Понятно, что от знака и величины разницы между этими двумя показателями зависит то, происходит ли рост или падение цен и масштаб этих процессов.
Хотелось понять причины падения цены - чем именно оно было вызвано.
Исходя из самых общих соображений, если мы определили падение цены в 25% в рублях от уровней 2013 г., можно сказать, что или спрос упал как минимум на эту величину, или совокупное предложение выросло на столько же при неизменном спросе. Если эти процессы происходили одновременно, соответствующий уровень падения цены отражает как рост предложения, так и снижения спроса, раскладывая доли пропорционально.
Ввод новых площадей был на уровне примерно 500-700 000 кв. м в год класса А и Б+, а включая класс Б и С, очень грубо округляя, в 1 млн кв. м.
Если принять за уровень всего рынка 28 000 000 кв. м (что соответствует, напомним, 400 000 фирмам и средней площади в 70 кв. м), мы получим вклад новых площадей в снижение цен за прошедшие 3 года в размере в 10-12%. Соответственно, помня про общую величину в 25%, на столько же примерно упал спрос - до 13-15%, что неплохо коррелирует с цифрой приблизительно 5% в год падения ВРП Москвы с 2014 по 2016 гг., если учитывать помимо абсолютных цифр еще и инфляцию.
Итак, вернемся к структуре спроса.
По многолетним данным зависимость - количество заявок от запрашиваемой площади - приведена ниже.
Распределение количества заявок от площади
Здесь мы видим явный пик в небольших площадях, что объяснимо тем, что, по крайней мере, до последнего времени малый бизнес, к сожалению, часто плохо видный официальной статистике по причине «серых» схем бухучета, составлял довольно значительный вклад и явно лидировал как по абсолютному количеству заявок, так и по совокупной площади.
Будем предполагать, что ситуация изменилась не очень сильно в плане искажения этой кривой.
Распределение спроса по округам и близости к центру города
Примечание: все вклады нормированы, кроме «До 3-го кольца»
Распределение спроса по стоимости
Распределение спроса по «удаленности от метро»
Пользуясь этими графиками и зная совокупный спрос, который оценили в 500 заявок в день, мы можем спрогнозировать максимальный уровень спроса на конкретное помещение, без учета факторов конкуренции, и в т.ч. эффективности продвижения и качества службы продаж данного собственника.
Для того, чтобы получить более точные и понятные цифры, которые окажутся к тому же и существенно менее оптимистичными, нужно принять во внимание, какова конкурентная среда и каково продвижение конкурентных площадей на рынке.
Как в принципе можно добиться более точных результатов для прогнозирования сдачи своего помещения?
Уточняя модель, надо оценить так называемую информационную эффективность собственника, которую можно определить как совокупный фактор широты охвата аудитории и эффективность службы продаж. Оба коэффициента могут быть грубо оценены как «охваченные конкретным собственником» / «число всех потенциальных арендаторов» и «число снявших / число охваченных».
Перемножение этих коэффициентов дает уже уточненное число реальных клиентов.
И, конечно, для более точной оценки, уже не некоего абстрактного спроса, а более конкретной характеристики, такой, как прогноз срока экспозиции, нужно брать во внимание и тонкое определение всего вышеперечисленного по дополнительным характеристикам, таким, к примеру, как особенности планировки и отделки помещения.
comrent.ru
