Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Все новости
+

Эксперты оценили доходность и окупаемость студий площадью до 28 кв. м в российских новостройках

Аналитики федерального портала «МИР КВАРТИР» выяснили доходность и окупаемость малоформатных квартир, сдаваемых в аренду, и просчитали динамику этих показателей на основании средних цен на квартиры-«малютки».

  

Фото: © Иванов Алексей / Фотобанк Лори 

 

Повышенный спрос на малоформатные квартиры и студии площадью до 28 кв. м наблюдается особенно после установления в ряде регионов запрета на их строительство. Тем более что квартиры такого формата как объекта инвестиций всегда приносили хороший доход при сдаче внаем.

Самыми выгодными, по подсчетам аналитиков, для покупки под сдачу оказались студии в Махачкале. Они приносят 19,8% годовых и окупаются за 5 лет: при низкой покупной цене (около 1,6 млн руб.) их можно сдавать довольно дорого (25 750 руб./мес.).

Такое же соотношение цен в Грозном: доходность — 14,7% и окупаемость чуть более семи лет. В столице Чечни маленькая квартира стоит около 2 млн руб., а сдается за 23 тыс. руб./мес.

 

Доходность и окупаемость квартир в новостройках площадью до 28 кв. м

Город

Ср. цена
квартиры, руб.

Аренда,
руб./мес.

Доходность

Окупаемость,
лет

1

Махачкала

1 558 169

25 750

19,8%

5,0

2

Грозный

1 956 646

23 000

14,1%

7,1

3

Брянск

2 970 475

22 500

9,1%

11,0

4

Вологда

2 410 018

18 031

9,0%

11,1

5

Владимир

2 959 779

21 994

8,9%

11,2

6

Волгоград

3 343 562

23 875

8,6%

11,7

7

Ижевск

2 914 042

20 575

8,5%

11,8

8

Череповец

3 121 782

22 000

8,5%

11,8

9

Челябинск

3 302 020

23 062

8,4%

11,9

10

Чебоксары

3 080 086

20 666

8,1%

12,4

11

Пермь

3 597 531

24 026

8,0%

12,5

12

Оренбург

2 547 227

16 200

7,6%

13,1

13

Улан-Удэ

3 926 373

24 920

7,6%

13,1

14

Ленинградская область

3 980 289

24 957

7,5%

13,3

15

Магнитогорск

2 252 400

14 062

7,5%

13,3

16

Ярославль

2 967 704

18 524

7,5%

13,4

17

Екатеринбург

3 929 055

24 487

7,5%

13,4

18

Орел

2 412 280

15 000

7,5%

13,4

19

Воронеж

2 958 727

18 373

7,5%

13,4

20

Тула

3 293 656

20 250

7,4%

13,6

21

Хабаровск

4 453 200

27 203

7,3%

13,6

22

Ульяновск

2 661 235

15 800

7,1%

14,0

23

Киров

2 991 311

17 625

7,1%

14,1

24

Ростов-на-Дону

3 896 125

22 902

7,1%

14,2

25

Чита

4 886 558

28 333

7,0%

14,4

26

Самара

3 496 937

20 077

6,9%

14,5

27

Якутск

4 909 812

28 145

6,9%

14,5

28

Саратов

2 654 224

15 099

6,8%

14,6

29

Московская область

4 890 384

27 813

6,8%

14,7

30

Сургут

4 010 852

22 802

6,8%

14,7

31

Тверь

3 128 640

17 658

6,8%

14,8

32

Москва

8 581 377

46 515

6,5%

15,4

33

Новосибирск

4 370 409

23 334

6,4%

15,6

34

Калининград

4 230 000

22 333

6,3%

15,8

35

Архангельск

4 274 825

21 627

6,1%

16,5

36

Иркутск

4 264 311

21 353

6,0%

16,6

37

Рязань

3 073 526

15 387

6,0%

16,6

38

Краснодар

4 393 921

21 830

6,0%

16,8

39

Ставрополь

3 827 893

18 900

5,9%

16,9

40

Смоленск

2 813 312

13 714

5,8%

17,1

41

Новокузнецк

3 660 351

17 513

5,7%

17,4

42

Севастополь

4 393 160

20 887

5,7%

17,5

43

Нижний Новгород

5 136 126

24 304

5,7%

17,6

44

Набережные Челны

4 040 344

19 092

5,7%

17,6

45

Санкт-Петербург

6 718 125

31 096

5,6%

18,0

46

Тюмень

4 228 137

19 475

5,5%

18,1

47

Барнаул

3 917 326

18 030

5,5%

18,1

48

Томск

4 075 000

18 380

5,4%

18,5

49

Уфа

4 239 267

18 758

5,3%

18,8

50

Красноярск

3 606 442

15 275

5,1%

19,7

51

Кемерово

4 056 475

17 131

5,1%

19,7

52

Иваново

3 445 198

14 538

5,1%

19,7

53

Курган

2 420 293

10 200

5,1%

19,8

54

Пенза

2 995 480

12 480

5,0%

20,0

55

Липецк

3 158 946

13 153

5,0%

20,0

56

Омск

3 981 881

16 557

5,0%

20,0

57

Симферополь

5 010 945

20 654

4,9%

20,2

58

Астрахань

3 751 459

15 444

4,9%

20,2

59

Тольятти

3 498 298

14 166

4,9%

20,6

60

Волжский

4 083 333

16 312

4,8%

20,9

61

Курск

3 172 742

12 214

4,6%

21,6

62

Калуга

4 057 115

15 278

4,5%

22,1

63

Белгород

3 418 557

12 800

4,5%

22,3

64

Казань

6 260 623

22 601

4,3%

23,1

65

Сочи

9 547 447

32 663

4,1%

24,4

66

Владивосток

5 114 698

17 335

4,1%

24,6

67

Саранск

2 915 038

8 532

3,5%

28,5

 

Среднее

3 823 783

20 083

6,3%

15,9

Источник: МИР КВАРТИР

 

В ТОП-10 из 67 исследованных городов вошли Брянск с доходностью 9,1% и окупаемостью за 11 лет, Вологда (9% и 11,1 года), Владимир (8,9% и 11,2 года), Волгоград (8,6% и 11,7 года), Ижевск и Череповец (8,5% и 11,8 года), Челябинск (8,4% и 11,9 года) и Чебоксары (8,1% и 12,4 года).

Дешевые квартиры в Саранске со сроком окупаемости в 28,5 года и доходом 3,5% представляются самым невыгодным вложением. Низкая доходность отмечена во Владивостоке (4,1% и 24,6 года), в Сочи (из-за высокой цены покупки — 9,5 млн руб.), Казани (4,3% и 23,1 года), Белгороде (4,5% и 22,3 года), Калуге (4,5% и 22,1 года), Курске (4,6% и 21,6 года), Волжском (4,8% и 20,9 года) и Тольятти (4,9% и 20,6 года).

Столичные регионы находятся в середине рейтингового списка: Москва — 6,5% и 15,4 года, Московская область — 6,8% и 14,7 года, Санкт-Петербург — 5,6% и 18 лет.

 

Фото: mirkvartir.ru

 

В среднем по стране лот площадью до 28 кв. м в новостройке стоит 3,8 млн руб., а сдается за 20 083 руб. в месяц. То есть усредненная доходность малоформатной квартиры составляет 6,3%, а ее окупаемость достигает 15,9 года.

Генеральный директор федерального портала МИР КВАРТИР Павел Луценко (на фото) отметил, что по сравнению с обычными полноразмерными квартирами (с доходностью 4,8% и окупаемостью в течение 20,8 года) студии приносят большую выгоду.

«Что касается динамики показателей жилья этого формата, то за год они улучшились, — добавил эксперт и уточнил: — Доходность выросла на 0,7 п. п., а окупаемость снизилась на 2,1 года».

Луценко объяснил это ростом цен на аренду (+26% за год), обогнавшим рост цен на новостройки в данном сегменте (+11%).

  

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:

В Подмосковье вслед за Москвой намерены запретить строительство малоформатных квартир

Эксперты: студии в Москве подорожали после запрета на их строительство

Эксперты: доля студий в крупнейших российских агломерациях будет расти

Депутат Сергей Гаврилов: Необходимо законодательно запретить в стране строительство микростудий

Эксперты: сегодняшние студии — это «одиночные камеры»

Эксперты: запрет на строительство квартир малой площади может вызвать в столицах взрывной рост цен

Эксперты: однокомнатные квартиры и студии площадью до 28 кв. м за год подорожали на 11,3%

В Москве решили отказаться от строительства студий и квартир площадью менее 28 кв. м: мнение эксперта

Эксперты: в марте в «старой» Москве лучше всего продавались студии, а в Подмосковье — четырехкомнатные квартиры

Эксперты: за год студии комфорт-класса в Москве подорожали на четверть

Эксперты: количество студий в экспозиции российских новостроек за год увеличилось на 60% 

+

На вебинаре ЕРЗ.РФ застройщики ознакомились с возможностями тендерных площадок, которые используют группы компаний ФСК, Самолет и Железно

В ходе вебинара «Цифровые инструменты застройщика и генподрядчика в закупках. Тендерные площадки», который провел портал ЕРЗ.РФ, представители застройщиков обменялись опытом цифровизации закупок и использования ИИ. 49% зрителей вебинара работают в компаниях, проводящих от трех до пяти тендеров.

  

Фото © Sergey Nivens / Фотобанк Лори

 

В рамках мероприятия представители девелоперских компаний рассказали о применяемых способах цифровизации закупок, выбранных тендерных площадках, готовых решениях и собственных разработках.

 

Срединный путь в поиске ПО для закупок

Начальник управления планирования, анализа и контроля стоимости Департамента закупок ГК ФСК Аюр Дареев (на фото ниже) признался, что в момент становления департамента закупок, компания выбирала между созданием собственной системы и использованием готовой. В итоге пришли к среднему варианту.

  

Фото: ГК ФСК

 

«Мы выбрали 1С в качестве системы, где хранится документация — заявки на тендер, согласования решений по закупкам. В качестве торговой площадки для проведения тендеров по СМР и МТР была выбрана лидирующая на тот момент электронная площадка B2B-Center, где аккумулируются коммерческая информация и торги происходят в режиме реального времени», — рассказал Дареев.

С площадки B2B вся необходимая информация поступает в 1С, где обрабатываются результаты, формируется таблица с данными о подрядчиках, и на ее основе проводится согласование и принимается решение о победителе. При этом финальный выбор подрядчика зависит от оценки членов тендерного комитета.

Наличие мнений нескольких экспертов позволяет решить сложности с оценкой контрагентов и получить объективный результат, отметил Аюр Дареев.

 

Нейросети ищут лучших поставщиков

Руководитель управления закупок работ и услуг Дирекции по закупкам и тендерам ГК Самолет Антон Тимохин (на фото ниже) рассказал, что выбирать надежных подрядчиков компании помогает собственная разработка — скоринговая модель искусственного интеллекта (ИИ).

Этот инструмент позволяет с точностью в 80% прогнозировать, сможет ли подрядчик успешно выполнить работы по договору. Модель содержит 40 параметров оценки из внутренних систем, в числе которых — доли принятых и суммы отклоненных КС2, частота заказа материалов, количество штрафов, доля успешно завершенных договоров, информация об участии подрядчика в судах в качестве ответчика и многое другое.

  

Фото: ГК Самолет

 

«Масштабирование девелоперской компании невозможно без применения цифровых технологий, которые помогают покупать в срок и в достаточном количестве», — отметил Тимохин. Так, ГК Самолет использует собственную систему проведения торгов на работы и материалы, а также кастомизированное коробочное решение CRM P. Благодаря этому сейчас в среднем на тендер попадает 6,2 заявки.

Для дополнительного привлечения подрядчиков компания разработала специальный Telegram-бот, в котором можно заявить об интересе к сотрудничеству, оставить заявку на работы и найти нужные контакты.

Практика использования ИИ в процессе выбора поставщиков набирает популярность в строительной отрасли. Помимо скоринговых моделей, компании внедряют системы машинного обучения для анализа рыночных тенденций и прогнозирования цен на материалы.

ИИ также помогает оптимизировать логистические цепочки, минимизируя риски задержек поставок. Более того, нейросети способны обрабатывать огромные массивы данных о поставщиках, включая их финансовую стабильность, репутацию на рынке и историю выполнения обязательств, что помогает принимать более взвешенные решения при выборе партнеров.

 

Больше критериев — прогнозируемый результат

Собственная электронная торговая площадка позволяет сократить затраты на товары и услуги на 5%, рассказал аудитории специалист по работе с партнерами «Философт. Железно» Матвей Верещагин (на фото ниже).

Компания использует аукционную площадку «ЖЕЛЕЗНО.ЗАКУПКИ», где отсев участников происходит только по цене. При этом она дает возможность формировать закупку, принимать заявки, проводить их предквалификацию и утверждение, а также получать документы.

Застройщик планирует доработать систему, добавив критерии принятия решения.

 

Фото: компания Железно

 

Маркетплейс и электронные тендерные площадки

В ГК ФСК также активно разрабатывают цифровые системы. Например, создают собственный маркетплейс, о котором подробно рассказал Аюр Дареев.

«Здесь подрядчики смогут заказать наши материалы — результаты торгов с зафиксированными ценами на товары поставщиков, — пояснил он и уточнил: — Таким образом, обеспечится прозрачная взаимосвязь: будут видны данные о поставщиках, сроки размещения заявок».

Также в компании создают личный кабинет претендента, который объединит все имеющиеся сервисы для подрядчиков и использовать их в режиме «одного окна».

Разработку собственной электронной тендерной площадки завершают ГК ТОЧНО и ГК ЭНКО.

Универсальную тендерную платформу для закупщиков представил руководитель дирекции Сбербанк-АСТ Никита Кайгородов (на фото ниже). Помимо автоматизации процесса она позволяет расширять базу поставщиков, управлять маржинальностью строительного проекта в режиме онлайн и сократить время на оформление банковских продуктов.

Разработчик проводит проверку и аккредитует подрядчиков, а также предоставляет бесплатную адаптацию и доработку под нужды застройщика.

 

Фото: Сбербанк-АСТ

 

Следующий вебинар на тему «Контроль исполнения договоров поставки. Первичная документация. Управление логистикой и складом» состоится 6 ноября. Для участия в нем требуется регистрация, по итогам которой будет предоставлена zoom-ссылка.

 

Дата

Тема

06.11.2024

Контроль исполнения договоров поставки. Первичная документация. Управление логистикой и складом

27.11.2024

Юридические аспекты закупочной деятельности застройщика и генподрядчика. Формирование договора, проверка контрагентов, урегулирование разногласий

11.12.2024

Создание системы обмена информацией между застройщиками о рыночных ценах закупок, классификации закупаемых продуктов, поставщиках

 

Организатор: ЕРЗ.РФ.

Партнер: АО Сбербанк-АСТ.

Информационный партнер: МИР КВАРТИР.

     

Реклама. ООО "Институт развития строительной отрасли".  ИНН: 7706784790
    

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:

Портал ЕРЗ.РФ приглашает на бесплатные вебинары по вопросам закупок

Более 80% застройщиков не готовы использовать КСР для ведения справочников работ и материалов в закупках

Эксперты: наличие в структуре застройщика функции закупки позволяет экономить до 25% стоимости материалов

Портал ЕРЗ.РФ проведет серию бесплатных вебинаров по теме закупок

Эксперты: искусственный интеллект будет способствовать глобальной трансформации строительной отрасли

За безопасностью умных домов станет следить искусственный интеллект