XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

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 :

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:

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.

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.