საერთაშორისო სავალუტო ფონდის (IMF) მისიამ საქართველოს სტატისტიკის ეროვნულ სამსახურს („საქსტატი“) ვებგვერდებიდან ავტომატურად მოპოვებული მონაცემების გამოყენებით საცხოვრებელი უძრავი ქონების ფასების ინდექსის (RPPI) მასშტაბისა და მოცვის გაფართოებაში გაუწია მხარდაჭერა.

წინა მისიების ფარგლებში გაწეული მხარდაჭერის შედეგად, „საქსტატს“ შესაძლებლობა მიეცა, ერთი ვებგვერდიდან მიღებული ინფორმაციის საფუძველზე გამოეთვალა და გამოექვეყნებინა ახალაშენებულ შენობებში საცხოვრებელი უძრავი ქონების ფასების ინდექსი.

მიმდინარე მისიის ფარგლებში, ევროპული მარეგულირებელი მოთხოვნების შესაბამისად, ინდექსის მოცვა გაფართოვდა და ახალაშენებულ შენობებთან ერთად უკვე არსებულ შენობებსაც მოიცავს.

,,2026 წლის 13–24 აპრილს საქართველოს სტატისტიკის ეროვნულ სამსახურს გაეწია ტექნიკური დახმარება, რომლის მიზანი ვებგვერდებიდან ავტომატურად მოპოვებული მონაცემების გამოყენებით საცხოვრებელი უძრავი ქონების ფასების ინდექსის (RPPI) მასშტაბისა და მოცვის გაფართოება იყო. აღნიშნული მისია 2018 წლიდან საქართველოში საცხოვრებელი უძრავი ქონების ფასების ინდექსის საკითხებზე განხორციელებული მისიების სერიის უახლესი ეტაპი და „მონაცემები გადაწყვეტილებებისთვის“ (Data for Decisions – D4D) ფონდის ფარგლებში ჩატარებული მეოთხე მისია იყო. წინა მისიების მხარდაჭერით, „საქსტატმა“ შეძლო ერთი ვებგვერდიდან მიღებული ინფორმაციის საფუძველზე ახალაშენებული შენობების საცხოვრებელი უძრავი ქონების ფასების ინდექსის გაანგარიშება და გამოქვეყნება.

უძრავი ქონების ფასების სანდო ინდექსები და უძრავი ქონების ბაზრის სხვა მაჩვენებლები არსებითად მნიშვნელოვანია ეკონომიკური პოლიტიკის განმსაზღვრელი პირებისთვის, რათა მათ შეაფასონ ბაზარზე არსებული მდგომარეობა და მისი გავლენა მაკროეკონომიკურ და ფინანსურ სტაბილურობაზე. უძრავი ქონების ფასების სწრაფი ზრდა შესაძლოა წარმოქმნილ მოწყვლადობებზე მიუთითებდეს, ხოლო ფასების მკვეთრი შემცირება ეკონომიკური აქტივობის შესუსტების მაჩვენებელი იყოს, რადგან ასეთ პირობებში შინამეურნეობები და კომპანიები ამცირებენ მოხმარებასა და ინვესტიციებს. აღნიშნული ინდიკატორები ასევე ხელს უწყობს მაკროპრუდენციული პოლიტიკის შემუშავებას, რომელიც ფინანსურ სექტორში სისტემური რისკების შემცირებას ისახავს მიზნად, და მონეტარული პოლიტიკის გადაცემის მექანიზმის ეფექტიანობის შეფასებას.

„საქსტატმა“ უნდა გააგრძელოს ვებგვერდებიდან ავტომატურად მოპოვებული მონაცემების გამოყენება, რათა უძრავი ქონების მრავალფეროვანი მახასიათებლების გათვალისწინებით მოახდინოს ინდექსის კორექტირება უძრავი ქონების ობიექტების შემადგენლობაში არსებული განსხვავებების მიხედვით და ამ გზით გააუმჯობესოს ინდექსის ხარისხი. ამჟამად ინდექსი ეფუძნება ერთი ვებგვერდის (ss.ge) მონაცემებს და მოიცავს თბილისში გასაყიდად გამოტანილ ახალ საცხოვრებელ უძრავ ქონებას - ბინებსა და ინდივიდუალურ საცხოვრებელ სახლებს. მისიის ფარგლებში დახმარება გაეწია როგორც უკვე არსებული შენობების შესახებ ახლად მოპოვებული მონაცემების, ისე მეორე ვებგვერდიდან (myhome.ge) უშუალოდ მიღებული ყოველთვიური მონაცემების ანალიზს. თუმცა, მეორე ვებგვერდის შემთხვევაში მონაცემთა მოცვა მხოლოდ ბინებით შემოიფარგლება.

საცხოვრებელი უძრავი ქონების ფასების ინდექსში უკვე არსებული შენობების ჩართვა შეესაბამება ევროპულ სტატისტიკურ მარეგულირებელ მოთხოვნებს. ძირითადი ვებგვერდიდან მიღებული მონაცემები უკვე არსებული შენობების შესახებ მზად არის გამოქვეყნებულ ინდექსებში ინტეგრირებისთვის მომდევნო გადაბმის ეტაპზე, კერძოდ, 2027 წლის პირველი კვარტლის ინდექსის გამოქვეყნებისას. ახალი ინდექსების სრული ნაკრები საჯაროდ გამოქვეყნებამდე ერთი წლის განმავლობაში პარალელურად, შიდა გამოყენებისთვის გამოითვლება.
მეორე ვებგვერდის მონაცემებზე დაყრდნობით ახალაშენებულ და უკვე არსებულ შენობებში მდებარე ბინების ფასების ინდექსების გაანგარიშება უწყვეტ რეჟიმში განხორციელდება. მონაცემთა შეზღუდული მოცვის გამო, აღნიშნული ინდექსები შიდა გამოყენებისთვის დარჩება ან სარეზერვო წყაროს ფუნქციას შეასრულებს იმ შემთხვევაში, თუ ძირითადი ვებგვერდიდან მონაცემების ავტომატურად მოპოვების პროცესში პრობლემები წარმოიქმნება. „საქსტატს“ დასჭირდება მეორე ვებგვერდთან მონაცემთა მიწოდების შეთანხმების ფორმალიზება და მონაცემთა სტრუქტურის, მათ შორის ველების, დასახელების წესების, დროითი მოცვისა და სხვა საკითხების შეთანხმება. ამავდროულად, „საქსტატმა“ უნდა გაარკვიოს, შესაძლებელია თუ არა ძირითადი ვებგვერდის მხრიდან მონაცემთა ბაზის უშუალოდ გაზიარებაც.

„საქსტატი“ აგრძელებს ძირითადი ვებგვერდიდან ახალაშენებულ და უკვე არსებულ შენობებში მდებარე ბინების ქირის ფასების შესახებ მონაცემების ავტომატურად მოპოვებას. მონაცემთა პირველადი ანალიზის საფუძველზე დადგინდა, რომ შესაძლებელია და რეკომენდებულია ქირის ფასების ინდექსებისა და უძრავი ქონების ფასისა და ქირის თანაფარდობის მაჩვენებლების (price-to-rent ratios) გაანგარიშება. „საქსტატი“ გეგმავს მონაცემების შემდგომ ანალიზს როგორც ქირის ფასების ინდექსის, ისე უძრავი ქონების შეფასების ინდიკატორის შესამუშავებლად.

მისიამ ასევე განიხილა სუპერმარკეტებიდან მიღებული სალარო-სკანერების მონაცემების გაფართოებული მიწოდება და შეაფასა მათი სამომხმარებლო ფასების ინდექსში (CPI) ინტეგრირების შესაძლებლობა. ამ მონაცემების ხელმისაწვდომობის პირობებში, „საქსტატს“ აქვს კარგი შესაძლებლობა, რაც შეიძლება მალე დაიწყოს სკანერების მონაცემებზე დაფუძნებული ინდექსების პარალელური გაანგარიშება შიდა გამოყენებისთვის და შემდგომ მათი ოფიციალურ სამომხმარებლო ფასების ინდექსში ინტეგრირება", - წერს საერთაშორისო სავალუტო ფონდი.