Опубліковано: 18-08-2025 10:48
Індекс торгу в контексті нерухомості – це середній відсоток знижки, на яку продавці погоджуються з моменту початкової ціни до фактичної ціни продажу об’єкта. Іншими словами, він показує, наскільки в середньому зменшується ціна нерухомості в процесі переговорів між продавцем і покупцем. Такий показник є критично важливим індикатором ринку, адже відображає реальний баланс попиту і пропозиції та “чесну ціну” активу. Для низки професіоналів – оцінювачів, рієлторів, аналітиків, банкірів, інвесторів – володіння об’єктивними даними про типовий розмір торгу є необхідністю.
Для оцінювачів індекс торгу дозволяє більш точно визначати ринкову вартість, коригуючи ціни пропозицій (з рекламних оголошень) до рівня прогнозованих цін угод. У традиційній практиці, коли була відсутня достовірна інформація про реальні продажі, експерти змушені були брати ціну з оголошення і знижувати її на певний відсоток, який вважається типовим для знижки при угоді. Такий підхід є досить суб’єктивним – кожен спеціаліст орієнтується на власний досвід або обмежену локальну статистику. В результаті різні оцінювачі використовують різні коефіцієнти торгу, а обґрунтувати ці поправки важко. Натомість, наявність єдиного об’єктивного індексу торгу усуває цю проблему, даючи уніфікований орієнтир для всіх учасників ринку.
Для банків і інвесторів середній коефіцієнт торгу теж виявився надзвичайно корисним. Він допомагає банкам перевіряти коректність заставної вартості нерухомості та не допускати її завищення. Інвестори, знаючи типову знижку, можуть краще оцінити реальну ціну придбання активу та рівень ризику. Загалом, індекс торгу став одним з ключових показників ефективності ринку: поряд із термінами експозиції (часом продажу) та обсягами угод, він характеризує здоров’я ринку і динаміку цін. Таким чином, необхідність використання індексу торгу продиктована прагненням до прозорості й точності: професіоналам ринку потрібні обґрунтовані дані про те, наскільки відрізняються запитувані ціни від реальних продажних.
Розрахувати достовірний індекс торгу надзвичайно складно без залучення великих масивів даних. Причина в тому, що величина торгу не є постійною величиною – вона суттєво залежить від багатьох об’єктивних і суб’єктивних факторів. По-перше, впливає географія: кожен регіон, місто чи навіть район може мати свій типовий рівень знижки. Наприклад, у регіонах з надлишком пропозиції ціни часто знижуються, і величина торгу зростає; навпаки, коли попит перевищує пропозицію, торг мінімальний і ціни наближаються до початкових запитів. Так само, ознаки спадаючого ринку (війна, економічна криза, відтік населення тощо) як правило збільшують коефіцієнт торгу, тоді як на піку ринку знижки мізерні. Ці закономірності підтверджують: без урахування фаз ринку та регіональних особливостей будь-який усереднений показник торгу може ввести в оману.
По-друге, велике значення мають фізичні характеристики об’єкта. Тип та призначення нерухомості, її клас (наприклад, економ чи елітне житло), площа, стан ремонту – все це впливає на поведінку і продавця, і покупця, а відтак і на розмір можливого торгу. Наприклад, у масовому сегменті економ-житла продавці можуть бути більш поступливими в ціні, тоді як в преміальному сегменті власники елітних об’єктів часто менш схильні знижувати ціну. Стан ремонту та вік будівлі теж впливають: за квартиру з новим євроремонтом покупці готові платити ближче до запитуваної ціни, а от об’єктам зі старим станом може бути властивий більший торг. У різних сегментах ринку розкид цін буває різним: чим більша варіація цін в межах сегменту, тим більшою може бути величина торгу, адже імовірність завищених очікувань окремих продавців там вища.
По-третє, динаміка ринку та тренди накладають свій відбиток. В періоди різких змін (наприклад, економічних потрясінь, військових дій чи стрибків інфляції) взаємні очікування продавців і покупців можуть не співпадати: хтось із них буде переглядати ціни швидше, ніж інший. Це призводить до появи великого статистичного розкиду і “шуму” в даних оголошень. Наприклад, під час кризи частина продавців може виставляти ще довоєнні чи докризові ціни, сподіваючись перечекати спад, тоді як активні продавці будуть готові на значний дисконт. Серед цих численних цін потрібно виділити типову знижку, що відповідає реальним угодам, – без достатньої статистики це зробити майже неможливо.
Основна складність полягає в тому, що без великої бази даних важко відрізнити типову закономірність від одиничного випадку. В Україні досі немає відкритого публічного масиву даних про фактичні ціни угод купівлі-продажу, тому ринок залишається фрагментованим. Так, існує Державний реєстр речових прав на нерухоме майно (внесення прав і обтяжень здійснює нотаріус або держреєстратор; витяги можна замовити онлайн у «Дії»), але цей реєстр фіксує саме права та їх обтяження, а не публікує вартісні параметри угод; інформація про ціну міститься в нотаріальному договорі й не є відкритими даними для широкого доступу. Договори оренди додатково ускладнюють картину: за загальним правилом право оренди на строк понад три роки підлягає нотаріальному посвідченню та державній реєстрації, натомість короткострокові договори (які становлять більшість на побутовому ринку) зазвичай не реєструються. У підсумку в країні немає повного централізованого масиву даних про орендні договори та ціни найму.
MLS та CRM-інфраструктура рієлторів поки що не вирішує проблему відкритості. В Україні діють окремі приватні мультилістингові ініціативи (наприклад, MLS Ukraine, модулі MLS у деяких CRM), доступ до яких зазвичай мають лише учасники/клієнти; це не єдина національна система й дані в них закриті для сторонніх. Локальні спільноти MLS існують у містах та об’єднаннях, але на рівні країни уніфікованого стандарту немає. Паралельно ринок користується низкою розрізнених CRM-платформ (LigaPro, Plektan, Perfectum, SalesDrive тощо), які працюють у «своїх» екосистемах і не забезпечують повного, взаємного обміну даними між усіма гравцями. Як наслідок, кожне агентство або мережа володіє лише частиною інформації, а розрахунки середнього рівня торгу змушені спиратися на вузькі вибірки й неминуче набувають суб’єктивності.
Один фахівець ринку може брати «поправку на торг» у 5%, інший – у 10%, спираючись на власні спостереження. До того ж, дані оголошень на сайтах містять багато похибок та неточностей. Оголошення подають тисячі користувачів у вільній формі, тож зустрічаються дублікати (той самий об’єкт, розміщений кілька разів), фейкові пропозиції або хибні ціни, що спотворюють статистику. Часто оголошення застарілі: об’єкт вже продано, а запис не видалено, або ціну змінили, а в інтернеті лишилась стара інформація. Без масштабного очищення даних по кожному конкретному випадку судити про реальний торг ризиковано. Підсумовуючи, лише збирання великого масиву структурованих даних та врахування ключових факторів (локації, типу нерухомості, стану ринку тощо) дозволяють обчислити індекс торгу, який дійсно відображає реальність, а не випадкові шумові коливання.
Для якісного обчислення індексу торгу необхідні велика кількість даних, їхня деталізація та грамотна обробка. ГІС «Увекон» має ряд ключових переваг, що роблять її ідеальним інструментом для цього завдання. Передусім, це масштаб охоплення даних. Система автоматично збирає оголошення про продаж і оренду нерухомості по всій Україні з десятків онлайн-платформ та агентств. Щомісяця в базу додається близько 500 тисяч нових оголошень, а історичний архів з 2018 року налічує понад 46 мільйонів записів – це найбільший масив інформації такого типу в країні. База охоплює всі регіони і всі основні види нерухомості (житлова, комерційна, земля тощо), що дозволяє аналізувати ринок як на загальнонаціональному рівні, так і локально – до окремого міста чи району.
Друга перевага – це геоприв’язка і тонке територіальне зонування. Кожному об’єкту нерухомості, що потрапляє в базу, ГІС «Увекон» присвоює точні географічні координати (процес геокодування). Завдяки цьому визначається конкретне місце розташування – аж до рівня мікрорайону в місті або території конкретної селищної/сільської громади згідно офіційного кодифікатора адміністративно-територіального ділення України (КОАТУУ). Система має ієрархію геополігонів різних рівнів: від області та району – до дрібніших зон ціноутворення всередині населених пунктів. Така деталізація надзвичайно важлива, адже навіть в межах одного міста різні райони можуть мати різний рівень цін і різний характер торгу. Наприклад, престижний центр міста і віддалений спальний масив – це різні підринки. ГІС «Увекон» дозволяє групувати дані за цими зонами, що уможливлює розрахунок індексу торгу окремо по кожному мікрорайону чи громаді, підвищуючи точність показника. При цьому, рівень мікрорайонів містить географічні полігони, сформовані за ціновими ознаками та типом забудови, масштабовані майже до рівня «кварталу» що максимально деталізує цінові параметри ринку.
Третя ключова перевага – деталізована інформація про характеристики об’єктів. Сира інформація з оголошень дуже різнорідна: хтось зазначає площу кухні і тип стін, а хтось лише загальну площу і поверх. ГІС «Увекон» вирішує цю проблему шляхом стандартизації та класифікації. Кожне оголошення автоматично відноситься до певного сегменту (наприклад, житлова чи комерційна нерухомість), типу (наприклад, квартира в новобудові чи вторинному фонді; міський будинок чи сільський, ), класу об’єкта (рік та тип забудови, будинок, котедж, дача, торговий або офісний центр, МАФ тощо ), а також до відповідної категорії площі. Додатково фіксуються такі характеристики, як стан ремонту, матеріал будови, кількість кімнат тощо – усе, що впливає на ціну. Автоматизовані алгоритми (включно з аналізом тексту оголошення) допомагають заповнити відсутні атрибути та привести опис до єдиного стандарту. У результаті з неструктурованого потоку оголошень формується упорядкована база даних, готова до статистичного аналізу.
Четверта важлива перевага – це очищення даних та усунення шумів перед аналізом. Як зазначалося, база оголошень містить багато помилкових або аномальних записів. ГІС автоматично виконує кілька етапів фільтрації: видаляє дублікати, відсікає екстремальні значення – аномально низькі чи високі ціни, що вибиваються із загальної картини (можливо, через помилку або навмисне завищення/заниження), а також відфільтровує очевидні фейкові пропозиції. Таким чином усувається статистичний шум, і аналіз базується на коректних даних. Цей процес очищення і нормалізації є трудомістким, але ГІС «Увекон» реалізує його автоматизовано за допомогою сучасних технологій Big Data та спеціальних алгоритмів. Те, що раніше вимагало б ручної роботи десятків людей (зіставлення оголошень, перевірка актуальності, коригування описів), тепер виконується швидко і стандартизовано. У підсумку, ГІС «Увекон» надає унікальний набір даних, де кожне оголошення «прив’язане» і в просторі (географічно), і за характеристиками (тип, клас, стан), і в часі (точна дата актуальності оголошення). Цей набір даних є необхідною основою для точного розрахунку індексу торгу, оскільки дозволяє порівнювати подібне з подібним і врахувати всі ключові чинники.
Маючи описаний вище масив даних, постає питання: яким чином, власне, обчислюється індекс торгу? Науково це зводиться до визначення типової різниці між максимальної ціни пропозиції та ціною можливої реалізації для однорідної групи об’єктів.
Типова поведінка покупця або орендаря така: він відкриває маркетплейси нерухомості й переглядає весь доступний масив оголошень, попередньо відфільтрувавши їх за бажаним місцерозташуванням, типом забудови, класом та станом ремонту, площею/кількістю кімнат, відстанню до метро/транспорту тощо. Далі людина звужує пошук до вузької локальної зони (фактично — мікрорайон або територія селищної/сільської ради, як у полігонах 3–4 рівня ГІС «Увекон») і порівнює аналогічні об’єкти за ключовими параметрами. У переговорах із продавцем покупець/орендар зазвичай орієнтується на найнижчу ціну серед справді порівнянних пропозицій у цій локальній зоні: саме вона стає його «якорем» і цільовим орієнтиром у торзі.
Звідси випливає практичний висновок: за відсутності достовірних даних про фактичні ціни угод і з огляду на складність альтернативних розрахунків, цілком логічно використовувати співвідношення запитуваної ціни обраного об’єкта до мінімальної ціни зі списку його локальних аналогів як проксі-показник “індексу торгу”. Інтуїтивно він показує, наскільки “є куди торгуватись”, якщо покупець наполягатиме на рівні найнижчої справді порівнянної пропозиції поруч.
Формула (простими словами)
Нехай:
Тоді «потенціал торгу» у відсотках (проксі-індекс торгу) можна оцінити як:
Що вважаємо «аналогами» (ключові припущення)
Щоб уникнути викривлення через «випадковий демпінг» або помилки в оголошеннях, мінімальну локальну ціну доцільно брати після фільтрації викидів (наприклад, ігнорувати 1–5% екстремально низьких значень і вимагати мінімальний розмір вибірки). Ця логіка узгоджується з тим, як у ГІС «Увекон» застосовується перцентильне відсікання й групування у «вузьких» геополігонах для зменшення шуму та підвищення репрезентативності показника.
Розглянемо спрощено алгоритм, реалізований у програмному коді, що використовується в ГІС «Увекон». Алгоритм працює в декілька етапів, комбінуючи методи статистичної обробки даних та кластерного аналізу.
(а) Групування за підсегментами. Перш ніж аналізувати ціни, дані групуються за категоріями нерухомості. Це означає, що всі оголошення спочатку розбиваються на підмножини за такими ознаками, як: регіон/локація (ідентифікатор полігону мінімального рівня, тобто максимального масштабу), сегмент і підсегмент (тип нерухомості – наприклад, квартира чи будинок, земля тощо), клас об’єкта (для житла – економ, бізнес, еліт), розмір об’єкта (квартири малої, середньої, великої площі тощо), тип операції (продаж або оренда) і стан ремонту. Ці параметри формують своєрідний “ключ групи”, тобто набір характеристик, що визначає відносно однорідну групу об’єктів. Наприклад, окремо розглядаються однокімнатні квартири вторинного ринку житла в масовій сучасній забудові (економ) у мікрорайоні «Позняки 8» Дарницького району Києва з ремонтом типу «Евроремонт»– це один кластер, а однокімнатні квартири в масовій радянській забудові в тому ж мікрорайоні з ремонтом типу «Евроремонт»– інший, і т.і.
Рис.1. Візуалізація території полігону 4-рівня масштабного рівня (мікрорайони) «Позняки 8».
Такий підхід гарантує, що ми порівнюємо між собою співставні об’єкти (аналогічно до критеріїв подібності в оцінці), і індекс торгу для них буде коректним.
(б) Фільтрація екстремальних значень. У межах кожної групи спочатку відкидаються записи з невалідною або відсутньою ціною (оголошення без ціни нам не допоможуть). Далі застосовується статистичний метод обтинання “хвостів” розподілу цін: з групи видаляють надто низькі і надто високі значення цін, що виходять за межі певних перцентилів (за замовчуванням нижче 5-го і вище 95-го перцентиля). Ці крайні 5% випадків можуть бути аномальними – наприклад, надто низька ціна може означати, що об’єкт продається в аварійному стані або це помилка, а надто висока ціна – що власник виставив нереалістичну вартість. Виключивши ці екстремуми, ми очищаємо вибірку від потенційних викидів (outliers) і зосереджуємося на основній масі типових цін. Це покращує надійність подальшого аналізу, адже відомо, що екстремальні точки можуть значно спотворювати середні показники та результати кластеризації.
(в) Кластерний аналіз цін (метод K-медоїдів). Ключовий етап – поділ відфільтрованих цін у групі на два кластери: умовно кажучи, “базовий рівень цін” і “підвищений рівень цін”. Для цього використовується метод кластеризації K-медоїдів. Це різновид алгоритму кластерного аналізу, схожий на відомий K-середніх (K-means), але з однією важливою відмінністю. Алгоритм K-медоїдів замість середнього значення кластера використовує медоїд – реальну точку даних, найбільш типову для кластера. Такий підхід значно робастніший до шумів та викидів, оскільки центр кластера обирається з існуючих точок і не зміщується під впливом екстремальних значень. Інтуїтивно це означає, що навіть якщо у вибірці є кілька дуже дорогих об’єктів, алгоритм не буде тягнути середнє значення вгору, а скоріше виокремить ці об’єкти в окремий кластер, якщо вони віддалені від основної маси.
У нашому випадку ми наперед задаємо кількість кластерів K = 2 (два медоїди), прагнучи розбити групу цін на дві частини. Алгоритм працює ітеративно: спочатку випадково (або за спеціальною ініціалізацією) обираються два медоїди зі списку цін, потім кожна ціна прив’язується до найближчого медоїда (до кластера з більш схожою ціною), після чого перевибираються нові медоїди для отриманих кластерів – і так до збіжності. У результаті ми отримуємо дві групи цін: одну нижчого рівня, іншу – вищого. Наприклад, якщо в групі були ціни від 800 до 1500 $/м², алгоритм може знайти медоїд одного кластера близько 900 $/м², а другого – близько 1300 $/м², розбивши тим самим вибірку на «дешевші» та «дорожчі» підгрупи. Перший кластер можна інтерпретувати як базовий рівень цін, ближчий до реальних угод, а другий – як умовно “підвищений” рівень, ближчий до початкових запитів продавців.
(г) Обчислення коефіцієнта торгу. Знаючи середні (точніше, медоїдні) ціни в кожному з двох кластерів, дуже легко порахувати величину торгу. Формула проста: індекс торгу = ((Ціна_підвищеного кластера – Ціна_базового кластера) / Ціна_підвищеного кластера) * 100%. По суті, це відсоток, на який ціни нижчого кластеру відстають від цін вищого кластеру. Повертаючись до нашого прикладу: якщо медіанний кластер має середню ціну ~1300 $/м², а базовий ~900 $/м², то коефіцієнт торгу ≈ ((1300–900)/1300)*100% ≈ 30.8%. Це б означало, що типова знижка у цьому сегменті становить близько 31%. У програмі цей результат округлюється до цілого відсотка для зручності (наприклад, 30.8% → 31). Таким чином, отримуємо той самий індекс торгу, про який говоримо – об’єктивно розрахований на основі кластерного аналізу цін.
(д) Текстові евристики (торг + геоконтекст + ремонт) → ваговий множник. Аналізуємо тексти оголошень на наявність сигналів: «можливий торг», «без торгу», «терміново», «центр/біля метро/зелена зона», «євроремонт/дизайнерський» тощо. Для кожної групи обчислюємо три бали: trade_score (готовність до торгу), geo_score (ліквідність/локаційна привабливість), reno_score (якість/готовність до в’їзду).
Комбінуємо бали у зведений індикатор: 0,50×trade + 0,25×geo + 0,25×reno. Далі лінійно відображаємо його в діапазон ваг [w_min; w_max] (типово 0,90–1,10) і множимо на «сирий» індекс торгу. Це дозволяє підсилювати/послаблювати індекс відповідно до текстових ознак сегмента.
Варто зазначити, що алгоритм також розраховує додатковий показник – так званий max_barg_index (максимальний індекс торгу). Його розрахунок схожий, але з дещо іншим підходом до вибірки: використовується ширший діапазон даних (наприклад, між 5-м і 95-м перцентилями, щоб захопити максимально можливу типову різницю). Простіше кажучи, max_barg_index відображає граничну оцінку знижки, яку можна очікувати в цьому сегменті за сприятливих для покупця умов. Якщо основний коефіцієнт торгу показує середню типову знижку, то максимальний – наближену до максимальної типову знижку (без урахування зовсім уже унікальних випадків). У наших даних часто обидва коефіцієнти обчислюються для повноти картини.
(д) Запис результатів і перевірки. Для кожної групи (підсегменту ринку) алгоритм формує вихідний запис: дата, характеристики групи (тип нерухомості, регіон тощо), середня базова ціна (в $/м²) для нижнього кластера, підвищена ціна для верхнього кластера, кількість проаналізованих оголошень, а також обчислені показники – індекс торгу і максимальний індекс торгу. Перед внесенням цих результатів до кінцевої бази вони проходять контроль якості: напряму в коді передбачено, що якщо група надто мала (менше мінімуму, наприклад 3 оголошення) або якщо в процесі кластеризації щось пішло не так (кластер вийшов порожнім, модель не збіглася, цінові параметри з «дивною» динамікою тощо), то для такої групи коефіцієнт взагалі не розраховується, аби не вводити шуму. Це важливо: система відфільтровує ненадійні результати. В підсумку, ми отримуємо таблицю індексів торгу по всіх сегментах, які мали достатньо даних. Ці цифри надалі використовуються в аналітичних звітах, відображаються на географічних картах (щоб візуалізувати регіональні відмінності) і підключаються до інструментів оцінки.
З точки зору наукової методології, описаний алгоритм поєднує статистичні методи (перцентильне відсікання, усереднення) та машинне навчання (кластеризація K-медоїдами). Він показує, як великі дані можуть бути перетворені на конкретний показник. І що важливо, всі кроки – від групування до формул – можна пояснити зрозумілою мовою: ми спершу порівнюємо схожі об’єкти, потім прибираємо явні “викиди”, далі знаходимо дві типові групи цін і рахуємо відсоткову різницю між ними. Саме це і є логіка індексу торгу.
Результати, отримані описаним методом, заслуговують довіри з кількох причин. По-перше, індекс торгу ґрунтується на великій репрезентативній вибірці даних, а не на чиїхось суб’єктивних оцінках. Як було зазначено, раніше розмір знижки оцінювали «на око» самі експерти, спираючись на обмежений досвід, тоді як тепер він розраховується на підставі десятків тисяч реальних прикладів. Це робить показник об’єктивним і обґрунтованим: цифри взяті з життя, з реальних пропозицій, а не з теоретичних припущень. По-друге, сама методологія розрахунку є прозорою і науково виваженою. Використання перцентилів, кластерного аналізу і медоїдів – це сучасні підходи, спрямовані на максимальну достовірність. Алгоритм спеціально передбачає очищення даних від шуму і перевірку достатності вибірки, тож його результати стійкі до впливу випадкових аномалій.
По-третє, індекс торгу постійно оновлюється, відображаючи актуальну ситуацію на ринку. Наприклад, якщо в якомусь регіоні різко зросла конкуренція між продавцями і знижки збільшилися – це незабаром буде зафіксовано в нових даних і відіб’ється на коефіцієнті торгу. Таким чином, користувачі завжди оперують свіжими показниками, які враховують поточні тенденції (через інтеграцію з базою оголошень, що оновлюється щомісячно). Крім того, охоплення і деталізація ГІС «Увекон» означають, що індекси торгу розраховані для конкретних умов – кожен може знайти показник, релевантний саме для його міста, сегменту, типу нерухомості, типу ремонту. Це не усереднений по країні відсоток, а тонко налаштований орієнтир, наближений до реальності у вузькому сегменті.
Для тих, хто працює на ринку нерухомості, використання індексу торгу має стати звичною практикою. Оцінювач, озброєний таким даними, може впевненіше обґрунтувати свою оцінку замовнику чи рецензенту: мовляв, “ми взяли ціну аналогів з оголошень і скоригували на середній торг X%, адже статистично в цьому сегменті саме така знижка при продажу” – і це підкріплено великою вибіркою, а не лише досвідом. Банк, видаючи іпотечний кредит під заставу квартири, теж може перевірити: якщо продавець просить 100 тис. $, а система показує, що типовий торг 10%, то справедливою ринковою ціною ймовірно буде близько 90 тис. $. Таким чином банк убезпечить себе від потенційного переоцінення застави. Індекс торгу сприяє прозорості: він вигідний і покупцям, і продавцям, допомагаючи скоригувати завищені очікування та полегшуючи досягнення згоди.
Насамкінець, хочеться наголосити, що індекс торгу – не абстрактна цифра, а живий індикатор стану ринку. Він акумулює в собі інформацію про тисячі переговорів між продавцями і покупцями. Тому його динаміка теж показова: зменшення середнього торгу може сигналізувати про пожвавлення ринку і силу позиції продавців, натомість зростання торгу – про те, що покупці диктують умови або на ринку неспокій. Довіряючи цьому індексу і використовуючи його у своїй діяльності, спеціалісти отримують ще один компас у складному морі ринкових даних. Завдяки таким системам, як ГІС «Увекон», сьогодні цей компас доступний кожному – достатньо зайти в систему, обрати цікавий регіон чи сегмент, і ви одразу побачите, скільки в середньому зі стартової ціни продавці можуть поступитися. І це, безперечно, надійна інформація, яку варто врахувати при будь-яких рішеннях на ринку нерухомості. Цифри, підкріплені великою статистикою, дозволяють зменшити невизначеність і прийти до більш зважених, раціональних домовленостей між сторонами – а отже, роблять ринок прозорішим і ефективнішим для всіх учасників.
Показник індексу торгу щомісячно розраховується ГІС Увекон та візуалізується в окремому розділі інструмента «Інтерактивний звіт» https://gisuvecon.com/main/int_report/
Дані доступні у розрізі підсегментів нерухомості, типу операцій, розмірності об’єктів, класу нерухомості, типу ремонту. Окремі показники агреговані по мікрорайонах та адміністративних районах міст, районах областей та по регіонах.
Рис.2. Приклад візуалізації розрахованих індексів торгу у розрізі районів областей, розмірності об’єктів для ринку домоволодінь за липень 2025 року.
Рис.3. Приклад візуалізації розрахованих індексів торгу у розрізі районів міст, розмірності об’єктів та класу забудови для вторинного ринку квартир за липень 2025 року.
Рис.4. Приклад візуалізації розрахованих індексів торгу у розрізі областей, розмірності об’єктів та типу ремонту для вторинного ринку квартир за липень 2025 року.
Рис.5. Приклад візуалізації розрахованих індексів торгу у розрізі районів міст, розмірності об’єктів та класу для торгової нерухомості за липень 2025 року.
Висновок: Індекс торгу сьогодні – це логічний і необхідний інструмент, що виник на перетині великого масиву даних та передових алгоритмів аналізу. Його застосування вже довело свою корисність для оцінки, інвестування, банківської справи та інших сфер нерухомості. Розуміння і довіра до цього показника з боку професіоналів буде лише зростати, адже за ним стоїть наука, статистика і реальні цифри, які говорять самі за себе. Це саме той випадок, коли теорія на службі у практики: складні моделі та кластери працюють “під капотом”, щоб видати нам простий і зрозумілий орієнтир – середній відсоток торгу, на який можна розраховувати в тій чи іншій ситуації. З огляду на стрімкий розвиток українського ринку даних, можна сміливо прогнозувати, що індекс торгу стане таким же звичним показником, як курс валют чи інфляція, – і буде невід’ємною частиною аналізу ринку нерухомості для всіх, хто приймає рішення в цій сфері.
📝 Примітка: Матеріал створено на основі власної бази даних та з використанням аналітичних інструментів ГІС Увекон. Всі тексти є унікальними та адаптованими для інформаційних цілей.
⚖️ Авторське право: Весь контент є інтелектуальною власністю автора публікації. Будь-яке копіювання або використання матеріалів дозволяється лише з активним посиланням на джерело