В условиях государственной поддержки первичного рынка жилья особый интерес представляет изучение закономерностей влияния параметров ипотечных кредитов на развитие рынка. Целью статьи является оценка степени влияния ставки по ипотечным кредитам и срока кредита на среднюю цену жилой недвижимости. Для достижения цели проведен корреляционный анализ зависимости между факторами: средняя цена квадратного метра первичного рынка жилой недвижимости, средняя ставка по ипотечным кредитам, средний срок кредита. Результаты анализа: очень сильная прямая зависимость в паре «средняя цена – средний срок», сильная обратная зависимость в паре «средняя цена – ставка», сильная обратная зависимость в паре «ставка – средний срок». Для оценки возможности использования полученных результатов анализа для целей прогнозирования ценовой ситуации на первичном рынке жилой недвижимости, а также оценки степени воздействия мер государственной поддержки было осуществлено построение корреляционно-регрессионных моделей, отражающих зависимость средней цены квадратного метра от срока и ставки кредита. Построены мультипликативные степенные модели: двухфакторная и однофакторная. Расчет показателей качества моделей указывает на хорошее качество прогнозирования по обеим моделям. Описаны возможные сложности использования разработанных моделей.
Given the state’s support for the primary housing market, studying the influence of mortgage loan parameters on market development is of particular interest. The purpose of this article is to assess the influence of mortgage rates and loan terms on the average price of residential real estate. To achieve this goal, a correlation analysis was conducted between the following factors: the average price per square meter in the primary housing market, the average mortgage rate, and the average loan term. The analysis results revealed a very strong positive correlation between the average price and average term, a strong negative correlation between the average price and interest rate, and a strong negative correlation between the interest rate and average term. To assess the feasibility of using the obtained analysis results for forecasting pricing in the primary residential real estate market and assessing the impact of government support measures, correlation and regression models were constructed reflecting the relationship between the average price per square meter and the loan term and interest rate. Multiplicative power-law models were constructed: two-factor and one-factor. Calculation of model quality indicators indicates good forecasting quality for both models. Potential challenges in using the developed models are described.
1. Корниенко Д. О. Финансовое моделирование уровня долговой нагрузки на дату выдачи ипотечного кредита на рынке первичной жилой недвижимости // Финансы и кредит. 2023. Т. 29. № 8 (836). С. 1845–1872. DOI: 10.24891/fc.29.8.1845. EDN: DCSKIF.
2. Караваева Ю. С. Современный рынок ипотечного кредитования и проблемы его развития // Вестник НГИЭИ. 2018. № 2 (81). С. 133–147. EDN: YQGTHK.
3. Ерофеева М. Ю., Некрасов В. В. Состояние сферы ипотечного кредитования как ведущий фактор развития рынка недвижимости в современной России // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 1. № 7 (148). С. 287–293. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.07.01.029. EDN: EVRQMJ.
4. Демин А. В., Рыбальченко И. В. Влияние государственной помощи в приобретении жилья на уровень цен и последствиях снижения процентной ставки по ипотеке // Муниципальная академия. 2018. № 4. С. 87–90. EDN: YRXZIT.
5. Жирнов Г. А. Массовая льготная ипотека: продлевать нельзя завершать // Вопросы экономики. 2025. № 1. С. 115–133. DOI: 10.32609/0042-8736-2025-1-115-133. EDN: EMYAJK.
6. Бедин Б. М. Влияние ставки по ипотечным кредитам на стоимость жилой недвижимости // Baikal Research Journal. 2022. Т. 13. № 2. DOI: 10.17150/2411-6262.2022.13(2).31. EDN: RJLKOK.
7. Ованесян С. С., Старостачева И. С. Математические модели расчета параметров банка и заемщика в ипотечном кредитовании // Известия Байкальского государственного университета. 2021. Т. 31. № 4. С. 423–430. URL: https://izvestia.bgu.ru/reader/article.aspx?id=24798 (дата обращения: 15.05.2026). DOI: 10.17150/2500-2759.2021.31(4).423-430.
8. Лисица М. И. Инструментарий проектирования количественных параметров ипотечного кредита с использованием простых и сложных процентов // Петербургский экономический журнал. 2022. № 1–2. С. 160–167. URL: https://www.gikit.ru/sites/default/files/ogpage_files/2022/07/PEZh_no1-2_2022_0.pdf (дата обращения: 15.05.2026).
9. Столбовская Н. Н. Современные тенденции ипотечного жилищного кредитования и их оценка при помощи метода регрессионного анализа // Финансовые исследования. 2020. № 1 (66). С. 20–32. EDN: NCDNII.
10. Михеев Г. В. Исследование процессов управления малоэтажным жилищным строительством в условиях экономического пространства России // Известия Байкальского государственного университета. 2024. Т. 34. № 3. С. 528–537. DOI: 10.17150/2500-2759.2024.34(3).528-537. EDN: EMAFWR.
11. Щукина Т. В., Сорокина Т. В., Карачева Н. В. Последствия регулирования ипотечной ставки в РФ // Baikal Research Journal. 2022. Т. 13. № 1. DOI: 10.17150/2411-6262.2022.13(1).6. EDN: EMROTY.
12. Кузнецов Д. А. Механизмы государственного регулирования российского рынка жилищного строительства // Прогрессивная экономика. 2024. № 9. С. 164–174. DOI: 10.54861/27131211_2024_9_164. EDN: ICENPF.
13. Баврина А. П., Борисов И. Б. Современные правила применения корреляционного анализа // Медицинский альманах. 2021. № 3 (68). С. 70–79. URL: https://medalmanac.ru/2021/09/27/ %E2 %84 %96-3-68-2021/ (дата обращения: 15.05.2026). EDN: TPSSIX.
14. Рубинштейн Е. Д., Осипенко Н. С. Анализ рынка недвижимости и его прогнозирование // Теория и практика общественного развития. 2015. № 12. С. 140–143.
15. Стерник Г. М., Стерник С. Г. Анализ рынка недвижимости для профессионалов. М.: Экономика, 2009. 606 с.