Курсовая Статистико-экономический анализ стоимости двухкомнатных квартир города Перми
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-25Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Министерство сельского хозяйства РФ
Федеральное государственное образовательное учреждение высшего
профессионального образования
Пермская государственная академия
имени акад. Д. Н. Прянишникова
Кафедра статистики,
анализа и финансов
Курсовая работа
На тему: «Статистико-экономический анализ стоимости
двухкомнатных квартир г.Перми »
Выполнил студент факультета заочного обучения, специальности – «Финансы и кредит»
Соргутов И.В., группа ФКВс-09Б
Проверил: к.э.н., доцент, Фрезе В.Д.
Пермь 2010
Содержание: стр.
Введение……………………………………………………………………………..3
1. Особенности рынка недвижимости……………………………………………...5
2. Статистико-экономический анализ рынка жилья г. Перми…………………..10
2.1. Построение ряда распределения и проверка его на устойчивость……..10
2.2. Определение характеристик положения (средних) статистического
ряда………………………………………………………………………………….12
2.3. Расчет характеристик рассеяния (вариации) ряда распределения квартир по цене………………………………………………………………………………14
2.4. Расчет моментов и фор распределения…………………………………....16
2.5. Определение показателей связи при парной линейной зависимости…..17
2.6 Группировка по одному признаку и построение групповой таблицы…..19
Выводы и предложения……………………………………………………………..21
Список используемой литературы…………………………………………………23
Приложения
ВВЕДЕНИЕ:
В настоящее время цены на недвижимость значительно завышены, объекты предлагаются по стоимости, гораздо выше реальной. Причём жильё эконом-класса предлагается на 6-15% дороже, а завышение по элитным объектам может составлять до 20-30%. На стоимость жилья значительно влияют объемы строительства и развитие ипотеки. Даже несмотря на то, что в целом по России в 2007 году было построено примерно на 30% больше жилья, чем в 2006 году, цены от этого ниже не стали, более того, по мнению столичных специалистов, они будут стабильно рости.
Что касается спроса, то наибольшей популярностью по-прежнему пользуются однокомнатные квартиры. При этом, как ни парадоксально, данные объекты на первичном рынке недвижимости стоят меньше, чем на вторичном. С чем это связано? Причин несколько. Во-первых, снизились объёмы предложения вторичного жилья. С каждым днём становится всё сложнее найти хорошую однокомнатную квартиру за более или менее приемлемую цену. Они, как говорится, «нарасхват». Во-вторых, низкое качество новостроек, которые сдаются в эксплуатацию без элементарной отделки. Новая строительная политика такова, что каждый владелец, как говорится, «под себя» устраивает жильё. Поэтому новоиспечённые собственники не имеют возможности сразу же заселиться в новостройку, ведь нужно ещё ремонт сделать.
Если говорить о сезонной активности на рынке, то особо она наблюдается в период с января по март, а затем активность снижается, после чего плавно растет до середины мая, а затем – очередной спад вплоть до сентября.
Основная причина роста цен как в целом по России, так и в Перми – инфляция, общий рост цен на все товары, в том числе и строительные материалы. Второй причиной является довольно высокий уровень платежеспособности жителей Пермского края по сравнению с другими регионами. Третья причина – в излишне сложной системе получения разрешительной документации, прохождения согласований при строительстве. Общеизвестно, что данный этап отнимает уйму времени у застройщиков, и увеличивает стоимость квадратных метров. Проблемы в законодательстве позволяют взвинчивать цены владельцам ветхого жилья в Перми. Пока эта проблема не будет решена, наш город будут украшать руины прошлого века, а цены на недвижимость в центре города – рости, поражая своей стремительностью. Цены на сырьё в последние годы растут достаточно быстрыми темпами из-за монополизации добывающих отраслей и увеличение железнодорожных тарифов, а также разветвленной сети посредников.
Цель данной курсовой работы: выявить факторы, которые в большей степени влияют на спрос и цены двухкомнатных квартир.
Задачи:
· Изучить состояние рынка жилья г.Перми на данный момент;
· Провести статистико-экономический анализ рынка жилья;
· Сделать выводы и предложения по данной теме.
Для написания курсовой работы были выбраны двухкомнатные квартиры, Свердловского района г.Перми.
Источником информации стал: сайт http://orsn.rambler.ru/main/perm.
При написании курсовой работы был использован метод статистического исследования ( статистическое наблюдение, сводка и группировка результатов наблюдения, анализ полученных сводных материалов и расчёт обобщающих показателей).
1. Особенности рынка недвижимости.
«Рынок» в самом общем понимании определяется как система, регулируемая соотношением спроса и предложения. В более узком значении понятие «рынок» используется специалистами как место купли-продажи товаров и услуг. Специфика рынка недвижимости проявляется в том, что он не имеет определенного места купли-продажи. Понятие «рынок недвижимости» означает куплю-продажу различных объектов недвижимости. Рынок недвижимости - это рынок несовершенной конкуренции, что обусловлено его существенными особенностями: уникальностью каждого объекта, условиями финансирования, сложными юридическими правами, низкой ликвидностью.
За последние годы рынок недвижимости повысил свою активность с помощью действия компаний, специализирующихся на операциях с недвижимостью, финансовых организаций и правительственных агентств, оценщиков, юристов. Тем не менее, его нельзя отнести к рынку совершенной конкуренции вследствие существенных особенностей функционирования, обусловленных такими факторами как:
· специфика объектов недвижимости;
· относительно более высокие уровни риска;
· воздействием рынка капитала;
· невозможность достижения состояния равновесия между спросом и предложением. [1, с.18-20]
Развитие рынка недвижимости определяется:
1. Экономическим ростом или ожиданиями такого роста. Хотя на рынке и могут возникать благоприятные краткосрочные условия при отсутствии роста, такие обстоятельства возникают достаточно редко;
2. Финансовыми возможностями для приобретения недвижимости, что, в свою очередь обусловлено стадией экономического развития региона;
3. Взаимосвязями между стоимостью недвижимости и экономической перспективой того или иного района. Некоторые районы находятся в состоянии
застоя, так как их основные отрасли промышленности перемещены в другие части страны или пришли в упадок. В состоянии застоя находятся районы, зависящие от одной отрасли промышленности, например, в Кемеровской области, что может привести к быстрой дестабилизации на рынке недвижимости в этих районах в условиях структурных изменений в экономике.
Рынок недвижимости имеет сложную структуру. Необходимо выделять различные сегменты рынка:
1.
По типу недвижимости (жилая, офисная, индустриальная, складская, многофункциональная недвижимость), все типы которой имеют общую черту - по своему функциональному назначению они предназначены для ведения специфического бизнеса. Примерами такой собственности являются гостиницы, рестораны, бары, спортивно-оздоровительные комплексы, танцевальные залы и т.д. Оценка стоимости такого типа недвижимости может быть осуществлена с точки зрения ее коммерческого потенциала.
2. По различным регионам (например, регионы со стабильно высокой занятостью, регионы с вновь возникшей высокой занятостью, регионы с циклической занятостью, с традиционно низкой занятостью, с вновь возникшей низкой занятостью).
3.
По инструментам инвестирования в недвижимость (рынок прав преимущественной аренды, рынок смешанных долговых обязательств, рынок ипотеки, собственного капитала, заемного капитала, опционов). [2, с.25-28]
Структуризация рынка недвижимости, его классификация по определенным признакам определяется целями анализа, в зависимости от которых изменяются приоритеты и значимость, придаваемая тому или иному рассматриваемому параметру. Например, потенциальным инвесторам целесообразно проводить классификацию рынка недвижимости в зависимости от используемых инструментов инвестирования. Оценщику, помимо
вышеприведенной структуры рынка, необходима классификация объектов недвижимости по степени готовности:
· готовые объекты;
· объекты, требующие реконструкции или капитального ремонта;
· незавершенные объекты.
Поскольку объекты недвижимости находятся под влиянием разнообразных условий и их сочетания, для проведения классификации (группировки) может быть использован метод «дерева признаков». Такая классификация (группировка) является многоуровневой. Каждый уровень имеет свое наименование и набор рекомендуемых значений соответствующего признака классификации.
Цель анализа обуславливает рамки его проведения, используемую информацию и уровень детализации.
Причин для анализа может быть много, например - изучить процессы, протекавшие на конкретном рынке в прошлом, чтобы сделать вывод о рыночных условиях, превалирующих в текущий период, или спрогнозировать деятельность рынка в будущем. Первый шаг анализа заключается в установлении цели анализа. Цель анализа может быть обусловлена необходимостью решить вопросы:
• целесообразности инвестирования в строительство нового объекта недвижимости;
• определения уровня риска кредитора в связи с финансированием покупки одно семейного дома;
• формирования наиболее перспективных сегментов рынка недвижимости или поиска активов, которые позволили бы получать устойчиво высокие доходы при стабильном уровне риска;
• о наиболее доходных сегментах рынка недвижимости в долгосрочном периоде. [3, с.18-23]
Проблемы, затрагиваемые при проведении рыночного анализа, можно подразделить на два крупных блока:
1) относящиеся к краткосрочным целям;
2)относящиеся к долгосрочным целям.
Например, строитель может быть озабочен срочной продажей его домов; кредитор может быть обеспокоен стабильностью рынка недвижимости в ближайшие 30 лет. Четкое определение целей анализа помогает установить, какой из этих двух периодов (краткосрочный или долгосрочный) должен иметь большее значение, на какой сектор рынка следует сделать упор, а также определить глубину изучения рынка.
При определении целей рыночного анализа каждый отдельный исследуемый сегмент рынка необходимо выделить и идентифицировать, учитывая, что рынок в целом, его конъюнктура влияют на отдельные сегменты рынки.
Анализ любого сегмента рынка недвижимости требует изучения факторов спроса, предложения и сочетания этих факторов.
Основными факторами, регулирующими рынок любых товаров и услуг, являются спрос и предложение, в результате взаимодействия которых создается рынок продавцов или рынок покупателей. Основная движущая сила развития рынка - конкуренция среди продавцов - действует и на рынке недвижимости, что ведет к регулированию спроса и предложения.
Факторы, определяющие величину спроса:
· платежеспособность населения;
· изменения общей численности населения (прошлые, текущие и прогнозируемые тенденции);
· изменения в соотношениях между различными слоями населения, т.е. процентное соотношение между группами населения с различным уровнем образования, уровень миграции, количество браков и разводов;
· изменения во вкусах и предпочтениях населения (изменения в предпочтениях и вкусах населения представляют важный фактор спроса. Однако, в рамках любого рынка недвижимости изменения в предпочтениях и вкусах потребителей довольно трудно уловить. Многие профессионалы в сфере недвижимости полагаются на собственный опыт и наблюдения и распознают их почти интуитивно, что позволяет им следовать за данными изменениями. Предпочтения и вкусы в высшей степени субъективны, поэтому их очень сложно количественно определить и спрогнозировать);
· условия и доступность финансирования. [4, с 10-20]
Рост спроса вызывает усиление активности на рынке недвижимости. Обязательным условием роста спроса является расширение экономических возможностей потенциальных потребителей, рост их доходов, который приводит к усилению активности на рынке недвижимости. Аналогично снижение платежеспособного спроса ведет к депрессии на рынке. Общепризнано, что важным фактором роста спроса на рынке недвижимости является рост численности населения. Однако следует иметь в виду, что сам по себе рост численности населения не вызывает активности на рынке недвижимости. Необходимо увеличение платежеспособности населения. Точно так же отсутствие роста населения не обязательно отрицательно сказывается на активности рынка, которая может иметь место при стабильной или даже снижающейся численности населения, но обязательно в условиях роста доходов и доступности финансовых ресурсов. Результатом роста спроса на недвижимость является рост арендной платы и цен продажи недвижимости, хотя в этом же направлении действуют и инфляционные тенденции, которые могут повлиять на повышение цен на всех сегментах рынка.
В краткосрочном периоде параметры спроса имеют более важное значение, чем характеристики предложения, характерной чертой которого является неэластичность. Значительные колебания активности в операциях с недвижимостью во многом объясняются неэластичностью предложения в краткосрочном периоде. [2, с. 46-55]
2. Статистико-экономический анализ рынка жилья г.Перми
2.1. Построение ряда распределения и проверка его на устойчивость
По данным сайта http://orsn.rambler.ru/main/perm в таблицу 1 (прил. А) записываем уровни цен на квартиры в нарастающем порядке.
Для определения интенсивности нарастания цены вычитаем предыдущее значение из последующего (Δx i = x i – x i-1) (прил.А).
Изображаем ряд распределения в виде Огивы Гальтона (рисунок 1,прил.Б), для этого по оси ординат отмечаем каждое значение цены, по оси абсцисс – ранги квартир.
1. Средняя цена квартир без сомнительного значения (x c )
Хс=7000- сомнительное значение
Х=∑ Хi/N= 257325/100= 2573.25
2. Абсолютный размах вариации без сомнительного значения цены:
R = x max – x min = 4000-1450=2550
3. Сравниваем сомнительное значение со средней, принимая во внимание коэффициент k, зависящий от числа наблюдений N :
k=0.8 (т.к. число наблюдений N=100).
x – kR < x c < x + kR
2573.25-2040<Хс<2573.25+2040
533.25<Хс<4613.25 – из ряда распределения исключается.
4. Найдем количество групп и размер интервала по формулам:
x max – x min 4000-1450
n = 1 + 3.3 lg N=1+3.3*2=8 ; i = ——————= --------=319
n 8
где n — число интервалов;
N — численность совокупности;
х max, x min — соответственно, максимальные и минимальные варианты
устойчивого ряда распределения.
Построим гистограмму интервального ряда распределения (рисунок 2 прил.В). По оси ординат указываются частоты, а по оси абсцисс – границы интервалов.
Запись интервального ряда производим в таблицу 2.
Таблица 2 – Интервальный ряд распределения квартир по цене
| Группы квартир по цене, млн. руб. | Количество квартир (частоты) | Структура распределения квартир (частости , %) | Кумулятивный ряд распределения квартир | |
| по частотам | по частостям | |||
| до 1769 от1769до2088 от2088до2407 от2407до2726 от2726до3045 от3045до3364 от 3364до3683 свыше 3683 | 8 9 28 17 22 3 8 5 | 8 9 28 17 22 3 8 5 | 8 17 45 62 84 87 95 100 | 8 17 45 62 84 87 95 100 |
| Итого: | 100 | 100 | Х | Х |
В ранжированном ряду цены на квартиры колеблются от 1450 до 4000. При этом более интенсивный рост цены наблюдается в начале и в конце ряда, а в середине более плавный рост, что визуально видно на «Огиве Гальтона» (прил.Б). Свернув ранжированный ряд, выполнила группировку по 1 признаку с равным интервалом. Среди 8 групп интервального ряда выделяется по численности 3, где представлено более 30% всего объема квартир. Кумулятивный ряд отражает процесс концентрации: более интенсивный в первых группах. Интервальный ряд графически изображен в виде гистограммы. (прил.В).
2.2. Определение характеристик положения (средних) статистического ряда.
табл.3 Положение статистического ряда.
| Группы интервалов | Середина интервала | Частоты | Кумулятивный ряд |
| 1450-1769 | 1609.5 | 8 | 8 |
| 1769-2088 | 1928.5 | 9 | 17 |
| 2088-2407-Хе | 2247.5 | 28 | 45 |
| 2407-2726 | 2566.5 | 17 | 62 |
| 2726-3045 | 2885.5 | 22 | 84 |
| 3045-3364 | 3204.5 | 3 | 87 |
| 3364-3683 | 3523.5 | 8 | 95 |
| 3683-4000 | 3840.5 | 5 | 100 |
1. Среднее значение признака (цены) по формуле:
Σ x 'i ∙ f i
х = ————— ,
Σ f i
где x ' i – центральное значение каждого интервала;
f i – частоты интервального ряда.
Х=1609.5*8+1928.5*9+2247.5*28+2566.5*17+2885.5*22+3204.5*3+3523.5*8+3840.5*5
______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
8+9+28+17+22+3+8+5
Х = 2573
2. Модальное значение признака (цены) по формуле:
f 2 – f 1
М ο = x o + i · ———————— ,
(f 2 – f 1) + (f 2 – f 3)
где xo — нижняя граница модального интервала;
i — величина интервала;
f 1 — частота интервала, предшествующего модальному;
f 2 — частота модального интервала;
f 3 — частота интервала, следующего за модальным.
Мо = 2088*319+(28-9)/(28-9)+(28-17) = 2290
3. Медианное значение признака (цены) по формуле
0,5 Σ f – f M e–1
М e = x e + i · —————— ,
f Me
где x e — нижняя граница медианного интервала;
0,5 Σ f — половина суммы накопленных частот (номер медианы);
f M e–1 — накопленная частота для конца интервала, предшествующего медианному;
f Me — частота медианного интервала.
Ме = 2088+319*((0.5*100-17)/45)=2321
4. Определяем значение медианы и моды графически. Медиану – по Огиве (рисунок 1), моду – по гистограмме (рисунок 2).
Медиана – середина (центральное значение ряда распределения). Графическое значение моды и медианы соответствует расчетным значениям. Мода – центр распределения. Различие между средней арифметической величиной, медианой и модой в данном распределении невелико. Если распределение по форме близко к нормальному закону, то медиана находится между модой и средней величиной, причем ближе к средней, чем к моде.
2.3. Расчет характеристик рассеяния (вариации) ряда распределения квартир по цене.
1. Размах вариации: R = x max – x min = 4000-1450=2550
2. Величина среднего линейного отклонения:
Σ |x ' i – x| · f i
L = ——————— = 454.44;
Σ f i
Σ ﴾x' i – x﴿ 2 · f i
3. Дисперсия: σ 2 = ——————— = 327376.03 ;
Σ f i
Σ ﴾x' i – x﴿ 2 · f i
4. Среднее квадратичное отклонение: σ = √ ——————— =572.16 ;
σ
5. Коэффициент вариации: V = —— · 100 = 22.23
х
Таблица 4 – Расчет характеристик расселения статистического ряда
| Группы по цене | Середина интервала, х 'i | Частоты, f i | Среднее линейное отклонение | Среднее квадратичное отклонение | ||
| | x' i – x | | | x' i – x | · f i | (x'i – x)2 | (x'i – x)2 · f i | |||
| 1450-1769 1769-2088 2088-2407 2407-2726 2726-3045 3045-3364 3364-3683 3683-4000 | 1609.5 1928.5 2247.5 2566.5 2885.5 3204.5 3523.5 3840.5 | 8 9 28 17 22 3 8 5 | 963.5 644.5 325.5 6.5 312.5 631.5 950.5 1267.5 | 7708 5800.5 9114 110.5 6875 1894.5 7604 6337.5 | 928332.25 415380.25 105950.25 42.25 97656.25 398792.25 903450.25 1606556.2 | 7426658 37384222966607 718.25 2148437 1196376 7227602 8032781 |
| x | x | Σ | x | 45444 | x | 3273760 |
6. Произвели расчет среднего квадратичного отклонения способом отчета от условного начала и упрощенным методом. Для этой цели составили таблицу 5.
Таблица 5 – Данные для расчета среднего квадратичного отклонения способом отчета от условного начала и упрощенным способом
| Середина интервала, x' i | Частота, f i | Отсчет от условного начала | Упрощенный способ | ||||
| xi – xo | x'i – xo i | x'i – xo 2 i | x'i – xo i | (x'i)2 | (x'i)2 · f i | ||
| 1609.5 1928.5 2247.5 2566.5 2885.5 3204.5 3523.5 3840.5 | 8 9 28 17 22 3 8 5 | 0 319 638 957 1276 1595 1914 2231 | 0 1 2 3 4 5 6 7 | 0 1 4 9 16 25 36 49 | 0 9 112 153 352 75 288 245 | 2590490.2 3719112.2 5051256.2 6586922.2 8326110.2 10268820 12415052 14749440 | 20723921 33472009 14143517 11197767 18317442 30806460 99320420 73747201 |
| x | 100 | x | x | x | 1234 | x | 694657288 |
Σ ——— · f i
i
σ2 = ————————— · i 2 – (x – xo)2 , σ = √ σ2 ,
Σ f i
Дисперсия и среднее квадратичное отклонение могут быть рассчитаны следующим образом:
σ 2 = ————— – х 2
Σ f i
Размах вариации, как разность между максимальным и минимальным значением равно 2550т.р., показатель, учитывающий только 2 кратковременных случайных значений и признаков и не дает представление о вариациях по всей совокупности единиц. (х-х) – отклонение признаков х от типического уровня свободного от случайных колебаний, который является средней величиной х. При этом получают индивидуальное значение отклонения от средней х-х, которое следует рассчитать. Среднее линейное отклонение вычисляется как взвешенное по частоте отклонение по модулю середин интервалов от средней арифметической величины. Среднее квадратическое отклонение по величине в реальных совокупностях всегда больше среднего модуля отклонений. Дисперсия-квадрат среднего квадратического отклонения. На дисперсии основаны практически все методы математической статистики. Оценка степени интенсивности вариации возможна только для каждого отдельного признака и совокупности определенного состава.
2.4. Расчет моментов и форм распределения
1. Центральные моменты 3-го и 4-го порядков по формулам:
Σ (x'i – х)3 · f i Σ (x'i – x)4 · f i
M'3 = ———————=79476512; M'4 = ———————=288833935648
Σ f i Σ f i
Результаты вычислений оформить таблицей 6.
Таблица 6 – Расчет центральных моментов
| x'i | fi | x'i – х | (x'i – x)3 | (x'i – x)3 · fi | (x'i – x)4 | (x'i – x)4 · fi |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 1609.5 1928.5 2247.5 2566.5 2885.5 3204.5 3523.5 3840.5 | 8 9 28 17 22 3 8 5 | -963.5 -644.5 -325.5 -6.5 312.5 631.5 950.5 1267.5 | -894448122.8 -267712571.1 -34486806.3 -274.6 30517578.1 251837305.8 858729462.6 2036310046 | -7155584982.4 -2409413139.9 -965630576.4 -4668.2 671386718.2 755511917.4 6869835700.8 10181550234 | 861800766390 17254075209 11225455475 1784.9 9536743156.2 159035258660 816222354225 2581022984414 | 6894406131120.4 1552866768810.5 314312753301.7 30343.3 209808349437.5 477105775980.1 6529778833800.4 12905114922070 |
| х | 100 | х | х | 7947651203.5 | х | 28883393564861 |
2. Нормированные моменты 3-го и 4-го порядков:
M '3 M '4
Z 3 = —— = 0.4 ; Z 4 = ——— =2.7 ; (σ=572.16)
σ3 σ4
3. Коэффициент крутости по формуле: Ε к = Z 4 – 3=2.7-3=-0.3
Центральные моменты – средние значения разных степеней отклонений отдельных величин признака от его средней арифметической величины. Величина третьего момента зависит, как и его знак, от преобладания положительных кубов отклонений над отрицательными кубами либо наоборот. С помощью момента четвертого порядка характеризуется более сложное свойство рядов распределения. Правосторонняя скошенность(правая ветвь распределения длиннее, Z3>0). Плосковершинное распределение (Ек<0).
2.5
. Определение показателей связи при парной линейной зависимости
Выписали из таблицы 1 данные о цене и площади квартир (не менее 100) в таблицу 7 (прил.Г).
1. Для определения направления и формы связи построили корреляционное поле (рисунок 3, прил.Д)
2. Вычислили ху, х2, у2 и их суммы.(прил.Г)
3. Система нормальных уравнений:
Σ ху = а Σ х + в Σ х2
Значение параметра «в»:
в = —— – ——— ׃ —— – ——
n Σ х n Σ х
В= -1431
4. Уравнение регрессии, выражающее связь между общей (жилой) площадью и ценой на квартиры: ух = а + в х=58000.2-1431*х
5. Величины для исчисления коэффициента корреляции:
Σ х
а) среднее значение факторного признака (площади): х = —— = 38.7 ;
n
Σ у
б) среднее значение результативного признака (цены): у = —— =2573.25
Σ ху n
в) среднее значение произведения: х у = ——— = 100224.1
n
Σ х 2
г) среднее квадратическое отклонение по площади: σ х = √ —— – (х)2
n
Σ у2
д) среднее квадратическое отклонение по цене: σу = √ —— – (у)2
n
6. Линейный коэффициент парной корреляции по формуле:
х · у – х · у
r = —————— = 0.7;
σх · σу
7. Коэффициент детерминации (в %) : d = r2 · 100 = 49%;
8. Проверяем коэффициенты корреляции и регрессии на существенность (при уровне значимости = 0,05):
n – 2 σх √ n – 2
tr = r · √ ——— = 9.7 ; tв = в · ————— = 9.7
1 – r2 σу √ 1 – r2
tтабл.=1.97
Нормальные уравнения для прямой линии регрессии являются системой двух уравнений с двумя неизвестными а и в. Все остальные величины, входящие в систему, определяются по исходной информации. Таким образом, однозначно вычисляются при решении этой системы уравнений оба параметра уравнения линейной регрессии. Коэффициент парной линейной регрессии(в) имеет смысл показателя силы связи между вариацией факторного признака х и вариацией результативного признака у. Показатели корреляционной связи являются лишь оценками той или иной статистической закономерности, поскольку в любом параметре сохраняется элемент не полностью погасившейся случайности, присущей индивидуальным значениям признаков. С вероятностью 0.95 (1-0.05) отвергаем гипотезу Но, а равенство коэффициента корреляции генеральной совокупности 0. Фактическое значение критерия Т Стьюдента превышает его критическое значение (9>2). Следовательно, величина коэффициента регрессии и корреляции статистически достоверно – цена квартиры зависит от ее общей площади.
2.6 Группировка по одному признаку и построение групповой таблицы.
По данной совокупности квартир выписали из приложения А в таблицу 8 в ранжированном порядке необходимые для группировки данные. Произвели логический и арифметический контроль исходной информации.
Выделили три группы квартир по цене, соблюдая два условия: достаточное количество квартир в каждой группе и однородность качественного состава каждой группы.
По выделенным группам квартир произвели сводку данных. Итоги по группам и всей совокупности записали в таблицу 8.
4000-1450/3=850
Таблица 8 – Сводные данные по группам квартир
| Группы квартир по цене, млн. руб. | Количество квартир в группе | Количество квартир на первом и последнем этажах | Общая площадь, м2 | УП | Т | Б |
| 1450-2300 2300-3150 3150-4000 | 35 50 15 | 21 18 6 | 1264.8 1877.1 686.4 | 3 8 4 | 15 27 7 | 5 7 3 |
| Итого: | 100 | 45 | 3828.3 | 15 | 49 | 15 |
Строим таблицу 9 для определения процентов каждой из единицы группировки.
Таблица 9 – Подлежащее и сказуемое
| группы квартир | кол-во квартир | средняя стоимость квартир | средняя площадь квартир | этажность | тип дома (уп) | телефон | балкон |
| до 2300 | 35 | 2006.8 | 36.1 | 46.6 | 20 | 30.6 | 33.3 |
| 2300-3150 | 50 | 2658.3 | 37.5 | 40 | 53.3 | 55.1 | 46.6 |
| 3150-4000 | 15 | 3611.3 | 45.7 | 13.3 | 26.6 | 14.3 | 20 |
| среднее: | 100 | 8276.4 | 119.36 | 99.9 | 99.9 | 100 | 99.9 |
Цена квартиры зависит от этажности дома и этажа квартиры, от общей площади, от типа дома, от наличия телефона и балкона. В зависимости от этих факторов и устанавливается та или иная цена на квартиру.
Группировка – распределение единиц по группам в соответствии со следующим принципом: различия между единицами, отнесенными к одной группе, должны быть меньше, чем между единицами, отнесенными к разным группам.
Значение группировки состоит в том, что этот метод обеспечивает обобщение данных, представление их в компактном, обозримом виде; кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных.
Выводы и предложения
В ранжированном ряду цены на квартиры колеблются от 1450 до 4000. При этом более интенсивный рост цены наблюдается в начале и в конце ряда, а в середине более плавный рост, что визуально видно на «Огиве Гальтона» (прил.Б). Свернув ранжированный ряд, выполнила группировку по 1 признаку с равным интервалом. Среди 8 групп интервального ряда выделяется по численности 3, где представлено более 30% всего объема квартир. Медиана – середина (центральное значение ряда распределения). Графическое значение моды и медианы соответствует расчетным значениям. Мода – центр распределения. Средняя не равна моде и не равна медиане, т.к. несимметричное распределение характерно для неоднородной совокупности.
Размах вариации, как разность между максимальным и минимальным значением равно 2550т.р., показатель, учитывающий только 2 кратковременных случайных значений и признаков и не дает представление о вариациях по всей совокупности единиц. Правосторонняя скошенность(правая ветвь распределения длиннее, Z3>0). Плосковершинное распределение (Ек<0).
С вероятностью 0.95 (1-0.05) отвергаем гипотезу Но, а равенство коэффициента корреляции генеральной совокупности 0. Фактическое значение критерия Т Стьюдента превышает его критическое значение (9>2). Следовательно, величина коэффициента регрессии и корреляции статистически достоверно – цена квартиры зависит от ее общей площади. Цена квартиры зависит от этажности дома и этажа квартиры, от общей площади, от типа дома, от наличия телефона и балкона. В зависимости от этих факторов и устанавливается та или иная цена на квартиру.
Что касается влияния системы кредитования на рост цен на жильё в этом году с оглядкой на кризис, потрясший американскую ипотечную систему, банки ужесточили требования к заёмщикам. Некоторые из кредитных учреждений уже повысили свои требования к заёмщикам. Ведь главное условие стабильности этой системы – сохранение роста цен на рынке недвижимости, что имеет принципиальное значение для устойчивости всей ипотечной системы. Выходит, что никаких экономических факторов для стабилизации цен на недвижимость в России сегодня нет. Таким образом, рынок жилой недвижимости с точки зрения инвестирования по-прежнему остаётся одним из наиболее привлекательных.
На фоне высокого спроса на жильё в городах края количество участков под застройку уменьшается. Кроме того, из года в год нарастает дефицит мощностей для подключения объектов строительства к инженерным сетям. Не секрет, что некоторые новостройки, подлежащие сдаче госкомиссии, стоят без тепла, воды и электричества, а компании – застройщики вынуждены вкладывать собственные средства (которые потом возвращают, увеличивая продажную стоимость недвижимости) в строительство автономных газовых котельных и использовать на время строительства дизель – генераторы. В результате высокой стоимости строительства в городах края менее качественное панельное жильё вытесняется в пригород, а в Перми растет доля жилья бизнес – и – премиум – класса. Такое жильё сегодня является наиболее рентабельным.
Список используемой литературы
§ Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2004.
§ Общая теория статистики/под ред. А.Я.Боярского, Г.Л.Громыко/издательство Московского университета, 1985.
§ Теория статистики/под ред. Р.А.Шмойловой/М.: Финансы и статистика, 1996.
§ Практикум по статистике/ под ред. А.П.Зинченко. М.: Колос 2001.
§ http://orsn.rambler.ru/main/perm
