Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Все новости
+

Эксперты: в большинстве российских городов перед Новыми годом продолжается рост цен на новостройки

К такому выводу пришли специалисты федерального портала МИР КВАРТИР, которые проанализировали состояние рынка новостроек в ноябре.

  

Фото:© glokaya_kuzdra / Фотобанк Лори

 

Динамика цен за ноябрь

Согласно исследованию, 1 кв. м новостроек в ноябре подорожал в 60 городах из исследованных 70, подешевел в 9, а в одном городе остался низменным. Самый большой прирост зафиксирован в Иркутске (+8,5%), Астрахани (+6,4%), Севастополе (+6%), Владимире (+4,6%) и Уфе (+4,5%). Самое большое падение цен – в Махачкале (–3,7%), Грозном (–2,7%), Владикавказе (–2,1%), Архангельске (–1,3%) и Набережных Челнах (–1%).

В Москве рост составил 1,7%, в Московской области — 0%, в Санкт-Петербурге — 2,1%.

В среднем по стране «квадрат» нового жилья подорожал на 2% и теперь стоит 141 141 руб.

Общая цена квартиры поднялась в 52 городах, а в 18 она опустилась. Рост цен, по данным МИР КВАРТИР, сильнее всего затронул Читу (+9,9%), Иркутск (+9,4%), Тольятти (+6,2%), Саранск (+5,9%) и Якутск (+5,7%). Падение – Мурманск (-13,2%), Махачкалу (-12%), Грозный (-10,1%), Новокузнецк (-5,8%) и Нижний Тагил (-5,2%).

В столице цена лота за месяц выросла на 1,7%, в Петербурге — на 2,3%, а в Московской области она упала на 1,2%.

В среднем по всем городам цена квартиры поднялась на 1,2%, до 7 334 561 руб.

 

Изображение сгенерировано нейросетью neuro-holst.ru

 

Динамика цен за год

Аналитики МИР КВАРТИР исследовали также изменение цен на новостройки с ноября прошлого года. Выяснилось, что квадратный метр с тех пор вырос в цене в 64 городах из 70, в 6 упал.

Наибольший рост зафиксирован в Саранске (+31,1%), Севастополе (+28,2%), Оренбурге (+25%), Улан-Удэ (+24,7%) и Чите (+23%). Падение произошло в Махачкале (-12,1%), Архангельске (-8,2%), Нижнем Тагиле (-1,5%), Грозном (-0,9%), Краснодаре (-0,6%) и Магнитогорске (-0,1%).

В Москве «квадрат» за год подорожал на 13,3%, в Московской области — на 5,3%, в Петербурге — на 5,9%.

По всем городам показатель роста цены «квадрата» составил 12,1%.

Средний лот подорожал в 62 городах, подешевел в 8. Самый большой рост цены квартиры зафиксирован в Саранске (+34,2%), Оренбурге (+25,6%), Севастополе (+24,4%), Тольятти (+21,7%) и Ижевске (+20,4%).

 

Фото: mirkvartir.ru

 

Самое большое падение выявлено в Грозном (-19,5%), Махачкале (-15,5%), Новокузнецке (-12,3%), Нижнем Тагиле (-8,9%) и Архангельске (-6,4%).

Столичная квартира за год выросла в цене на 15,9%, подмосковная — на 8,3%, петербургская — на 6,3%.

Средняя по России стоимость лота за год увеличилась на 8,9%.

«Новостройки в ноябре показывают рост — самый высокий с момента отмены льготной ипотеки в июне. Строящееся жилье дорожает даже в тех городах, в которых цены уже было начали опускаться, — отметил генеральный директор федерального портала МИР КВАРТИР Павел Луценко (на фото) и уточнил: — Немалую роль в этой ситуации играет инфляция и растущая стоимость строительства, которая не дает застройщикам демпинговать. Но главное, они предвкушают традиционно высокий сезон — конец года и предновогодний ажиотаж. Через месяц мы увидим, оправдались ли их ожидания. Полагаю, снижения цен если и стоит ждать, то в январе».

 

Цена на новостройки по городам РФ

Город

Цена
за 1 кв. м,
руб.

Прирост
за ноябрь

Прирост
за год

Ср. цена
квартиры,
руб.

Прирост
за ноябрь

Прирост
за год

1

Москва

395 519

1,7%

13,3%

22 656 802

1,7%

15,9%

2

Сочи

388 838

4,0%

12,2%

14 551 869

0,8%

12,8%

3

Санкт-Петербург

257 405

2,1%

5,9%

13 578 285

2,3%

6,3%

4

Казань

221 563

1,6%

16,6%

10 813 444

0,4%

9,7%

5

Севастополь

207 492

6,0%

28,2%

10 271 985

2,5%

24,4%

6

Московская область

195 047

0,0%

5,3%

9 880 086

-1,2%

8,3%

7

Нижний Новгород

193 594

0,3%

12,6%

9 798 736

-0,5%

4,2%

8

Владивосток

192 553

3,5%

9,0%

9 173 902

3,0%

2,6%

9

Якутск

175 603

1,4%

17,2%

9 673 228

5,7%

10,2%

10

Чита

174 426

3,9%

23,0%

8 146 419

9,9%

13,8%

11

Симферополь

169 582

1,7%

7,3%

8 567 701

-2,0%

1,8%

12

Иркутск

168 811

8,5%

19,7%

8 691 690

9,4%

15,5%

13

Хабаровск

168 461

3,3%

15,5%

8 423 603

2,1%

3,9%

14

Уфа

166 599

4,5%

19,4%

7 559 565

3,0%

10,2%

15

Краснодар

160 560

1,0%

-0,6%

8 408 728

-0,5%

5,7%

16

Новосибирск

159 346

2,2%

17,3%

7 846 120

1,2%

16,5%

17

Екатеринбург

157 766

1,3%

13,3%

7 745 317

2,0%

16,0%

18

Ленинградская область

155 786

1,1%

5,2%

7 191 387

1,3%

3,1%

19

Астрахань

154 285

6,4%

21,0%

7 208 805

5,6%

15,5%

20

Томск

150 587

2,2%

15,9%

8 247 820

1,5%

6,2%

21

Улан-Удэ

147 709

0,8%

24,7%

6 966 263

-1,4%

18,2%

22

Сургут

147 490

3,4%

7,1%

8 404 287

5,1%

14,0%

23

Омск

146 028

2,9%

22,2%

7 959 013

2,9%

16,8%

24

Тюмень

144 751

1,4%

9,6%

7 410 863

0,8%

8,7%

25

Ростов-на-Дону

144 684

0,8%

14,0%

7 007 273

0,8%

14,7%

26

Набережные Челны

143 348

-1,0%

11,4%

7 546 137

-0,7%

16,6%

27

Барнаул

143 035

2,8%

17,8%

7 277 249

1,4%

8,4%

28

Красноярск

141 951

2,5%

8,6%

8 182 932

3,8%

8,1%

29

Пермь

141 726

4,0%

15,8%

6 975 993

4,3%

12,1%

30

Челябинск

141 301

3,4%

17,9%

7 409 288

3,6%

7,4%

31

Архангельск

140 810

-1,3%

-8,2%

6 505 925

2,3%

6,4%

32

Калининград

139 639

-0,7%

11,2%

7 965 329

-1,0%

8,3%

33

Новокузнецк

134 762

0,3%

10,9%

7 729 418

-10,1%

12,3%

34

Самара

134 736

1,4%

18,7%

7 901 190

1,8%

19,0%

35

Кемерово

134 426

2,3%

9,6%

6 873 670

2,1%

10,5%

36

Мурманск

133 584

0,3%

2,8%

6 836 156

-13,2%

0,9%

37

Тула

130 446

2,2%

11,4%

6 690 061

2,0%

10,6%

38

Воронеж

127 010

2,0%

17,0%

6 487 189

2,5%

16,3%

39

Волгоград

126 094

1,8%

9,8%

6 106 419

0,5%

5,7%

40

Киров

124 215

3,0%

15,8%

6 371 479

3,7%

18,5%

41

Тольятти

123 440

3,0%

16,8%

6 736 484

6,2%

21,7%

42

Белгород

123 437

0,5%

3,3%

7 209 616

3,4%

5,5%

43

Чебоксары

122 289

1,7%

9,4%

6 444 723

0,8%

1,2%

44

Рязань

122 175

3,4%

14,0%

6 273 923

1,2%

12,5%

45

Саранск

119 782

4,3%

31,1%

6 665 594

5,9%

34,2%

46

Тверь

116 062

1,3%

12,0%

6 229 272

-0,2%

7,4%

47

Иваново

115 317

1,5%

12,4%

6 637 579

2,9%

10,4%

48

Череповец

114 837

0,9%

18,4%

6 891 736

1,9%

14,0%

49

Ижевск

114 737

2,5%

19,6%

5 909 379

1,2%

20,4%

50

Калуга

114 304

1,8%

14,7%

6 463 880

2,2%

14,2%

51

Курск

110 387

1,4%

16,2%

5 612 788

-1,7%

5,8%

52

Ульяновск

109 546

3,0%

16,1%

5 191 784

3,2%

11,1%

53

Ярославль

108 465

1,0%

2,6%

5 950 269

0,7%

3,2%

54

Владимир

107 068

4,6%

10,5%

5 522 132

2,4%

8,3%

55

Саратов

106 763

1,0%

9,6%

5 732 878

3,4%

9,1%

56

Ставрополь

106 566

-0,2%

7,0%

6 090 101

-2,2%

10,0%

57

Липецк

101 878

1,9%

11,3%

5 781 224

1,0%

1,4%

58

Пенза

101 775

0,5%

4,9%

5 916 534

1,7%

4,6%

59

Владикавказ

99 435

-2,1%

22,3%

6 796 017

-1,5%

14,1%

60

Вологда

98 048

2,2%

10,9%

5 181 736

1,7%

4,8%

61

Брянск

98 042

1,1%

10,9%

5 314 604

-1,8%

3,1%

62

Курган

97 654

2,4%

17,0%

5 402 728

2,8%

17,8%

63

Смоленск

97 444

0,8%

14,6%

5 579 807

0,3%

13,4%

64

Орел

92 632

1,0%

3,7%

5 014 264

-0,5%

5,0%

65

Оренбург

91 675

1,8%

25,0%

4 716 339

3,5%

25,6%

66

Волжский

91 413

-0,3%

11,0%

5 149 248

0,6%

7,7%

67

Нижний Тагил

80 386

-0,6%

-1,5%

3 944 213

-5,2%

8,9%

68

Магнитогорск

79 826

1,2%

-0,1%

4 098 207

1,8%

17,7%

69

Махачкала

68 130

-3,7%

-12,1%

3 799 350

-12,0%

15,5%

70

Грозный

64 761

-2,7%

-0,9%

4 121 240

-5,8%

19,5%

 

 Среднее

141 141

2,0%

12,1%

733 561

1,2%

8,9%

Источник: mirkvartir.ru

 

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: в ноябре спрос на массовые столичные новостройки вернулся к уровню до отмены льготной ипотеки

Эксперты: в крупных городах страховка по эскроу перестала покрывать риски покупателей новостроек

Средняя нормативная стоимость жилья снизилась во всех федеральных округах, кроме Дальневосточного

Эксперты: в мегаполисах снизилось количество стартов продаж новостроек

Эксперт: ожидать, что жилье начнет дешеветь, — бессмысленно

Эксперты определили заметное снижение темпов роста цен на новостройки

Эксперты: в сентябре продажи квартир и апартаментов в Московском регионе выросли на 26%

Эксперты: в сентябре рынки новостроек российских столиц показали разнонаправленную динамику

Москва замыкает тройку лидеров по стоимости жилья

Эксперты: в третьем квартале готовое жилье в крупных городах России подорожало всего на 1% 

+

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