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

+

Эксперты: строительную отрасль будут оценивать по степени внедрения искусственного интеллекта

Специалисты, входящие в состав экспертной группы по внедрению ИИ при Минстрое России, предложили разработать единую методику для оценки искусственного интеллекта в строительной отрасли. Ее цель — показать степень готовности компаний к внедрению искусственного интеллекта и послужить основой для формирования реестра отечественных решений в сфере ИИ, сообщила пресс-служба ДОМ.РФ.

 

Фото © Sergey Nivens / Фотобанк Лори

 

В состав экспертной группы, созданной на базе ДОМ.РФ, входят застройщики, вендоры, банки, федеральные органы исполнительной власти, а также НИИ и вузы — всего более 50 участников.

С предложением по разработке единой методики эксперты выступили на сессии «Искусственный интеллект в девелопменте: от идей к инновациям» в рамках выставки-форума «Россия» на ВДНХ.

В обсуждении приняли участие замминистра строительства и ЖКХ РФ Константин Михайлик, управляющий директор по ИТ и цифровой трансформации ДОМ.РФ Николай Козак, представители Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ (НЦРИИ), Альянса в сфере развития ИИ, АНО «Цифровая экономика», крупнейшие девелоперы.

 

Фото предоставлено пресс-службой ДОМ.РФ

 

Константин Михайлик (на фото, в центре, с микрофоном) отметил важность поддержания перехода от экстенсивного к интенсивному пути развития экономики, в котором внедрение искусственного интеллекта играет решающую роль. ИИ повысит производительность в строительных компаниях, заместив типовые несложные функции.

Чиновник напомнил, что задачу использования искусственного интеллекта в ключевых отраслях экономики поставил Президент РФ, на этом Владимир Путин сделал акцент и в недавнем послании Федеральному Собранию.

«Сейчас главный вопрос состоит в том, как всем объединиться, чтобы в отрасли были единые подходы, а также здоровая конкуренция, необходимая для формирования наиболее эффективных практик и выполнения государственных задач», — подчеркнул замглавы Минстроя.

По его словам, перед строительной отраслью стоит задача не только внедрить технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессы, но и добиться развития нормативно-правового регулирования ИИ.

 

Фото предоставлено пресс-службой ДОМ.РФ

 

Управляющий директор по ИТ и цифровой трансформации ДОМ.РФ Николай Козак (на фото, с микрофоном) сообщил, что эксперты рабочей группы уже приступили к сбору данных от компаний для создания реестра отечественных ИИ-решений. 

«В планах в этом году завершить анализ и приступить к созданию реестра отечественных решений по ИИ, — рассказал представитель финансового института развития в жилищной сфере и добавил: — Важные задачи, на которые также стоит сделать акцент участникам экспертной группы, это обучение и методическая поддержка».

Николай Козак заметил, что для решения проблем дефицита профильных специалистов с навыками работы в области ИИ создан собственный обучающий курс, который уже запущен на популярной онлайн-платформе.

Подготовка специалистов в сфере ИИ, напомнил эксперт, — одна из задач Федерального проекта «Искусственный интеллект» Национального проекта «Цифровая экономика».

  

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 рассказали об основных условиях внедрения ИИ в стройке

От лоскутной автоматизации к бесшовной цифровизации: IT-решениями на этапе проектирования поделились застройщики и эксперты на РСН–2024 

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

Новые требования к специалистам в сфере информационного моделирования в строительстве

Утверждены требования к форматам сведений для межведомственного электронного взаимодействия при ИЖС

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

Эксперты: цифровая трансформация — это не мода, а ключевой фактор успеха компании

Новая IT-платформа Брусники сокращает время на проектирование дома в 328 раз

Карта компетенций BIM-специалистов поможет работе на рынке недвижимости