Практическое руководство по использованию главного интеллектуального актива нашего ресурса

•  
  Иллюстрация создана ИИ-моделью DALL-E 3 по запросу ARTinvestment.RU

В первой и второй частях материала мы рассказали о преимуществах и методологии работы статистической базы аукционных торгов художников орбиты русского искусства, предоставляемой AI, а также проиллюстрировали первые шаги пользователя при работе сервиса.

Двигаемся дальше. Разбор примеров начнем с двух наиболее часто встречающихся запросов — расчета ценовой динамики и успешности повторных продаж. Чем богаче аукционная история целевого художника, чем больше цифр — тем меньше погрешностей, точнее анализ и итоговые выводы. Именно поэтому в качестве целевого автора мы выбрали Наталию Гончарову, всемирно известную художницу с богатой аукционной статистикой.

Поскольку мы будем иметь дело с цифрами, при работе с базой нам понадобится редактор электронных таблиц — Microsoft Excel либо его альтернатива. Для начала создадим новую таблицу и подготовим ее для работы — переноса данных с сайта AI. Таблица может иметь любое удобное для вас форматирование, но мы бы рекомендовали создать следующие опорные колонки:

• порядковый номер сделки;

• название работы;

• категория работы;

• уникальный номер работы;

• аукционный дом;

• страна и город;

• дата продажи;

• нижний эстимейт;

• верхний эстимейт;

• цена продажи.

Заметим, что сейчас мы собираем лишь общие данные о сделках, поэтому не вводим колонки, применимые для подсчетов повторных продаж (для этого позже мы создадим новую, чуть измененную таблицу). Отдельного внимания требует пояснение разницы между порядковым номером сделки и уникальным номером работы: если первое значение рассчитывается автоматически — каждая новая заполненная вами строка является новой сделкой, то уникальный номер должны присвоить именно вы — чтобы не сбиться со счета, когда одна и та же работа будет фигурировать в нескольких строках (что далее отразится на удобстве группировки). Чтобы не быть голословными, покажем, как подобная таблица выглядит в нашей ежедневной работе:

• 

Для Таблицы 1 мы выбрали из базы AI 20 самых дорогих работ Наталии Гончаровой, ранжировав их по аукционным результатам в долларах США. И вот где нам пригодится уникальный номер: мы уже обнаружили две сделки с одной работой — «Натюрморт (Колокольчики)», и, чтобы не потеряться в данных в дальнейшем, мы маркируем все продажи натюрморта одинаковым номером (в данном случае — «6»). Отметим, что для всех сделок с искусством, где работа осталась непроданной, в ячейке «Сумма продажи» мы ставим «0». Если же в базе AI рядом с работой стоит обозначение «Нет данных» (случается и такое) — это говорит о том, что аукционный дом по внутренним причинам решил не публиковать итог сделки. Как правило, речь идет о небольших продавцах, для которых вопросы налогообложения важнее капитализации художников, которых они продают. К счастью, таких прецедентов в нашей статистике сравнительно немного, поэтому на итоговый результат исключение подобных сделок из общих расчетов практически не влияет. Другими словами, вы спокойно можете выносить подобные сделки в отдельную таблицу и даже посчитать отдельную цифру — «коэффициент прозрачности» публичного рынка художника, где процент сделок с нераскрытыми данными будет отвечать за «непрозрачность».

Самое время сказать, каким образом переносить данные с сайта в вашу таблицу. Развеем мечты тех, кто рассчитывает осуществить это быстро: к сожалению, вам придется все делать вручную, копируя и перемещая данные (благо сайт не возбраняет копирование со страниц базы). Причина отсутствия автоматизации переноса очень проста: любая база данных — результат многолетней работы и больших вложенных средств; стоит только упростить обработку информации — и базу тут же скопируют себе недобросовестные пользователи и начнут ее продавать (собственно, по этой же причине вы не можете единовременно скачать данные ни с Artnet, ни с Artprice — только поочередно). Логика здесь очень простая: кому информация действительно важна — не остановится ни перед чем, потратит время, но добудет информацию о желаемом художнике. Кстати, через каждые 60 запросов «копировать-вставить» сайт AI будет просить вас пройти несложный тест, чтобы подтвердить, что вы — физический пользователь, а не скрейпинг-программа, автоматически копирующая интернет-данные.

Как мы помним, у Наталии Гончаровой в аукционной базе AI числятся 1763 работы — предположим, нам хватило усердия обработать и перенести в таблицу данные целиком. Что можно узнать, работая с общими данными продаж художника в таблице Excel?

1. Во-первых, мы видим общее количество сделок — 2081, и оно больше количества уникальных работ (1763). Следовательно, мы понимаем, что повторные продажи у Наталии Гончаровой точно имеются.

2. Далее мы считаем количество проданных работ (где сумма продажи > 0), и количество не проданных (где сумма продажи = 0), а также долю того и другого в общем числе сделок. Итого мы получаем:

• количество проданных работ: 1180 (56,7 % от общего числа сделок);

• количество не проданных работ: 901 (43,3 % от общего числа сделок).

3. Выше мы упоминали о работах с маркировкой «Нет данных»: таковых на все 2081 сделки набралось 46 штук (2,2 % от общего числа сделок). Итого, «прозрачность» публичного рынка Наталии Гончаровой составляет 87,8 %.

4. Смотрим среднюю стоимость работ по категориям:

• графика: $6,6 тыс.;

• живопись: $268,8 тыс.;

• книги: $1,7 тыс.;

• коллаж: $13,3 тыс.;

• скульптура: $33,0 тыс.;

• смешанная техника: $13,8 тыс.;

• тиражная продукция: $5,9 тыс.;

• фотография: нет успешных продаж.

5. Далее ищем среднее превышение суммы продажи над средним эстимейтом в процентах (по категориям):

• графика: –10,4 %;

• живопись: +9,7 %;

• книги: –35,5 %;

• коллаж: –19,8 %;

• скульптура: +451,9 %;

• смешанная техника: –37,6 %;

• тиражная продукция: –29,8 %;

• фотография: нет успешных продаж.

6. Посчитаем, сколько работ было продано на зарубежных, а сколько на российских аукционах, а также количество и процент проданных и непроданных работ и капитализацию по каждой из двух групп.

Зарубежные аукционы:

• общее количество работ: 1872;

• продано: 1057 (56,5 %);

• не продано: 815 (43,5%);

• капитализация: $121,27 млн.

Российские аукционы:

• общее количество работ: 209;

• продано: 123 (58,9 %);

• не продано: 86 (41,2 %);

• капитализация: $1,10 млн.

7. Разобравшись с предыдущими цифрами, можно провести анализ изменения средней стоимости лотов по категориям во времени. Для этого мы должны будем:

• найти самую раннюю продажу для каждой категории и принять ее цену за 100 % — это будет начальным значением нашего индекса;

• рассчитать среднюю стоимость лотов по категориям для каждого года;

• далее для каждого года определить процентное изменение индекса средней стоимости относительно базового года (совершения самой ранней продажи в данной категории);

• учесть, что, если в отдельном году произошли только успешные продажи после длительного отсутствия продаж в предыдущие годы — это приведет к неопределенно высокому проценту роста индекса. Соответственно, резкие ценовые колебания из расчетов мы должны исключить (что в итоге и произошло с большинством категорий работ Наталии Гончаровой: для полноценного анализа данные с допустимыми погрешностями нашлись только среди живописи и графики).

Делим таблицу на 3 колонки (условно — «А», «В» и «С»), где: «A» — год, «B» — средняя стоимость продажи для каждого года, «С» — процентное изменение относительно базового года. «А» и «В» мы заполняем сами. Формула для каждой строки начиная с «C2» в редакторе Excel в данном случае будет следующей: =(B2/$B$2)*100, где:

• «B2» — это текущая средняя цена продажи в выбранном году;

• «$B$2» — это фиксированная ячейка, содержащая среднюю стоимость в базовом году (самая первая продажа).

Вот что у нас в итоге получилось:

1. Общая динамика по категориям.

Графика:

• в период с 1986 года до начала 2000-х годов наблюдаются резкие колебания средней стоимости (например, в 1988 году ценовой индекс вырос до 349 %, а уже в 1989 году упали до 21 % от начального значения (средней проиндексированной стоимости, принятой нами за 100 %);

• с 2003 по 2008 год индекс постепенно рос, достигнув пика в 2007 году (877 % от начальной стоимости);

• после 2008 года наблюдается стабилизация с некоторыми колебаниями, но общий тренд оставался относительно стабильным.

Живопись:

• до 2006 года динамика была нестабильной, с большими падениями и ростом (например, в 1988 году — 20 %, а в 1996 году — 178 %);

• в 2007 году наблюдается резкий скачок индекса до 2310 %, что связано с несколькими крупными продажами;

• после кризиса 2008 года наблюдаются колебания, но в целом средняя стоимость работ оставалась на высоком уровне по сравнению с начальной точкой.

2. Динамика за последние 5 лет (2019–2024).

Графика:

• индекс средней стоимости графических работ снизился с 276 % в 2019 году до 212 % в 2022 году, что свидетельствует о снижении интереса или спроса;

• в 2024 году наблюдается некоторый рост ценового индекса, до 449 %, что может указывать на восстановление интереса или появление ценных работ на рынке.

Живопись:

• в 2019 году индекс составлял 381 %, но к 2021 году упал до 27 %;

• в последние два года (2022–2024) наблюдается восстановление ценового индекса до 123 %, что может говорить о возвращении интереса к живописи или восстановлении рынка после падения.

3. Общие выводы:

• графика показывает относительно стабильную динамику с медленным восстановлением в последние годы;

• живопись испытывала более резкие колебания, но сейчас демонстрирует тенденцию к стабилизации и восстановлению.

8. Напоследок покажем, как совершить еще одно популярное действие с данными о продажах предметов искусства — корреляционный анализ (в данном случае — нахождение зависимости между количеством выставляемых лотов и количеством успешных продаж по годам). Для этого мы должны:

• подсчитать общее количество выставляемых лотов (все сделки) по годам;

• подсчитать количество успешных продаж (где Сумма продажи > 0) по годам;

• рассчитать коэффициент корреляции между общим количеством лотов и успешными продажами, чтобы определить зависимость между предложением и спросом.

Делим таблицу на 4 колонки «А», «В», «С» и «D», где: «A» — год, «B» — общее количество выставленных лотов в данном году, «С» — количество успешных продаж, «D» — коэффициент корреляции. «А», «В» и «С» мы заполняем сами. Формула для каждой строки начиная с «D2» в редакторе Excel в данном случае будет следующей: =CORREL(B2:Bn, C2:Cn), где:

• «B2:Bn» — это диапазон ячеек с количеством выставленных лотов по годам;

• «C2:Cn» — это диапазон ячеек с количеством успешных продаж по годам.

Полученное значение корреляции будет варьироваться от –1 до 1, где:

• «1» — полная положительная корреляция (прямая зависимость);

• «–1» — полная отрицательная корреляция (обратная зависимость);

• «0» — отсутствие корреляции.

Вот что у нас в итоге получилось:

1. Коэффициент корреляции между общим количеством выставляемых лотов и успешных продаж составляет 0,91, что указывает на очень сильную положительную зависимость между предложением и спросом. Это означает, что при увеличении количества выставляемых лотов также увеличивается и количество успешных продаж, и наоборот.

2. В начальные годы (например, 1986, 1994) наблюдается почти полное совпадение количества лотов и успешных продаж, что указывает на высокий спрос и ограниченное предложение.

3. В последние годы (2022–2024) заметно снижение как общего количества лотов, так и числа успешных продаж, что может свидетельствовать о снижении активности на рынке или уменьшении спроса.

4. Проведя дополнительный анализ отдельно международных и внутрироссийских аукционных домов (что крайне полезно делать, учитывая сегодняшнюю ситуацию), мы видим, что снижение в последние годы касается исключительно результатов на западных площадках — тогда как на внутренних аукционах баланс спроса и предложения сохраняет положительную динамику.

Эти данные показывают, что в случае Наталии Гончаровой (поскольку мы владеем данными, то обобщим — русского авангарда в целом) количество выставляемых лотов сильно связано с количеством успешных продаж. Другими словами, фактор ограничения предложения, обычно провоцирующий спрос, в данном случае почти не работает: коллекционер охотнее покупает русский авангард в пиковые годы его маркетинговой активности («выставляют — значит надо брать»); а стоит предложению стать эпизодическим — лоты продаются с меньшим процентом успешности сделок. Основной массив продаж работ Наталии Гончаровой приходится на международный рынок, поэтому в сумме «зарубежные» цифры доминируют, формируя основные значения. Но стоит ограничить выборку российским аукционным рынком — и картина меняется: отечественный коллекционер больше реагирует не на объем предложения или маркетинговой поддержки художника (или художественного периода в целом), а на качество представленных лотов и имя продавца.

В следующей части мы покажем, как работать с данными повторных продаж. Что еще добавить? Разве что необходимую информацию-напоминание: все материалы сайта и базы данных аукционных результатов ARTinvestment.RU, включая иллюстрированные справочные сведения о проданных на аукционах произведениях, предназначены для использования исключительно в информационных, научных, учебных и культурных целях в соответствии со ст. 1274 ГК РФ.

Другими словами, всю статистическую информацию, включая данный цикл материалов, AI предоставляет для ознакомления и выработки финансовой грамотности в работе с цифрами арт-рынка. Принятие же решений относительно дальнейших действий, а также ответственность за результат — лежит исключительно на коллекционере. Однако грамотность коллекционера — залог успеха рынка в целом.

Зина Фандéлина, AI