Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Все новости
+

Эксперты: с начала года «квадрат» в российской новостройке подорожал на четверть

Ценовую динамику на первичном рынке жилья отследили специалисты федерального портала «МИР КВАРТИР», изучив ситуацию в 70-ти агломерациях РФ.

   

Фото: www.itd2.mycdn.me

   

Согласно данным проведенного исследования, по итогам октября «квадрат» в новостройках подорожал в 39-ти городах из 70-ти рассмотренных, в 29-ти городах он подешевел, а в двух остался на уровне сентября.

Как видно из таблицы ниже, наибольшее подорожание 1 кв. м было зафиксировано в Новокузнецке (+4,3%), Сочи (+3,2%), Краснодаре (+2,1%).

Самое заметное снижение цены произошло в Грозном (–6,8%), Мурманске (–4,1%) и Москве (–3,9%).

 

Цены на новостройки по городах РФ в октябре

Город

Цена за кв. м, руб.

Прирост за октябрь

Прирост с начала года

Ср. цена квартиры, руб.

Прирост за октябрь

Прирост с начала года

1

Сочи

326 315

3,2%

10,0%

12 081 938

-0,7%

-13,6%

2

Москва

318 230

-3,9%

2,4%

18 090 699

-5,1%

-6,2%

3

Санкт-Петербург

225 478

0,5%

14,2%

11 689 242

1,4%

7,8%

4

Московская область

172 251

-0,6%

10,8%

8 610 820

-0,6%

9,6%

5

Казань

167 824

-0,1%

27,8%

9 106 100

-0,6%

27,5%

6

Владивосток

162 667

-0,2%

14,1%

8 483 807

5,7%

18,8%

7

Севастополь

157 283

-3,0%

6,6%

8 040 602

-1,6%

2,0%

8

Ленинградская область

149 986

-0,2%

15,2%

7 068 781

-0,5%

18,3%

9

Якутск

145 264

0,6%

15,5%

6 404 538

-0,2%

5,7%

10

Нижний Новгород

139 210

-0,8%

19,3%

7 608 030

-1,3%

15,7%

11

Чита

136 848

-0,5%

32,9%

6 859 528

-0,7%

21,5%

12

Симферополь

134 190

0,1%

16,1%

7 192 942

-0,8%

10,6%

13

Краснодар

131 043

2,1%

9,4%

6 506 023

1,0%

8,1%

14

Иркутск

12 6413

0,5%

23,8%

6 665 924

0,0%

37,4%

15

Хабаровск

126 260

-0,6%

15,6%

6 758 557

-0,8%

17,0%

16

Калининград

124 512

-2,1%

19,9%

7 689 725

0,2%

17,3%

17

Новосибирск

124 130

0,4%

27,7%

6 286 635

0,2%

20,6%

18

Екатеринбург

123 148

0,6%

17,6%

6 435 341

1,5%

20,9%

19

Архангельск

120 446

0,1%

19,3%

5 547 258

0,2%

10,6%

20

Уфа

120 054

-0,4%

16,4%

6 213 860

1,3%

18,7%

21

Сургут

119 987

-0,1%

12,8%

7 232 072

0,0%

11,9%

22

Ростов-на-Дону

113 405

0,0%

24,3%

5 565 193

0,0%

22,3%

23

Тюмень

113 231

0,3%

9,9%

6 312 215

-0,3%

13,3%

24

Белгород

113 196

0,2%

12,1%

6 554 423

-0,6%

10,0%

25

Астрахань

108 790

-1,2%

14,3%

6 133 007

-1,9%

9,5%

26

Улан-Удэ

107 494

1,2%

16,0%

5 077 972

1,9%

17,5%

27

Красноярск

107 363

1,3%

17,2%

5 932 279

0,1%

16,8%

28

Пермь

107 200

1,7%

22,8%

5 659 080

2,6%

19,4%

29

Самара

104 809

0,1%

22,8%

5 985 161

-0,7%

24,1%

30

Томск

103 223

0,6%

14,1%

5 145 591

0,5%

13,0%

31

Тула

100 928

1,3%

20,4%

5 591 537

1,5%

15,0%

32

Барнаул

99 494

0,7%

33,4%

5 296 016

0,7%

24,1%

33

Новокузнецк

99 369

4,3%

19,8%

5 881 742

5,8%

22,6%

34

Калуга

99 201

-1,0%

17,8%

5 286 084

0,5%

14,4%

35

Тверь

99 164

0,6%

22,6%

5 057 252

0,8%

25,5%

36

Ярославль

98 970

-1,5%

23,8%

5 794 499

-0,2%

25,4%

37

Кемерово

98 742

1,1%

22,7%

5 042 545

-0,1%

20,1%

38

Мурманск

97 729

-4,1%

-9,0%

4 743 305

1,3%

-8,8%

39

Набережные Челны

97 000

0,4%

25,0%

4 781 156

1,7%

14,0%

40

Рязань

96 120

-0,8%

30,3%

5 109 896

-4,0%

23,5%

41

Воронеж

94 319

0,4%

19,5%

5 195 306

0,9%

13,3%

42

Омск

94 041

-0,5%

11,4%

5 274 344

1,2%

12,9%

43

Ставрополь

93 598

-0,7%

25,0%

4 779 616

-1,6%

24,9%

44

Пенза

92 669

0,8%

23,5%

5 243 101

0,9%

27,8%

45

Волгоград

91 488

-0,6%

23,9%

4 919 638

-1,9%

17,3%

46

Чебоксары

90 965

1,6%

22,6%

4 861 075

0,8%

12,6%

47

Тольятти

87 910

1,7%

30,4%

4 779 770

3,3%

38,6%

48

Курск

87 885

0,0%

13,7%

4 646 673

0,9%

10,9%

49

Ижевск

86 027

0,3%

16,8%

4 568 269

-0,7%

15,4%

50

Челябинск

85 518

0,4%

31,3%

4 747 743

-0,6%

21,8%

51

Саранск

85 062

0,9%

17,2%

4 568 706

2,8%

14,5%

52

Владимир

83 377

-0,2%

22,4%

4 637 876

-4,8%

8,0%

53

Липецк

83 332

-0,4%

19,9%

5 118 834

0,5%

24,4%

54

Ульяновск

82 422

0,1%

23,2%

4 412 875

-0,9%

10,3%

55

Череповец

81 871

-0,1%

21,8%

5 116 290

0,8%

20,8%

56

Брянск

81 828

1,2%

22,1%

5 086 066

2,4%

17,6%

57

Иваново

81 258

0,8%

18,1%

4 963 189

1,1%

5,6%

58

Киров

81 196

-0,3%

28,7%

3 589 358

2,3%

24,5%

59

Курган

81 023

1,9%

29,2%

4 250 376

3,1%

23,0%

60

Орел

80 608

0,2%

23,2%

4 407 175

0,1%

20,2%

61

Вологда

80 196

1,0%

24,2%

4 221 013

1,7%

28,3%

62

Саратов

77 450

0,4%

29,5%

4 107 884

-1,2%

24,8%

63

Волжский

72 115

1,0%

31,4%

4 339 953

3,5%

45,1%

64

Смоленск

70 821

1,1%

25,6%

3 904 351

1,4%

22,2%

65

Оренбург

68 009

-0,7%

20,2%

3 377 799

1,1%

20,3%

66

Владикавказ

66 836

1,8%

34,2%

4 776 582

2,5%

24,2%

67

Грозный

66 169

-6,8%

-3,4%

4 920 933

-7,8%

-15,4%

68

Нижний Тагил

58 104

-2,5%

11,5%

2 942 978

0,8%

32,5%

69

Магнитогорск

56 466

-1,7%

21,2%

2 341 252

1,6%

4,4%

70

Махачкала

41 764

-1,8%

4,6%

2 852 446

-1,6%

1,6%

 

 Среднее

110 018

2,8%

25,9%

5 835 326

1,6%

21,9%

Источник: МИР КВАРТИР

  

В среднем по РФ в октябре 1 кв. м жилья в новостройках вырос в цене на 2,8% — до 110,02 тыс. руб., а средняя цена квартиры в строящемся доме — на 1,6%, до 5,84 млн руб.

Относительно начала текущего года цены на новостройки в России выросли значительно, как видно из той же таблицы: «квадрат» в среднем по стране подорожал на 25%, квартира — на 21,9%.

  

Фото: www.mirkvartir.me

 

Комментируя октябрьский тренд на ценовое снижение (в результате охлаждения покупательского интереса), директор федерального портала «МИР КВАРТИР» Павел Луценко (на фото) пояснил, что спрос на новостройки начал сокращаться, «когда застройщикам стали запрещать "нулевую" ипотеку, по которой ежемесячный взнос был подъемным для покупателей».

  

Фото: www.kmarket43.ru

 

«А поскольку стоимость квартир, приобретаемых по этим программам, была взвинчена на 15—25%, ценовой пузырь начал сдуваться, — отметил Луценко. — Довершила дело мобилизация и тревожные ожидания в обществе, не располагающие к таким долгосрочным проектам, как покупка квартиры в ипотеку», — уточнил эксперт.

  

 

  

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Эксперты: просевший более чем на треть спрос на новостройки в Московском регионе восстановится к концу года

Росстат зафиксировал подорожание новостроек в России за год более чем на четверть

Эксперты: Краснодар, Сочи, Рязань, Кемерово, Ростов-на-Дону и Липецк лидируют по росту цен на жилье

Эксперты: Ярославль лидирует среди российских городов по темпам годового роста цен на жилье

Эксперты: с начала года новостройки сильнее всего подорожали в Рязани, Челябинске и Казани, а вот Москва — на 32-м месте

Эксперты: более половины вложений россиян в новое жилье пришлось на новостройки двух столиц

Эксперты: после рекордного повышения ключевой ставки ЦБ РФ в Московском регионе резко усилилась тенденция ежедневного обновления цен на новостройки

За последние несколько дней спрос на новостройки вырос на 50%. Надолго ли?

+

Эксперты: методология оценки распространения решений на основе ИИ на строительную отрасль уже создана

Такое заявление прозвучало на заседании экспертной группы при Минстрое России по внедрению искусственного интеллекта (ИИ) в строительство, сообщили в ДОМ.РФ.

 

Фото © Sergey Nivens / Фотобанк Лори

 

Напомним, что группа была организована минувшей весной на базе финансового института развития в жилищной сфере. В нее вошли более 50 представителей крупнейших застройщиков, банков, вузов, НИИ, технологических компаний и федеральных органов исполнительной власти.

Чтобы определить степень готовности отрасли к внедрению ИИ и сформировать Реестр отечественных решений в этой сфере, специалисты предложили разработать единую методику оценки.

 

Фото: ДОМ.РФ

 

Как сообщил на заседании экспертной группы замминистра строительства и ЖКХ РФ Константин Михайлик (на фото, в центре), методология оценки распространения решений на основе ИИ на строительную отрасль создана.

В настоящий момент, по словам чиновника, ведется работа по сбору данных и анализу внедрения таких технологий ключевыми застройщиками. На платформе наш.дом.рф запущен Реестр отечественных отраслевых ИИ-решений, где уже представлены порядка 40 вендоров.

Управляющий директор по IT и цифровой трансформации ДОМ.РФ Николай Козак (на фото ниже, второй справа) рассказал, что разработанная методика состоит из 12 показателей, объединенных в три подгруппы — технологическую, экономическую и социальную.

 

Фото: ДОМ.РФ

 

На их основе предполагается определять общий индекс ИИ в строительстве с учетом доли компаний, которые используют искусственный интеллект в своих процессах, и других критериев.

В числе этих критериев — экономическая выгода (снижение затрат, увеличение производительности), влияние на рабочие условия и удовлетворенность сотрудников, повышение квалификации по ИИ-технологиям.

В ближайшее время экспертная группа приступит к разработке единых стандартов обмена данными (структура, форматы, качество, актуальность), после чего начнет проводить оценку.

Первые результаты планируется представить в начале следующего года.

   

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:

«ДОМ.РФ Технологии»: от информационных систем — до искусственного интеллекта

Эксперты: искусственный интеллект будет способствовать глобальной трансформации строительной отрасли

1 июля строительная отрасль перешла на обязательное применение ТИМ

Группы компаний Самолет и ФСК будут совместно развивать технологии в строительстве

Эксперты: строительную отрасль будут оценивать по степени внедрения искусственного интеллекта

Эксперты рассказали об основных условиях внедрения ИИ в стройке

Эксперты выяснили, как применение современных технологий и искусственного интеллекта влияет на сроки строительства

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

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