Russian Journal of Housing Research Russian Journal of Housing Research Жилищные стратегии 2410-1621 2412-9089 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 127086 10.18334/zhs.13.4.127086 HBOJCS Articles Статьи Research Article Forecasting the real estate market Прогнозирование рынка недвижимости

24 12 2026 13 4 VOL 13, NO4 (2026) ТОМ 13, №4 (2026) 04 10 2026 06 11 2026 Copyright ©; 2026, Petrichenko D.G., Petrichenko G.S. Copyright ©; 2026, Петриченко Д.Г., Петриченко Г.С. 2026 Petrichenko D.G., Petrichenko G.S. Петриченко Д.Г., Петриченко Г.С. https://1economic.ru/lib/127086

The article examines the factors influencing the residential real estate market. The article aims to identify the basic indicators that reliably reflect prices in the real estate market. The article provides a classification of factors affecting the cost of housing in the real estate market. The study was conducted in order to identify the influence of exogenous factors on the value of real estate in the Krasnodar Territory. The authors compiled a classification system for exogenous indicators. The methodological tools of the study were based on statistical and factor analysis methods, as well as monitoring of the real estate market in the region. It is revealed that exogenous factors influence the pricing policy in the housing market. A correlation matrix of exogenous factors is constructed. Based on the correlation coefficient, a scientific explanation of the influence of one factor on another is given. The economic justification of the regression forecasting model presented in the article is given. A factor analysis based on the use of the principal component method was carried out, as a result of which the dimension of the studied data was reduced by combining correlated features into independent components while maintaining maximum information content. The article provides the economic justification of each of the identified main components, in particular, the impact of the macroeconomic factor on the cost of housing. A regression model for predicting residential real estate using factor analysis is constructed; and its high accuracy is shown. The article is of interest to managers and marketers of real estate companies and organizations in the real estate sector.

В статье рассматривается комплексное исследование факторов, влияющих на рынок жилой недвижимости. Основная задача проводимого исследования заключается в выявлении базовых показателей, достоверно отражающих цены на рынке недвижимости. В статье приведена классификация факторов, влияющих на стоимость жилья на рынке недвижимости. Исследование проводилось с целью выявления влияния экзогенных факторов на стоимость недвижимости в Краснодарском крае, авторами была составлена система классификации экзогенных показателей. В основе методического инструментария исследования применялись методы статистического и факторного анализа, а также мониторинг рынка недвижимости края. Выявлено, что экзогенные факторы влияют на ценовую политику на рынке жилья. Построена корреляционная матрица экзогенных факторов, и приведено научное объяснение влияния одного фактора на другой на основе коэффициента корреляции. Дано экономическое обоснование представленной в статье регрессионной модели прогнозирования. Проведен факторный анализ на основе использования метода главных компонентов, в результате чего была сокращена размерность исследуемых данных за счет объединения коррелируемых признаков в независимые компоненты с сохранением максимальной информативности. Приведено экономическое обоснование каждой из выделенных главных компонентов, в частности влияние макроэкономического фактора на стоимость жилья. Построена регрессионная модель прогнозирования жилой недвижимости с применением факторного анализа и показана ее высокая точность. Статья представляет интерес для руководителей и маркетологов риэлтерских компаний и организаций в сфере недвижимости.

 real estate market Krasnodar Territory price forecasting marketing factor analysis regression model рынок недвижимости Краснодарский край прогнозирование цен маркетинг факторный анализ регрессионная модель 1. Гаджизаде А.М.о., Репнев И.С., Кутцев Н.А., Омаргаджиев Г.Г., Орлов Ф.Д. Анализ влияния изменений процентных ставок и условий кредитования на динамику спроса в сегменте коммерческой недвижимости // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2025. – № 12-1. – c. 511-522. – doi: 10.34670/AR.2026.43.21.041. 2. [Электронный ресурс]. URL: https://www.audit-it.ru. 3. Глухова С. М., Чернов А. Ю. Применение эконометрических методов анализа рынка недвижимости на примере г. Костромы // Прогрессивная экономика. – 2024. – № 5. – c. 195-212. – doi: 10.54861/27131211_2024_5_195. 4. Грабовый П.Г., Кущенко И.В. Политика городского восстановления // Недвижимость: экономика, управление. – 2024. – c. 10-13. 5. [Электронный ресурс]. URL: https://depstroy.krasnodar.ru/activity/stroitelstvo/statisticheskie-dannye-stroitelnogo-kompleksa. 6. Зиненко А.В. Методы прогнозирования динамики рынка недвижимости // Современные наукоемкие технологии. – 2025. – № 11. – c. 53-58. – doi: 10.17513/snt.40566. 7. Жминько А., Бекецкая Ю., Терехова Ю. Жилищная статистика и тенденции рынка недвижимости // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2023. – № 1. – c. 54-58. – doi: 10.17513/vaael.2668. 8. Казимиров И.А., Ощерин Л.А., Сахилтарова С.В. Разработка и исследование многомерных регрессионных моделей вторичного рынка жилой недвижимости // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. – 2017. – № 4. – c. 87-107. 9. Коледа Е.А., Матюшенко А.Д. Анализ факторов, влияющих на стоимость жилой недвижимости. [Электронный ресурс]. 10. [Электронный ресурс]. 11. Матковская О.Г., Сидорович К.Ю. Факторный анализ социально-экономической дифференциации регионов (на примере Республики Беларусь) // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. – 2019. – № 1. – c. 59-65. – doi: 10.26794/2226-7867-2019-9-1-59-65. 12. Молчанова М.Ю., Печенкина А.В. Особенности использования методов фундаментального и технического анализа при прогнозировании цен на рынке недвижимости региона // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. – 2011. – № 3. – c. 54-64. 13. Нестерова С.И. Экономические механизмы ценообразования на первичном рынке жилой недвижимости // Альманах современной науки и образования. – 2013. – № 9. – c. 121-125. 14. Петриченко Д.Г. Исследование современных тенденций развития рынка недвижимости в Краснодарском крае // Жилищные стратегии. – 2026. – № 1. – c. 25-40. – doi: 10.18334/zhs.13.1.124475. 15. Петриченко Г.С., Дудник Л.Н. Выбор параметров контроля технического состояния для цифровых блоков корпоративной сети на основе использования методов факторного анализа // Автоматизация и современные технологии. – 2010. – № 2. – c. 16-21. 16. Ростова Е.П., Степанова Я.Д. Моделирование и прогнозирование динамики показателей рынка жилой недвижимости в городах Российской Федерации // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. – 2025. – № 4. – c. 32-41. – doi: 10.18287/2542-0461-2025-16-4-32-41. 17. Савельев А.В. Прогнозирование ожидаемой инфляции с использованием данных российского фондового рынка // Имущественные отношения в Российской Федерации. – 2025. – № 3. – c. 42-50. 18. Стерник Г.М., Свиридов А.В. Тестирование модели среднесрочного прогнозирования развития локального рынка жилой недвижимости // Экономика строительства. – 2013. – № 5. – c. 45-56. 19. [Электронный ресурс]. URL: https://23.rosstat.gov.ru. 20. Теньковская Л.И. Краткосрочный прогноз стоимости квартир на рынке вторичного жилья в России // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. – 2025. – № 2. – c. 47-57. – doi: 10.24147/1812-3988.2025.23(2).47-57.