Настроены1 параметрРегион

Настроить фильтр

Регион
+

Эксперты: спрос на новостройки в III квартале начал сокращаться

По мнению аналитиков портала «МИР КВАРТИР», поддержать девелоперов может только снижение ипотечной ставки. Это удержит цены от падения, но не послужит стимулом их роста, считают эксперты.

   

Фото: www.infinica.ru

  

Интернет-портал жилой недвижимости «МИР КВАРТИР» провел масштабное исследование российского рыка новостроек по итогам III квартала и за период с января по сентябрь. Исследовались города с населением более 300 тыс. человек, элитный сегмент в расчет не принимался.

Результаты мониторинга показали, что по итогам III квартала и 9 месяцев нынешнего года в самую дорогую пятерку городов РФ помимо обеих столиц и Московской области вошли Сочи и Владивосток (см. таблицу).

Самые же бюджетные предложения квартир в новостройках зафиксированы в Махачкале, Саратове, Магнитогорске, Владикавказе и Липецке.

  

Цены на новостройки в городах России

Город

Ср. цена, руб./кв. м

Прирост за III квартал

Прирост с начала года

Ср. стоимость квартиры, руб.

Прирост за III квартал

Прирост с начала года

1

Москва

221752

3,2%

10,4%

13058801

4,2%

10,9%

2

Санкт-Петербург

130968

3,5%

14,1%

8227822

5,1%

14,8%

3

Сочи

122475

2,7%

18,5%

8073099

10,0%

24,3%

4

Московская область

97887

3,2%

9,0%

5261125

3,8%

11,5%

5

Владивосток

97337

-12,7%

-2,5%

5203734

-12,5%

-3,5%

6

Казань

83220

-2,1%

8,4%

5012144

-0,8%

10,6%

7

Ленинградская область

79268

0,8%

10,1%

4008109

-2,2%

7,4%

8

Якутск

79232

5,7%

10,4%

3743870

7,1%

8,3%

9

Хабаровск

78190

3,6%

14,7%

4490493

11,6%

19,4%

10

Симферополь

78129

3,2%

11,9%

4599837

-6,7%

4,6%

11

Сургут

76464

-1,1%

9,6%

4854049

2,5%

13,0%

12

Екатеринбург

76000

-0,7%

8,2%

4748554

4,6%

13,6%

13

Архангельск

75999

-0,3%

8,3%

4071509

-2,6%

5,6%

14

Севастополь

75754

-2,0%

7,4%

4599196

-7,9%

2,6%

15

Уфа

72569

-2,6%

11,2%

4055859

3,7%

19,2%

16

Нижний Новгород

69298

-4,5%

5,7%

4187120

-5,9%

6,5%

17

Новосибирск

69008

1,0%

14,5%

3923646

2,3%

21,2%

18

Иркутск

64572

5,1%

16,6%

3334882

10,8%

24,2%

19

Пермь

63718

-3,2%

9,7%

3680400

-0,3%

16,1%

20

Тюмень

62701

0,3%

7,9%

3624667

5,7%

15,0%

21

Калининград

61062

-4,0%

5,8%

3980626

-8,7%

5,0%

22

Томск

58636

2,8%

8,8%

2997574

0,4%

10,9%

23

Белгород

56980

-0,1%

2,1%

3282375

-3,2%

-0,2%

24

Астрахань

56159

7,3%

11,8%

3854046

9,3%

22,3%

25

Краснодар

56053

-0,5%

5,0%

3174459

-0,6%

9,6%

26

Ростов-на-Дону

54998

-4,1%

3,8%

2836059

-6,9%

1,6%

27

Чита

54996

-8,8%

-2,9%

3424572

-10,3%

-2,7%

28

Тула

54346

-2,0%

15,4%

3416981

4,7%

22,2%

29

Мурманск

53541

-5,2%

1,5%

2925823

-3,9%

6,7%

30

Ярославль

53188

0,8%

9,1%

3105277

-1,3%

6,7%

31

Калуга

53077

-1,8%

4,8%

3253191

1,5%

7,1%

32

Пенза

52897

-5,3%

5,5%

3058155

1,6%

9,8%

33

Красноярск

52651

8,8%

16,1%

3114588

11,3%

22,5%

34

Ижевск

51926

-5,6%

-0,8%

2636781

-10,7%

-2,2%

35

Воронеж

51147

7,6%

14,7%

3044410

12,0%

20,7%

36

Барнаул

50292

2,7%

9,8%

2617922

-3,2%

6,1%

37

Волгоград

49537

-0,9%

8,8%

2717698

-3,5%

7,9%

38

Набережные Челны

49416

-11,8%

-4,3%

2915417

-10,6%

-0,2%

39

Тамбов

48839

-7,8%

8,1%

2786918

-3,0%

14,5%

40

Самара

48407

-11,1%

4,2%

2940964

-8,0%

8,6%

41

Кострома

47532

-10,1%

0,2%

2670608

-7,9%

4,8%

42

Тверь

47108

1,0%

15,5%

2640913

-5,2%

9,5%

43

Улан-Удэ

46594

0,2%

0,5%

2189873

3,9%

5,4%

44

Саранск

46147

-2,5%

-0,6%

2387133

-4,6%

-7,8%

45

Вологда

45874

2,2%

10,1%

2529799

5,0%

13,3%

46

Нижний Тагил

44597

-3,1%

6,0%

2180541

-9,8%

3,5%

47

Киров

44465

-5,4%

0,7%

2334766

-10,5%

-5,4%

48

Курск

44365

8,1%

8,3%

2418783

6,2%

6,5%

49

Рязань

44024

-7,0%

4,3%

2728599

-2,7%

11,8%

50

Ульяновск

43667

-5,2%

-1,4%

2441684

-6,6%

-6,7%

51

Омск

43518

-8,7%

7,4%

2309799

-4,2%

8,7%

52

Иваново

43461

4,3%

10,2%

2330362

-2,7%

8,8%

53

Чебоксары

42879

4,2%

8,7%

2429435

6,3%

9,5%

54

Ставрополь

42771

1,7%

13,3%

2401271

5,5%

21,4%

55

Смоленск

42559

-6,2%

2,5%

2324409

-14,4%

-4,6%

56

Волжский

42499

4,0%

14,9%

2358000

-2,3%

8,9%

57

Курган

42484

-6,9%

-10,1%

2248454

-10,7%

-9,9%

58

Кемерово

42387

-4,4%

5,0%

2172497

-4,5%

7,9%

59

Череповец

41747

-8,6%

0,5%

2386564

-8,8%

4,4%

60

Новокузнецк

41383

-9,4%

5,4%

2281879

-8,8%

10,7%

61

Челябинск

40888

-7,7%

3,0%

2358041

-9,7%

5,6%

62

Владимир

40346

-3,6%

0,8%

2206150

-0,1%

3,7%

63

Орел

39747

-6,8%

2,1%

2036443

-11,7%

2,8%

64

Оренбург

38484

-8,0%

2,2%

2032925

-8,7%

5,1%

65

Брянск

38206

7,3%

12,1%

2159430

2,1%

9,5%

66

Липецк

36098

8,3%

15,8%

2075965

9,8%

19,0%

67

Владикавказ

36026

-3,3%

-1,1%

2714648

1,8%

7,9%

68

Магнитогорск

35876

10,3%

23,6%

1921982

13,4%

22,7%

69

Саратов

34895

-8,6%

3,1%

2007850

-11,4%

2,6%

70

Махачкала

29108

-5,2%

-2,6%

2164022

1,0%

4,4%

 

Среднее

58463

-1,8%

7,2%

3346937

-1,4%

8,8%

Источник: www.mirkvartir.ru

       

За последние три месяца квадратный метр новостроек подорожал только в 28 из 70 крупнейших городов в стране, остальные показали падение или прирост, близкий к погрешности, отмечается в исследовании.  

Средневзвешенная цена (СВЦ) 1 кв. м по всем крупным городам составила 58 тыс. руб. (-1,8%), средняя цена квартиры — 3,3 млн руб. (-1,4%).

Больше других городов СВЦ снизилась (на 9—13%) во Владивостоке, Набережных Челнах, Самаре, Костроме и Новокузнецке. Максимальное снижение средней цены за квартиру (на 11—14%) зафиксировано в Смоленске, Владивостоке, Орле, Саратове, Кургане и Ижевске.  

     

Фото: www.n911.ru

     

По итогам первых девяти месяцев текущего года за счет существенного подорожания новостроек в первом полугодии на российском рынке первичного жилья наблюдается в целом положительная динамика цен: СВЦ выросла на 7,2%, средняя цена квартиры — на 8,8%.

Максимальный ценовой прирост с начала года продемонстрировал Магнитогорск, где СВЦ поднялась на 23%, средняя цена за квартиру — на 22,7%.

В Сочи, Иркутске, Красноярск и Туле «квадрат» подорожал на 15—19%, а средняя квартира — на 22— 24%.

 Удешевление новостроек в большей мере коснулось Кургана, где цены по обоим показателям упали на 10%. 

   

Фото: www.mirkvartir.me

  

Результаты исследования позволяют сделать вывод о том, что цены с начала года ощутимо выросли, а платежеспособный спрос на новостройки в III квартале начал заметно сокращаться, анализирует статистику генеральный директор федерального портала «МИР КВАРТИР» Павел Луценко (на фото).

Он также отмечает, что ставка ИЖК за последние девять месяцев снизилась чисто символически, а предложение в июле-сентябре на рынке увеличилось, что также не способствовало активизации спроса.

В такой ситуации «поддержать девелоперов может только снижение ипотечной ставки, что и планирует правительство — но это лишь удержит цены от падения, но не стимулирует их рост», — резюмирует эксперт.

        

 

  

  

  

   

Другие публикации по теме:

Эксперты: Замедление роста цен на первичное жилье — явление временное

Эксперты: в августе в Москве на продажу был выставлен рекордный объем жилья — более 1 млн кв. м

С июля цены на новостройки в российских регионах РФ выросли в пределах 5%

Если в Магадане можно накопить на квартиру в среднем за полтора года, то в Махачкале на это потребуется десять лет

Эксперт: Цены на жилье в России растут быстрее инфляции

Эксперты: жилье в 2018 резко подорожало: спрос подтолкнула дешевая ипотека

+

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