Статистическое исследование рынка недвижимости в России

Далее определяем среднее количество приватизированного жилья за период с 2005 по 2011 гг. по выборочным данным:

 

Рассчитаем  дисперсию:

 

Средняя ошибка выборки будет равна:

 

Предельная ошибка выборки:

 

 

 

Таким образом, среднее число приватизированного жилья в РФ за период с 2005 по 2011 гг. находится в пределах от 402,67 до 1504,67 тыс.жилых помещений с вероятностью 0,954.

2.5. Расчет показателей динамики и выявление тренда.

 

Развитие общественных явлений  во времени называется динамикой, а  показатели, характеризующие это  развитие, называются рядами динамики.

По прил. 1 рассчитаем показатели динамики за последние 10 лет (табл. 3).

 

 

Таблица 3

Расчет показателей  динамики

 

Годы	Цены на вторичном рынке жилья, руб/м2	Абсолютный прирост, руб/м2		Коэффициент роста		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1 % прироста, руб/м2
		базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	цепной	базисный
2003	13967	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
2004	17931	3964	3964	1,284	1,284	128,4	128,4	28,4	28,4	139,67	139,67
2005	22166	8199	4235	1,587	1,236	158,7	123,6	58,7	23,6	179,31	139,67
2006	36615	22648	14449	2,622	1,652	262,2	165,2	162,2	65,2	221,66	139,67
2007	47206	33239	10591	3,787	1,289	378,7	128,9	278,7	28,9	366,15	139,67
2008	56495	42528	9289	4,045	1,197	404,5	119,7	304,5	19,7	472,06	139,67
2009	52895	38928	-3600	3,787	0,936	378,7	93,6	278,7	-6,4	564,95	139,67
2010	59998	46031	7103	4,296	1,134	429,6	113,4	329,6	13,4	528,95	139,67
2011	48243	34276	-11755	3,454	0,804	345,4	80,4	245,4	-19,6	599,98	139,67
2012	56370	42403	8127	4,036	1,168	403,6	116,8	303,6	16,8	482,43	139,67

 

Средние показатели динамики за весь анализируемый период:

1. Средний уровень интервала ряда  динамики: 41188,6 руб/м_²

2. Средний абсолютный прирост: 4711,44 руб/м_²

3. Средний коэффициент роста: 1,168

4. Средний темп роста: =116,8%

5. Средний темп прироста:

6. Средняя величина абсолютного  значения 1% прироста: 280,4 руб/м_²

Таким образом, в среднем темп роста стоимости 1 м_² на вторичном рынке жилья составил 116,8% или 4711,44 руб, что определено средним приростом в размере 16,8% в год. В среднем на 1% роста приходится  около 4711,44 руб.

Статистический ряд динамики также  включает тренд – основную тенденцию  развития динамического ряда.

Для определения тренда  на основе прил.1 применим метод аналитического выравнивания с применением уравнения . Расчеты необходимых величин произведем в табл. 4.

 

Таблица 4

Расчет  величин для определения тренда

Год	Цена на вторичном рынке жилья, руб/м2	t		yt
2003	13967	-9	81	-125703	18249,25	-4282,51	18339874,77
2004	17931	-7	49	-125517	23347,08	-5416,08	29333965,90
2005	22166	-5	25	-110830	28444,66	-6278,66	39421571,40
2006	36615	-3	9	-109845	33542,24	3072,76	9441878,60
2007	47206	-1	1	-47206	38639,81	8566,19	73379576,85
2008	56495	1	1	56495	43737,39	12757,61	162756663,94
2009	52895	3	9	158685	48834,96	4060,04	16483892,32
2010	59998	5	25	299990	53932,54	6065,46	36789805,01
2011	48243	7	49	337701	59030,12	-10787,12	116361871,60
2012	56370	9	81	507330	64127,69	-7757,69	60181785,17
Итого:	411886	0	330	841100	411886	0,00	562490885,55

 

 

 

Таким образом, уравнение тренда имеет  вид , а график тренда представлен на рис. 2:

Рис. 2. График тренда цен на вторичное жилье в РФ

за  период 2003-2012 гг.

 

На основе графика можно сделать  вывод, что цена на 1 м_² на вторичном рынке жилья существенно возросла в настоящее время по сравнению с 2003 годом.

2.6. Корреляционно-регрессионный анализ

 

Важнейшей целью статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями. В ходе статистического  исследования этих связей необходимо выявить причинно-следственные зависимости  между показателями, т.е. насколько  изменение одних показателей  зависит от изменения других показателей. В статистике выделяют следующие  основные виды связей:

1) Функциональная (полная связь)  – это связь, в которой величина  факторного признака строго соответствует  одному или нескольким значениям  функции.

2) Корреляционная (неполная) связь  проявляется в среднем для  массовых явлений, когда заданным  значениям зависимой переменной  соответствует некоторый ряд  вероятных значений независимой  переменной.

В статистике при изучении взаимосвязей чаще всего применяется метод  парной корреляции, которая представляет собой  однофакторный корреляционный и последующий регрессионный  анализ.

Используя данные прил. 1 и 2  за период 2003-2012 гг. проведем анализ связи между ценами на первичном рынке жилья (X) и ценами на вторичном рынке (Y). Так X и Y зависят от года, то предварительно поведем ранжирование X (табл.5).

Таблица 5

Ранжирование показателя Х.

Год	Цены на первичном рынке жилья, руб/м2 Х	Цены на вторичном рынке жилья, руб/м2 У
2003	16320	13967
2004	20810	17931
2005	25394	22166
2006	36221	36615
2011	43686	48243
2007	47482	47206
2009	47715	52895
2010	48144	59998
2012	48163	56370
2008	52504	56495

 

Используя MS Excel, построим график зависимости цен на первичном рынке жилья от цен на вторичном рынке (рис.3).

Рис.3. Корреляционно-регрессионный анализ зависимости цен на первичном  рынке жилья от цен на вторичном  рынке за период 2003-2012 гг.

 

Таким образом, корреляционно-регрессионный анализ показывает тесную прямую связь между ценами на первичном и вторичном рынках жилья, т.к. коэффициент корреляции более, чем 0,7.

Также, корреляционно-регрессионный  анализ показал, что с увеличением  цен на первичном рынке жилья, цены на вторичном рынке также  возрастают. Например, при Х=60000, У=68843,2

Линия тренда указывает на дальнейшее увеличение цен на вторичном рынке  жилья при увеличении цен на первичном  рынке.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

В данной курсовой работе был проведен анализ рынка недвижимости России.

Рынок недвижимости в России в настоящее время находится в стадии формирования. Его развитие отличается неравномерностью. Причинами неравномерного развития рынка недвижимости являются: отсутствие до настоящего времени системной законодательной базы в этой сфере, необоснованная приватизация, нестабильность экономики и инфляция, рискованность инвестиционной деятельности, отсутствие полной информации о рынке недвижимости и другие.

В результате анализа было обнаружено, что в период 1998 – 2012 гг. в России минимальная цена жилья на вторичном рынке недвижимости приходится на период с 1998 по 2003 и не превышает 16000руб/м², а максимальная – на 2008, 2009, 2010 и 20012 года и составляет более 49000руб/м².

По состоянию на 2011 г. на 1 человека, проживающего в городской местности, приходится на 8,9% больше жилплощади, чем  на 1 человека сельской местности.

В 2011 г. средняя площадь жилых  помещений, приходящаяся на 1 жителя РФ, составила 22,5 м_², а средняя цена на вторичном рынке жилья за период 1998-2012 гг. составила 35434,6 руб/м_².

На основе выявленного тренда можно сделать вывод, что цена на 1 м_² на вторичном рынке жилья существенно возросла в настоящее время по сравнению с 2003 годом.

При помощи выборочного метода было установлено, что среднее число приватизированного жилья в РФ за период с 2005 по 2011 гг. находится в пределах от 402,67 до 1504,67 тыс.жилых помещений.

В среднем темп роста стоимости 1 м_² на вторичном рынке жилья составил 116,8% или 4711,44 руб, что определено средним приростом в размере 16,8% в год. В среднем на 1% роста приходится  около 4711,44 руб.

На основе корреляции было выяснено, что с увеличением цен на первичном рынке жилья РФ, цены на вторичном рынке также возрастают.

Рынок недвижимости является существенной составляющей в любой национальной экономике, в том числе и в  России, поскольку недвижимость –  важнейшая составная часть национального  богатства, на долю которого приходится более 50% мирового богатства.

Рынок недвижимости тесно связан с  другими рынками. Без него не может  быть рынка вообще, так как рынок  труда, рынок капитала, рынок товаров  и услуг и т.д. для своего существования  должны иметь или арендовать соответствующие  помещения, необходимые для их деятельности. Тогда как, рынок недвижимости не может существовать, например, без  рынка капитала, так как недвижимость не на что было бы строить, приобретать  или арендовать и т.д.

Кроме того, недвижимость – это  выгодное вложение капитала (инвестиций), так как средства, вложенные в  недвижимость, защищены от инфляции. Купленный  дом, квартира, земельный участок  через некоторое время можно  продать по более высокой цене или сдавать в аренду и иметь  от этого дополнительный доход. Покупка  предприятия приносит покупателю (инвестору) доход в результате работы предприятия. Спрос на недвижимость в России только зарождается, и с ростом доходов  населения он будет увеличиваться.

Таким образом, следует отметить, что  эффективное совершенствование  экономики недвижимости в условиях современной России – это перспективное  направление и его необходимо изучать, используя отечественный и зарубежный опыт, совершенствовать и развивать.

 

Список используемой литературы

 

 

1. Башкатова, Б.И. Социально-экономическая  статистика / Б.И. Башкатова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА,2002. – 703с.
2. Гусаров, В.М., Кузнецова, Е.И. Статистика. 2-е издание / В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. – 479с.
3. Ефимова, М.Р., Рябушкин, Т.В., Ипатова, И.М., Яковлева, Н.И. Общая теория статистики / М.Р. Ефимова, Т.В. Рябушкин, И.М. Ипатова, Н.И. Яковлева. – М.: Финансы и статистика, 1981. – 279с.
4. Иванов, Ю.Н. Экономическая статистика / Ю.Н. Иванов. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 480с.
5. Назаров, М.Г. Курс социально-экономической статистики / М.Г. Назаров. – М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 771с.
6. Харченко, Л.П. Статистика: Курс лекций / Л.П. Харченко. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 310с.
7. Харченко, Л.П. Статистика: учеб. для вузов/ Л.П. Харченко, В.Г. Ионин, В.В. Глинский, В.Г. Должекова. – М.: ИНФРА - М, 2008. - 443 с.
8. Шмойлова, Р.А. Теория статистики: учеб. для вузов/ Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова. - М.: Финансы и статистика, 2009. – 654 с.
9. Сайт www.gks.ru
10. Сайт www.rbc.ru
11. Сайт www.rg.ru