Уровень и динамика цен на рынке жилья Улан-Удэ

Одним из факторов доступности жилья является коэффициент доступности жилья. В России этот коэффициент в соответствии с методикой ФЦП «Жилище» рассчитывается на основе значений следующих показателей: средней цены 1 кв. м жилья и  среднедушевых денежных доходов. По своей экономической сути данный показатель характеризует соотношение  цен на рынке жилья и уровня доходов населения. Величина такого показателя соответствует числу  лет, в течение которых семья  может накопить на квартиру при предположении, что все получаемые денежные доходы будут откладываться на ее приобретение.                                                                                                                                                                          

                                                          Таблица 7. Коэффициент доступности жилья.

	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Первичный рынок жилья	5,6	5,5	4,7	3,8	5,0	4,2	3,3
Вторичный рынок жилья	4,3	4,2	3,5	4,5	5,1	4,5	3,3

                                                                                                                                          

 

3.2. Корреляционно-регрессионный  анализ

      Проведем корреляционно-регрессионный  анализ, задачи которого сводятся  к измерению тесноты связи  между варьирующими признаками  и оценке факторов, оказывающих  наибольшее влияние на результативный  признак. 

 В  качестве результативного признака  выберем среднюю цену за 1 кв. м.  на первичном рынке жилья (y)  и рассмотрим влияние введенных  в действие индивидуальных жилых  домов (x3), средней фактической  цены на строительство 1 кв. м. (x1) и средний размер квартир  кв. м. общей площади (x2) на этот  признак (Приложение 4). По числовым  значениям результативного и факторных признаков получаем матрицу линейных коэффициентов корреляции, показывающих связи между результативным и каждым из факторных признаков, а также между факторными признаками соответственно.

 В  таблице 8 представлена  матрица  парных коэффициентов корреляции.

 

Таблица 8. Матрица парных коэффициентов корреляции

	У	х1	х2	х3
у	1
х1	0,474379	1
х2	-0,50084	-0,79259	1
х3	0,933007	0,56789	-0,62038	1

 

Полученная  матрица  показывает, что не все  показатели одинаково взаимосвязаны. Так, например, r_yx1 равный 0,474  показывает умеренную связь между средней ценой за 1 кв. м. на первичном рынке жилья и средней фактической ценой на строительство 1 кв. м., т.к. значение находится в пределах от 0,3 до 0,5. r_yx2 равный -0,500  показывает заметную связь между средней ценой за 1 кв. м. на первичном рынке жилья  и средним размером квартир кв. м. общей площади, т.к. значение находится в пределах от -0,5 до -0,7. r_yx3 равный 0,933 показывает весьма тесную связь между средней ценой за 1 кв. м. на первичном рынке жилья и введенными в действие индивидуальных жилых домов, т.к. значение находится в пределах от 0,9 до 0,99, следовательно связь между этими признаками сильная. r_x2x3 равный -0,620 показывает заметную связь между средним размером квартир и введенными в действие индивидуальных жилых домов. r_x1x2 равный -0,793 показывает тесную связь между средне фактической ценой на строительство 1 кв. м. и средним размером квартир. r_x1x3 равный 0,568  показывает заметную связь между средне фактической ценой на строительство 1 кв. м. и введенными в действие индивидуальных жилых домов.

Так как  х1 и х2 сильно коррелируют между собой (r_x1x2 = -0,793), возникает такое явление как мультиколлинеарность. Следовательно, Х1 исключаем из анализа, потому что r_yx1 = 0,474.

 В  таблице 9 построена новая матрица парных коэффициентов корреляции, в которой х2 имеет заметную связь с у, а х3 имеет весьма тесную связь с у.

 

Таблица 9. Матрица парных коэффициентов корреляции.

	У	х2	х3
У	1
х2	-0,50084	1
х3	0,933007	-0,62038	1

 

Проведем  регрессионный анализ для установления аналитического выражения связи  между средней ценой за 1 кв. м. на первичном рынке жилья, средней фактической ценой на строительство 1 кв. м., средним размером квартир и введенными в действие индивидуальных жилых домов.

 

 

 

 

Таблица 10. Регрессионная статистика

Множественный R	0,938289
R-квадрат	0,880386
Нормированный R-квадрат	0,700966
Стандартная ошибка	2969,62
Наблюдения	6

 

        На основании полученных данных (таблица 10) можно сделать вывод, что связь между средней ценой за 1 кв. м. на первичном рынке жилья, средней фактической ценой на строительство 1 кв. м., средним размером квартир и введенными в действие индивидуальных жилых домов сильная, т.к. R=0,938289. R2, равный 0,880386 показывает, что на 88,04% изменение средней ценой за 1 кв. м. на первичном рынке жилья зависит от влияния вышеперечисленных факторов и на 11,96% от факторов, не учтенных в выбранной модели.

Таблица 11. Расчет параметров уравнения регрессии.

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	-12815,9	23366,66	-0,54847	0,621549	-87179	61547,27
Переменная х2	117,426	235,8529	0,497878	0,652778	-633,163	868,0151
Переменная х3	14,42337	3,62982	3,973576	0,028498	2,871659	25,97507

 

По данным таблицы 11 строим уравнение регрессии:

Y_х2х3 = а₀ + а₂х₂ + а₃х₃

Y_х2х3 = -12815,9 + 117,426 + 14,42337

Параметр  а₂ = 117,426 показывает, что с ростом среднего размера квартир на 1% средняя цена за 1 кв. м. на первичном рынке жилья увеличивается на 117,426.  Параметр а₃ = 14,42337 отражает, что с ростом введенных в действие индивидуальных жилых домов на 1ед. средняя цена за 1 кв. м. на первичном рынке жилья увеличивается на 14,42337.

3.3. Трендовая модель временного ряда.

        По данным Бурятстата имеются данные средней цены на первичном и вторичном рынках жилья с 2000-2010гг.

Таблица 12.Данные по первичному и вторичному рынка жилья.

год	t	Первичный(у1)	Вторичный(у2)
2000	1	4024	2708
2001	2	5015	3764
2002	3	8975	6980
2003	4	14399	10964
2004	5	17130	13107
2005	6	18907	14005
2006	7	19935,1	20917
2007	8	29451,1	29998,1
2008	9	31917,6	33631,6
2009	10	28272,4	28738,9
2010	11	28932,7	33314,4

 

Построим по этим данным график

Рисунок 2. Первичный  и вторичный рынок жилья (2000-2010гг.)

          На графике видна возрастающая тенденция цены на 1 кв.м. Вторичное жилье начала преобладать над первичным начиная с 2006г., идет спад жилья в 2009 и начинается подъем в 2010г.

          Проведем сглаживание временного ряда у1 и у2 по данным таблицы 13 методом скользящих средних (с интервалом 3).

Таблица 13. Сглаженный ряд для у1.

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
у1	4024	5015	8975	14399	17130	18907	19935,1	29451,1	31917,6	28272,4	28932,7
у'1	-	-	6004,667	9463	13501,33	16812	18657,37	22764,4	27101,27	29880,37	29707,57

 

Рисунок 3. Скользящее среднее для у1.

         Таким образом, уравнение тренда принимает вид: у’1=1397,5+2902,8х, т.е. ежегодно спрос на первичное жилье увеличивается в среднем на 2902,8 р.

  Таблица 14. Сглаженный ряд для у2.

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
y2	2708	3764	6980	10964	13107	14005	20917	29998,1	33631,6	28738,9	33314,4
y'2			4484	7236	10350,33	12692	16009,67	21640,03	28182,23	30789,53	31894,97

 

Рисунок 4. Скользящее среднее  для у2.

        Уравнение тренда принимает вид:  у’2=-2648,3+3443,3х, т.е. ежегодно спрос на вторичное жилье увеличивается в среднем на 3443,3 руб.

        Сделаем прогноз на 4 года по уравнению тренда для первичного вторичного рынка жилья:

2011:   у’1(12)=1397,5+2902,8*12=36231,1

2011:  у’2(12)=-2648,3+3443,3*12=38671,3

2012:   у’1(13)=1397,5+2902,8*13=39133,9

2012:   у’2(13)=-2648,3+3443,3*13=42144,6

2013:   у’1(14)=1397,5+2902,8*14=42036,7

2013:   у’2(14)=-2648,3+3443,3*14=45557,9

2014:   у’1(15)=1397,5+2902,8*15=44939,5

2014:   у’2(15)=-2648,3+3443,3*15=49001,2

Таким образом, по результатам проведенного анализа  следует, что цены за 1 кв.м. в 2013 году возрастет по сравнению с 2012 годом по первичному рынку на 1,07% и по вторичному на 1,09%.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

Наряду  со строительством благоустроенного и  доступного жилья важнейшей частью современной жилищной политики является обеспечение сохранности и обновления существующего жилищного фонда. Эта задача должна решаться за счет своевременного проведения капитального ремонта, реконструкции и модернизации жилых домов. Это позволило бы не только поддерживать жилищный фонд в удовлетворительном техническом  состоянии, снижать темпы его  обветшания, создавать комфортные и  безопасные условия проживания граждан, но и обеспечить условия для выбора собственниками жилых помещений  способа управления многоквартирным  домом.

Полученная  матрица парных коэффициентов корреляции  показывает, что не все показатели одинаково взаимосвязаны. Так, например, r_yx1 равный 0,474  показывает умеренную связь между средней ценой за 1 кв. м. на первичном рынке жилья и средней фактической ценой на строительство 1 кв. м., т.к. значение находится в пределах от 0,3 до 0,5. r_yx2 равный -0,500  показывает заметную связь между средней ценой за 1 кв. м. на первичном рынке жилья и средним размером квартир кв. м. общей площади, т.к. значение находится в пределах от -0,5 до -0,7. r_yx3 равный 0,933 показывает весьма тесную связь между средней ценой за 1 кв. м. на первичном рынке жилья и введенными в действие индивидуальных жилых домов, т.к. значение находится в пределах от 0,9 до 0,99, следовательно связь между этими признаками сильная. r_x2x3 равный -0,620 показывает заметную связь между средним размером квартир и введенными в действие индивидуальных жилых домов. r_x1x2 равный -0,793 показывает тесную связь между средне фактической ценой на строительство 1 кв. м. и средним размером квартир. r_x1x3 равный 0,568  показывает заметную связь между средне фактической ценой на строительство 1 кв. м. и введенными в действие индивидуальных жилых домов.