NAI Becar: ввод офисов в Петербурге в 2018 году вырастет вдвое
По оценке экспертов NAI Becar, в Петербурге в этом году будет введено 200 – 230 тыс. кв. м. офисных площадей. При этом 75% общего ввода составят площади «Лахта-Центра» и неспекулятивного Riverside. То есть пророст предложения на рынке фактически составит 50 - 75 тыс. кв. м. новых офисных площадей, преимущественно класса В+.
В NAI Becar считают, что на фоне низких объёмов ввода офисов класса А в текущем году возможно дальнейшее снижение вакансии до 6,1-5,1%.
В классе В+ возможны колебания вакансии в связи с выводом на рынок новых площадей, но в целом можно ожидать стабилизации или небольшого снижения вакансии – до 10,8% к концу 2018 года.
В классе В спрос будет более стабильным, возможно снижение вакансии до 6,5%. В классе С снижение вакансии замедлится, по итогам года показатель может достичь значения 5,3-4,3%.
Средний рост арендных ставок в офисном сегменте может находиться в 2018 г. в диапазоне 3-6%.
«Несмотря на планируемый в 3 квартале 2018 г. ввод Лахта-центра, массового освобождения площадей, занимаемых сейчас структурами Газпрома, не произойдёт – опасения рынка напрасны. Площадь арендуемых помещений превышает полезную офисную площадь Лахта-центра, а процесс переезда может затянуться до 2019 г. Кроме того, в 2018 г. спрос на офисы класса А сохранится, в том числе, со стороны активных в последние годы компаний сферы IT и телекоммуникаций», - считает Мария Онучина, управляющий директор управляющей компании NAI Becar.
Новости по теме:
Knight Frank St Petersburg: для взыскательных арендаторов выбор будет очень скромный
Ввод офисной недвижимости в Петербурге прогнозируется на уровне 220 тыс. кв. м.
Новый сервис Сбербанка, позволяющий автоматизировать процесс оценки коммерческой недвижимости, выступающей одним из наиболее популярных видов залога в корпоративном кредитовании, основан на использовании алгоритмов глубокого машинного обучения, сообщает пресс-служба банка.
Автоматизирован прежде всего процесс подбора объектов – аналогов, используемого при сравнительном подходе к оценке. Нейронная сеть анализирует информацию о характеристиках объекта, его местоположении, пешеходном трафике, ценовом зонировании, а также близости к более чем 200 категориям POI (point of interest, точки интереса).
В итоге сроки проведения оценки предмета залога сокращаются с нескольких дней до минут при повышении качества оценки.
Новости по теме:
Ипотечный онлайн-сервис создадут АИЖК и Тинькофф Банк
Росреестр развивает электронные услуги