 |
Est-a-Tet: 10 районов на вторичном рынке Москвы, которые подорожали за квартал
Максимальный рост цены за квартал отмечен в районе Ростокино, он составил 12,4%. Также существенно повысилась средневзвешенная цена квадратного метра в Донском районе -11,7%, Москворечье-Сабурово - 10,8%, Тропарево-Никулино - 10,6%, и др.
«В 9 из 10 исследуемых районов главная причина роста цены – то, что в экспозицию начинает выходить объем лотов от инвесторов в недавно сданных новостройках, собственники которых ориентируются на темпы роста цен на первичном рынке, – комментирует Юлия Дымова, директор офиса продаж вторичной недвижимости Est-a-Tet. – Это крупные, современные жилые комплексы, которые выделяются среди окружающего предложения. Анализ этих лотов показывает, что значительная их доля продается без отделки. Выход инвестиционных лотов на рынок отмечен с момента объявления о снижении ставки по льготной ипотеки до 7%, которое было анонсировано Президентом РФ 17 июня на ПМЭФ».
Единственный район из самых подорожавших, где нет существенного объема инвестиционных квартир, - это Котловка. Рост цен за квартал составил 10%. Здесь в среднем достаточно высокая цена лотов, а на улице Дмитрия Ульянова и в районе Севастопольского проспекта ценник самый высокий среди прочих лотов в районе. Также росту цен в этом районе способствует рост привлекательности из-за развития Большой кольцевой линии московского метро.
Среди основных причин роста цены также можно выделить то, что при продаже квартир в домах по соседству с новостройками собственники ориентируются также на цену этих лотов, что приводит к росту цены предложения.
«Также на рост средневзвешенного показателя цены предложения влияет вымывание наиболее доступного предложения – это связано с тем, что для сохранения накоплений и решения жилищного вопроса покупатели выбирают максимально бюджетное предложение из ликвидного, – резюмирует Юлия Дымова. – На рынок также выходят и новые объекты, или объекты, ранее снятые с продажи, с завышенным ценовым ожиданием в надежде на оживление рынка».
Контактное лицо: Ксения Петрова
Компания: Est-a-Tet
Добавлен: 22:10, 27.06.2022
Количество просмотров: 389
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия617 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия609 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия687 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия793 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
