ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ЛЬГОТНЫХ ИПОТЕЧНЫХ ПРОГРАММ НА ДОСТУПНОСТЬ ЖИЛЬЯ

O I Stebunova; K V Salnikova

doi:10.22213/2618-9763-2026-2-63-72

Authors

O. I. Stebunova MIREA - Russian Technological University
K. V. Salnikova Kalashnikov Izhevsk State Technical University

DOI:

https://doi.org/10.22213/2618-9763-2026-2-63-72

Keywords:

agent-based modeling, real estate market, housing affordability, preferential mortgages, mortgage lending, government regulation, simulation modeling

Abstract

This article presents the results of a comprehensive study of the residential real estate market, taking into account the impact of various preferential mortgage lending programs, using simulation modeling. The article explores the high heterogeneity of agents, information asymmetries, and nonlinear interactions between housing market participants, which limit the applicability of classical econometric methods. The proposed agent-based model describes the interactions of housing market agents with different consumer characteristics and assesses the government's influence on the mortgage lending market. The simulation was based on three scenarios describing various market conditions, such as a 20% mortgage rate, a preferential rate, and a preferential rate for a specific population category (using the population under 25 as an example). Particular attention is given to a comparative evaluation of the results of computational experiments based on a study of real estate price dynamics, sales volumes, housing affordability indexes, and the mortgage affordability index. The results obtained in the article demonstrate that targeted preferential lending programs are the most effective in terms of mortgage lending affordability while mitigating the impact on supply and demand imbalances in the market. It is also evident that changes in government policy only affect key indicators of the residential real estate market in the short term. The obtained results reveal the potential of using agency-based modeling as a tool for assessing and predicting the implementation of changes to government support measures in mortgage lending, thereby facilitating informed strategic decision-making in housing policy.

Author Biographies

O. I. Stebunova, MIREA - Russian Technological University

PhD in Economics, Associate Professor

K. V. Salnikova, Kalashnikov Izhevsk State Technical University

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor

References

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

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.