Как дается ипотека на жилье сбербанк: Как взять ипотеку в Сбербанке и можно ли без первоначального взноса: калькулятор и условия

Цены на жилье Сбербанка Archives — Journey of Analytics

Это второй пост анализа жилищного фонда Сбербанка России, в котором мы сузим интересующие нас переменные и создадим дорожную карту, чтобы понять, какие факторы существенно влияют на целевую переменную (price_doc).

Вы можете прочитать вводный первый пост здесь.

 

Дорожная карта анализа:

Этот набор данных Kaggle содержит около 290 переменных, поэтому важно иметь четкое направление. На начальном этапе мы, очевидно, не знаем, какая переменная значима, а какая нет, поэтому просто прочитаем словарь данных и логически выберем интересующие переменные. Используя их, мы создаем нашу гипотезу, то есть взаимосвязь с целевой переменной (цена дома) и проверяем силу взаимосвязи.

Набор данных также включает макроэкономические переменные, поэтому мы также создадим производные переменные для проверки взаимодействия между переменными.

Простая интеллектуальная карта для этого набора данных выглядит следующим образом:

интеллектуальная карта анализа цен на жилье

Гипотезы Qs:

Гипотеза Qs и представляющие интерес переменные-предикторы перечислены ниже:

Целевая переменная: (TV)

«price_doc» является переменной для прогнозирования. В дальнейшем это будет называться «ТВ».

 

Переменные-предикторы:

Это переменные, которые влияют на целевую переменную, хотя мы не знаем, какая из них более значима по сравнению с другими, или действительно, взаимодействуют ли две или более переменных вместе, чтобы оказать большее влияние.

Для набора Сбербанка у нас есть предикторные переменные из 3-х категорий:

1. Сведения о недвижимости,
2. Характеристики соседства,
3. Макроэкономические факторы

(Обратите внимание, что все предикторы в ментальной карте, отмеченные знаком #, обозначают производные или вычисляемые переменные).

 

Сведения о собственности:

1. Отметка времени –
   1. Мы будем использовать временную метку (д/м/г), а также извлекать значения месяца и года для оценки связи с телевизором.
   2. Мы также проверим, есть ли у какого-либо из домов несколько временных меток, что означает, что дом сменил нескольких владельцев. Если да, соотносится ли это с конкретной подобластью?
2. В домах на одну семью и в больших домах также есть внутренние дворики, дворы, чердаки и т. д., что создает разницу между жилой площадью и жилой площадью. Итак, мы берем соотношение между life_sq и full_sq и проверяем, получает ли дом с большим соотношением плюс большее full_sq лучшую цену.
3. Kitch_sq – Дома с большими кухнями имеют лучшую цену? Итак, мы возьмем соотношение kitch_sq / life_sq и проверим влияние на цену дома.
4. Sub_area — влияет ли это на цену?
5. Год_сборки –
   1. По логике более новые дома должны иметь лучшую цену.
   2. Также проверьте, есть ли взаимодействие с full_sq, т.е. более крупные новые дома получают лучшую цену?
   3. Проверить взаимосвязь с sub_area.
6. Материал — как это влияет на ТВ?
7. Этаж/макс_этаж –
   1. создайте этот коэффициент и проверьте затронутую цену. Обратите внимание, нам необходимо определить, как идентифицируются дома на одну семью, поскольку их необходимо исключить как отдельное подмножество.
   2. Чем выше этаж, тем выше цена? В конкретной подобласти? Например, некоторые квартиры на верхних этажах в Чикаго и Нью-Йорке продаются по более выгодной цене, поскольку арендаторы получают потрясающий вид на горизонт, а количество недвижимости в таких районах ограничено.
8. Product_type — инвестиции или собственность. Проверьте, есть ли у инвестиционной недвижимости лучшая цена.

 

Детали района:

1. Full_all — общая численность населения в районе. Более плотная популяция должна коррелировать с более высокой продажной ценой.
2. Male_f / female_f — производная переменная. Если соотношение искажено, оно может указывать на военные зоны или особые поселения, что может повлиять на цену.
3. Соседство, дружественное к детям — рассчитайте соотношение x13_all / full_all, т. е. отношение общей численности населения до 13 лет к общей численности населения. Высокий коэффициент указывает на семейный район или жилой пригород, который может быть лучше с точки зрения цены продажи дома. Также коррелируйте с sub_area.
4. Аналогично предыдущему, рассчитайте соотношение подростков к общей численности населения. Соотнесите с sub_area.
5. Близость к общественному транспорту: Рассчитайте нормализованные баллы для следующего:
   1. Железная дорога_stn_walk_min,
   2. Метро_мин_авто,
   3. Public_transport_walk
   4. Сложите все, чтобы получить взвешенную оценку. Мы надеемся, что более низкие значения должны коррелировать с более высокими ценами на жилье.
6. Удобства для развлечений: легкий доступ к развлечениям должен быть выше в густонаселенных районах с более высоким уровнем жизни, и эти районы, по-видимому, должны иметь более высокую стоимость жилья. Следовательно, мы проверяем связь TV со следующими переменными:
   1. Фитнес_км,
   2. Бигмаркет_км
   3. Стадион_км,
   4. Торговый центр_км,
7. Близость к офису: телевизор по сравнению с нормированными значениями для:
   1. Office_count_500,
   2. Office_count_1000,
   3. Логично предположить, что чем больше офисов поблизости, тем выше цена.
8. Аналогичным образом рассчитайте нормализованные значения для числа производств поблизости, т. е. prom_part_500 / prom_part_5000. Однако здесь гипотеза состоит в том, что дома поблизости будут иметь более низкие цены продажи, поскольку промышленные предприятия приводят к шуму / загрязнению и не создают идеального жилого района. (необязательно, проверьте, есть ли в подрайонах с большим количеством промышленных предприятий меньшее количество отдельных домов (частные дома/таунхаусы и т. д.) 9.0036
9. Соотношение премиальных кафе и недорогих по соседству, т.е. cafe_count_5000_price_high/ cafe_count_price_500. Если соотношение высокое, то имеют ли дома в этих районах повышенную цену продажи? Также коррелируйте с sub_area.

 

Макропеременные:

Это общие цифры для всей страны, поэтому они остаются практически постоянными в течение всего года. Однако мы объединим эти переменные с обучающим и тестовым набором, чтобы получить более целостное представление о рынке недвижимости.

Причина проста: если общие процентные ставки по ипотечным кредитам чрезмерны (скажем, процентные ставки 35%), то маловероятно, что будет большое количество цен на жилье, что приведет к снижению общих цен продажи домов. Точно так же такие факторы, как инфляция, доход на человека, также влияют на цены на жилье.

1. Соотношение Income_per_Cap и real_disposable_income: в идеале экономика развивается лучше, если оба числа высоки, что облегчает покупателям жилья получение ипотечных кредитов и, следовательно, поиск дома своей мечты.
2. Mortgage_value: Мы будем использовать нормализованное значение, чтобы увидеть, насколько это число меняется с годами. Если число меньше, наша гипотеза состоит в том, что больше людей брали более крупные кредиты, и, следовательно, цены продажи за год должны быть выше.
3. Usdrub: насколько хорошо курс рубля по отношению к доллару. Более высокие значения должны указывать на лучшую стабильность и экономичность, а также на более сильную корреляцию с телевидением.
   (связь с евро мы пока проигнорируем).
4. Cpi: нормализованное значение по годам.
5. ВВП: мы берем отношение gdp_annual_growth/gdp_annual, так как оба числа должны быть высокими в хорошей экономике.
6. Коэффициент безработицы: Uзанятость/занятость. Гипотеза состоит в том, чтобы искать обратную связь с телевидением.
7. Population_migration: Мы постараемся увидеть взаимодействие с телевидением, принимая во внимание sub_area.
8. Museum_visits_per_100_cap: Получите значения, чтобы увидеть, увеличились или уменьшились числа по сравнению с предыдущим годом, указывая на более высокий/низкий располагаемый доход.
9. Construction_value: нормализованное значение.

 

В следующих сообщениях мы будем использовать а) эти вопросы гипотезы, чтобы понять, как переменные влияют на целевую переменную. (b) Примените переменные в различных алгоритмах для расчета TV.

Встреча с Председателем правления Сбербанка Германом Грефом • Президентом России

Мероприятия

Рабочая встреча Владимира Путина с Председателем Правления Сбербанка, Председателем Правления Немецкий Греф. Встреча касалась текущей деятельности банка, рынка ипотечного и потребительского кредитования.

08.10.2018

13:20

Ново-Огарево Московской области

С Председателем Правления Сбербанка Германом Грефом.

Президент России Владимир Путин: Поговорим о текущей ситуации в банке и состоянии его кредитного портфеля.

Председатель Правления Сбербанка, Председатель Правления Герман Греф Греф ГерманПредседатель Правления, Председатель Правления Сбербанка: Господин Президент, мы достигли довольно хорошие результаты, несмотря на взлеты и падения последних нескольких месяцев. Естественно, на нас повлияло то, что он является крупнейшим держателем ценных бумаг, федеральных кредитные облигации, государственные ценные бумаги и, конечно, мы потеряли определенную сумму из-за этой волатильности.

Надеемся, что к концу года ситуация стабилизируется, и мы возместим эти рыночные потери. Однако, в последние месяцы на нашу чистую прибыль повлияли волатильность портфеля и нестабильные рынки.

Если вы посмотрите на самый большой и самый динамичная область, а именно жилищные кредиты, ипотека и жилищное финансирование, это вырос на 74 процента в годовом исчислении.

Генеральный директор Сбербанка, Председатель Правления Герман Греф.

Однако в прошлом году жилая кредитно-ипотечный портфель фактически удвоился по сравнению с 2016 годом и достиг 3,3 трлн руб.

Это рекордная цифра. У него было такого еще не было в истории нашей страны. В эти дни около 30 процент всего приобретаемого жилья финансируется за счет ипотечных кредитов.

Владимир Путин: Какая средняя процентная ставка по ипотеке в Сбербанке?

Герман Греф: Я думаю, что сейчас это чуть более 9 процентов.

Владимир Путин: Это средняя процентная ставка?

Герман Греф: Процентная ставка может быть ниже или выше. Старый портфель ипотечных кредитов также подвергается постепенное рефинансирование. Конечно, у нас остались старые 12-процентные или 13-процентные кредиты. Но сейчас мы их рефинансируем.

Ежегодно от 15 до 20 процентов старого ипотечного портфеля рефинансируется в соответствии с новыми процентными ставками. Поэтому я думаю, что со временем, в течение следующего года, мы значительно снизим среднюю процентную ставку вслед за снижением этих пиковых процентных ставок. ставки из старых ипотечных портфелей.

На встрече с Председателем Правления Сбербанка Германом Грефом.

Совершенно неожиданно автокредит портфель увеличился в этом году на 32 процента. Портфель кредитных карт тоже хорошо растет. Когда дело доходит до бизнес-кредитов в этом году, цифры хороший. В целом с начала года мы обеспечили 25 процентов больше кредитов.

Владимир Путин: Отлично.

Герман Греф: Это значительный результат. Мы не ожидали такого огромного увеличения.