Индекс Кейса-Шиллера

Впоследствии они основали компанию для продажи своих исследований, которая в итоге была приобретена Fiserv, Inc., собирающей данные, на основе которых и рассчитывается индекс. Затем эти данные поставляются через компанию Standard & Poor's.

Индекс Кейса - Шиллера (Case-Shiller index) – один из показателей динамики цен  на жилье в США, считается наиболее надежным. Исчисляется ежеквартально по 20 крупнейшим городам страны по методике Карла Кейса и Роберта Шиллера . 

 

2.2 Методология расчета индекса цены на жилье

 

Индекс Кейса-Шиллера формально известный как S&P/Case-Shiller home-price index в действительности представляет целое семейство показателей:

• Национальный индекс цен, охватывающий девять основных регионов США. Он рассчитывается ежеквартально и публикуется в последний вторник февраля, мая, августа и ноября.
• Сводный индекс десяти городов: Бостон, Чикаго, Денвер, Лас Вегас, Лос-Анджелес, Майями, Нью-Йорк, Сан-Диего, Сан-Франциско и Вашингтон.
• Сводный индекс двадцати городов, который включает все вышеперечисленные плюс Атланта, Шарлотт, Кливленд, Даллас, Детройт, Миннеаполис, Феникс, Портленд (Орегон), Сиэтл и Тампа.
• Двадцать индивидуальных индексов для каждого из перечисленных городов.

Все индексы, кроме национального, публикуются ежемесячно в последний вторник в 09:00 по стандартному восточному времени. При этом задержка составляет два месяца. Отчет опубликованный, скажем, в мае касается продаж имевших место в марте.

Каждый индекс измеряет изменения цен обособленного, односемейного жилья (домов) с использованием метода повторных продаж, который сравнивает цены на одну и ту же собственность во времени. Новостройки в индекс не включаются: поскольку они еще ни разу не продавались собственниками, нет возможности оценить разницу цен. Квартиры также исключены из расчета. Однако есть отдельный квартирный индекс, отслеживающий цены в пяти основных городах: Бостоне, Чикаго, Нью-Йорке, Лос-Анджелесе и Сан-Франциско.

Продажи, отслеживаемые индексом Кейса-Шиллера, относятся к коммерческим транзакциям. К примеру, продажа дома родственникам по цене ниже рыночной не будет учитываться. Продажи заложенной недвижимости учитываются, поскольку являются коммерческими и повторными.

(Методология расчета на английском  языке (Приложение 2))

 

2.3 Индекс цен на дома S&P/Case-Shiller в 20-ти крупнейших городах США

 

Совокупный индекс цен на дома S&P/Case-Shiller, рассчитываемый для 20-ти крупнейших городов США. Динамика по сравнению с аналогичным периодом прошлого года является запаздывающим индикатором, поскольку публикуется через 60 дней после окончания отчётного месяца. Кроме индекса цен для 20-ти крупнейших городов, в отчёте представлен индекс цен для 10-ти крупнейших городов США. Помимо годового изменения цен, эксперты оценивают динамику цен по сравнению с предыдущим месяцем.

(Приложение 1)

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Индексы относятся к важнейшим обобщающим показателям. В практике статистики, индексы являются наиболее распространенными статистическими показателями.

Индексные показатели в статистике вычисляются на высшей ступени статистического обобщения и опираются на результаты сводки и обработки данных статистического наблюдения. Рост показателя положительно влияет на котировки национальной валюты, так как рост стоимости жилья ведет к росту потребительской инфляции, что сигнализирует о необходимости повышения процентных ставок в будущем. Высокое значение показателя рассматривается как позитивное для курса доллара, в то время низкое значение – как негативное.

Результат расчета любым способом должен быть одинаковым и это яркий пример того, что истина всегда одна, хотя пути ее достижения могут быть разными.

С методологии расчета индекса Кейса-Шиллера видно, что рынок недвижимости США на текущий момент в определенной мере недооценен. На мой взгляд стоит ожидать дальнейшего увеличения инвестиционной активности внутри страны. Тем не менее, из-за наличия большого количества предложения на рынке недвижимости США, не ожидается резкий рост цен на недвижимость. На мой взгляд, цены на недвижимость в США выросли в ближайшие 5 лет на 30% или на 5-6% ежегодно, т.е. немного опережая рост ВВП.

 

 

 

 

 

 

 

Список использованных источников

 

1. Гусаров В. М. Статистика: Учебное пособие для вузов. / В. М. Гусаров. – Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 463 с.

2. Кошевой О. С. Основы статистики: Учебное пособие / О. С. Кошевой. – Пенза: Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2005. – 168 с.

3. Мармоза А.О. Практикум по теории статистики: Учебное пособие. - 3-е изд.- К: Эльга, Ника - Центр, 2007 - 348 с.

4. Харченко Л. П. Статистика : Курс лекций / Л. П. Харченко, В. Г. Ионин, В. Г. Долженкова. – Новосибирск: НГАЭиУ; ИНФРА-М, 2000. – 310 с.

5. Елисеева И. И. Общая теория статистики. Учебник [Електронний ресурс] / И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев // Москва «Финансы и статистика». – 2005. – Режим доступа к ресурсу: http://www.std72.ru/dir/statistika/obshhaja_teorija_statistiki_uchebnik_pod_red_eliseevoj_i_i/227.

6. Кнаппе А. Доход с инвестиций  в недвижимость [Електронний ресурс] / Алла Кнаппе. – 2012. – Режим доступу до ресурсу: http://www.rb.ru/article/gde-realnyy-dohod-s-investitsiy-v-nedvijimost/6916874.html

7. Сизова Т. М. Статистика. Учебное пособие [Электронный ресурс] / Т. М. Сизова // СПб.: СПбГУ ИТМО. – 2005. – Режим доступа к ресурсу: http://window.edu.ru/resource/858/27858/files/itmo165.pdf.

8. Чернова Т.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. -140 с.  [Электронный ресурс]. – Режим доступа:   http://www.aup.ru/books/m81/.

9. Индекс Кейса-Шиллера [Електронний ресурс]. – 2013. – Режим доступа к ресурсу: http://quote.rbc.ru/topnews/2013/05/29/33955577.html.

10. Индекс цен на жилье [Електронний ресурс]. – 2015. – Режим доступа к ресурсу: http://www.comon.ru/statistics/stattable.aspx?id=1061.

Приложение 1

Индекс цен на дома S&P/Case-Shiller в 20-ти крупнейших городах США

Показатель ежемесячно публикуется агентством S&P/Case-Shiller и US National Home Price Index (HPI) и представляет собой изменения средней цены на жилье в 20 наиболее развитых регионах страны.

Как правило, рост показателя позитивно отражается на котировках национальной валюты.

Рис 1. График роста цен на жилье

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 1

Динамика цен по сравнению с предыдущим месяцем

 

Время (мск)	Период	Значение	Прогноз	Предыдущее	Пересм. с
26.05.2015, 16:00	март		4.6%	5.0%
28.04.2015, 16:00	февраль	5.0%	4.7%	4.5%	4.6%
31.03.2015, 16:00	январь	4.6%	4.6%	4.4%	4.5%
24.02.2015, 17:00	декабрь	4.5%	4.5%	4.3%
27.01.2015, 17:00	ноябрь	4.3%	4.4%	4.5%	4.5%
30.12.2014, 17:00	октябрь	4.5%	4.4%	4.8%	4.9%
25.11.2014, 17:00	сентябрь	4.9%	4.7%	5.6%
28.10.2014, 16:00	август	5.6%	5.7%	6.7%
30.09.2014, 17:00	июль	6.7%	7.5%	8.1%
26.08.2014, 17:00	июнь	8.1%	8.2%	9.4%	9.3%
29.07.2014, 17:00	май	9.3%	9.8%	10.8%
24.06.2014, 17:00	апрель	10.8%	11.7%	12.4%
27.05.2014, 17:00	март	12.4%	11.9%	12.9%
29.04.2014, 17:00	февраль	12.9%	12.9%	13.2%
25.03.2014, 17:00	январь	13.2%	13.3%	13.4%
25.02.2014, 18:00	декабрь	13.4%	13.3%	13.7%
28.01.2014, 18:00	ноябрь	13.7%	13.7%	13.6%
31.12.2013, 18:00	октябрь	13.6%	13.4%	13.3%
26.11.2013, 18:00	сентябрь	13.3%	13.0%	12.8%
29.10.2013, 17:00	август	12.8%	12.4%	12.3%	12.4%
24.09.2013, 17:00	июль	12.4%	12.5%	12.1%
27.08.2013, 17:00	июнь	12.1%	11.9%	12.2%
30.07.2013, 17:00	май	12.2%	12.4%	12.1%
25.06.2013, 17:00	апрель	12.1%	10.6%	10.9%
28.05.2013, 17:00	март	10.9%	10.2%	9.4%	9.3%
30.04.2013, 17:00	февраль	9.3%	9.1%	8.1%
26.03.2013, 17:00	январь	8.1%	7.9%	6.8%
26.02.2013, 18:00	декабрь	6.8%	6.7%	5.4%	5.5%
29.01.2013, 18:00	ноябрь	5.5%	5.5%	4.2%	4.3%
26.12.2012, 18:00	октябрь	4.3%	3.9%	3.0%
27.11.2012, 18:00	сентябрь	3.0%	2.9%	2.0%
30.10.2012, 17:00	август	2.0%	1.9%	1.2%
25.09.2012, 17:00	июль	1.2%	1.3%	0.6%	0.5%
Время (мск)	Период	Значение	Прогноз	Предыдущее	Пересм. с
28.08.2012, 17:00	июнь	0.5%	−0.3%	−0.7%
31.07.2012, 17:00	май	−0.7%	−1.5%	−1.8%	−1.9%
26.06.2012, 17:00	апрель	−1.9%	−2.4%	−2.6%
29.05.2012, 17:00	март	−2.6%	−2.7%	−3.5%
24.04.2012, 17:00	февраль	−3.5%	−3.5%	−3.9%	−3.8%
27.03.2012, 17:00	январь	−3.8%	−3.8%	−4.1%	−4.0%
28.02.2012, 18:00	декабрь	−4.0%	−3.6%	−3.9%	−3.7%
31.01.2012, 18:00	ноябрь	−3.7%	−3.3%	−3.4%
27.12.2011, 18:00	октябрь	−3.4%	−3.2%	−3.5%	−3.6%
29.11.2011, 18:00	сентябрь	−3.6%	−3.0%	−3.8%	−3.8%
25.10.2011, 17:00	август	−3.8%	−3.6%	−4.2%	−4.1%
27.09.2011, 17:00	июль	−4.1%	−4.4%	−4.4%	−4.5%
30.08.2011, 17:00	июнь	−4.5%	−4.7%	−4.6%	−4.5%
26.07.2011, 17:00	май	−4.5%	−4.6%	−4.2%	−4.0%
28.06.2011, 17:00	апрель	−4.0%	−3.9%	−3.8%	−3.6%
31.05.2011, 17:00	март	−3.6%	−3.4%	−3.4%	−3.3%
26.04.2011, 17:00	февраль	−3.3%	−3.2%	−3.1%
29.03.2011, 17:00	январь	−3.1%	−3.1%	−2.4%
22.02.2011, 17:00	декабрь	−2.4%	−2.2%	−1.6%
25.01.2011, 17:00	ноябрь	−1.6%	−1.4%	−0.8%
28.12.2010, 17:00	октябрь	−0.8%	−0.1%	0.4%	0.6%
30.11.2010, 17:00	сентябрь	0.6%	1.2%	1.7%
26.10.2010, 16:00	август	1.7%	2.4%	3.2%
28.09.2010, 17:00	июль	3.2%	3.1%	4.2%
31.08.2010, 17:00	июнь	4.2%	3.8%	4.6%
27.07.2010, 17:00	май	4.6%	3.9%	3.8%
29.06.2010, 17:00	апрель	3.8%	3.5%	2.3%
25.05.2010, 17:00	март	2.3%	2.5%	0.7%	0.6%
27.04.2010, 17:00	февраль	0.6%	1.4%	−0.7%
30.03.2010, 17:00	январь	−0.7%	−0.6%	−3.1%
23.02.2010, 17:00	декабрь	−3.1%	−3.0%	−5.3%
26.01.2010, 17:00	ноябрь	−5.3%	−4.9%	−7.3%
Время (мск)	Период	Значение	Прогноз	Предыдущее	Пересм. с

 

 

 

 

Приложение 2

Case–Shiller index

The Standard & Poor's Case–Shiller Home Price Indices are repeat-sales house price indices for the United States. There are multiple Case–Shiller home price indices: A national home price index, a 20-city composite index, a 10-city composite index, and twenty individual metro area indices. These indices are calculated and kept monthly by Standard and Poor, with data points calculated for the time period of January 1987 through the present. The indices kept by Standard and Poor are normalized to have a value of 100 in January 2000. These Indices are based on original work by economists Karl Case and Robert Shiller, in which their team calculated the home price index back to 1890. That index is normalized to have 1890 have a value of 100. The Case–Shiller Index being kept on Robert Shillers website (http://www.econ.yale.edu/~shiller/data.htm) is updated quarterly. Due to the different set reference points, and perhaps calculation differences, the index numbers provided in each data set can be very different. For example, in 4th quarter 2013, the Standard and Poor 20 city index point was in the 160's, while the index point for 4th quarter on the Shiller data was in the 130's. Professor Robert Shiller claims in his book Irrational Exuberance that such a long series of home prices does not appear to have been published for any country.