Update site in the process

   Главная  | О журнале  | Авторы  | Новости  | Вопросы / Ответы


К содержанию номера журнала: Вестник КАСУ №4 - 2008

Авторы: Татаренко С.А., Сорокина Л.И.

Одной из особенностей анализа экономической информации является необходимость обработки больших массивов различных показателей. Статистика имеет в своем активе необходимый набор средств для проведения экономических исследований посредством вычисления различных значений. Использование методов статистики позволяет выявить и измерить закономерности развития социально-экономических явлений и процессов, взаимосвязей между ними.

Рынок жилой недвижимости формирует самостоятельную сферу экономической деятельности и является довольно динамичной системой, реагирующей на изменения, происходящие как на микро-, так и на макро- уровнях.

Изменение стоимости объекта недвижимости зависит от ряда факторов, которые относятся к трем различным иерархическим уровням:

- уровень влияния глобальных факторов: социальных, экономических, физических и политических;

- уровень влияния локальных факторов в основном в масштабе города или городского района;

- уровень влияния факторов, связанных с объектом недвижимости и во многом обусловленных его характеристиками.

Cтатистико-математические методы анализа информации были использованы в процессе выполненного исследования для расчета коэффициентов влияния глобальных, локальных и внутренних факторов на стоимость объектов жилой недвижимости на вторичном рынке г.Усть-Каменогорска.

Объектом исследования выступила база данных информации о сделках с недвижимостью на вторичном рынке за период с 2004 г. по 2006 г. включительно, содержащая более 30 тыс. записей. Единицей исследования явилась информация о продаже квартиры с указанием её стоимости, даты продажи, адреса квартиры, года постройки дома, материала стен, этажа и этажности дома, количества комнат, общей площади.

Применение статистического метода анализа данных позволило рассчитать среднюю стоимость 1м2 общей площади квартиры, с учетом её расположения и физического состояния, для определенного промежутка времени - квартала. В результате было выявлено влияние на стоимость 1м2 общей площади квартиры таких локальных факторов, как фактор времени, местоположения и физического состояния объекта недвижимости.

В первую очередь, была выполнена группировка исходных данных по признаку времени, т.е. по дате совершения сделки с объектом недвижимости. Исходные данные были сгруппированы поквартально, что позволило учесть влияние одного из локальных факторов - фактора времени и проследить динамику стоимости 1м2 общей площади квартиры. Исходные данные содержали в себе информацию за период с 2004 г. по 2006 г., соответственно, после проведения группировки весь массив данных был разделен на 12 квартальных таблиц.

Следующей фазой явилась группировка данных в каждой из квартальных таблиц по признаку местоположения объекта недвижимости, что позволило учитывать его как локальный фактор, влияющий на стоимость 1м2 общей площади квартиры. В зависимости от местоположения, каждый объект недвижимости был отнесен к определенному району города, в соответствии с общепринятым делением для г. Усть-Каменогорска.

На следующем этапе в расчетную таблицу, содержащую в себе сгруппированные данные, были добавлены столбцы: норма амортизации, коэффициент физического износа, стоимость 1м2 общей площади квартиры и стоимость 1м2 общей площади квартиры с учетом коэффициента физического износа.

Коэффициент физического износа, рассчитанный на основе нормы амортизации, позволил проследить зависимость между стоимостью 1м2 общей площади квартиры и физическим состоянием объекта, являющимся одним из локальных факторов ценового влияния. Расчет стоимости 1м2 общей площади квартиры с учетом коэффициента физического износа позволил сопоставить данные о величине стоимости 1м2 для жилых домов с различными коэффициентами физического износа.

Проведение дополнительных расчетов позволило перейти к третьему этапу проведения статистического исследования - определению обобщающих статистических показателей.

В качестве таковых были использованы средние величины - мода, медиана и средняя арифметическая. Распределение значений стоимости 1м2 с учетом коэффициента физического износа соответствует нормальному закону распределения. Коэффициент дисперсии значений стоимости 1м2 общей площади квартиры с учетом коэффициента физического износа стоимости не должен превышать 15%. В связи с этим, расчет стоимости 1м2 стоимости производился путем определения средней арифметической для интервала значений от 85% до 115% от величины медианы, и в расчетную таблицу были добавлены значения крайних точек интервала.

Для значений, входящих в интервал, был выполнен расчет средней арифметической и подсчет количества выборок с тем, чтобы определить репрезентативность выборки и степень достоверности полученного среднего значения стоимости.

В итоге, было получено значение стоимости 1м2 общей площади квартиры с учетом коэффициента физического износа для каждого района г. Усть-Каменогорска поквартально за период с 2004 по 2006 годы. Для наглядного восприятия представим данные об изменении базовой стоимости 1м2 общей площади квартиры с учетом коэффициента физического износа за период с 2004 по 2006 годы включительно на рисунке 1.

Рис. 1 - Изменение базовой стоимости 1м2 общей площади квартиры в г.Усть-Каменогорске за период с 2004 по 2006 годы

За базовую стоимость была принята стоимость 1м2 общей площади квартиры для центра Октябрьского района т.к. стоимость 1м2 на протяжении всего рассмотренного периода являлась максимальной, и количество выборок для этого района чаще всего было наибольшим. Величина базовой стоимости 1м2 стабильно увеличивалась на протяжении всего анализируемого периода, в целом же общее увеличение базовой стоимости 1м2 составило 98 592 тенге (или 263%), т.е. она увеличилась более, чем в 2,5 раза.

На основании полученных расчетным путем данных о стоимости 1м2 общей площади квартиры за период с 2004 по 2006 годы стало возможным рассчитать коэффициенты зонирования для 12 районов г. Усть-Каменогорска.

Коэффициент зонирования позволил дать количественную оценку влияния фактора месторасположения на стоимость 1м2 общей площади объекта жилой недвижимости на вторичном рынке, т.е. с его помощью можно судить о том, насколько рыночная стоимость объекта зависит от его месторасположения.

Данный коэффициент рассчитан по формуле:

Кзон = См2iр/См2бр, (1)

где См2iр – стоимость 1м2 в определенном районе, тг;

См2бр – базовая стоимость 1м2 для г.Усть-Каменогорска, тг.

При общей тенденции к увеличению коэффициенты зонирования для районов: ДКМ, Нефтебаза, Октябрьский район, п.Октябрьский, Пристань, Ульбинский район и Центр Ульбинского района увеличились незначительно. Это объясняется стабильностью спроса на жилую недвижимость в данных районах и их принадлежностью к центральной части города.

С другой стороны, коэффициенты зонирования для районов Арматурный, Новая Согра, Комсомольская и КШТ увеличились значительно.

Динамика коэффициентов зонирования для этих районов представлена на рисунке 2.

Рис. 2 – Динамика коэффициентов зонирования в 2004-2006 гг.

Увеличение коэффициентов зонирования свидетельствует об увеличении желательности приобретения жилой недвижимости в этих районах. Следовательно, использование статистического метода анализа информации о совершенных сделках с недвижимостью на вторичном рынке г. Усть-Каменогорска позволило выполнить количественную оценку влияния локального фактора – месторасположения на стоимость 1м2 общей площади объекта недвижимости, посредством расчета коэффициента зонирования.

Для количественной оценки влияния внутренних факторов, был применен метод статистического анализа данных, позволяющий выявить влияние внутренних факторов на стоимость 1м2 общей площади объекта недвижимости на вторичном рынке г. Усть-Каменогорска.

Коэффициенты, полученные в результате расчета, демонстрируют зависимость средней стоимости 1м2 общей площади объекта недвижимости от таких внутренних факторов, как: тип планировки объекта недвижимости, количество жилых комнат, этаж расположения и материала стен, использованного при строительстве.

При оценке степени влияния внутренних факторов на стоимость 1м2 общей площади объекта недвижимости следует помнить, что величина стоимости всегда различна для квартир расположенных на разных этажах здания, имеющих различное количество жилых комнат, тип планировки жилого пространства и находящихся в домах, построенных с применением различных материалов. Влияние факторов проявляется всегда независимо от района города, к которому относится объект недвижимости, и времени совершения сделки.

Расчет коэффициентов был выполнен на основе 12 расчетных таблиц, использованных для определения средней стоимости 1м2 общей площади объекта недвижимости для различных районов города и времени совершения сделки. В силу данного факта информация, содержащаяся в расчетной таблице, не являлась сопоставимой.

Для решения этой проблемы было необходимо элиминировать влияние локальных факторов – времени и месторасположения объекта путем проведения дополнительные расчетов и преобразования исходной информации. Это сделало информацию о средневзвешенной стоимости 1м2 общей площади объекта недвижимости сопоставимой.

Сначала было исключено влияние локального фактора – месторасположения объекта, посредством деления значения стоимости 1м2 общей площади объекта недвижимости на коэффициент зонирования, рассчитанный ранее. Это преобразование позволило исключить влияние локального фактора - месторасположения объекта и привести данные к сопоставимому виду, т.е. все объекты недвижимости теперь являются частью одного района.

Следующим шагом явилось исключение влияния фактора времени. Каждому объекту, с учетом времени совершения сделки, был присвоен соответствующий коэффициент времени и рассчитана стоимость 1м2 общей площади квартиры с его учетом. Это преобразование позволило исключить влияние локального фактора – времени совершения сделки с объектом недвижимости на его стоимость и привести данные к сопоставимому виду, т.е. все сделки с объектами недвижимости теперь были совершены в одно время. Преобразованные таким образом данные расчетной таблицы были сгруппированы в соответствии с признаками, являющимися внутренними факторами ценового влияния.

Первым рассматриваемым фактором выступил материал стен, из которого построен жилой дом. Коэффициент равный единице был присвоен, условно, панельным зданиям. Коэффициенты для зданий с другим материалом стен были рассчитаны по формуле:

Кмс = См2iм / См2бм, (2)

где См2iм – средневзвешенная стоимость 1м2 в здании, построенном с использованием определенного материала, тг/м2;

См2бм – средневзвешенная стоимость 1м2 в панельном здании, тг/м2.

В результате были получены значения коэффициентов, учитывающих материал стен, из которого построено жилое здание (таблица 1).

Таблица 1 - Коэффициенты, учитывающие влияние материала стен на стоимость 1м2 общей площади

Материал стен

Коэффициент

1

2

Крупнопанельные здания

1,00

Кирпично-панельные здания

1,09

Кирпичные здания

1,10

Вторым рассматриваемым фактором стал тип планировки квартиры. Различают следующие виды: типовая планировка, улучшенная планировка, «Сталинка» и гостиничный тип. Коэффициент, равный единице был присвоен условно типовой планировке.

Коэффициенты для других вариантов планировки рассчитывались по формуле:

Кплан = См2iп/См2бп, (3)

где См2iп – стоимость 1м2 для определенной планировки, тг/м2;

См2бп – стоимость 1м2 для типовой планировки, тг/м2.

В результате были получены значения коэффициентов, учитывающих тип планировки жилого пространства (таблица 2).

Таблица 2 – Коэффициенты, учитывающие влияние планировки жилого пространства на стоимость 1м2 общей площади

Тип планировки

Коэффициент

1

2

Типовая

1,00

Гостиничный тип

0,91

«Сталинка»

1,06

Улучшенная планировка

1,11

Третьим фактором выступил фактор расположения объекта жилой недвижимости на определенном этаже здания. Были определены коэффициенты для квартир, расположенных на первом этаже, на средних этажах, на двух предпоследних этажах для многоэтажных зданий и на последнем этаже жилого здания. Коэффициент, равный единице, был присвоен условно средним этажам. Коэффициенты для других вариантов были рассчитаны по формуле:

Кэтаж = См2iэ/См2бэ, (4)

где См2iэ – стоимость 1м2 для определенного этажа, тг/м2;

См2бэ – стоимость 1м2 для среднего этажа, тг/м2.

В результате были получены значения коэффициентов, учитывающих этаж расположения объекта недвижимости (таблица 3).

Таблица 3 – Коэффициенты, учитывающие влияние этажа расположения на стоимость 1м2 общей площади

Этаж расположения

Коэффициент

1

2

Первый этаж

0,91

Средние этажи

1,00

Два предпоследних этажей многоэтажных зданий

0,98

Последний этаж

0,94

Четвертым рассматриваемым фактором стало количество комнат. Были рассчитаны коэффициенты для квартир с одной, двумя, тремя, четырьмя и более жилыми комнатами. Коэффициент, равный единице, был присвоен условно однокомнатной квартире. Коэффициенты для других вариантов планировки были рассчитаны по формуле:

Ккомн = См2iк / См2бк, (5)

где См2iк – стоимость 1м2 для определенного количества комнат, тг/м2;

См2бк – стоимость 1м2 для однокомнатной квартиры, тг/м2.

В результате были получены значения коэффициентов, учитывающих количество жилых комнат (таблица 4).

Таблица 4 – Коэффициенты, учитывающие влияние количества жилых комнат на стоимость 1м2 общей площади

Количество комнат

Коэффициент

1

2

Однокомнатная квартира

1

Двухкомнатная квартира

1,01

Трехкомнатная квартира

0,98

Четырехкомнатная квартира и более

0,95

Следовательно, использование статистического метода анализа информации о совершенных сделках с недвижимостью на вторичном рынке г. Усть-Каменогорска позволило выполнить количественную оценку – расчет коэффициентов влияния различных внутренних факторов на стоимость 1м2 общей площади объекта недвижимости.

Количественная оценка влияния глобальных факторов на стоимость 1м2 общей площади объектов недвижимости была проведена на основе всестороннего и глубокого анализа статистических данных, с применением корреляционного и регрессионного анализа.

Исходя из требований, предъявляемых при отборе, для многофакторной корреляционной модели динамики стоимости 1м2 общей площади объекта жилой недвижимости (Y) подобраны следующие факторы, которые оказывают существенное влияние на ее уровень:

х1 – фонд заработной платы работающего трудоспособного населения, млн. тг;

х2 – объем ипотечного кредитования, млн. тг;

х3 – средневзвешенный обменный курс национальной валюты – тенге по отношению к доллару США, тг/1$

Экономическая обоснованность выбора именно этих факторов обусловлена рядом причин. Увеличение средневзвешенной стоимости 1м2 общей площади объекта жилой недвижимости является результатом действия глобальных факторов: экономических, политических, социальных и физических. Среди них особое место уделяется фактору спроса, а именно фактору платежеспособного спроса. Показатель фонда заработной платы работающего трудоспособного населения, складывающийся из количества работников и их средней заработной платы, напрямую соотносится с величиной платежеспособного спроса основной части населения.

На современном этапе наиболее вероятным способом приобретения жилья является ипотечное кредитование. Изменение объемов ипотечного кредитования определяет возможности при покупке недвижимости, спрос на нее и, как результат, рыночную стоимость недвижимости.

Принятие в расчет средневзвешенного обменного курса национальной валюты – тенге по отношению к доллару США основывается на следующем. Расчеты по сделкам с недвижимостью осуществляются в тенге, но продавцы обычно указывает цену продажи в долларах США, при определенном обменном курсе по отношению к тенге. При изменении этого соотношения в сторону уменьшения, продавцы, не желая нести связанную с этим потерю в стоимости недвижимости, зачастую увеличивают заявленную ранее цену в долларах США.

Результаты расчета парных коэффициентов корреляции, характеризующие тесноту связи между двумя показателями с учетом взаимодействия с остальными факторами, определяющими уровень результативного показателя, представлены в таблице 5.

Таблица 5 – Матрица парных коэффициентов корреляции

 

Y

X1

X2

X3

1

2

3

4

5

Y

1

     

X1

0,85007

1

   

X2

0,917247

0,751013

1

 

X3

0,300801

0,353408

0,524155

1

Коэффициенты корреляции факторов и результирующего показателя (столбец 2) свидетельствуют о том, что почти все факторы оказывают ощутимое воздействие на стоимость. Исследование матрицы коэффициентов корреляции позволяет сделать вывод, что в данную модель включены факторы, не очень тесно связанные между собой, т.к. коэффициент корреляции двух факторов (столбцы 3-5) меньше 0,85 (нет явления коллинеарности и мультиколлинеарности).

Рассмотрим данные регрессионной статистики для коэффициентов (таблица 6) и уравнения регрессии (таблица 7).

Таблица 6 – Регрессионная статистика коэффициентов регрессии

Независимая переменная

Коэффициент

Стандартная ошибка

t-статистика

P-значение

1

2

3

4

5

a

97 654,7

29 668,58

3,29

0,0053

X1

5,82

1,67

3,47

0,0037

X2

3,43

0,48

7,02

0,0000059

X3

- 674,88

229,71

- 2,93

0,01

Таблица 7 – Регрессионная статистика уравнения регрессии

Показатели

Значение

1

2

Множественный R

0,968878275

R-квадрат

0,938725112

Нормированный R-квадрат

0,925594779

Стандартная ошибка

1671,764471

Следовательно, уравнение регрессии имеет следующий вид:

y = 97 654,7 + 5,82 x1 + 3,43 x2 – 674,88 x3 (6)

где у – стоимость 1м2 общей площади объекта жилой недвижимости, тг;

х1 – фонд заработной платы работающего трудоспособного населения,млн.тг;

х2 – объем ипотечного кредитования, млн. тг;

х3 – средневзвешенный курс тенге по отношению к доллару США.

Для оценки качества выполненного регрессионного анализа используем множественный коэффициент корреляции, равный 0,9688 (или 96,88%), что свидетельствует о большой (существенной) зависимости между анализируемыми показателями.

Коэффициент детерминации, указывающий, какой процент вариации функции у объясняется воздействием факторов хk, равен 0,9387 (или 93,87%) т.е. все исследуемые воздействующие факторы объясняют 93,87% вариации анализируемой функции.

Была определена статистическая значимость полученного аналитического выражения путем проведения F и t- тестов.

Статистическая оценка полученного уравнения (статистический вывод) была проведена с использованием F-теста, целью которого являлось выяснение способности исследуемых факторов хk объяснять значимую часть колебания функции у.

F – критерий: Fрасч = 1/71,49 = 0,0139 < Fкрит = 3,39.

В результате, Fрасч < Fкрит, поэтому уверенно можно говорить о высокой степени адекватности анализируемого уравнения.

Далее была определена значимость отдельных коэффициентов регрессии b0,b1, b2 и b3. Для этой цели использовался t-тест.

t – критерии: tb0 = 3,29; tb1 = 3,47,tb2 = 7,02 и tb3 = - 2,93, что больше tкрит = 1,96

Произведенная проверка позволяет заключить, что все коэффициенты, включенные в уравнение регрессии статистически значимы.

В результате, контроль всеми методами F-теста и t-теста подтверждает репрезентативность уравнения регрессии и его коэффициентов.

Следовательно, рассчитанное уравнение можно использовать для практических целей:

- расчета влияния факторов на прирост результативного показателя;

- определения резервов повышения уровня результирующего показателя;

- планирования и прогнозирования величины исследуемого показателя;

Уравнение регрессии может быть использовано для объяснения причин изменения стоимости 1м2 общей площади объекта жилой недвижимости на вторичном рынке г. Усть-Каменогорска, в зависимости от изменения включенных в модель глобальных факторов ценового влияния. Также полученное уравнение может быть использовано для целей прогнозирования стоимости 1м2 общей площади объекта жилой недвижимости в краткосрочной перспективе.

Таким образом, в результате проведенного исследования были выявлены возможности применения статистико-математических методов при анализе глобальных, локальных и внутренних факторов ценового влияния и определены коэффициенты, показывающие степень их влияния на стоимость объектов жилой недвижимости на вторичном рынке г. Усть-Каменогорска.

ЛИТЕРАТУРА

1. Галкина И., Шалабаева А. Парадоксы рынка// Эксперт Казахстан № 9 (65), 6.03.2006

2. Горемыкин В.А. Экономика недвижимости - М.: МГИУ, 2003.

3. Грязнова А.Г., Федотова М.А. Оценка недвижимости: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2003.

4. Ефимова М.Р., Петрова Е.В. Общая теория статистики: Учебник – М.:ИНФРА-М, 1998.

5. Моторина А. Очень привлекателен и опасен// Эксперт Казахстан №11 (113) 19.03.2007.

6. Статистический сборник. Динамика показателей социально-экономического развития г. Усть-Каменогорска - Усть-Каменогорск, 2007.



К содержанию номера журнала: Вестник КАСУ №4 - 2008


 © 2017 - Вестник КАСУ