ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ЛЬГОТНЫХ ИПОТЕЧНЫХ ПРОГРАММ НА ДОСТУПНОСТЬ ЖИЛЬЯ
DOI:
https://doi.org/10.22213/2618-9763-2026-2-63-72Ключевые слова:
агентно-ориентированная модель, имитационное моделирование, рынок недвижимости, доступность жилья, льготная ипотека, ипотечное кредитование, государственное регулированиеАннотация
В статье представлены результаты комплексного исследования рынка жилой недвижимости с учетом влияния различных программ льготного ипотечного кредитования на основе применения имитационного моделирования. Обосновывается проблема высокой гетерогенности агентов, информационной асимметрии и нелинейности взаимодействий между участниками рынка жилья, что ограничивает возможность применения классических эконометрических методов. В предлагаемой агентно-ориентированной модели описывается взаимодействие агентов жилищного рынка с различными потребительскими характеристиками, а также оценка влияния государства на рынок ипотечного кредитования. Отмечено, что реализованная симуляция базировалась на трех сценариях, описывающих различные рыночные условия, такие как ставка по ипотеке в размере 20 %, льготная ставка, льготная ставка для определенной категории населения (на примере населения моложе 25 лет). Особое внимание уделено сравнительной оценке результатов вычислительных экспериментов на основе исследования динамики цен на недвижимость, объемов продаж, коэффициента доступности жилья и индекса доступности ипотечных покупок. Полученные в статье результаты свидетельствуют о том, что адресные программы льготного кредитования являются наиболее эффективными с точки зрения доступности ипотечного кредитования при снижении влияния на дисбаланс спроса и предложения на рынке. Прослеживается, что изменения государственной политики оказывают влияние на ключевые показатели рынка жилой недвижимости только в краткосрочной перспективе. Получены результаты, раскрывающие возможности применения агентно-ориентированного моделирования как инструмента оценки и предсказания внедрения изменений в меры государственной поддержки в области ипотечного кредитования, что способствует принятию обоснованных стратегических решений в области жилищной политики.Библиографические ссылки
Данков Н. А., Дробышевская Л. Н. Ситуация на ипотечном рынке и ее влияние на эффективность денежно-кредитной политики Банка России // Финансы и кредит. 2025. № 3. С. 85-104.
Стерник Г. М., Стерник С. Г. Методология прогнозирования российского рынка жилья : монография. Москва : Проспект, 2018. 592 с. ISBN 978-5-9988-0591-2
Стерник Г. М., Стерник С. Г. Методология прогнозирования российского рынка жилья : монография. Москва : Проспект, 2018. 592 с. ISBN 978-5-9988-0591-2
Пестова А. А., Мамонов М. Е. Оценка влияния льготных ипотечных программ на цены жилья в России: эконометрический подход // Журнал Новой экономической ассоциации. 2024. № 3 (63). С. 72-96.
Седова Е. Н., Стебунова О. И., Ушатова С. Т. Эконометрическое моделирование стоимости жилой недвижимости на региональном уровне: иерархический подход // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2016. № 4. С. 51-56.
Axtell R. L., Farme, J. D. Agent-based modeling in economics and finance // Past, present, and future. Journal of Economic Literature. 2025. № 63 (1). Pp. 197-287 с. DOI: 10.1257/jel.20221319
Косарев В. Е. Агент-ориентированное моделирование рынка жилой недвижимости мегаполиса // Прикладная информатика. 2023. Т. 18, № 2. С. 45-59.
Evans B. P., Glavatskiy K., Harré M. S., Prokopenko M. The impact of social influence in Australian real estate: Market forecasting with a spatial agent-based model // Journal of Economic Interaction and Coordination. 2023. № 18 (1). Pp. 5-57 с. DOI: 10.1007/s11403-021-00324-7
Григорьев В. А. Имитационное моделирование социально-экономических систем: современное состояние и перспективы развития в России // Бизнес-информатика. 2023. Т. 17, № 1. С. 34-49.
Седова Е. Н., Стебунова О. И., Ушатова С. Т. Эконометрическое моделирование стоимости жилой недвижимости на региональном уровне: иерархический подход // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2016. № 4. С. 51-56.
Отмахова Ю. С., Девяткин Д. А. Моделирование агропродовольственных цепей поставок с применением машинного обучения и агент-ориентированных моделей // Информационное общество. 2024. № 4. С. 21-32. DOI: 10.52605/16059921_2024_04_21
Идентификация параметров агент-ориентированной модели управления промышленным комплексом региона / В. В. Акбердина, А. Ф. Шориков, Г. Б. Коровин, Д. В. Сиротин // Экономика региона. 2024. Т. 20, № 1. С. 48-62. DOI: 10.17059/ekon.reg.2024-1-4. EDN: ALKGZP
Бобылев Г. В. Открытая платформа агент-ориентированного моделирования пространственной экономики: концептуальные основы и практическое применение // π-Economy. 2024. Т. 17, № 6. С. 165-180. DOI: 10.18721/JE.17610
Полтерович В. М., Старков О. Ю. Ипотека и доступность жилья в России: анализ и перспективы // Вопросы экономики. 2021. № 5. С. 5-24.
Anthony J. Housing affordability and economic growth // Housing policy debate. 2023. Vol. 33 (5). Pp. 1187-1205. DOI: 10.1080/10511482.2022.2065328
Getting at Systemic Risk via an Agent-Based Model of the Housing Market / J. Geanakoplos, R. Axtell, J. D. Farmer [et al.] // American Economic Review. 2012. Vol. 102 (3). Pp. 53-58. DOI: 10.1257/aer.102.3.53
Стерник Г. М., Стерник С. Г. Методология прогнозирования российского рынка жилья : монография. Москва : Проспект, 2018. 592 с. ISBN 978-5-9988-0591-2
Седова Е. Н., Стебунова О. И., Ушатова С. Т. Эконометрическое моделирование стоимости жилой недвижимости на региональном уровне: иерархический подход // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2016. № 4. С. 51-56.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 О И Стебунова, К В Сальникова

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.