Настроены1 параметрРегион

Настроить фильтр

Регион
Все новости
+

Эксперты отметили рост цены 1 кв. м в июле на «вторичке»

Средние цены жилья на вторичном рынке в российских городах показали положительную динамику. При этом больше чем в половине населенных пунктов цена лота упала, выяснили аналитики федерального портала «МИР КВАРТИР», исследовавшие ценовую ситуацию в 70 городах с населением более 300 тыс. человек.

  

Фото: © Victoria Demidova / Фотобанк Лори

 

По данным экспертов, в 55 городах из 70 цена 1 кв. м готового жилья повысилась, в 9 снизилась, в 6 городах осталась прежней.

Лидерами по росту цен в июле 2024 года стали Краснодар (+2,9%), Нижний Новгород (+1,9%), Ульяновск (+1,8%). В ТОП-10 по темпам подорожания также вошли Московская область (+1,7%), Самара (+1,7%), Улан-Удэ (+1,5%), Томск (+1,3%), Ростов-на-Дону (+1,3%), Москва (+1,3%) и Тольятти (+1,3%).

Небольшую отрицательную динамику показали Ленинградская область (-3,1%), Санкт-Петербург (-1,2%), Тверь (-0,6%), Кемерово (-0,3%), Череповец (-0,2%), Владивосток (-0,2%), Курган (-0,2%), Киров (-0,1%) и Чита (-0,1%).

В среднем 1 кв. м квартир в исследованных городах подорожал на 0,6%, до 115 309 руб.

 

Цены на квартиры вторичного рынка в городах РФ

Город

Цена
за кв. м,
руб.

Прирост
за месяц

Ср. цена
квартиры,
руб.

Прирост
за месяц

1

Москва

340 340

1,3%

19 920 907

2,6%

2

Сочи

296 009

1,2%

12 372 061

-0,1%

3

Санкт-Петербург

199 876

-1,2%

11 510 106

3,1%

4

Владивосток

173 460

-0,2%

8 359 926

-0,8%

5

Севастополь

169 646

0,0%

8 761 589

-0,4%

6

Казань

165 932

0,3%

7 913 913

-0,3%

7

Симферополь

160 795

0,0%

8 496 083

-0,2%

8

Московская область

156 668

1,7%

8 499 113

2,3%

9

Якутск

139 888

0,0%

7 359 691

-0,4%

10

Нижний Новгород

138 830

1,9%

6 867 027

1,4%

11

Хабаровск

129 869

0,3%

6 560 497

-0,9%

12

Иркутск

129 639

0,4%

6 753 198

-0,6%

13

Улан-Удэ

129 245

1,5%

6 359 807

-0,3%

14

Сургут

126 803

0,0%

7 096 441

0,4%

15

Чита

125 609

-0,1%

6 804 397

0,1%

16

Екатеринбург

124 432

0,6%

6 471 767

1,6%

17

Краснодар

124 042

2,9%

6 424 187

2,6%

18

Новосибирск

123 329

0,7%

6 192 446

0,2%

19

Калининград

122 977

0,7%

6 964 045

-0,9%

20

Ростов-на-Дону

122 951

1,3%

6 384 125

-1,5%

21

Красноярск

121 448

0,7%

6 147 676

1,3%

22

Самара

119 485

1,7%

6 458 520

2,1%

23

Тюмень

119 421

0,2%

6 222 854

1,1%

24

Уфа

118 456

0,3%

5 949 856

-1,1%

25

Томск

115 430

1,3%

5 496 403

2,3%

26

Ленинградская область

115 160

-3,1%

5 845 121

-0,8%

27

Барнаул

113 455

1,2%

5 690 233

0,7%

28

Архангельск

112 253

1,0%

5 539 285

-1,1%

29

Махачкала

111 526

0,7%

7 763 595

0,9%

30

Кемерово

111 065

-0,3%

5 522 201

-0,2%

31

Мурманск

110 851

0,6%

5 548 131

0,7%

32

Владимир

109 753

1,2%

5 621 758

-1,5%

33

Набережные Челны

109 135

0,9%

5 852 802

0,7%

34

Тула

107 691

1,0%

5 565 118

-0,8%

35

Омск

107 328

0,7%

5 594 643

1,5%

36

Чебоксары

103 998

0,9%

5 621 104

-2,3%

37

Пермь

102 187

0,5%

5 127 441

-1,3%

38

Белгород

101 501

0,3%

5 890 609

0,6%

39

Владикавказ

101 125

0,6%

6 582 007

0,5%

40

Ставрополь

100 462

0,3%

5 795 634

-0,3%

41

Воронеж

100 258

1,2%

5 562 304

0,3%

42

Калуга

99 198

0,8%

5 396 634

0,8%

43

Новокузнецк

99 156

0,6%

5 266 659

1,5%

44

Волгоград

98 630

0,4%

5 238 336

-0,1%

45

Челябинск

97 965

0,7%

5 059 591

0,0%

46

Киров

96 710

-0,1%

4 828 989

1,4%

47

Саратов

96 445

0,9%

5 125 340

1,5%

48

Ярославль

94 732

0,5%

4 948 874

-0,6%

49

Иваново

94 236

0,7%

4 773 595

-1,3%

50

Тверь

92 623

-0,6%

5 049 459

-1,1%

51

Рязань

92 483

0,6%

5 032 528

0,9%

52

Саранск

91 512

0,8%

4 677 310

1,6%

53

Тольятти

91 319

1,3%

5 190 248

3,1%

54

Курск

90 438

0,7%

4 934 878

-0,3%

55

Пенза

89 517

0,0%

4 606 345

-1,4%

56

Вологда

88 792

0,1%

4 717 681

-0,2%

57

Липецк

88 517

0,5%

4 687 699

0,2%

58

Грозный

87 629

0,9%

5 249 810

0,4%

59

Орел

86 529

0,3%

4 724 026

-1,1%

60

Ульяновск

86 439

1,8%

4 424 817

-0,2%

61

Волжский

85 628

0,7%

4 190 382

-1,2%

62

Ижевск

84 934

0,2%

4 015 857

-1,8%

63

Астрахань

83 427

0,2%

4 501 866

-2,6%

64

Курган

81 475

-0,2%

3 875 376

-0,7%

65

Оренбург

80 687

1,0%

4 119 882

0,3%

66

Череповец

80 285

-0,2%

4 680 058

1,3%

67

Брянск

79 760

0,0%

4 340 105

-1,9%

68

Смоленск

79 483

0,5%

4 308 652

-2,4%

69

Магнитогорск

75 719

0,1%

3 815 271

-0,3%

70

Нижний Тагил

65 027

0,9%

3 359 653

-1,6%

 

 Среднее

115 309

0,6%

6 065 836

0,2%

Источник: МИР КВАРТИР

 

Общая цена лота в этом сегменте рынка недвижимости увеличилась в 32 городах, снизилась в 37, а в одном — осталась без изменений.

Самое большое подорожание зафиксировано в Тольятти (+3,1%), Санкт-Петербурге (+3,1%), Москве (+2,6%) и Краснодаре (+2,6%). Чуть меньше прибавили цены в Томске (+2,3%), Московской области (+2,3%), Самаре (+2,1%), Екатеринбурге (+1,6%), Саранске (+1,6%) и Омске (+1,5%).

Сильнее всего в июле потеряли в цене квартиры в Астрахани (-2,6%), Смоленске (-2,4%), Чебоксарах (-2,9%). Также отрицательная динамика отмечена в Брянске (-1,9%), Ижевске (-1,8%), Нижнем Тагиле (-1,6%), Владимире (-1,5%), Ростове-на-Дону (-1,5%), Пензе (-1,4%) и Иванове (-1,3%).

Средняя цена квартиры на «вторичке» по 70 исследованным городам достигла 6 065 836 руб., увеличившись на 0,2%.

 

Фото: mirkvartir.ru

 

Генеральный директор федерального портала МИР КВАРТИР Павел Луценко (на фото) отметил закономерность лучшей динамики регулярного рынка в июле, чем рынка новостроек, где 1 кв. м прибавил в цене 0,5%, а стоимость лота упала на 0,1%. Он объяснил это перегретостью сегмента новостроек.

«Как мы и прогнозировали, разница в ценах на первичном и вторичном рынках жилья постепенно уменьшается, так как условия ипотечного кредитования теперь в основном одинаковые (если не считать "Семейной" и "IT-ипотеки"), а стоимость квартир ниже на "вторичке", — так специалист прокомментировал результаты исследования и добавил: — Что касается площадей квартир, то они продолжают сокращаться. Только за июль средняя квартира "съежилась" на 0,7 кв. м».

  

Еще больше оперативных новостей рынка строительства МКД и уникальной аналитики Единого ресурса застройщиков — в нашем телеграм-канале ЕРЗ.РФ НОВОСТИ.

Присоединяйтесь к нам!

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Эксперты назвали российские города с наиболее доступным жильем

Эксперты: за июль в столице и Подмосковье предсказуемо упали продажи квартир и апартаментов

Эксперты: частный дом на северо-западе России дешевле квартир в новостройках и на «вторичке»

Эксперты: как и ожидалось, без льготной ипотеки спрос упал, но цены держатся

Эксперты: динамика цен на маленькие квартиры разная, тенденция общая — подорожание

Эксперты: за пять лет цены на новостройки в крупнейших городах России выросли в разы

Эксперты: Москва по темпам роста цен на новостройки идет на четвертом месте

Эксперты: 8% квартир в Подмосковье стоят до 5 млн руб.

Эксперты: во втором квартале продажи столичных квартир премиум-класса вышли на рекордные значения

Эксперты: в июне спрос на новостройки упал, но цены все равно продолжали расти

Эксперты: за год готовое жилье в ближнем Подмосковье подорожало на 7%

+

Эксперты рассказали об основных условиях внедрения ИИ в стройке

При Минстрое России создана экспертная группа по внедрению ИИ в строительстве, которую курирует ДОМ.РФ. По оценке специалистов, экономический эффект от внедрения ИИ в стройотрасли составит более 1 трлн руб. к 2028 году в виде вклада в ВВП страны. Работа группы сосредоточится на пяти направлениях в рамках отдельных подгрупп, сообщила пресс-служба финансового института развития в жилищной сфере.

  

Фото © Sergey Nivens / Фотобанк Лори

 

Экспертная группа по внедрению ИИ включает застройщиков, вендоров, банки, федеральные органы исполнительной власти, а также НИИ и вузы — всего более 50 участников. ДОМ.РФ и Минстрой России при участии бизнес-сообщества в рамках работы группы сформируют Реестр решений с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в области градостроительной деятельности.

Замминистра строительства и ЖКХ РФ Константин Михайлик (на фото ниже) напомнил, что цифровая трансформация является одним из ключевых направлений развития строительной отрасли, закрепленных в Стратегии развития стройотрасли и ЖКХ до 2030 года.

 

Фото: minstroyrf.gov.ru

 

Как отметил директор цифровизации жилищной сферы ДОМ.РФ Александр Лукьянов (на фото ниже) на форуме РСН–2024, эта работа является необходимым условием для максимального эффекта от использования технологии.

По его словам, первая группа экспертов занимается созданием методики оценки проникновения ИИ-технологий в строительной отрасли. Для этого будет разработана методология, планируется анкетирование застройщиков и подготовка аналитики.

Второе направление — определение ключевых решений для внедрения ИИ и создание общедоступного реестра ИИ-решений.

 

Фото предоставлено пресс-службой ДОМ.РФ

 

Третья подгруппа будет заниматься выявлением и нивелированием нормативно-правовых препятствий на пути развития ИИ в рамках различных этапов строительства. Четвертая подгруппа разработает программы повышения квалификации и переподготовки кадров по ИИ-технологиям, профессиональные конкурсы для учащихся и систему мониторинга дефицита специалистов. Пятая займется снятием препятствий по обмену данными, проработкой отраслевой платформы данных и повышением их доступности.  

Управляющий директор по ИТ и цифровой трансформации ДОМ.РФ Николай Козак, возглавляющий экспертную группу, рассказал, что формат работы экспертной группы расширяется для более эффективной, более специализированной и «точечной» работы.

 

Фото предоставлено пресс-службой ДОМ.РФ

 

«Другая важная задача, — подчеркнул Николай Козак (на фото), — подключить к ИИ-взаимодействию как можно больше участников рынка: застройщиков, экспертов, разработчиков, что будет способствовать шлифовке законодательства в области обмена данными».

Управляющий директор по ИТ и цифровой трансформации привел следующие цифры: вклад ИИ-технологий в ВВП страны составляет 2% к 2025 году и 4% к 2028. «Учитывая, что строительная отрасль совместно с ЖКХ стабильно занимает более 10% в доле нашего ВВП, этот вклад для отрасли составит более 1 трлн руб.», — уточнил он.

 

Источник: Мосгоргеотрест

 

Эксперты считают, что ИИ может применяться на всех этапах девелоперского цикла: инженерные изыскания, оценка градпотенциала и выстраивание бизнес-моделей, проектирование, строительство, закупка стройматериалов и оборудования, контроль работ и расходов, совершенствование продаж и соблюдение безопасности на стройплощадке.

Аналитики ДОМ.РФ обозначили несколько основных препятствий на пути внедрения ИИ в строительстве: недостаточная подготовка разработчиков в области ИИ и ML, использование технологии непрофильными специалистами и дублирование функций.

 

Фото: ©Elnur/Фотобанк Лори

 

Еще один мешающий фактор — недостаток вычислительных мощностей, которые необходимы для платформизации ML-решений, а также отсутствие необходимого количества машиночитаемых данных и размеченных датасетов.

Сложность создает и нестыковка в базах данных, возникла необходимость свести их в единую экосистему.

  

Еще больше оперативных новостей рынка строительства МКД и уникальной аналитики Единого ресурса застройщиков — в нашем телеграм-канале ЕРЗ.РФ НОВОСТИ.

Присоединяйтесь к нам!

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

От лоскутной автоматизации к бесшовной цифровизации: IT-решениями на этапе проектирования поделились застройщики и эксперты на РСН–2024

Главные проблемы застройщиков и пути их решения обсудили участники пленарного заседания РСН–2024

Передовыми знаниями и опытом цифровизации в сфере строительства эксперты поделятся на РСН–2024

Разработан национальный стандарт для систем умного дома

ДОМ.РФ и Минстрой создадут Реестр решений искусственного интеллекта для строительной отрасли

Опубликован стандарт, устанавливающий требования к цифровым информационным моделям жилых зданий

Новые требования к специалистам в сфере информационного моделирования в строительстве

Утверждены требования к форматам сведений для межведомственного электронного взаимодействия при ИЖС

Для утверждения АГР застройщик должен представить 3D-модель объекта

Утвержден предварительный нацстандарт для цифровых моделей жилых зданий

Чаще всего застройщики применяют искусственный интеллект в маркетинге, рекламе и взаимодействии с покупателями

Эксперты оценили перспективы цифрового взаимодействия застройщиков и банков в рамках проектного финансирования

За год в Москве сформировано больше 43 тыс. цифровых паспортов строящихся и введенных объектов

Эксперты: цифровая трансформация — это не мода, а ключевой фактор успеха компании