Исследование зависимости средней стоимости квадратного метра жилой недвижимости от различных социально-экономических факторов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Институт экономики, управления и природопользования

Кафедра социально-экономического планирования

КУРСОВАЯ РАБОТА

Исследование зависимости средней стоимости квадратного метра жилой недвижимости от различных социально-экономических факторов

Студент

А.Ю. Соколова

Руководитель

А. И. Пыжев

Красноярск 2015



Содержание

Введение

1. Роль рынка недвижимости в социально-экономическом развитии России

1.1 Классификация рынка недвижимости и особенности его развития

1.2 Значение рынка недвижимости в экономике страны

2. Анализ влияния различных социально-экономических факторов на среднюю стоимость квадратного метра жилой недвижимости

2.1 Описание используемого набора данных

2.2 Предварительная обработка данных

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ

2.4 Обсуждение полученных результатов

Заключение

Список использованных источников

Приложение



Введение

Представленная курсовая работа посвящена исследованию зависимости средней стоимости квадратного метра жилой недвижимости от различных социально-экономических факторов. Развитие российской экономики за последнее десятилетие позволило сформировать в России достаточно развитый рынок, значительный сектор которого занимает недвижимость. За последние пять лет рынок недвижимости в Российской Федерации стал одним из наиболее капиталоемких. При этом недвижимость на сегодняшний день является не только товаром, но и эффективным финансовым инструментом для капитальных вложений, так как на нее имеется устойчивый спрос, и она постоянно растет в цене. Недвижимость является финансовым активом, так как создается трудом человека и вложениями капитала. Приобретение и развитие недвижимости сопровождается высокими затратами и соответственно часто возникающей необходимостью привлечения заемных средств. Поэтому рынок недвижимости является одним из секторов финансового рынка.

Рынок недвижимости есть средство перераспределения объектов недвижимости между собственниками и пользователями с помощью традиционных рыночных методов на основе конкурентного спроса и предложения. Рынок недвижимости встроен в общую систему рынков страны и является неотъемлемой частью инвестиционного и товарного рынков. Существование рынка недвижимости обеспечивает, во-первых, устойчивые потоки доходов от инвестиций в недвижимость, во-вторых, рост стоимости активов в долгосрочном и краткосрочном периодах, в-третьих, возможность перераспределения объектов недвижимости между собственниками и пользователями, в-четвертых, защиту капитала от инфляции.

Таким образом, рынок недвижимости играет значительную роль в России и является одной из важных сфер предпринимательской деятельности многих субъектов.

Целью курсовой работы является изучение влияния различных социально-экономических факторов на среднюю стоимость квартиры различных городов.

Поставленная в работе цель исследования предполагает собой необходимость решения следующих задач:

1. Познакомиться с классификацией рынка недвижимости и его особенностями развития.

2. Рассмотреть значение рынка недвижимости в экономике страны.

3. Осуществить сбор необходимой информации о зависимой и объясняющих переменных.

4. Произвести предварительную обработку данных.

5. Выполнить корреляционный и регрессионный анализы.

6. Сделать вывод о полученных результатах.



1. Роль рынка недвижимости в социально-экономическом развитии России

1.1 Классификация рынка недвижимости и особенности его развития

В сложившейся практике к недвижимости традиционно относят землю и все улучшения, постоянно закрепленные за ней. По мнению С.В.Гриненко, рынок недвижимости представляет собой взаимосвязанную систему рыночных механизмов, обеспечивающих создание, передачу, эксплуатацию и финансирование объектов недвижимости [1]. Рынок недвижимости и уровень его развития характеризует развитие национальной экономики. В развитии рынка недвижимости в России можно выделить следующие этапы:

I этап - наиболее бурный период развития рынок недвижимости пережил в начале 90-х годов. Открытие и развитие предприятий происходило практически в правовом вакууме, спрос намного опережал предложение, а, следовательно, доходы были очень высоки. Точкой отсчета здесь можно считать разрешение на приватизацию квартир и, как следствие, появившаяся возможность продавать и покупать квартиры. Именно тогда появилось значительное количество бизнесменов и просто обеспеченных людей, которые захотели улучшить свои жилищные условия новым путем. То есть не ожиданием бесплатного муниципального жилья, не сложными схемами обмена, а просто покупкой квартир. Квартир в то время приватизировалось относительно немного, продающих квартиры было мало, а покупателей было уже достаточно.

II этап - появление первых нормативных актов, регулирующих риэлтерскую деятельность в России. Этот период характеризуется предоставлением значительных льгот, что при сохранении хорошей конъюнктуры позволяло получать хорошие доходы, что влекло в данный сегмент рынка новых предпринимателей. Начался рост цен на жилье, но квартиры стали продаваться значительно труднее, а покупатель стал привередливее. Возникли новые формы обслуживания клиентов. Появилась, в частности, и стала широко распространяться продажа квартир с рассрочкой платежа, предоставление кредитов под залог квартир. Некоторые фирмы стали работать по эксклюзивным договорам, беря на себя обязательство, реализовать квартиру клиента за определенный срок.

III этап характеризуется превышением спроса над предложением, ужесточением законодательной базы, острой конкуренцией на рынке, что привело к падению доходов. Мелкие предприятия разоряются, средние и даже крупные ведут борьбу за выживание. Количество квартир, выставляемых на продажу, увеличивалось, а число потенциальных покупателей сокращалось.

Следовательно, рынок недвижимости, как это следует из теории рыночной экономики, прошел стадию спада, вышел на стабилизацию, а впереди - новый подъем, в том числе и некоторый рост цен [2].

Недвижимое имущество занимает центральное место в любом общественном устройстве, выполняя одновременно две важнейшие функции: средства производства и предмета личного потребления для проживания, отдыха, культурного досуга и т.п. С объектами недвижимости тесно связано экономическое и правовое регулирование государством различных сфер жизни общества и материального производства. Основной, базовый объект недвижимости - земля имеет уникальное значение во всей системе предпринимательской деятельности людей и самой их жизни. Она представляет собой особую ценность для всего человеческого общества, поскольку является единственным местом проживания всех народов и поколений людей, основным и единственным фактором в любой сфере бизнеса, прямо или косвенно участвующих в производстве всех других товаров и благ. Недвижимость находится в центре совмещения экономических процессов, частных и общественных интересов, административных норм и правил.

Недвижимое имущество как товар - это объект сделок, удовлетворяющий различным реальным или потенциальным потребностям и имеющий определенные качественные и количественные характеристики (рисунок 1) [1].

Рисунок 1 - Недвижимость - объект экономических и государственных интересов

Общая классификация недвижимости

1) По характеру использования:

а) для жилья (дома, коттеджи, квартиры);

б) для коммерческой деятельности (отели, офисные помещения, магазины, рестораны, пункты сервиса);

в) для производственной деятельности (фабрики, заводы);

г) для сельскохозяйственных целей (фермы, сады);

д) для специальных целей (школы, церкви, монастыри, больницы, сады, дома престарелых, здания правительственных и административных учреждений);

2) По целям владения:

а) для ведения бизнеса;

б) в качестве инвестиций;

в) для потребления истощимых ресурсов;

г) в качестве товарных запасов и НЗП;

3) По степени специализации:

а) специализированная (которая в силу своего специального характера редко продается на открытом рынке, например, нефтеперерабатывающие и химические заводы, электростанции);

б) неспециализированная (недвижимость, на которую существует всеобщий спрос на открытом рынке)

4) По степени готовности к эксплуатации:

а) введенные в эксплуатацию;

б) требующие реконструкции или капитального ремонта;

в) незавершенное строительство;

5) По воспроизводимости в натуральной форме:

а) не воспроизводимые (земельные участки, месторождения полезных ископаемых);

б) воспроизводимые (здания, сооружения, многолетние насаждения);

6) По способу совершения сделок:

а) первичный, вторичный;

б) организованный, неорганизованный;

в) биржевой, внебиржевой;

г) традиционный, компьютеризованный.

Наличие различных типов классификации объектов недвижимости необходимо для более тщательного анализа рынка недвижимости в соответствии с группами объектов, объединенных по какому-либо признаку, для углубленного исследования и разработки новых методик, применимых при анализе объектов недвижимости [4].

В силу своей специфики рынок недвижимости носит ряд особенностей, представленных в таблице 1 [1].

Таблица 1 - Особенности рынка недвижимости

Особенность	Характеристика
Локализация	- абсолютная неподвижность - большая зависимость цены от местоположения
Вид конкуренции	- несовершенная, олигополия - небольшое число покупателей и продавцов - уникальность каждого объекта - контроль над ценами ограничен - вступление в рынок требует значительного капитала
Эластичность предложений	- низкая, при росте спроса и цен предложение мало увеличивается - спрос может быть очень изменчивым
Степень открытости	- сделки носят частный характер - публичная информация, часто неполная и неточная
Конкурентоспособность товара	- во многом определяется окружающей внешней средой, влиянием соседства - специфичностью индивидуальных предпочтений покупателей
Условия зонирования	- регулируется гражданским и земельным законодательством с учетом водного, лесного, природоохранного и другого специального права - большая взаимозависимость частной и других форм собственности
Оформление сделок	юридические сложности, ограничения и условия
Стоимость	включает стоимость объекта и связанных с ним прав

А также к особенностям рынка недвижимости можно отнести сложный симбиоз преимуществ и недостатков с точки зрения целесообразности предпринимательской и коммерческой деятельности.

Преимуществами являются:

* возможность получения большей прибыли, чем на других рынках, за весь период эксплуатации объектов недвижимости;

* достаточная устойчивость потребительского спроса;

* меньшая подверженность колебаниям экономических циклов;

* наличие определенной защиты от внезапных изменений рыночной конъюнктуры ввиду долгосрочного характера аренды и длительного срока строительства конкурирующих объектов.

К недостаткам можно отнести:

* информация на рынке не столь открыта, как, например, на рынке товаров, что затрудняет процесс обоснования для объема и характера инвестиций;

* отсутствие законодательной базы в отношении обязательной публикации информации о сделках на рынке недвижимости;

* необходимость использования информации о сделках, совершаемых на рынке недвижимости;

* «жесткая» зависимость от внешних условий градостроительного регулирования, возможностей строительного комплекса и специфики потребительского спроса;

* издержки сделок (необходимость проверки юридической чистоты объекта недвижимости, а также затраты на техническую документацию и регистрацию) значительны, если не сказать высокие.

1.2 Значение рынка недвижимости в экономике страны

В настоящее время недвижимость можно назвать основной составляющей национального достояния любой страны, особым объектом рыночного оборота, собственности и управления. Среди проблем эффективного развития недвижимости выделяются следующие направления: задачи управления, финансирования и подготовки кадров. Решение этих вопросов является актуальной темой исследований, как в современных условиях, так и в перспективе, что обусловлено местом и ролью недвижимости в национальной экономике страны [3].

Одним из главных показателей развития в стране нормальных рыночных отношений является состояние рынка недвижимости в целом и его отдельных секторов. Рынок недвижимости является существенной составляющей в любой национальной экономике, ибо недвижимость - важнейшая часть национального богатства, на долю которой приходится более 50% мирового богатства. Без рынка недвижимости не может быть рынка вообще, так как рынки труда, капитала, товаров и услуг для осуществления уставной деятельности должны иметь необходимые помещения. Российский рынок недвижимости отражает все проблемы переходной экономики и характеризуется неравномерным развитием своих сегментов, несовершенной законодательной базой и низкой инвестиционной активностью граждан и юридических лиц. Вместе с тем этот рынок представляет собой перспективную сферу вложения капитала. Важное значение отечественного рынка недвижимости как сектора экономики подтверждается его высокой долей в валовом национальном продукте, высоким уровнем доходов в бюджет от первичной продажи, сдачи в аренду государственной и муниципальной недвижимости (в том числе земли), высоким уровнем сборов в бюджет от налогов на недвижимость и сделок с ней. 2006 год стал годом, рекордным по темпам роста цен на жилую недвижимость в России - средний годовой рост стоимости жилья достиг 44%. Лидерами роста цены являлись мегаполисы: в Москве средний рост цен за метр жилой площади составил 87,9%; в Санкт - Петербурге - 123%; в Екатеринбурге - 107%; в Новосибирске - 50-60%; в Ростове-на-Дону - 55%. Этот факт, а также другие события позволяют утверждать о неравномерности развития рынков жилой недвижимости в разных регионах страны. Основной причиной рекордного роста цен стало значительное увеличение платежеспособного спроса на недвижимость, основанное в первую очередь на ограниченном предложении недвижимости, росте материального благосостояния домохозяйств, цен на нефть, развитии ипотечного кредитования и ряда других. Вместе с тем, объемы возводимого строительными компаниями жилья были не очень велики - не смотря на то, что в 2006 году в России было построено 50200 тыс.кв. м. жилой площади, что на 15,24% превышает показатели 2005 года, 39,5% от данного объема было построено населением за счет собственных и заемных средств. При этом ещё в 1990 году общее число возводимого жилья превышало 60 млн кв. м., и большая часть квартир возводилась крупными строительными компаниями [4].

Национальный рынок недвижимости представляет собой совокупность региональных и локальных рынков, существенно отличающихся друг от друга асинхронностью развития, уровнем цен и рисков, эффективностью инвестиций в недвижимость, состоянием законодательства, политической и социальной стабильностью [3].

Объем и динамика рынка недвижимости в регионах зависят от структуры и перспектив изменения доходности объектов недвижимости, среди которых выделяются земельные участки, здания, сооружения, квартиры и помещения. Структура объектов недвижимости меняется в основном в зависимости от интенсивности процессов воспроизводства основных фондов различного назначения, которые могут иметь расширенный, простой или служебный характер. Доходность объектов недвижимости производственного назначения прямо связана с возможностью получения прибыли от хозяйственной деятельности, а объектов непроизводственного назначения -- от спроса и предложения на земельные участки, жилье и служебные помещения. Эффективность использования производственных фондов зависит от положения предприятий и фирм региона на рынках профилирующей продукции и от возможностей привлечения необходимых инвестиций в основной капитал. Емкость и динамика рынка непроизводственных фондов в значительной мере определяются уровнем и перспективами развития хозяйства региона: чем выше уровень доходов населения, инфраструктурная обустроенность и экономическая активность территории, тем дороже ценится недвижимость. Таким образом, рынок недвижимости формируется под непосредственным и достаточно сильным воздействием экономической ситуации и перспектив экономического роста в субъектах Федерации и городах. В связи с этим для прогнозирования рынка недвижимости особое значение приобретает оценка социально-экономического положения и перспектив развития регионов [5].

Обобщающими показателями экономической ситуации в регионах могут выступать показатели инвестиционной привлекательности и предпринимательского риска, которые характеризуют поведение инвесторов и тем самым позволяют прогнозировать изменения на рынке недвижимости в ближайшие два года [4].

Более длительный прогноз изменений рынка недвижимости связан с оценкой долгосрочных перспектив экономического роста регионов. Прогнозирование социально-экономического развития регионов РФ на краткосрочный (один год) и среднесрочный (2-3 года) период систематически осуществляется Министерством экономического развития и торговли РФ совместно с субъектами Федерации. Долгосрочные (на 10-15 лет) прогнозы территориального развития выполняет Совет по изучению производительных сил. Кроме того, информацию о перспективах развития регионов содержат региональные (федеральные и субфедеральные) целевые программы [5]. недвижимость имущество стоимость корреляционный

Посредством рыночного механизма и государственного регулирования рынок недвижимости обеспечивает [6]:

- создание новых объектов недвижимости;

- передачу прав на недвижимость;

- установление равновесных цен на объекты недвижимости;

- эксплуатацию (управление) объекта недвижимости;

- распределение пространства между конкурирующими вариантами землепользования;

- инвестирование в недвижимость.

Среди положительных тенденций развития экономики РФ следует отметить снижение странового риска России, доказательством чему служат присвоение инвестиционного рейтинга суверенному долгу, ожидаемое вступление в ВТО, устойчивый профицит федерального бюджета и положительное сальдо торгового баланса. Снижение рыночного риска позволяет рассматривать недвижимость как обычный класс инвестиционных активов и облегчает процесс принятия решений относительно недвижимости. По итогам 2007 года на российском рынке недвижимости ожидалось продолжение динамичного роста, увеличение предложения жилой недвижимости, спроса и уровня цен. Рынок становится более прозрачным для того, чтобы действующие и потенциальные участники могли рассматривать его наравне с основными европейскими рынками.

Следовательно, анализируя макроэкономические факторы, можно отметить, что они будут способствовать росту цен на недвижимость, хотя на рынке на сегодняшний день и наблюдается некоторая стабилизация [7].

Данная глава была посвящена теоретическим аспектам характеристики рынка недвижимости. Мы рассмотрели общие характеристики и особенности развития данного рынка.

В первом пункте главы мы дали общее определение понятию рынка недвижимости и познакомились с различными классификациями рынка.

Во втором пункте мы рассмотрели значение рынка недвижимости в экономике России, а также объем и динамику развития рынка недвижимости в регионах.

Таким образом, подводя итог первой главы, можно сказать, что рынок недвижимости подразумевает функцию сведения вместе покупателей и продавцов прав собственности на недвижимость через механизм цен. Он обладает большой перспективой развития, поскольку операции с недвижимостью имеют перспективную ценность, то есть дают большую отдачу со временем. Рынок недвижимости оказывает значительное влияние на все стороны жизни и деятельности людей, выполняя ряд функций, таких как ценообразование, регулирование, предоставление информации, предоставление коммерческих услуг, стимулирование и инвестирование. Для оценки масштабов рынка недвижимости и определения его места на международном уровне, необходимо изучить показатели его деятельности.



2. Анализ влияния различных социально-экономических факторов на среднюю стоимость квадратного метра жилой недвижимости

2.1 Описание используемого набора данных

Перейдем к практическому рассмотрению исследуемой проблемы. Главная задача нашего исследования - выяснить, какие факторные признаки влияют на среднюю стоимость квадратного метра жилой недвижимости. Для этого была собрана выборка из 54 наблюдений. В данной работе я брала данные с Росриэлт НЕДВИЖИМОСТЬ, с сайта «Кадровые агентства России», с Федерального агентства государственной статистики (Росстат), с Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), с сайта «Агентства деловой информации». Все данные были взяты за 2013 год. Данные я брала по городам России. Из-за неоднородных значений, мне пришлось исключить город Москва и город Санкт-Петербург.

Зависимой переменной Cost является средняя стоимость квадратного метра жилой недвижимости, выраженная в рублях. Следующие факторы, используемые в работе, представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Перечень объясняющих переменных

Название переменной	Описание переменной	Единицы измерения
Income	Средний уровень дохода	руб.
Emission	Объем выбросов загрязненных веществ от стационарных источников	тыс.т.
Migration	Миграционный прирост	чел.
Unemployment	Уровень безработицы	%
Roads	Количество отремонтированных дорог с твердым покрытием	км
Students	Количество принятых студент в государственные и муниципальные образовательные учреждения на начало учебного года	чел.
New home	Годовой объем ввода жилья	млн кв.м.



Из ряда данных объясняющих переменных, наименее значимым предполагается фактор Emission , то есть объем выбросов не является главным показателем при покупке квартиры. Также фактор Students, может оказаться незначимым, так как не всегда прослеживается прямая зависимость между средней стоимостью квартиры и студентами.

С точки зрения экономического смысла, два данных фактора могут оказаться незначимыми в создаваемой модели. Тем не менее, эти факторы включены в исследование, поскольку они необходимы для достоверности модели, и нельзя с уверенностью утверждать о степени их значимости.

2.2 Предварительная обработка данных

Перед тем, как перейти к моделированию, необходимо удостовериться, что зависимая переменная имеет нормальное распределение, иначе построение линейной модели методом наименьших квадратов приведёт к некачественным результатам. Анализ данных при помощи описательной статистики (таблица 3).

Таблица 3 - Описательная статистика зависимой переменной

Среднее	61 630,5
Медиана	58 054,5
Минимум	44 524
Максимум	106 898
Стандартное отклонение	14 144,3
Вариация	0,22950
Асимметрия	1,1671
Эксцесс	0,93969

Из описательной статистики видно, что выборка является однородной, так как значение попадает в диапазон от 0,03 до 0,33. В среднем цена за квадратный метр жилой недвижимости по городам составляет 61 630,5 рублей. Так как медиана равна 58 054,5 рублей, что меньше средней цены за квадратный метр квартиры, то выборка имеет правостороннюю асимметрию распределения, то есть половина выборки лежит левее 61 630,5 рублей. Минимальная цена за квадратный метр квартиры равен 44 524 рубля, а максимальная цена - 106 898 рубля. Согласно стандартному отклонению, в большей части городов Российской Федерации стоимость квадратного метра жилой недвижимости находится в интервале 61 630,5 14 144,3 рублей. При нормальном распределении асимметрия и эксцесс имеют значение, близкие к нулю.

Тест на нормальное распределение зависимой переменной проведем при помощи программы Gretl (рис. 2) [8].

Рисунок 2 -Гистограмма распределения переменной Cost

В данном случае можно сделать вывод о том, что выборка имеет нормальное распределение.

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ

На этапе корреляционно-регрессионного анализа ставится задача построить достоверную эконометрическую модель, описывающую влияние результирующих признаков на среднюю стоимость квартиры. Необходимо построить корреляционную матрицу (таблица 4).



Таблица 4 - Корреляционная матрица факторов модели

	Cost	Income	Emission	Migration	Unemployment	Roads	Students	New Home
Cost	1,0000	0,6081	-0,0282	0,4312	-0,5409	0,6204	-0,0311	0,6244
Income		1,0000	0,0994	0,3379	-0,2785	0,3739	-0,2086	0,3636
Emission			1,0000	-0,2582	0,2867	-0,2232	0,2364	-0,1696
Migration				1,0000	-0,5576	0,5575	-0,1621	0,5425
Unemployment					1,0000	-0,4422	0,2756	-0,3894
Roads						1,0000	-0,0369	0,5331
Students							1,0000	0,1375
New home								1,0000

Корреляционная матрица необходима для того, чтобы выявить факторы, теснота связи которых будет значительна. Теснота связи измеряется коэффициентом парной корреляции. Диапазон значений коэффициента от -1 до 1. Отрицательное значение говорит об обратной связи между факторами, а положительное о прямой связи. Значение близкое к 1, говорит об очень высокой прямой связи между факторами, и может служить причиной, для исключения одного из факторов при построении модели.

Из построенной корреляционной матрицы следует, что нет таких пар факторов, связь которых очень велика. Значит все факторы в должной степени описывают зависимую переменную и по своему уникальны, что говорит о невозможности их исключения по данному признаку. Но есть факторы, которые наиболее существенно влияют на зависимый признак. Таковыми являются факторы Income, Migration, Unemployment, Roads, New home. Следовательно, можно предположить, что в итоговой модели данные факторы будут наиболее существенно описывать зависимую переменную.

Следующим шагом будет определение оценок параметров методом наименьших квадратов.



Таблица 5 - Оценки параметров исходной модели

Переменная	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	34698,3	9140,64	3,796	0,0004
Income	1,02416	0,286627	3,573	0,0008
Emission	2,61406	2,58855	1,010	0,3178
Migration	-0,175029	0,116445	-1,503	0,1396
Unemployment	-2472,99	796,897	-3,103	0,0033
Roads	8,05806	2,94995	2,732	0,0089
Students	0,0758072	0,145150	0,5223	0,6040
New home	3925,42	1395,92	2,812	0,0072
R-квадрат	0,691777
Испр.R-квадрат	0,644873
F-статистика	14,74891
P-значение (F)	6,70е-10

Выделенные факторы являются значимыми. Из построенной модели (таблица 5) можно сделать несколько выводов:

а) Модель описывает 69% вариации средней стоимости квадратного метра жилой недвижимости, что является достаточно высоким показателем;

б) Согласно значениям F-статистики и Р-значения (F), значение R-квадрат отражает истинную зависимость в модели;

в) Факторы Income, Unemployment, Roads, New home получили значимые оценки, при различных процентах значимости. Вероятно это значимые факторы, которые останутся в итоговой модели;

г) Факторы Emission, Migration, Students получили незначимые оценки. При дальнейших преобразованиях, возможно, некоторые факторы приобретут значимость.

Далее, протестируем объясняющие переменные модели на мультиколлинеарность, при помощи метода инфляционных факторов (VIF). Значения VIF больше 10, будут обозначать строгое наличие мультиколлинеарности, вызванной уверенной статистической взаимосвязью взятого фактора и остальных. В случае ее обнаружения некоторые объясняющие переменные будут исключены из модели в целях сохранения точности оценок коэффициентов в модели.

Таблица 6 - Факторы инфляции дисперсии для объясняющих переменных

Переменная	VIF
Income	1,447
Emission	1,276
Migration	1,984
Unemployment	1,655
Roads	1,753
Students	1,361
New home	1,866

Из полученных значений VIF (таблица 6) следует, что нет факторов строго имеющих мультиколлинеарность.

Перед тем, как перейти к дальнейшему моделированию, необходимо проверить при помощи МНК полученную модель на гетероскедастичность. Наличие гетероскедастичности будет означать, непостоянность дисперсии случайных ошибок модели. Следовательно, наблюдения можно будет признать неоднородными и дальнейшее оценивание параметров при помощи МНК будет не эффективно.

Судя по результатам теста Уайта, гипотеза о гомоскедастичности не отвергается, следовательно, гетероскедастичность отсутствует, и можно продолжать оценивание параметров с помощью МНК.

Чтобы получить более точную модель, необходимо поочерёдно удалять незначимые факторы, начиная с того, у которого наиболее большое p-значение. В ходе преобразований, первым мы исключили фактор Students, по признаку наибольшего p-значения. Далее, незначимым оказался фактор Emission. Все оставшиеся факторы оказались значимыми (таблица 7).



Таблица 7 - Оценки параметров итоговой модели

Переменная	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
const	34090,7	8583,34	3,972	0,0002
Income	1,06263	0,263855	4,027	0,0002
Migration	-0,196067	0,114731	-1,709	0,0939
Unemployment	-2210,11	760,914	-2,905	0,0055
Roads	7,80951	2,91094	2,683	0,0100
New home	4124,08	1304,32	3,162	0,0027
R-квадрат	0,680498
Испр.R-квадрат	0,647217
F-статистика	20,44676
P-значение (F)	7,05е-11

Данная модель описывает 68% вариации средней цены за квадратный метр жилой недвижимости, что является высоким показателем ее качества. Построенная модель позволяет спрогнозировать среднюю стоимость квартиры с заданными параметрами.

Далее необходимо осуществить верификацию модели. Она имеет вид Cost = 34090,7 + 1,06263*Income - 0,196067*Migration - 2210,11*Unemployment + 7,80951*Roads + 4124,08*New home.

Используя показатели города Красноярска, получаем:

34090,7 + 1,06263*27000 - 0,196067*(-700) - 2210,11*5,4 + +7,80951*191,11 + 4124,08*1,1 = 56833,33

Истинное значение зависимой переменной на основе выборки составляет 58 885.

Таким образом, расхождение между значением зависимого параметра, полученным на основе модели, и значением данного параметра основе выборки составляет 2 052, что является несущественной величиной. Следовательно, модель позволяет получать достоверные оценки.



2.4 Обсуждение полученных результатов

В итоговой модели у нас получилось 5 значимых факторов. Подтвердилась ранее выдвинутая гипотеза о незначимости факторов Emission и Students. Перейдем к непосредственной интерпретации полученных оценок для параметров модели:

а) Income. Данный фактор получил коэффициент, равный 1,06263. Следовательно, увеличение среднего уровня дохода на рубль увеличивает среднюю стоимость квадратного метра жилья на 1 рубль. Тут прослеживается прямая зависимость между средним уровнем дохода и средней стоимостью квартиры;

б) Migration. Фактор миграционного прироста получил коэффициент, равный -0,196067. Этот фактор имеет обратное направление связи. Это значит, что с увеличением миграционного прироста на 1 человека средняя цена квартиры снижается на 0,19 рублей;

в) Unemployment. Коэффициент этого параметра равен -2210,11. Этот фактор также имеет обратное направление связи. С увеличением уровня безработицы на 1 процент средняя стоимость квадратного метра жилой недвижимости снижается на 2210 рублей;

г) Roads. Коэффициент данного фактора равен 7,80951. Средняя стоимость квадратного метра жилья увеличивается на 8 рублей при появлении одного километра построенной дороги;

д) New home. Значение коэффициента равно 4124,08. Это значит, что средняя стоимость квадратного метра жилья увеличивается на 4124 рублей при появлении 1 миллиона квадратного метра новых домов.

Таким образом, в данной главе была описана процедура работы с моделью с целью получения достоверных результатов оценивания. На первом этапе была составлена выборка, включающая один зависимый и семь объясняющих переменных. После предварительной обработки данных распределение зависимого признака было приведено к нормальному. На последующих этапах, в результате проведения корреляционного анализа, а также посредством последовательного исключения незначимых факторов из модели, некоторые факторы были исключены из модели, вследствие чего в модели остались 5 факторов: Income, Migration, Unemployment, Roads, New home. Путем верификации было установлено, что модель способна выдавать достоверные значения.



Заключение

В ходе проделанной работы было выяснено, что рынок недвижимости - это рынок несовершенной конкуренции, что обусловлено его существенными особенностями: уникальностью каждого объекта, условиями финансирования, сложными юридическими правами и низкой ликвидностью. Он представляет собой совокупность региональных и локальных рынков, существенно отличающихся друг от друга по уровню цен, уровню риска, эффективности инвестиций в недвижимость. Существуют следующая классификация рынков недвижимости: по характеру использования, по целям владения, по степени специализации, по степени готовности к эксплуатации, по воспроизводимости в натуральной форме, по способу совершения сделок.

Рынок недвижимости играет важную роль в современном обществе, выполняя функции ценообразования, регулирования, стимулирования и предоставления информации.

Во второй главе была проделана работа по построению модели влияния факторов на среднюю стоимость квадратного метра жилой недвижимости и проведена интерпретация результатов.

Таким образом, на основе полученной модели можно сделать следующие выводы. На среднюю стоимость квадратного метра жилой недвижимости в городах положительно влияют средний уровень доходов, количество отремонтированных дорог с твердым покрытием и годовой объем ввода жилья. Миграционный прирост и уровень безработицы оказывают обратное влияние и уменьшают среднюю стоимость квадратного метра жилой недвижимости. Объем выбросов загрязненных веществ от стационарных источников и количество студентов, принятых в государственные и муниципальные образовательные учреждения, не оказывают влияния на среднюю стоимость квадратного метра жилой недвижимости.

Список использованных источников

1. Гриненко С.В. Экономика недвижимости. - М.: Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. - 106 с.

2. Тэпман Л.Н. Оценка недвижимости. -М.: Изд-во ЮНИТИ, 2002. - 90с

3. Гочияева Л.А. Исследование роли и значения рынка недвижимости в экономике страны // Управление экономическими системами, - 2012.-№1. - с.9-37

4. Шевчук Д.А. Экономика и финансы. - М.: Москва: Изд-во МГУ, 2007. - 324 с.

5. Штульберг Б.М. Рынок недвижимости и экономический рост // Недвижимость и инвестиции. Правовое регулирование, - 2000.-№4. - с.21-25

6. Карасев А.В. Экономика недвижимости. - М.: Изд-во МИКХиС, 2001. - 201 с.

7. Лепешкина И.М. Факторы макроэкономической конъюнктуры рынка жилой недвижимости // Креативная экономика,- 2008.-№1. - с.77-80



Приложение

Исходная выборка

	cost	income	emission	migration	unemployment	roads	students	new home
Королев	106898	35000	25,876	+28344	2,8	2224,2	7251	3,4
Балашиха	93070	39000	24,985	+ 2201	2,1	1112,3	4972	2,1
Жуковский	91949	34000	27,894	+36681	2,3	1169,7	6902	4,9
Подольск	91144	36000	31,250	+24097	2,9	1187,6	10937	5,1
Домодедово	87083	33000	65,978	+21897	2,7	198,4	3421	2,4
Хабаровск	81523	30000	114,296	- 3287	5,2	1110,7	15850	0,3
Обнинск	77320	28000	9,29	+ 1548	2,3	126,4	6 876	2,8
Екатеринбург	77145	31000	1096,981	+ 783	6,6	132,6	35677	1,8
Нижний Новгород	77823	26000	125,566	+ 952	3,1	166,7	24717	1,5
Дубна	72306	24000	15,628	+19898	2,0	1125,8	5230	1,5
Сургут	72034	37000	1866,148	- 2271	5,1	144,4	7642	0,7
Сочи	71722	40000	51,269	+ 8877	5,6	1162,3	9612	2,4
Уфа	71110	26000	448,905	+ 1839	5,3	197,7	30460	2,5
Казань	67195	25000	297,877	+ 4596	4,3	1335,5	32881	2,4
Ногинск	66925	34000	29,365	+27721	1,9	1201,7	5391	2,5
Геленджик	64765	35000	51,279	+7999	4,1	1367,1	4187	1,8
Тюмень	64460	31000	133,562	+7252	4,7	161	28233	2,8
Калуга	64411	30000	6,3	+5102	1,6	148,6	4845	0,7
Ростов-на-Дону	64166	29000	192,144	+2252	5,2	194,7	37033	2,1
Серпухов	63645	31000	36,157	+78451	1,5	1061	13524	1,2
Нижневартовск	63480	36000	1786,642	-1988	5,1	139,6	2348	0,3
Самара	63036	27000	260,997	+4366	2,9	1312,9	26615	1,7
Калининград	60416	27000	20,514	+4546	5,8	174,2	5 771	0,6
Новосибирск	60403	28000	195,64	+5831	6,6	1226,9	30575	1,7
Белгород	59650	30000	117,705	+4712	3,8	178,6	12147	1,3
Красноярск	58885	27000	2497,251	- 700	5,4	191,11	25362	1,1
Анапа	58261	21000	52,367	+9682	3,3	1202,5	7523	1,6
Находка	57848	40000	180,85	-4163	6,7	168,7	13747	0,6
Ярославль	56803	26000	81,492	+2178	4,0	135,21	8501	0,5
Новороссийск	56410	24000	54,279	+6322	4,2	165,9	6812	2,6
Архангельск	55580	27000	245,333	- 4087	4,6	45,1	5 345	0,3
Пермь	55543	25000	367,885	- 987	6,0	191,3	18389	1
Иркутск	55475	27000	685,465	-3798	9,6	110	20416	1
Тула	54557	29000	180,643	+2440	3,3	90	6507	0,5
Мурманск	54481	31000	269,769	-4319	8,4	111,5	3418	0
Кемерово	54008	24000	1356,255	-1476	6,9	359,4	17463	1,1
Оренбург	52839	27000	512,725	-3814	5,6	115,33	13411	0,8
Томск	52485	26000	306,045	-1116	6,4	102,7	16137	0,5
Воронеж	51286	23000	75,743	+5569	4,9	141,6	22513	1,3
Владимир	50859	28000	32,256	+582	4,4	146,1	8756	0,5
Волгоград	50362	25000	172,784	-3199	7,1	310	18135	0,8

Размещено на Allbest.ru