Статистическое изучение рынка недвижимости

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Апреля 2014 в 20:27, курсовая работа

Описание работы

Цель данной работы: статистическое изучение рынка недвижимости в России.
В соответствии с целью поставлены следующие задачи:
• охарактеризовать рынок недвижимости, раскрыть понятие, рассмотреть основных участников;
• дать характеристику динамики средней цены жилья в России;

Содержание работы

Введение 3
Глава 1 Основные понятия и особенности рынка недвижимости 5
1.1 Понятие и система рынка недвижимости 5
1.2 Функции рынка недвижимости 7
1.3 Субъекты рынка недвижимости 8
1.4 Виды и сегментация рынка недвижимости 10
1.5 Особенности рынка недвижимости 13
Глава 2 Статистический анализ рынка недвижимости в Российской Федерации 15
2.1 Анализ структуры ввода в действие жилых домов в РФ 15
2.2 Вариационный анализ ввода в действие жилых домов в РФ
за 2000-2009 г. 17
2.3 Анализ динамики изменения средней цены за 1 кв.м. жилья
на первичном рынке 22
2.4 Анализ сезонных изменений средней цены на 1 кв.м. жилья
на первичном и вторичном рынках 28
Заключение 31
Библиографический список

Файлы: 1 файл

Курсова работа Статистическое изучение рынка недвижимости .docx

— 309.29 Кб (Скачать файл)

 

 

  1. Найдем среднее значение по каждому субъекту по формуле:

  1. Общая средняя:

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

 

  1. 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]

  1. Средняя из внутригрупповых дисперсий:

  1. Межгрупповая дисперсия:

  1. Общая дисперсия:

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

  1. Проверим правильность дисперсии с помощью правила сложения дисперсии:

Значения близки между собой, значит дисперсия рассчитана верно.

  1.  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:

  1. 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.:

  1. 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:                    

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

  1. 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.

Информация о работе Статистическое изучение рынка недвижимости