Анализ факторов на рынке жилья

анализ факторов

Для обоснования выдвинутых предположений о существующей взаимосвязи между различными факторами и стоимостью жилой недвижимости, был проведен анализ статистических данных, базирующийся на оценке статистических данных с 2001 по 2016 г. В связи со сложностью точного определения средней стоимости 1 кв. м. жилья в г. Екатеринбурге использовались данные по однокомнатным квартирам, расположенным в локальном микрорайоне со схожими характеристиками у недвижимости. Данный подход объясняется необходимостью соблюдения принципа относительной однородности оцениваемых объектов, что дает возможность максимально точно выявить средние цены на рынке жилой недвижимости и оценить влияние различных факторов. Рассмотрим данные факторы более подробно.

Влияние фактора "Индекс потребительских цен"

анализ факторов

На основе имеющейся информации с помощью компьютерной программы NCSS осуществлен регрессионный анализ статистических данных и построена модель влияния индекса потребительских цен на стоимость 1 кв. м. жилой недвижимости. Коэффициент детерминации для данной модели (R2) составляет 0,8, т.е. изменение стоимости 1 м2 жилой площади на 80% предопределено вариацией индекса потребительских цен; доля прочих факторов, влияющих на стоимость 1 кв.м. жилья составила 20%, что является относительно небольшой величиной.

Фактор "Экспорт в Российской Федерации"

Данный фактор является макроэкономическим, и оценка степени его влияния на рынок недвижимости представляет научный интерес.
На основе имеющейся статистической информации и с помощью компьютерной программы NCSS проведем регрессионный анализ статистических данных и выявим влияние экспорта Российской Федерации на формирование стоимости на рынке жилой недвижимости. В соответствии с построенной моделью, между экспортом Российской Федерации и стоимостью недвижимости существует зависимость. Коэффициент детерминации для этой модели (R2) составляет 0,79, т.е. изменение стоимости 1 кв. м. жилой площади на 79% предопределено вариацией экспорта Российской Федерации; доля прочих факторов, влияющих на стоимость 1 кв.м. жилья составляет 11%, что является относительно небольшой величиной.

Фактор "Среднемесячная заработная плата в г. Екатеринбурге по узкому кругу крупных и средних предприятий"

Коэффициент детерминации для данной модели (R2) составляет 0,88, т.е. изменение стоимости 1 кв. м. жилой площади на 88% предопределено вариацией среднемесячной заработной платы; доля прочих факторов, влияющих на стоимость 1 кв. м. жилья составляет 12%, что является относительно небольшой величиной.

анализ факторов

Фактор "Объем денежной массы в Российской Федерации"

Одним из основных ориентиров денежно-кредитной политики является денежная масса. Это совокупность всех денежных средств, находящихся в обращении в национальном хозяйстве в наличной и безналичной формах. Именно этот параметр денежного обращения оказывает влияние на экономический рост, уровень развития и структуру кредитной и банковской систем, динамику цен, занятость, бесперебойное функционирование расчетно-платежной системы. В современных денежных системах деньги эффективно выполняют свои функции, если поддерживается оптимальное их количество в обращении в соответствии с потребностями экономики.
Именно поэтому актуальным представляется исследование степени влияния объема денежной массы на цены рынка недвижимости. Между стоимостью 1 м2 жилой недвижимости и объемом денежной массы существует прямо пропорциональная зависимость, т.е. с увеличением объема денежной массы в Российской Федерации увеличивается стоимость 1 м2 жилой недвижимости. Коэффициент детерминации для данной модели (R2) составляет 0,86, т.е. изменение стоимости 1 кв. м. жилой площади на 86% предопределено вариацией объема денежной массы в Российской Федерации; доля прочих факторов, влияющих на стоимость 1 кв. м. жилья составляет 14%, что является относительно небольшой величиной.
Таким образом, проведенное исследование показало, рынок не является изолированным. Он тесно связан с макроэкономической ситуацией в стране, и на его развитие огромное влияние оказывают доходы населения, возможность их аккумулирования. Наиболее целостную ситуацию продемонстрировала многофакторная модель, с помощью которой было обосновано снижение или увеличение спроса на недвижимость в разные периоды времени. В связи с вышесказанным необходимо отметить, что использование экономико-математических методов в процессе анализа рынка недвижимости позволяет руководству муниципальных образований не только наиболее точно оценивать ситуацию на рынке, но и принимать управленческие решения, направленные на повышение доступности жилья для большинства населения, проживающего на данной территории.
Пример нейросетевой модели влияния различных факторов на стоимость 1 кв.м. жилищного фонда.

анализ факторов

Вы хотите быть информированным о существующих тенденциях на рынке жилья? Вам необходимо получить квалифицированное заключение?
Предлагаем обучение экономическому моделированию и прогнозированию.