Статистическое изучение рынка недвижимости

 

 

1. Найдем среднее значение по каждому субъекту по формуле:

2. Общая средняя:

Вычислив общую среднюю, можно сделать вывод, что по трём субъектам РФ вводится в среднем 1424 тыс.кв.м.

 

3. Внутригрупповые дисперсии

Внутригрупповая дисперсия характеризует случайную вариацию, т.е. часть вариации, которая обусловлена влиянием неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировки. [3]

4. Средняя из внутригрупповых дисперсий:

5. Межгрупповая дисперсия:

6. Общая дисперсия:

Общая дисперсия отражает суммарное влияние всех возможных факторов на общую вариацию ввода жилых домов во всех субъектах РФ.[3]

7. Проверим правильность дисперсии с помощью правила сложения дисперсии:

Значения близки между собой, значит дисперсия рассчитана верно.

8.  Вычислим эмпирический коэффициент детерминации:

Эмпирический коэффициент детерминации широко используется в задачах статистики и является показателем, который представляет долю межгруппопой дисперсии в общей дисперсии результативного признака и характеризует силу влияния группировочного признака на образование общей вариации.[10]

Это означает, что количество введённой в действие общей площади в различных субъектах РФ на 66% зависит от местонахождения региона, а на оставшиеся 34%  – влияют прочие факторы.

Найдём эмпирическое корреляционное отношение по формуле:

Эмпирическое корреляционное отношение показывает тесноту связи между количеством введенной площади и местонахождением субъекта РФ.

Для качественной оценки тесноты связи на основе показателя эмпирического корреляционного отношения воспользуемся соотношениями Чеддока. [11]

Количественная мера тесноты связи Качественная характеристика силы связи

Количественная мера тесноты связи	Качественная характеристика силы связи
0,1 - 0,3  0,3 - 0,5  0,5 - 0,7  0,7 - 0,9  0,9 - 0,99	0,1 - 0,3  0,3 - 0,5  0,5 - 0,7  0,7 - 0,9  0,9 - 0,99

 

В данном случае сила связи:

  что свидетельствует о тесной и прямой связи между количеством введенной площади и местонахождением субъекта РФ.

 

2.3 Анализ динамики  изменения средней цены за 1 кв. м. на первичном рынке

 

Ряд динамики представляет собой последовательность изменяющихся во времени значений статистического показателя, распложенного в хронологическом порядке. Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда и периоды времени (годы, кварталы, сутки) или моменты (даты) времени.

Уровни ряда обозначим через «у», моменты или периоды времени, к которым относятся уровни – через «t».

1. В зависимости от  способа выражения уровней ряда  ряды динамики делятся на ряды: а) абсолютных; б) относительных; в) средних  величин.

2. В зависимости от  того, как выражают уровни ряда (на начало месяца или за  период), выделяют моментные и  интервальные ряды динамики.

3. В зависимости от  расстояния между уровнями ряды  динамики бывают с равноотстоящими  и неравноотстоящими уровнями во времени.

4. В зависимости от  наличия основной тенденции изучаемого  процесса ряды динамики подразделяются  на стационарные и нестационарные.

Анализ скорости и интенсивности явления во времени осуществляется с помощью статистических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней между собой. При этом сравниваемый уровень называют отчетным, а уровень, с которым происходит сравнение – базисным.[10]

Рассмотрим ряд динамики средней цены жилья за 1 кв. м с 2000-2009 год, приведенный в Таблице 4.

 

Таблица 4 – Средние цены на первичном рынке жилья по РФ (на конец периода; рублей за 1 квадратный метр общей площади

Период	Ср. цена за 1 кв. м(y)	t
2000	8678	0
2001	10567	1
2002	12939	2
2003	16320	3
2004	20810	4
2005	25394	5
2006	36221	6
2007	47482	7
2008	52504	8
2009	47715	9

 

 

Ряд относится к интервальным, многомерным, состоит из абсолютных, средних рядов, относительных величин с равноотстоящими уровнями. На основе данных рассчитаем следующие системы характеристик динамического ряда:[9]

1. индивидуальные (частные) показатели

• абсолютный прирост: цепной и базисный
• темп роста: цепной и базисный
• темп прироста: цепной и базисный
• темп наращивания

2. сводные (обобщающие) показатели

• средний уровень ряда
• средний абсолютный прост
• средний темп роста
• средний темп прироста

 

1. Частные показатели:

Абсолютный прирост:

• Цепной:

• Базисный:

Темп роста:

• цепной:

• базисный:

  Темп прироста:

• цепной:

• базисный

Темп наращивания определяется по формуле:

  – цепной абсолютный прирост

 уровень, принятый за постоянную  базу сравнения (как правило, первый)

 

2000 год: показатель не  исчисляется

 

 

2001 год:

2002 год:

2003 год:

2004 год:

2005 год:

2006 год:

2007 год:

2008 год:

2009год:

2. Cводные (обобщающие) показатели

• Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической:

• Средний абсолютный прирост определяется как простая средняя арифметическая величина из цепных абсолютных приростов и показывает, насколько в среднем изменялся показатель в течение изучаемого периода времени:

где – конечный уровень ряда;

 – начальный уровень ряда.

т. е. в среднем ежегодно средняя цена за 1 кв.м. вводимого жилья увеличивается на 4337,4 тыс. руб.

 

• Средний темп роста показывает, во сколько раз в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда динамики.

Поскольку средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах , то для равностоящих рядов динамики расчеты по средней геометрической сводятся к исчислению средних коэффициентов роста из цепных коэффициентов роста (по «цепному способу»):

Средний темп роста с 2000 по 2009 г. составляет 120% , т. е. в среднем ежегодно средняя цена на жилье составляет 120% от уровня предыдущего года. Средние темпы прироста рассчитываются на основе средних темпов роста, вычитанием из последних 100%.[8]

• Средний темп прироста характеризует среднюю относительную скорость повышения уровня.

Так, в нашем примере среднегодовой темп прироста ввода жилых домов характеризуется положительным значением, что свидетельствует о ежегодном увеличении вводимых жилых домов в среднем на 20%.

Все рассчитанные значения представлены в Таблице 5.

 

Таблица 5 – Результаты расчетов систем характеристик динамического ряда

Исходные данные		Результаты расчетов
Год	Средняя цена за 1 м кв (y)	Абс. прирост		Темп роста, %		Темп прироста, %
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2000	8678	-	-	–	–	–	–
2001	10567	1889	1899	559	121,8	21,8	21,8
2002	12939	2374	4261	122	149	22	49
2003	16320	3381	7642	126	188	26	88
2004	20810	4490	12132	127,5	240	27,5	140
2005	25394	4584	16716	122	293	22	193
2006	36221	10827	27543	143	417	43	317
2007	47482	11261	38804	131	547	31	447
2008	52504	5082	43826	110,5	605	10,5	505
2009	47715	-4789	39037	90	550	-10	450
Итого:	278630	39099	191860	1531	3110,8	193,8	2210,8

 

 

На основе Таблицы 4  с помощью  программы Microsoft Excel строем график изменения средних цен за 1 кв.м. в РФ за 2000-2009 г.

 

Рисунок 4 – График изменения средних цен за 1 кв.м. в РФ за 2000-2009г.

2.4 Анализ сезонных  изменений средней цены на 1 кв. м. жилья на первичном и вторичном  рынках

 

Индекс сезонности – относительный показатель, который используется для расчета сезонной составляющей.[10]

При исчислении индексов используют различные методы, выбор которых зависит от характера общей тенденции ряда динамики.

Если ряд динамики не имеет ярко выраженной тенденции развития, то индекс сезонности исчисляет непосредственно по эмпирическим данным без их предварительного выравнивания. Для этого необходимо иметь данные не менее чем за 3 года.

В Приложении 3 и 4 приведены средние цены за 1 кв. м общей площади в России за 2007-2009 гг. вычислим сезонную волну методом простой средней.

 

1. Определим среднеквартальные уровни цен как простые средние арифметические за каждый год:

2007г.:

2008г.:

2009г.:

2. Рассчитаем средние уровни изменения цен за 3 года. Для получения средних значений для каждого квартала за 3 года по способу средней простой (невзвешенной) произведем осреднение уровней одноименных периодов:

1 квартал:                    

2 квартал:                 

3 квартал:                   

4 квартал:                    

3. Далее по исчисленным квартальным средним уровням определяем общий средний уровень :

4. Определим индексы сезонности по кварталам:

Первичный рынок                                     Вторичный рынок

1 квартал:

                                   

2 квартал:

                                                

3 квартал:

                                               

4 квартал:

                                               

Индекс сезонности показывает отклонение показателя в определенный период времени от среднего.

 

Полученную сезонную волну изобразим графически на Рисунке 6.

 

 

Рисунок 6 – График сезонной волны

 

Вывод: На первичном рынке недвижимости наблюдается последовательный подъём спроса в течение всего периода.

График показывает на вторичном рынке резко выраженную сезонность.

В январе самый маленький спрос на жильё. С июня по сентябрь наблюдается резкое взвинчивание спроса с последующим повышением к концу года. На IV квартал приходится самый высокий уровень спроса и на первичном, и на вторичном рынке жилья.