Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Все новости
+

Как скоро окупится приобретенная в новостройке малогабаритная квартира, если сдавать ее в аренду

На этот вопрос попытались ответить специалисты федерального портала «МИР КВАРТИР», которые сравнили соответствующие показатели в 70-ти крупных российских городах.

   

Фото: www.mykaleidoscope.ru

   

Аналитики взяли среднюю стоимость квартиры (1-комнатной или студии) до 32 кв. м в новостройке и сопоставили ее со средней ставкой долгосрочной аренды помесячно по каждому городу. Так получилось определить показатели доходности и окупаемости.

Этот своеобразный рейтинг (не учитывающий, в частности, время простоя квартиры без арендатора, отделку, расходы на текущий косметический ремонт, налоги и продвижение в онлайн-сервисах, выгоды от возможной сдачи в аренду по дням) отражен в таблице ниже.

   

Доходность и окупаемость квартиры до 32 кв. м в новостройке в городах России

Город

Ср. цена квартиры, руб.

Ср. ставка аренды, руб./мес.

Годовой доход, руб.

Доходность

Окупаемость, лет

1

Москва

8 897 983

35 789

429 468

4,8%

20,7

2

Сочи

7 614 888

34 300

411 600

5,4%

18,5

3

Санкт-Петербург

5 905 683

22 870

274 440

4,6%

21,5

4

Севастополь

4 720 711

21 791

261 492

5,5%

18,1

5

Владивосток

4 360 751

15 095

181 140

4,2%

24,1

6

Московская область

4 275 525

23 099

277 188

6,5%

15,4

7

Симферополь

3 908 296

17 686

212 232

5,4%

18,4

8

Калининград

3 738 109

17 364

208 368

5,6%

17,9

9

Ленинградская область

3 643 200

18 477

221 724

6,1%

16,4

10

Чита

3 480 331

18 469

221 628

6,4%

15,7

11

Казань

3 390 315

15 960

191 520

5,6%

17,7

12

Якутск

3 355 253

31 666

379 992

11,3%

8,8

13

Сургут

3 348 884

19 853

238 236

7,1%

14,1

14

Хабаровск

3 292 575

21 753

261 036

7,9%

12,6

15

Тула

3 221 460

14 671

176 052

5,5%

18,3

16

Нижний Новгород

3 216 707

14 242

170 904

5,3%

18,8

17

Белгород

3 212 488

11 865

142 380

4,4%

22,6

18

Краснодар

3 194 390

15 632

187 584

5,9%

17,0

19

Новосибирск

3 185 594

16 825

201 900

6,3%

15,8

20

Иркутск

3 147 322

15 157

181 884

5,8%

17,3

21

Архангельск

2 945 853

16 083

192 996

6,6%

15,3

22

Калуга

2 885 513

14 175

170 100

5,9%

17,0

23

Мурманск

2 883 702

19 299

231 588

8,0%

12,5

24

Екатеринбург

2 883 309

17 094

205 128

7,1%

14,1

25

Владимир

2 851 832

13 325

159 900

5,6%

17,8

26

Улан-Удэ

2 800 804

15 807

189 684

6,8%

14,8

27

Уфа

2 788 714

13 308

159 696

5,7%

17,5

28

Ставрополь

2 766 347

11 673

140 076

5,1%

19,7

29

Тюмень

2 662 045

15 724

188 688

7,1%

14,1

30

Самара

2 652 759

13 795

165 540

6,2%

16,0

31

Ростов-на-Дону

2 627 228

13 905

166 860

6,4%

15,7

32

Тверь

2 597 059

14 355

172 260

6,6%

15,1

33

Махачкала

2 426 285

13 500

162 000

6,7%

15,0

34

Грозный

2 411 944

17 423

209 076

8,7%

11,5

35

Барнаул

2 399 810

12 400

148 800

6,2%

16,1

36

Курск

2 398 988

9 927

119 124

5,0%

20,1

37

Воронеж

2 396 795

12 177

146 124

6,1%

16,4

38

Набережные Челны

2 386 768

11 271

135 252

5,7%

17,6

39

Пермь

2 353 015

12 662

151 944

6,5%

15,5

40

Ярославль

2 335 292

11 370

136 440

5,8%

17,1

41

Красноярск

2 333 670

13 564

162 768

7,0%

14,3

42

Волгоград

2 324 233

11 295

135 540

5,8%

17,1

43

Омск

2 320 353

11 793

141 516

6,1%

16,4

44

Орел

2 243 805

10 345

124 140

5,5%

18,1

45

Иваново

2 207 653

11 672

140 064

6,3%

15,8

46

Томск

2 185 313

13 567

162 804

7,4%

13,4

47

Кемерово

2 135 517

13 282

159 384

7,5%

13,4

48

Владикавказ

2 133 569

12 009

144 108

6,8%

14,8

49

Пенза

2 126 353

8 502

102 024

4,8%

20,8

50

Рязань

2 109 500

11 967

143 604

6,8%

14,7

51

Вологда

2 108 108

12 500

150 000

7,1%

14,1

52

Череповец

2 085 030

12 874

154 488

7,4%

13,5

53

Саратов

2 076 511

11 041

132 492

6,4%

15,7

54

Ижевск

2 061 082

11 208

134 496

6,5%

15,3

55

Новокузнецк

2 012 892

12 421

149 052

7,4%

13,5

56

Липецк

1 984 439

10 540

126 480

6,4%

15,7

57

Астрахань

1 972 724

12 491

149 892

7,6%

13,2

58

Саранск

1 943 636

8 803

105 636

5,4%

18,4

59

Брянск

1 930 190

8 881

106 572

5,5%

18,1

60

Киров

1 915 973

8 904

106 848

5,6%

17,9

61

Челябинск

1 887 010

12 576

150 912

8,0%

12,5

62

Чебоксары

1 883 971

10 583

126 996

6,7%

14,8

63

Ульяновск

1 880 940

10 156

121 872

6,5%

15,4

64

Оренбург

1 854 361

10 306

123 672

6,7%

15,0

65

Волжский

1 837 571

8 632

103 584

5,6%

17,7

66

Тольятти

1 816 402

11 211

134 532

7,4%

13,5

67

Курган

1 729 119

9 264

111 168

6,4%

15,6

68

Смоленск

1 678 415

10 566

126 792

7,6%

13,2

69

Магнитогорск

1 643 145

12 281

147 372

9,0%

11,1

70

Нижний Тагил

1 398 031

10 580

126 960

9,1%

11,0

Среднее

2 791 201

14 509

174 112

6,2%

16,0

Источник: МИР КВАРТИР

    

Как видно из таблицы, самые доходные студии и «однушки» находятся в Якутске: стоят они сравнительно недорого — 3,35 млн руб., а сдаются за приличную арендную плату — 31,6 тыс. руб. в месяц. Поэтому их доходность составила 11,3% годовых, а окупаемость — всего 8,8 года.

А вот в Москве и Санкт-Петербурге цифры не так радужны для инвестора. Более того, обе столицы, как и Сочи, вошли в десятку самых низкодоходных городов. Так, в Санкт-Петербурге квартира площадью до 32 кв. м приносит 4,6% годовых от своей стоимости и окупается аж за 21,5 года.

В Москве это соответственно 4,8% и 20,7 года, в Сочи — 5,4% и 18,5 года.

 

Фото: www.vl.ru

 

В «низкодоходную десятку», как видно из таблицы, также вошли Владивосток (4,2% и 24,1 года), Белгород (4,4% и 22,6 года), Пенза (4,8% и 20,8 года), Курск (5% и 20,1 года), Ставрополь (5,1% и 19,7 года), Нижний Новгород (5,3% и 18,8 года) и Симферополь (5,4% и 18,4 года).

Аналитики федеральной компании МИР КВАРТИР подсчитали, что в среднем российская малогабаритка при сдаче ее в помесячную аренду приносит 6,2% годовых, а ее окупаемость составляет 16 лет.

Для сравнения: обычная квартира в среднем приносит лишь 4,9% и окупается за 20,9 года.

  

 

  

  

 

 

 

Другие публикации по теме:

В Минстрое составили портрет наиболее востребованного жилья у средней российской семьи

Эксперты: за год в Новой Москве сильнее всего подорожали однокомнатные квартиры и студии

Эксперты: спрос на рынке новостроек сместился в сторону наиболее дешевого и малометражного жилья

Эксперты: спрос и цены на студии в столичных новостройках массового сегмента продолжают расти

Эксперты: 70% покупателей жилья до 30 лет приобретают студии, однокомнатные квартиры и равнодушны к машино-местам

Эксперты: квартиры в столичных новостройках дорожают и уменьшаются в габаритах

За последний год в ряде российских городов сильно сократилась средняя площадь жилья в новостройках

+

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