковский район (18)
2. Искитимский район (7)
3. Коченёвский район (11)
4. Ордынский район (20)
5. Тогучинский район (24)
6. Новосибирский район (19)
7. г. Новосибирск (19)
8. г. Бердск (19)
9. г. Искитим (7)
10. г. Обь (19)
11. Кольцово Поселок (19)
12. Колыванский район (10)1.
В основе этого объединения лежат экономические характеристики муниципальных центров: Миграционные
потоки. Транспортный траффик. Центры Производств. Официально, муниципальные образования входят в
Агломерацию в порядке удаления от Новосибирска при условии роста различных видов траффика (жилищного и
производственного). Ядро Агломерации давно сформировано. Центр притяжения – Новосибирск. Лидер
«присоединения» – Новосибирский район.
При выборе территорий мониторинга, эксперты «ЕА» исходили из естественной (сложившейся) агломерации,
сформированной 70% населения НСО ближайших 8 территорий, удалённых от экономического центра Области не
более 50 км. ниже в Таблица 1 представлены основные показатели районов Новосибирской Области, которые должны
формально входить в Новосибирскую Агломерацию. Исходные данные по количеству МКД и их площадям взяты из
онлайн-базы Госкорпорации Фонда Модернизации ЖКХ, данные по численности населения – РОССТАТ, данные по
расстоянию до районных центров – 2ГИС.
Таблица 1. Основные данные по сложившимся и потенциальным территориям НСО по состоянию на Январь 2017 г.
Территория МКД, шт. %
МКД
МКД, Кв. м. %, Кв.м. Население,
чел. 2
%, Чел. Расстояние до
Центра, км.
Город Новосибирск 9 380 55,0% 43 924 067 79,4% 1 595 061 57,3% 15
Город Обь 294 1,7% 446 582 0,8% 29 112 1,0% 20
Поселок Кольцово 81 0,5% 614 105 1,1% 15 6383 0,6% 25
Новосибирский район 699 4,1% 2 343 364 4,2% 127 430 4,6% 30
Город Бердск 752 4,4% 2 917 477 5,3% 103 517 3,7% 45
Мошковский район 98 0,6% 172 934 0,3% 40 894 1,5% 50
Колыванский район 200 1,2% 76 624 0,1% 24 700 0,9% 50
Искитимский район 230 1,3% 561 331 1,0% 62 074 2,2% 60
Город Искитим 488 2,9% 1 097 638 2,0% 57 812 2,1% 65
Коченевский район 91 0,5% 127 211 0,2% 45 797 1,6% 70
Тогучинский район 289 1,7% 310 412 0,6% 58 128 2,1% 100
Ордынский район 96 0,6% 61 220 0,1% 35 691 1,3% 100
Остальные районы 4 364 25,6% 2 687 416 4,9% 585 429 21,0% -
Итого: 17 062 100,0% 55 340 381 100,0% 2 781 284 100,0% 26,3
Город Новосибирск – безусловный лидер по всем характеристикам и центр сосредоточения человеческих,
денежных и транспортных потоков. По данным Фонда модернизации ЖКХ на 31 Января 2017 года доля Города в
объеме Жилого Фонда НСО составляла 61% в количестве зарегистрированных МКД и почти 85% по площади
зарегистрированных МКД. И эта доля выросла за 2016 год почти на 7% по количеству зарегистрированных МКД и на
6,5% в объеме площадей МКД.
1 Данная территория указывается в Соглашении, как необязательная или перспективная.
2 На момент публикации настоящего Отчета, данные Новосибирскстат обновились и отличаются от опубликованных ранее.
Так по новым данным численность г. Новосибирска на конец 2017 года составляет 1 602 915 чел., что выше на 0,5%.
3 По данным администрации Наукограда Кольцово, в Поселке проживает 24 тысячи человек.

6. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 6 из 165
Диаграмма 1. Структура Жилого Фонда Новосибирской области по количеству МКД, Январь 2017 г., шт. Рисунок 2. Карта-схема Новосибирской Агломерации
Таким образом в настоящем Отчете детальный анализ состояния рынка Жилой Недвижимости проведен исключительно по территориям Новосибирской Агломерации, а именно по: 1.
Город Новосибирск, 2. Город Обь, 3. Поселок Краснообск, 4. Поселок Кольцово, 5. Новосибирский район, 6. Город Бердск, 7. Мошковский район, 8. Колыванский район. Основные
характеристики 8 территорий Новосибирской Агломерации приведены ниже в Таблица 2.
Таблица 2. Основные показатели Новосибирской Агломерации по состоянию на Январь 2017 г. и сравнение с Январь 2016 г.
Показатель Январь 2016 г. Январь 2017 г. Январь 2017 - 2016 гг. Доля в НСО (Янв. 16) Доля в НСО (Янв. 17) Январю 2016 – 2017 гг.
МКД, шт. 10 430 11 505 1 075 68% 67% -0,88%
МКД, Кв. м. 47 271 152 50 480 024 3 208 872 91% 91% 0,30%
Население, чел. 1 923 092 1 936 353 13 261 70% 70% 0,00%
Город Новосибирск
9 380
55%
294
2%
81
0%
699
4%
752
4%
98
1%
200
1%
230
1%
488
3%
91
0%
289
2%
96
1%
Остальные
районы
4 364
26%
Многоквартирных
домов, шт.
Город Новосибирск
Город Обь
Поселок Кольцово
Новосибирский район
Город Бердск
Мошковский район
Колыванский район
Искитимский район
Город Искитим
Коченевский район
Тогучинский район
Ордынский район
Остальные районы

7. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 7 из 165
СТРУКТУРА БАЗЫ ДАННЫХ
Главное и радикальное отличие настоящего аналитического отчета от множества других на современном рынке
аналитических продуктов для жилой и коммерческой недвижимости состоит в качестве исходных данных, которые
представляют собой большой, постоянно развиваемый массив данных по отдельным объектам недвижимости,
регистрируемых методом сплошного мониторинга. В результаты специалисты «ЕА» внедрили в практику анализа
технологии уровня BD4
. Следующая таблица демонстрирует размеры собираемых массивов данных по разным сегментам рынка ЖН.
Таблица 3. Размеры баз данных5 по сегментам рынка ЖН, регистрируемые ГК «ЁЛКА девелопмент».
Содержание Базы
Данных
Код Количество
Объектов
Тип Объекта Типов Данных на
01.01.2017
Данных, ед. за
месяц
Новостройки ЖНН 113 542 Квартира 90 10 218 780
Вторичка ЖНВ 26 937
Квартира /
Комната
36 969 732
Аренда: Сдается6 ЖНА 2 712
Квартира /
Комната
47 127 464
Для понимания общей структуры данных по рынкам ЖН мы приводим диаграмму массива данных в % от общего
объема регистрации «ДЕКАРТ.онлайн».
Диаграмма 2. Структура базы данных "ДЕКАРТ" за 12 месяцев 2016 г., в % от общего числа полей данных.
База рынка Новостроек в «ДЕКАРТ.онлайн» с января по декабрь 2016 года содержит от 45 до 90 столбцов
исходных данных ежемесячно, из которых примерно 50 полей данных публикуется на сайте «ДЕКАРТ.онлайн» в том
или ином виде. Кол-во строк в базе: 22155 ш.., от 45 до 90 показателей.
Полный массив исходных данных в Базе достиг к концу 2016 года 79 млн. полей данных. Кол-во строк в базе
«Продажа Объектов Проживания» - 341 528 шт. и 36 столбцов исходных данных. Абсолютное число предложений,
зарегистрированных на рыке - 342 тысячи, или 12 млн. полей данных за 2016 год.
Кол-во строк в базе «Аренды объектов Проживания» - 42,5 тысяч шт., в 47 показателях (столбцов данных).
Абсолютное число предложений, зарегистрированных на рыке - 42,5 тысячи шт., или 2 млн. полей данных за 2016 год.
4 BD - большие данные (англ. Big Data) в информационных технологиях — подходы, инструменты и методы обработки
структурированных и неструктурированных данных огромного объёма и многообразия для получения воспринимаемых человеком
результатов, эффективных в условиях непрерывного роста и распределения по множеству источников и получателей.
5 Сортировка данных по убыванию абсолютного размера регистрируемого массива данных
6 Только предложения квартир и комнат, за исключением сданных объектов, где уже проживают арендаторы.
Новостройки
1 253 157
76%
Вторичка
342 577
21%
Аренда: Сдается
42 556
3%

8. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 8 из 165
ДИНАМИКА ЗАРЕГИСТРИРОВАННЫХ ПРЕДЛОЖЕНИЙ
Ниже, в Диаграмма 3 показана динамика рынка Жилой недвижимости по числу зарегистрированных предложений квартир в сегментах ЖНН, ЖНП и квартир вместе с комнатами в
сегментах ЖНВ и ЖНА. При этом следует учесть, что данные по всем 3-м сегментам Вторичного рынка – полный массив опубликованных предложений, за исключением всех
неопубликованных в период мониторинга.
Диаграмма 3. Динамика рынка Жилой недвижимости по числу зарегистрированных предложений в БД «ДЕКАРТ».
Анализ динамики зарегистрированных предложений по месяцам 2016 года показывает на Диаграмма 4. Динамика регистрации количества предложений, в % месяц к месяцу 2016
года., что:
«Новостройки». Количество зарегистрированных предложений рынка ЖНН по Проектным Декларациям (Далее – ПД) росло в среднем на 1,7% в месяц и с Января по Декабрь
выросло на 19,8%, в том числе:
Наибольшее число предложений зарегистрировано в Декабре 2016 года, а наибольший прирост регистрации предложений возник в Феврале 2016 года и составил 5,3% по
отношению к Январю 2016 года.
Наименьшее число предложений зарегистрировано в Январе 2016 года, и отрицательная динамика регистрации предложений возникла в Июне 2016 года – минус 1,5% по отношению
к Маю 2016 года.
94778
99814
100085
105105
104342
102800
105377
105957
106499
105564
109294
113542
27613
28397
28724
28402
29005
29013
27276
28321
28546
29552
30791
26937
3 778
3 202 3 055
3 596 4 184 3 615 3 357 4 149 4 205 3 612
3 091 2 712
ЯНВ 16 ФЕВ 16 МАР 16 АПР 16 МАЙ 16 ИЮН 16 ИЮЛ 16 АВГ 16 СЕН 16 ОКТ 16 НОЯ 16 ДЕК 16
Аренда: Сдается Вторичка Новостройки

9. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 9 из 165
Диаграмма 4. Динамика регистрации количества предложений, в % месяц к месяцу 2016 года.
«Вторичка». Количество зарегистрированных предложений на рынке ЖНВ стагнировало в среднем на -0,1% в месяц и за 2016 год сократилось на -2,4%, в том числе:
Наибольшее число предложений зарегистрировано в Ноябре 2016 года, и наибольший прирост регистрации предложений был отмечен также в Ноябре 2016 года и составил 4,2%
по отношению к Октябрю 2016 года.
Наименьшее число предложений зарегистрировано в Декабре 2016 года, и наибольшая отрицательная динамика регистрации предложений возникла в Декабре 2016 года – минус
-12,5% по отношению к Ноябрю 2016 года.
«Аренда». Количество зарегистрированных предложений на рынке ЖНП падало в среднем на -0,2% в месяц и с Января по Декабрь выросло на -28,2%, в том числе:
Наибольшее число предложений зарегистрировано в Августе 2016 года, а наибольший прирост регистрации предложений возник в Ноябре 2016 года и составил 48,6% по отношению
к Октябрю 2016 года.
Наименьшее число предложений зарегистрировано в Июле 2016 года, и отрицательная динамика регистрации предложений возникла в Декабре 2016 года – минус -32,9% по
отношению к Ноябрю 2016 года.
5,3%
0,3%
5,0%
-0,7% -1,5%
2,5%
0,6% 0,5%
-0,9%
3,5% 3,9%
3%
1%
-1%
2%
0%
-6%
4%
1%
4% 4%
-13%
-15%
-5%
18%
16%
-14%
-7%
24%
1%
-14% -14%
-12%
Янв 16 - Фев 16 Фев 16 - Мар 16 Мар 16 - Апр 16 Апр 16 - Май 16 Май 16 - Июн 16 Июн 16 - Июл 16 Июл 16 - Авг 16 Авг 16 - Сен 16 Сен 16 - Окт 16 Окт 16 - Ноя 16 Ноя 16 - Дек 16
%ИЗМЕНЕНИЯКОЛИЧЕСТВАЗАРЕГИСТРИРОВАННЫХПРЕДЛОЖЕНИЙ
Продажа Объектов Новостроек Продажа Объектов Проживания Аренда Объектов Проживания

10. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 10 из 165
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ В СЕГМЕНТЕ ЖНН
Описание Методик
Мониторинг официальных данных
Это первый этап сбора данных. Данные по МКД / МКД, и их Застройщикам прежде всего собирались с
официальных документов – Разрешений на Строительство (РС) и Проектных Деклараций (ПД), которые были получены
на интернет-сайтах Застройщиков и / или жилых комплексов (Далее – ЖК) и в Отделах Продаж.
Мониторинг публичных сайтов-агрегаторов
Для поиска всех объектов, а также для уточнения данных, недополученных в ходе предыдущей процедуры,
проводился поиск более 50 публичных сайтах в сети Интернет. Полный список этих источников информации
представлен в ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Сайты-агрегаторы настоящего Документа.
«Телемаркетинг»
Процедура «Телемаркетинга» используется для поиска корректных контактов (отсутствующих в открытом доступе)
с представителями продавца отдельных объектов недвижимости для уточнения данных о актуальном этапе и
особенностях строительства и продаж.
«Тайный Покупатель»
Процедура «Тайный Покупатель» используется для уточнения сведений по объекту недвижимости, полученных
из открытых (публичных) источников, в том числе и для уточнения и / или сбора недостающих данных на официальных
сайтах ЖК или сайтах Застройщиков. Процедура осуществлялась от имени потенциальных покупателей жилых
помещений – физических или юридических лиц.
Физический мониторинг МКД
Процедура личного посещения объекта - проводится только по объектам, с объемом несогласованных сведений
свыше 50% из общего массива исходных данных, полученных по соответствующему объекту.
Экспертные интервью
Неформализованные интервью со специалистами (практиками) рынка жилой недвижимости, как правило
представителями крупных Агентств Недвижимости (Далее – АН), с целью получения экспертных оценок реального
состояния дел и перспектив продаж по конкретным (как правило проблемным) объектам ЖН.
Точность данных
Гарантируется методикой сплошного сбора и регистрации исходных данных уровня BD по всем ОН целевой
территории. Исследования «ДЕКАРТ.онлайн» не оперируют расхожим понятием «выборка», поскольку данные
осуществляются методом сплошной переписи ОН. Таким образом мы предлагаем пользователям абсолютную, 100%
точность данных и выводов.
Для получения достоверных сведений по фонду жилой недвижимости типа «Новостройка» в обороте рынка
первичная перепись объектов включала все ОН, которые на момент проведения переписи находились на различных
стадиях строительства или были построены (сданы) в период с 01.01.2016 по 01.01.2017 года.
Из анализа рынка 2016 года были исключены все ОН, которые были сданы до 01.01.2016 года.
В общем анализе рынка участвовали все ОН, которые, в период с 01.01.2016 и до 31.01.2016 г:
1. Находились в любом статусе Продаж: «Продаж Нет» / «Продажи Есть».
2. На любом Этапе строительства: «Проект» / «Строится» / «Сдан».
3. Соблюдали срок строительства / Перенесли срок сдачи / Приостановили строительство / Заморожены.
Особенности анализа
Так как база исходных данных «ДЕКАРТ.онлайн» содержит полное описание объектов, в том числе и данные по
количеству квартир в уникальных планировках, в настоящем Анализе рынка ЖН все обобщённые показатели
выполнены по методике средневзвешенных оценок – общей площади, стоимости (цены) квадратного метра и общей
стоимости жилых помещений.
Все количественные оценки рынка сделаны путем сопоставления данных уникальных объектов анализа.
Уникальный объект анализа, ОН - масса квартир с определенным планировочным решением, расположенных по
одному адресу с определенным количеством комнат, качеством отделки, определенной классности жилья, с
минимальной и максимальной общей площадью в продаже, предлагаемой покупателям по минимальной и
максимальной стоимости. Если МКД сдается очередями, а квартиры в каждой очереди имеют разную стоимость,
каждая очередь рассматривается как отдельный уникальный объект анализа.

11. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 11 из 165
Все виды и классификации исходных данных с указанием на источники сбора приведены в ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Виды
исходных данных. Все кодировки, используемые в настоящем Отчете подобраны так, чтобы наилучшим образом
отражать суть анализируемых показателей, и учитывают терминологию, сложившуюся на практике среди
профессиональных участников рынка.
В расчетах и оценках рынка по количеству домов, количеству квартир и общей площади квартир в каждой
уникальной планировки по плану застройки использовались данные по ОН всех типов (см. выше).
В расчетах средневзвешенной площади квартир и средневзвешенных цен использовались только данные по ОН,
где осуществлялась продажа от застройщика (юридического лица), отдельно по всем ОН, сданным в эксплуатацию и
всем строящимся объектам.
В настоящем Отчета используется анализ рынка ЖН по секторам и сегментам, которые радикально влияют на
характеристики предложений и состояние продаж. Например, данные сектора рынка Новостроек (ЖНН) представлены
в разрезе сегментов:
▪ Статус Строительства и Продаж: «Этап» (Проект / Строится / Сдан) и «Продажи» (Есть / Нет.).
▪ Тип жилого здания: Многоквартирные дома (МКД) и Малоэтажные дома (Таунхаусы, Дуплексы, Коттеджи).
Полный объем реализованных и нереализованных предложений во всех сегментах ЖНН в Новосибирской
Агломерации согласно доступных данных Проектных Деклараций (Далее – ПД) в Декабре 2016 года, приведен ниже, в
Таблица 4:
Таблица 4. Представление общих данных в секторе ЖНН по статусу ОН на Декабрь 2016 г.
Этап Продажи Домов, шт. Квартир, шт. S квартир, тыс. кв.м.
Строится Продажи Есть 687 59 338 2 974
Строится Продаж Нет 191 12 091 581
Итого, Строится: 878 71 429 3 555
Сдан Продажи Есть 595 22 316 1 266
Сдан Продаж Нет 28 3 730 177
Итого, Сдан: 623 26 046 1 444
Проект Продаж Нет 196 16 067 533
Итого, Проект: 196 16 067 533
Общий итог 1 697 113 542 5 531
При этом важно учесть, что в анализе не участвовали:
▪ ОН, по которым не удалось получить информацию (телефон застройщика не отвечал, в открытом доступе нет
информации, которую можно сопоставить с другим, альтернативным источником данных).
▪ ОН, в которых Застройщик на время проведения регистрации данных приостановил или не начал продажи, т.е.
объекты со статусом продаж – «Нет», не участвуют в анализе цен.
Средневзвешенная цена за квадратный метр Объекта = (((Минимальная цена квартиры + Максимальная цена
квартиры) / 2 * Количество квартир одного типа согласно ПД) / ((Минимальная площадь квартиры + Максимальная
Площадь квартиры) / 2 * Количество квартир одного типа согласно ПД)) / Сумма Площадей всех квартир
соответствующего типа согласно ПД.
Таблица 5. Пример расчета средневзвешенной площади квартиры и цены квадратного метра по одному ОН.
Планиро
вка
Квартир,
шт.
Сред.,
кв.м.
S Общ.,
кв.м.
Ср. Вз., S
Квартиры, кв.м.
Ср.
Руб./кв.м.
Стоимость
Квартир, Руб.
Ср. Вз., Цена
Руб./кв.м.
3К 54 101 5 467
60
49 842 281 285 093
56 006
2К 46 71 3 259 56 810 184 718 811
2С 92 48 4 370 57 874 253 893 010
1С 50 29 1 446 65 387 94 550 000
Все средневзвешенные показатели являются более точными для каждого конкретного ОН, анализируемого
сегмента или периода. Поэтому настоящий Аналитический Отчет можно признать наиболее объективным
статистически достоверным обзором рынка жилой недвижимости в Новосибирске.
Тем не менее, следует поманить, что информация на современном рынке ЖН меняется быстро. И хотя данные о
строящихся ОН собирались, в том числе и со слов представителей компаний, сверялись с данными официальных
источников компаний-Застройщиков и другими ресурсами, возможны некоторые отклонения и неточности, которые
могут незначительно отражаться на общих выводах. По оценкам специалистов «ДЕКАРТ.онлайн» ошибка, которую
могут дать такие неточности не превышает 1% в общем объеме рынка ЖНН.

12. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 12 из 165
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ В СЕГМЕНТЕ ЖНВ, ЖНП И ЖНА
Мониторинг объявлений о продаже
Единственный корректный метод сбора исходных данных – систематический мониторинг предложений с сайтов о
продаже жилой недвижимости в Новосибирске.
Источники данных для анализа
Первоначально для обзора и сопоставления были собраны и сопоставлены между собой данные нескольких
сайтов-агрегаторов и сайтов крупнейших АН. В результате специалисты рабочей группы ГК «ЁЛКА девелопмент»
пришли к выводу о целесообразности использования данных только с сайта «НГС-Недвижимость», в том числе со
следующих разделов этого сайта:
http://homes.ngs.ru/ - регистрация полного массива объявлений о продаже жилых помещений (комнат и квартир)
со всеми доступными характеристиками для анализа сегмента рынка ЖН-В.
http://newhomes.ngs.ru/ - регистрация полного массива объявлений о продаже жилых помещений (квартир) в
строящихся и недавно сданных домах со всеми доступными характеристиками для анализа сегмента рынка ЖН-П.
http://arenda.ngs.ru/ - регистрация полного массива объявлений о сдаче в наем жилых помещений (комнат и
квартир) со всеми доступными характеристиками для анализа сегмента рынка ЖН-А.
Собранных, и ежемесячно обновляемых, массивов данных достаточно для корректного анализа состояния рынка
в этих сегментах и проведения всех необходимых сопоставлений с данными по объектам в сегменте рынка ЖНН.
Все, приведенные выше массивы данных, собираются на регулярной основе с помощью специально
разработанного программного обеспечения.
Все полученные массивы данных проверяются при участии специалистов на дубликаты. Исходная база данных
для анализа очищается от всех дубликатов и некорректно-введенных данных, которые не удалось проверить и
исправить.
Точность данных
Гарантируется методикой сплошной краткосрочной (в течение 1 рабочего дня) регистрации исходных данных
уровня BD по всем ОН, которые предлагаются к продаже на целевых Интернет-ресурсах по всем целевым
территориям.
Исследования «ДЕКАРТ.онлайн» не оперируют понятием «выборка», поскольку данные осуществляются методом
сплошной регистрации предложений по всем ОН на данный момент времени. Таким образом мы предлагаем
пользователям абсолютную, 100% точность данных и выводов, основанных не на анализе выборки, а на анализе всей
генеральной совокупности предложений на конкретном сегменте рынка.
Для получения достоверных сведений по фонду жилой недвижимости в сегментах ЖН-П, ЖН-В, ЖН-А,
находящихся в обороте рынка ЖН, полная регистрация объектов включает все ОН, которые на момент проведения
регистрации предлагались к продаже или для найма в месячный период с 01.01.2016 по 01.02.2016 года.
Исключения
Из базы данных и анализа рынка 2016 года были исключены все ОН, которые:
▪ Не содержали указания на стоимость предложения, адрес (улица и номер дома) или общую площадь ОН.
▪ Имели дубликаты или другие некорректные данные, которые не удалось исправить путем проверки.
Особенности анализа исходных данных
▪ В анализе используются только цены предложения. Для прогнозирования рыночных трендов использованы
корректированные цены предложений с учетом средневзвешенных % скидок.
▪ Качество информации, получаемой с сайтов-агрегаторов, зависит от качества данных предоставляемых
специалистами АН и физлицами - собственниками-квартир. Как правило актуальность предложений активно
курируется со стороны АН. Актуальность предложений со стороны физлиц корректируется с помощью
роботизированных функций сортировки и отсева объявлений на сайте-агрегаторе.
▪ Все собранные данные проверяются программными методами и корректируются при участии специалистов, а
также форматируются в соответствии с функционалом самих данных. Доля ошибочных данных в БД, по оценке
специалистов «ДЕКАРТ.онлайн», в пределах 1%.
ОБЪЕКТИВНЫЙ ИНСТРУМЕНТ СОПОСТАВЛЕНИЙ
Для наглядного сопоставления массивов данных в настоящем Отчете используется Анализ Отличий одного
показателя от среднего значения всех сопоставимых показателей на рынке. Анализ проводиться с помощью Индекса
Отличия (AI – англ. Affinity Index) = Значение Объекта / СРЗНАЧ (Всех объектов того же типа на рынке).

13. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 13 из 165
ОСОБЕННОСТЬ АНАЛИЗА ЖИЛОГО ФОНДА
У нашей Рабочей Группы, как и у многих других, наверное, не первый год складывается ощущение, что существует
заговор молчания или даже сокрытия данных. Данные конечно есть. Но и на проверку их практически никто не может
найти. Но мы нашли.
Региональные статистические подразделения РОССТАТ и строительных ведомств по городам СФО, как, впрочем,
вероятно, и по остальным городам РФ (возможно кроме Москвы) не способна представить полной картины рынка из-
за элементарного отсутствия актуальных информационных материалов и недостатка необходимых процедур сбора
исходных данных. Поэтому «ДЕКАРТ.онлайн» пришлось приложить массу усилий для сбора огромного массива
исходных данных, в том числе и статистически достоверных, без которых полноценный анализ рынка ЖН невозможен.
В частности, данные по жилищному фонду Новосибирска, как, впрочем, и по другим городам, замаскированы под
готовый показатель обеспеченности населения жильем, который не отражает реальной ситуации с обеспечением. Мы
уже убедились в этом выше. Более того, обратный расчет по численности населения города выдает более низкий
показатель ЖФ, чем данные Госкорпорации Фонд Модернизации ЖКХ, и тем более, чем данные РОССТАТ, которые
включают данные по всем типам жилья, а не только по Многоквартирным домам.
Данные Фонда модернизации ЖКХ (ФМ ЖКХ) оказались наиболее полными и систематизированными. Поэтому
мы взяли их за базу, отталкиваясь от которой, считаем и прогнозируем рынок. База данных Фонда оперирует только
многоквартирными объектами точечной и комплексной застройки.
КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ
В данном Аналитическом Отчете используется единая классификация ОН. В основе классификации ОН
«ДЕКАРТ.онлайн» – рекомендации Российской гильдии риелторов под руководством Г.М. Стерника «Методология и
технология анализа рынка недвижимости», а также на основе другого системного документа под редакцией Г.М.
Стерника «Единая методика классифицирования жилых новостроек по потребительскому качеству (классу)».
Ключевым измеримым показателем, так называемым отсекающим признаком является предельная или
нормированная общая площадь квартиры в зависимости от числа комнат. Подробный отсекающих характеристик,
установленных РГР (Российской Гильдией Риелторов) приведен в ПРИЛОЖЕНИЕ 6. Классификация МЖН (РГР) к
настоящему Документу.
Таблица 6. Классификация по Общая площадь квартир, кв. м (отсекающий признак между классами).
Класс
Жилья
Число
Комнат в
Квартире
Эконом Комфорт Бизнес Люкс
Студия 23 28 35 60
1 к 28 34 45 70
2 к 44 50 65 80
3 к 56 65 85 120
4 к 70 85 120 250
5 к 84 100 150 350
Кухня 8 8 12 20
Однако в этой классификации нет, например, ценового критерия, который бы был актуален для данной целевой
территории и помогал точнее идентифицировать класс жилья. Поэтому все классы жилья выставлялись специалистами
«ДЕКАРТ.онлайн» вручную, с учетом максимально возможного набора характеристик ОН и личного опыта работы на
рынке ЖН.
Для корректных сопоставлений цен и других характеристик ОН между сегментами рынка ЖН необходимо
логическое сопоставление классов жилья. Специалистами «ДЕКАРТ.онлайн» были проведены сопоставления
классификации по методике РГР с классификацией РОССТАТ (которая используется в прогнозировании глобальных
ценовых трендов), и с произвольной классификацией ОН в выгружаемых базах предложений по рынку ЖН-П, ЖН-В и
ЖН-А. Сопоставления выполнены с учетом распределения всех предложений в сегменте ЖН-В по средневзвешенной
площади жилья и средневзвешенной стоимости квадратного метра. В нижеследующей таблице представлен анализ
отличий средневзвешенных площадей и цен за квадратный метр по отношению к среднему значению всего рынка.
Группировка по Среднему Отличию позволяет хоть и грубо, но достаточно корректно распределить предложения по
классам, используемым РОССТАТ и РГР.
ниже, в Таблица 7. Сопоставления Классов НГС-Недвижимость с классами РОССТАТ и классами МЖН РГР.,
представлен результат сопоставления классов качества жилья по трем источникам – Базе данных НГС—
Недвижимость, РОССТАТ и МЖН РГР7 с указанием средневзвешенных площадей и цен за метр на рынке ЖНВ.
7 Многоквартирных жилых новостроек (Согласно терминологии Российской Гильдии Риелторов)

14. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 14 из 165
Таблица 7. Сопоставления Классов НГС-Недвижимость с классами РОССТАТ и классами МЖН РГР.
Тип квартиры Площадь,
кв.м.
Цена
за кв.м.
Класс
(РОССТАТ)
Класс (МЖН РГР) Код AI по
Площади
AI по
Цене
Интегр.
AI
Гостинка 32 51 532 Низкокачеств Эконом Э 0,59 0,88 0,74
Малосемейка 28 58 019 Низкокачеств Эконом Э 0,52 0,99 0,76
Малоэтажка 42 45 281 Низкокачеств Эконом Э 0,78 0,77 0,78
Общежитие 31 50 191 Низкокачеств Эконом Э 0,57 0,86 0,72
Секция 40 46 611 Низкокачеств Эконом Э 0,74 0,80 0,77
Брежневка 45 55 913 Типовые Эконом-Комфорт ЭК 0,83 0,96 0,89
Ленинградская 47 49 600 Типовые Эконом-Комфорт ЭК 0,87 0,85 0,86
Студия 32 56 224 Типовые Эконом-Комфорт ЭК 0,59 0,96 0,78
Типовая 48 54 048 Типовые Эконом-Комфорт ЭК 0,89 0,92 0,91
Хрущевка 42 56 110 Типовые Эконом Э 0,78 0,96 0,87
Эконом-класс 41 49 619 Типовые Эконом Э 0,76 0,85 0,80
Индивидуальная 57 62 425 Улучшенные Комфорт К 1,06 1,07 1,06
Новая 51 57 190 Улучшенные Комфорт К 0,94 0,98 0,96
Пентагон 30 52 557 Улучшенные Комфорт К 0,56 0,90 0,73
Полногабаритная 59 56 432 Улучшенные Комфорт К 1,09 0,96 1,03
Сталинка 57 56 076 Улучшенные Комфорт К 1,06 0,96 1,01
Улучшенной планировки 58 58 475 Улучшенные Комфорт К 1,07 1,00 1,04
Бизнес-класс 82 80 868 Элитные Комфорт К 1,52 1,38 1,45
Двухуровневая 126 58 198 Элитные Бизнес Б 2,33 0,99 1,66
Пентагон 55 75 949 Элитные Бизнес Б 1,02 1,30 1,16
Пентхаус 179 87 293 Элитные Бизнес Б 3,31 1,49 2,40
Спецпроект 98 72 948 Элитные Бизнес Б 1,81 1,25 1,53
Элитная 113 91 064 Элитные Бизнес Б 2,09 1,56 1,82
Итого, в среднем 54 58 508 1,00 1,00 1,00
Единственный выпадающий Тип Квартир – Студии, индекс отличия которой по средневзвешенной площади и цене
за метр, лишь формально могут быть отнесены к сегменту жилья «Эконом Класс». Но 32 кв. м. средневзвешенной
площади по 55 224 рубля за метр позволяют нам отнести этот тип жилья к классу «Эконом-Комфорт», с
характеристиками на уровне между жильем «Эконом-класса» и «Комфорт-классом», ставя этот тип в один ряд с
квартирами типа «Ленинградская» и прочими, находящимися на более высоких позициях рейтинга в Таблица 7 выше.
В дальнейшем методика сопоставления классов жилья будет усовершенствована и предложена нашим клиентам,
как универсальный и объективный инструмент классификации на едином рынке ЖН, основанный на простой и логичной
формуле отбора по существенным (отсекающим) признакам (характеристикам) жилых помещений, предлагаемых к
продаже или к найму.
ОБЩИЙ ПРИНЦИП ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КЛАССОВ
Чтобы свести к минимуму разногласия по поводу использования той или иной классификации (а они неизбежно
возникают при любой попытке найти единственно верное решение при коллективном обсуждении), специалисты
«ДЕКАРТ.онлайн» в данном Аналитическом Отчет и во всех других своих работах делают акцент на сопоставления
фактических характеристик объектов недвижимости. В данном случае Классы жилья (независимо от авторства)
используются в основном, как ориентиры для общих сопоставлений между парами сегментов рынка ЖН, такими как
ЖНН и ЖН-В, ЖН-В и ЖН-А, и т.д. Внутри сегмента анализ ориентирован на сопоставление характеристик ОН в
пределах логических диапазонов цен, площадей, геолокаций и пр.
ОФИЦИАЛЬНЫЕ ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ
Аналитические Отчеты, подготовленные «ДЕКАРТ.онлайн», содержат оценки и выводы по сегментам рынка ЖН
и рынку ЖН в целом, основанные также на данных регулярных статистически значимых опросах населения,
проводимых такими авторитетными организациями, как РОССТАТ8 и ФОМ9. В том числе, в отчетах ГК «ЁЛКА
девелопмент» используются данные, репрезентирующие население РФ по полу и возрасту, ее регионов и городов
различной категории по численности населения из следующих источников. Полный перечень источник приведен в
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Сайты-агрегаторы. в Таблица 55. Перечень источников с общими статистическими данными по рынку
ЖН., и Таблица 56. Перечень публичных источников информации по объектам ЖН в Новосибирске. Без сортировки.
8 Федеральная служба государственной статистики (ФСГС, РОССТАТ)
9 Фонд Общественное Мнение (ФОМ) – независимая социологическая служба. Создан в 1992 году. Одна из крупнейших
российских компаний на рынке опросов общественного мнения. Проводит регулярные социологические замеры и тематические
исследования по заказу различных организаций.

15. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 15 из 165
СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РЫНКА
ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКАЯ СРЕДА
МИРОВАЯ ЭКОНОМИКА
США
Одним из самых ожидаемых экономических событий 2016 года стало решение Федеральной резервной системы
США (ФРС США) о повышении ключевой процентной ставки с уровня 0,25—0,5% до 0,5—0,75%. К ужесточению
монетарной политики американские власти вынудила растущая инфляция (в ноябре 2016 достигла 2%) и безработица
(4,5%) экономически активного населения страны.
Укрепление доллара США к национальным валютам других стран наносит значительный урон экспортному
потенциалу Соединённых Штатов и приведёт к спаду на потребительском рынке, что негативно отразится на темпах
роста ВВП государства уже в 2017 году.
Европа
В июне 2016 года на референдуме о членстве Великобритании в ЕС большинство британцев (51,9%)
проголосовали за выход королевства из союза. Неожиданное волеизъявление граждан вынудило премьер-министра
Дэвида Кэмерона подать в отставку
Сенсационное намерение Великобритании потрясло валютный рынок: менее чем за месяц фунт стерлингов
обвалился до исторического максимума 1985 года и сейчас торгуется в районе ₤1,25 за $1. Среди развитых экономик
обвал британского фунта был самым значительным событием на валютном рынке, потянувшем за собой в валютную
яму и евро, который рухнул до значений марта 2015 года и почти достиг паритета с долларом США. Не менее
«трагичным» стал обвал турецкой лиры, курс которой достиг исторического максимума с 1923 года: $1 теперь стоит
более 3,5 лиры.
Политическая неопределённость спровоцировала отток капитала из Великобритании, которая впервые за семь
лет выбыла из пятёрки стран, наиболее привлекательных для инвесторов, подсчитали эксперты Ernst & Young. С лета
2016 года экономика королевства потеряла около 45% всех иностранных инвестиций.
В 2016 году отметились провалом стресс-тестов и континентальные европейские банки. С проверкой
Евроцентробанка не справились знаменитые банки Германии — Commerzbank и Deutsche Bank, капитализация которых
была ниже необходимой в среднем на 1,5—3%. Не устояла в этом году и банковская система Италии. В ноябре 2016
года старейший в мире банк Banca Monte dei Paschi оказался на грани дефолта, задолжав кредиторам €28 млрд.
Азия
В 2016 году зарубежных инвесторов манила перспектива получения высокой прибыли (до 14% годовых) в странах
Юго-Восточной Азии. По данным международной биржи MSCI, за три квартала 2016 года на рынки «азиатских тигров»
пришлось около 12% всех вложений иностранного капитала. Для сравнения: за аналогичный период прошлого года
этот показатель составлял 9%. Фаворитами инвесторов стали Вьетнам, Таиланд, Филиппины и Индонезия.
Для государств Юго-Восточной Азии 2016 год был одним из самых удачных для развития инвестиционного
потенциала. Так, за девять месяцев 2016 года объём прямых инвестиций в Индонезию увеличился на 12,5% и составил
около $11,7 млрд. Инвесторов привлекают прозрачность законодательства, открытость экономики и быстрый доход
при оправданных рисках.
Текущий год был удачным для юаня — национальная валюта Китая вошла в резервную валютную корзину
Международного валютного фонда (МВФ). Доля национальной валюты КНР составила 11%, потеснив евро на 6%.
Впрочем, преференция МВФ не спасла юань от девальвации. За 11 месяцев 2016 года курс юаня к доллару упал до
восьмилетнего минимума — $1 в декабре 2016 г стоил около 6,9 юаней. Только за последний год Центробанк Китая
направил около $500 млрд на поддержание курса нацвалюты.
В начале 2016 года мировое сообщество отменило большинство санкций в отношении Ирана, после чего доходы
государства от продажи нефти взлетели почти на 90%. Сейчас добыча сырья в стране держится на уровне 3,7 млн
баррелей в сутки, что при нынешней цене на нефть принесёт в казну страны более $21 млрд, подсчитали в
правительстве Ирана.
ВВП
В 2016 году мировая экономика выросла на 2,3%, продемонстрировав минимальные темпы подъема за
посткризисный период. На Диаграмма 5. Динамика ВПП - год по отношению к предыдущему году в %. ниже показано
изменения ВВП, год по отношению к предыдущему году, в динамике.

16. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 16 из 165
Диаграмма 5. Динамика ВПП - год по отношению к предыдущему году в %.
В Таблица 8 приведена динамика ВВП с прогнозными данными на 2017-2015 годы.
Таблица 8. Мировой ВВП, прогноз на 2017-2018 годы.
ВВП 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г Прогноз
2017 г 2018 г
Мир 5,4 4,2 3,4 3,4 3,4 3,1 2,3 2,7 2,9
США 2,5 1,6 2,3 2,2 2,4 2,5 1,6 2,2 2,9
Еврозона 2 1,6 -0,8 -0,5 0,9 1,5 1,7 1,5 1,8
Китай 10,4 9,3 7,8 7,8 7,4 6,9 6,7 6,5 6,3
РФ 4,5 4,3 3,4 1,3 0,8 -3,7 -0,6 1,5 1,7
Нефть
Восстановление экономической мощи Ирана и низкие цены на нефть нанесли сокрушительный удар по
благосостоянию стран Персидского залива. В 2016 году бюджеты нефтяных монархий впервые за 20 лет стали
дефицитными, что вынудило власти разместить долговые бумаги на рекордную сумму в $66 млрд.
Впервые за восемь лет страны ОПЕК достигли договорённости по сокращению нефтяной добычи до 32,5 млн
баррелей в сутки. Камнем преткновения для экспортёров были ограничительные квоты: негласный лидер ОПЕК
Саудовская Аравия долгое время не могла прийти к соглашению о размере нефтяной «заморозки» для Ирана — своего
главного стратегического конкурента на Ближнем Востоке. 30 ноября на саммите в Вене ОПЕК договорилась снизить
существующие нефтяные мощности на 1,2 млн баррелей: Иран ограничит добычу сырья на уровне 3,79 млн баррелей
в сутки, Саудовская Аравия — на 10,06 млн баррелей, Ирак — на 209 тыс. баррелей.
К «заморозке» присоединилась Россия — наблюдатель в картеле: она готова сократить суточную добычу на 300
тыс. баррелей. Примеру РФ решил последовать Оман, который снизит добычу на 350 тыс. баррелей в сутки, а также
республики Судан и Южный Судан. С учетом этих стран общее сокращение в первом полугодии 2017 года составит
1,7-1,8 млн баррелей в день. Динамика цен на нефть марки Brent приведена в Диаграмма 6. Динамика мировых цен на
нефть марки Brent ($ / Баррель).
.
-6,0
-4,0
-2,0
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г.
РостВВПв%кпредыдущемугоду.
Период анализа (год)
China
Euro Area
Japan
Russian Federation
United Kingdom
United States

17. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 17 из 165
Диаграмма 6. Динамика мировых цен на нефть марки Brent ($ / Баррель).
Потребительские цены
По актуальным данным World Bank10 и OECD11 в США годовая инфляция потребительских цен приблизилась к
2%.
В других странах повышение цен на нефть и укрепление доллара привели к росту цен. Исключением остается
Япония, которая по-прежнему борется с дефляцией.
Диаграмма 7. Изменение потребительских цен в 5 влиятельных экономических зонах мира, в % к пред., году.
Цены на сырье.
Как уже отмечалось выше, цены на нефть выросли после встречи ОПЕК в ноябре, на которой страны приняли
решение сократить уровень добычи.
Рост золота замедлился из-за выборов в США. Стойкость экономики Китая способствовала укреплению цен на
медь.
ниже на Диаграмма 8. Динамика индексов цен на ключевые виды сырья в 2016 году. представлена динамика
индексов цен на золото и медь в 2016 г, по сравнению с нефтью марки Brent, по данным World Bank data center.
10 World Bank – Всемирный Банк, http://www.worldbank.org. (Далее – ВБ, WB)
11 OECD – Организация по экономическому сотрудничеству и развитию, http://www.oecd.org.
125
35
56
0
20
40
60
80
100
120
140
янв.09
апр.09
июл.09
окт.09
янв.10
апр.10
июл.10
окт.10
янв.11
апр.11
июл.11
окт.11
янв.12
апр.12
июл.12
окт.12
янв.13
апр.13
июл.13
окт.13
янв.14
апр.14
июл.14
окт.14
янв.15
апр.15
июл.15
окт.15
янв.16
апр.16
июл.16
окт.16
-2,0
-1,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
янв
мар
май
июл
сен
ноя
янв
мар
май
июл
сен
ноя
янв
мар
май
июл
сен
ноя
янв
мар
май
июл
сен
ноя
янв
мар
май
июл
сен
ноя
янв
мар
май
июл
сен
ноя
2011 2012 2013 2014 2015 2016
China (People's Republic of)
European Union (28 countries)
Japan
United Kingdom
United States

18. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 18 из 165
Диаграмма 8. Динамика индексов цен на ключевые виды сырья в 2016 году.
Курс валют против доллара
Фунт стерлингов пострадал в результате Brexit, его курс против доллара снизился. А доллар вырос на ожиданиях
президентства Дональда Трампа.
Китай потратил часть своих золотовалютных резервов (ЗРВ) на замедление темпов обесценивания юаня против
доллара.
Динамика курсов ключевых валют по данным FRED12 представлена ниже на Диаграмма 9. Индекс валют по
отношению к доллару., Валютный, индекс с базой 100% на 01 – 04 недели января 2016 г., Еженедельно, без учета
сезонных колебаний.
Диаграмма 9. Индекс валют по отношению к доллару
Победа Дональда Трампа на президентских выборах в США негативно повлияла на мексиканский песо.
Валюты других развивающихся стран также снизились. Однако рубль оказался единственной валютой, которая
пошла против общей тенденции. Диаграмма 10. по данным IMF13
12 FRED - Help: https://fred.stlouisfed.org/help-faq Economic Research Division/ Federal Reserve Bank of St. Louis
13 IMF – Международный Валютный Фонд https://www.imf.org/external/.
60
80
100
120
140
160
180
200
16, Jan 16, Feb 16, Mar 16, Apr 16, May 16, Jun 16, Jul 16, Aug 16, Sep 16, Oct 16, Nov 16, Dec 17, Jan
ИНДЕКС,1ЯНВАРЯ2016=100
Crude oil, UK Brent 38` API. Copper (LME), grade A Gold (UK), 99.5% fine
80,0
85,0
90,0
95,0
100,0
105,0
110,0
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
ИНДЕКС,КЯНВАРЮ2016Г.
U.S. / Euro Japan / U.S. China / U.S. U.S. / U.K.

19. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 19 из 165
Диаграмма 10. Индекс валют развивающихся стран по отношению к доллару.
Индекс Доу Джонса
В 2016 году динамика индекса Доу Джонса имела положительный тренд. Диаграмма 11.
Диаграмма 11. Динамика индекса DJI.
80,0
85,0
90,0
95,0
100,0
105,0
110,0
115,0
120,0
125,0
130,0
ЯНВ ФЕВ МАР АПР МАЙ ИЮН ИЮЛ АВГ СЕН ОКТ НОЯ ДЕК
ИНДЕКС,КЯНВАРЮ2016Г.
Malaysian ringgit (MYR) Russian ruble (RUB) Mexican peso (MXN) Turkish Lira (TRY)
8422
19919
0
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
янв.09
апр.09
июл.09
окт.09
янв.10
апр.10
июл.10
окт.10
янв.11
апр.11
июл.11
окт.11
янв.12
апр.12
июл.12
окт.12
янв.13
апр.13
июл.13
окт.13
янв.14
апр.14
июл.14
окт.14
янв.15
апр.15
июл.15
окт.15
янв.16
апр.16
июл.16
окт.16
янв.17

20. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 20 из 165
ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
Мировая экономика в 2017 году будет расти быстрее, чем в 2016-м, — рост ВВП ускорится не только в США, но и
в странах—экспортерах сырья, в первую очередь в России и Бразилии, говорится в новом глобальном прогнозе
Всемирного банка (ВБ). Перспективы экономики России банк оценивает оптимистичнее, чем Минэкономики РФ, ожидая
в этом году 1-1,5% роста, но указывая при этом на риски отложенной реализации реформ.
В целом в 2017 году ожидается сдержанное восстановление экономического роста — препятствия для повышения
деловой активности в странах--экспортерах сырья (их рост в среднем ускорится с 0,3% до 2,3%) понемногу исчезают,
а в странах-импортерах увеличивается внутренний спрос, говорится в новом полугодовом прогнозе ВБ. В 2016-м
глобальный рост составил рекордно низкие 2,3%, в этом году ожидается рост на 2,7%. При этом, однако, сохраняется
высокая степень неопределенности — темпы могут оказаться как выше, так и ниже этого показателя (в диапазоне от
2% до 3,2%).
Российская экономика, по прогнозу ВБ, вырастет на 1,5% в этом и на 1,7-1,8% в последующие два года. Бразилия
(еще одна крупная страна БРИКС, столкнувшаяся с рецессией) также наконец сможет вернуться к росту на 0,5%.
В Таблица 9 представлены прогнозы ВВП, которые предоставил в январе 2017 года всемирный банк, а также
прогнозы, составленные аналитиками ГК «ЁЛКА девелопмент».
Таблица 9. Сопоставление прогнозов ВВП 2016 года и прогноз на 2017-2018 годы.
ВВП Факт Прогноз
2016 г 2016 г 2017 г 2018 г
ВБ ГК «ЁЛКА» ВБ ГК «ЁЛКА» ВБ ГК «ЁЛКА»
Мир 2,3 2,9 2,0 2,7 1,5 2,9 1,7
США 1,6 2,5 - 2,2 - 2,1 -
Еврозона 1,7 0,1 - 1,5 - 1,8 -
Китай 6,7 6,3 - 6,5 - 6,3 -
РФ -0,6 -1,9 -1 1,5 0,8 1,7 1,5
Как видно из таблицы, прогноз аналитиков ГК «ЁЛКА девелопмент» на 2016 г оказался ближе к истине, чем прогноз
ВБ.
ВНУТРИЭКОНОМИЧЕСКАЯ СИТУАЦИЯ
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СИТУАЦИЯ В РФ
Экономические итоги 2016 года на фоне геополитических процессов последних лет и мировой конъюнктуры цен
на сырьевые товары можно оценить, как вполне удовлетворительные. Несмотря на падение цен на нефть, снижение
ВВП (по итогам года составит 0,5-0,6% против 3,7% в 2015 году), инфляция достигнет исторического минимума в 5,5-
5,6% против 12,9% в 2015 году, а в самой экономике в конце года наметились некоторые признаки оживления
инвестиционного спроса и промышленного производства.
Однако более детальный анализ показывает, что даже при этой самой рекордно низкой инфляции, реальные
доходы населения продолжают падать третий год подряд достаточно высокими темпами (в 2016 году - почти на 6%),
что бросает тень на утверждение о стабилизации ситуации в экономике. Поэтому после падения розничной торговли
на 10% в 2015 году, в 2016 году розница снизится еще на 5%, и восстановление потребительского спроса в условиях
действия сберегательной модели поведения населения является одной из важнейших задач на 2017 год.
Весь год динамика ВВП, очищенного от сезонных факторов, колебалась около нуля. Причем эта ситуация
наблюдалась уже с середины 2014 года. При этом в третьем квартале произошло достаточно знаменательное событие
- экономика из стадии рецессии, в которой находилась с середины 2014 года, формально вышла и перешла в стадию
стагнации - с учетом очистки от сезонного фактора, ВВП РФ в III квартале вырос на 0,1% после восьми кварталов
последовательного спада (по расчетам Внешэкономбанка).
В начале 2016 года на фоне обрушения цен на нефть до уровня ниже $30 за баррель экономисты ожидали, что
снижение ВВП может превысить 1% (и это после падения на 3,7% в 2015 году), а инфляция при слабом рубле выйдет
за отметку 8%. Но по мере восстановления цен на нефть, стало понятно, что к уровням в $40 за баррель экономика
более или менее приспособилась - свою роль в этом как раз сыграл слабый рубль, который поддержал
конкурентоспособность промышленности.
С другой стороны, инфляция не дала особых поводов для беспокойства, ограниченная низким потребительским
спросом в связи с падением реальных доходов населения третий год подряд. Более того темп падения доходов
населения в 2016 году ускорился почти до 6% с 3,2% в 2015 году и 0,7% в 2014 году и это стало негативным сюрпризом
года. Напротив, инвестиции начали восстанавливаться быстрее, чем ожидалось.

21. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 21 из 165
В III квартале Россия формально вышла из двухлетней рецессии - если смотреть по сезонно очищенному ВВП и
перешла в положение стагнации14.
В Таблица 10 и на Диаграмма 12 приведена динамика инвестиций в основной капитал в Российской Федерации.
Таблица 10. Инвестиции в основной капитал РФ в 2016 году
Период Млрд. рублей
% к
соответствующему периоду
предыдущего года
I квартал 2149,4 95,2
II квартал 3153,3 96,1
I полугодие 5302,7 95,7
III квартал 3813,4 100,3
Январь-сентябрь 9116,1 97,7
2016 г (прогноз) 13738,9 98,1
Диаграмма 12. Динамика инвестиций в основной капитал в РФ
Численность рабочей силы в ноябре 2016 г в РФ составила 76,7 млн. человек, или 52% от общей численности
населения страны, в их числе 72,6 млн. человек, или 94,6% рабочей силы были заняты в экономике и 4,1 млн. человек
(5,4%) не имели занятия, но активно его искали (в соответствии с методологией Международной Организации Труда
они классифицируются как безработные). В государственных учреждениях службы занятости населения
зарегистрировано в качестве безработных 0,8 млн. человек.
Безработица в значительной степени является застойной. Из 1,5 млн. безработных сельских жителей 33,9%
находились в ситуации застойной безработицы (искали работу 12 месяцев и более), из 2,6 млн. безработных городских
жителей - 24,4%.
По данным РОССТАТ уровень безработицы по итогам 3-х кварталов 2016 года в РФ составил 5,6%. Этот
показатель соответствует показателю 2015 года. (Диаграмма 13. Уровень безработицы в РФ ниже).
14 Стагнация – это ситуация в экономике, при которой рост ВВП составляет не более 2% в год.
14005000
13738905
0
2 000 000
4 000 000
6 000 000
8 000 000
10 000 000
12 000 000
14 000 000
16 000 000
2007 г 2008 г 2009 г 2010 г 2011 г 2012 г 2013 г 2014 г 2015 г 2016 г (п)
млн.руб.

22. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 22 из 165
Диаграмма 13. Уровень безработицы в РФ.
Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций
в целом по экономике Российской Федерации по итогам 10 месяцев 2016 года составила 35 713 рублей.
(Диаграмма 14).
Диаграмма 14. Среднемесячная заработная плата в РФ.
2016 год на глобальном валютном рынке оказался, пожалуй, самым насыщенным с момента ипотечного кризиса
2008–2009 годов. Очевидным итогом года стало существенное укрепление американского доллара, индекс доллара
вышел на уровень 103 и выше пунктов, что соответствовало максимальным уровням за последние 14 лет.
Российский рубль, начав 2016 год с уровней близких к 80 рублям за доллар, к концу года торговался уже близко к
60. Таким образом, за 12 месяцев укрепление составило более 20%. Укреплению рубля способствовало несколько
факторов.
▪ Во-первых, ЦБ РФ очень консервативно подходил к формированию монетарной политики. Ключевую ставку
двигали вниз очень медленно и осторожно, с 11% до 10%. Главной задачей для Центробанка было снижение
инфляции и, надо сказать, эту задачу к концу года ЦБ РФ выполнил на «отлично», инфляция в России
снизилась до исторического минимума 5,6%.
10,6
9,0
7,9
8,2
7,8
7,1
7,1
6,0
6,2
8,3
7,3
6,5
5,5
5,5
5,2
5,6
5,6
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
2000 г 2001 г 2002 г 2003 г 2004 г 2005 г 2006 г 2007 г 2008 г 2009 г 2010 г 2011 г 2012 г 2013 г 2014 г 2015 г
33 347
35 713
0
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
30 000
35 000
40 000
2003 г 2004 г 2005 г 2006 г 2007 г 2008 г 2009 г 2010 г 2011 г 2012 г 2013 г 2014 г 2015 г 2016 г

23. Жилищный рынок Новосибирска 2016-2017.docx стр. 23 из 165
▪ Во-вторых, инвесторы снова, несмотря на санкции и ограничения стали «заходить» в российские активы,
индекс РТС за год вырос почти на 60%. Конечно, этому способствовало и повышение цен на нефть, которые
за год выросли с $30 до $55.
▪ В-третьих, стабилизировалась макроэкономическая обстановка, к концу года наметился рост в
промышленности, а самое главное — опережающие индикаторы стали говорить о том, что и в потребительском
сегменте наметилось оживление.
Динамики курсов валют показаны на Диаграмма 15 и Диаграмма 16.
Диаграмма 15. USD/RUR Диаграмма 16. EUR/RUR
По данным Центрального банка, в 2016 году существенно замедлились темпы роста цен на все основные группы
товаров и услуг, при этом наиболее заметно – на продовольственные товары. Продовольственная инфляция в декабре
составила 4,6% по сравнению с 14% годом ранее.
По итогам 2016 года потребительская инфляция, по оценке Минэкономразвития России, составит 5,6%, что
несколько ниже, чем отмечалось в официальном прогнозе, в результате более сильного укрепления рубля и
сохраняющегося низкого потребительского спроса. (Диаграмма 17).
Диаграмма 17. Индекс потребительских цен (инфляция) в РФ (Данные МЭР).
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
70,00
80,00
90,00
янв.09
авг.09
мар.10
окт.10
май.11
дек.11
июл.12
фев.13
сен.13
апр.14
ноя.14
июн.15
янв.16
авг.16
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
70,00
80,00
90,00
100,00
янв.09
сен.09
май.10
янв.11
сен.11
май.12
янв.13
сен.13
май.14
янв.15
сен.15
май.16
20,1
18,8
15,1
12,0 11,7
10,9
9,0
11,9
13,3
8,8 8,8
6,1 6,6 6,5
11,4
12,9
5,6
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
2000 г 2001 г 2002 г 2003 г 2004 г 2005 г 2006 г 2007 г 2008 г 2009 г 2010 г 2011 г 2012 г 2013 г 2014 г 2015 г 2016 г