Спрос на жилье, по понятным причинам, сохраняется во все временные периоды. Сейчас можно сказать, что он поддерживается государством различными программами: для многодетных семей, молодых семей и другое. На почве этого спрос на покупку недвижимости в собственность возрастает. Обратимся к одному из последних обращений Владимира Владимировича Путина к Федеральному собранию по поводу жилья. Владимир Путин называет главной задачей ближайших лет увеличение объемов строительства жилья — с сегодняшних 80 млн кв. м в год до 120 млн кв. м жилья к 2024 году. «Цель весьма амбициозная, но реалистичная, если учесть новые технологии и опыт наших строительных компаний. Если мы хотим, чтобы 5 млн семей получали новое жилье каждый год, то строить надо 120 млн кв. м», — сказал глава государства. Президент также напомнил о необходимости повышать доступность жилья для россиян, прежде всего за счет развития ипотеки. Так, по его прогнозу, в предстоящие шесть лет средняя ставка по ипотеке в российских банках должна снизиться до 7%. «Мы долго спорили, какую цифру назвать с этой трибуны, но стремиться нужно, безусловно, к 7%», — сказал президент. Всё это также повышает актуальность изучения рынка недвижимости и в частности оценивания стоимости квартир на вторичном рынке.
В ходе исследования этого вопроса было предположено, что стоимость квартир линейно зависит от таких показателей, как количество комнат в квартире, площадь квартиры в квадратных метрах и удаленность квартиры, измеримая в количествах минут от метро.
Цель работы: эконометрический анализ формирования цен на квартиры на вторичном рынке, расположенные за пределами кольцевой линии метро и выделение значимых объясняющих факторов, влияющих на цену данного «товара» рынка недвижимости.
Объект: квартиры на вторичном рынке Москвы, приблизительно в подобных районах с различными значимыми характеристиками.
Исследование проведено на основе актуальной статистики, собранной автором самостоятельно из сервиса объявлений об аренде и продаже недвижимости запущенный российской компанией «Яндекс» в 2010 году – Яндекс. Недвижимость.
Была составлена классическая линейная модель множественной регрессии:
Pt=a0+a1*S(t) +a2*K(t) +a3*T(t),
Где Pt – стоимость квартиры на вторичном рынке
S(t) – площадь квартиры в квадратных метрах
K(t) – количество комнат в квартире
T(t) – расстояние квартиры от метро, измеримое в количествах минут.
По имеющимся данным были вычислены значения для всех оценок регрессоров :
Проверка на наличие лишних объясняющих переменных: |
||||||
3,32152819 |
3,325946573 |
4,287571 |
3,574568 |
t(кр)= |
1,999624 |
|
>t(кр) |
>t(кр) |
>t(кр) |
>t(кр) |
|
|
|
|
|
|
Все регрессоры признаны значимыми. Далее ошибок в построении спецификации выявлено не было.
Значительное отличие одноименных оцененных параметров в двух вариантах модели с максимально различными элементами матриц Х1 и Х2 отсутствует:
-79,5467693 |
1150,762188 |
116,5331 |
2392,625 |
|
-123,809351 |
1720,791003 |
77,40083 |
4266,419 |
43,95605263 |
652,9054161 |
63,90202 |
2416,991 |
|
49,78811837 |
928,1994943 |
34,68678 |
2352,726 |
0,507935374 |
1499,609132 |
#Н/Д |
#Н/Д |
|
0,498489033 |
2092,480913 |
#Н/Д |
#Н/Д |
9,634364892 |
28 |
#Н/Д |
#Н/Д |
|
9,277093841 |
28 |
#Н/Д |
#Н/Д |
64998075,53 |
62967171,34 |
#Н/Д |
#Н/Д |
|
121858608,5 |
122597338,4 |
#Н/Д |
#Н/Д |
-35,5907167 |
1803,667604 |
180,4351 |
4809,617 |
Интервалы |
-74,0212324 |
2648,990497 |
112,0876 |
6619,145 |
-123,502822 |
497,856772 |
52,63106 |
-24,3657 |
-173,597469 |
792,5915084 |
42,71406 |
1913,694 |
|
|
Справа оценки матрицы Х2, слева Х1. Интервалы оценок с учетом отклонений пересекаются. Значит тест выполнен и нарушений в спецификации нет.
Следующим шагом стала оценка качества спецификации с использованием коэффициента детерминации и F-теста. После чего был сделан вывод о том, что спецификация качественная.
R2 = 0,734363091— объясняющая способность высокая.
R^2 |
0,734363091 |
|
Fмод |
53,4477173 |
|
Fкр |
2,763551837 |
|
Fкр |
< |
Fмод |
Также отметим, что выполняются все предпосылки теоремы Гаусса-Маркова. Это означает, что МНК-оценки данной модели являются эффективными, несмещенными и состоятельными.
Оцененный вид модели выглядит так: P(t)=3462,58+86,75*S(t)+1618,92*K(t)-107,93*T(t)+u(t)
Проверка адекватности интервальным методом прогнозирования показала, что модель адекватна с вероятностью 95%.
Таким образом, было выявлена линейная зависимость стоимости недвижимости (квартир) на вторичном рынке от количества комнат в квартире, площади квартиры в квадратных метрах и расстояния квартиры от метро, измеримое в количествах минут.
Итогом работы является пригодность построенной модели, при использовании которой можно спрогнозировать стоимость квартиры на вторичном рынке от необходимых параметров.
Список использованной литературы:
Сайт Яндекс Недвижимости [Электронный ресурс] URL: realty.yandex.ru (дата обращения: 10.12.2019)
Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. М.: Финансы и статистика, 2008. 480 с.