Статистический анализ и прогнозирование регионального рынка жилья тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ и прогнозирование регионального рынка жилья"



На правах рукописи УДК 519.22

/КГ/Л Л „ Л Г— ^

/- ¿4 { /

ЛАВРИЩЕВА Елена Евгеньевна

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОГО РЫНКА ЖИЛЬЯ

Специальность 08.00.11 - "Статистика"

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 1999

Работа выполнена на кафедре математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).

Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор

МХИТАРЯН Владимир Сергеевич

Официальные оппоненты - доктор экономических наук, профессор

УСТИНОВ Аркадий Нилович

Ведущая организация - Администрация г. Коврова

Защита диссертации состоится 11 ноября 1999г. в 14.00 на заседании диссертационного совета по статистике К 053.19.01 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, Москва, ул. Нежинская, д. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

кандидат экономических наук МОХОВА Евгения Александровна

Автореферат разослан 11 октября 1999 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Данченок Л. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования Развитие рыночных отношении в Российской Федерации требует полнокровного финансового рынка, составной частью которого является рынок недвижимости В условиях кризиса, хронического дефицита местных бюджетов особенно актуальными являются вопросы повышения доходности муниципальных образований. Недвижимость обладает наибольшей ценностью как с точки зрения отдельных субъектов, так и с точки зрения государства (как база налогообложения). Налог на недвижимость в западной системе налогообложения является основным источником поступлений в городские бюджеты. К сожалению, для нашей системы местного самоуправления это пока лишь один из основных резервов повышения доходов территорий.

В среднем, по оценкам специалистов, общий потенциал налоговых поступлений от недвижимости используется на 10-15% Проект нового Налогового кодекса предусматривает введение единого налога на недвижимость физических и юридических лиц, который должен вводиться на отдельных территориях по решению местных органов власти. При этом методология оценки имущества для налогообложения по проекту целиком передается в ведение местных властей. Наиболее развитым и сложившимся сегментом рынка недвижимости является рынок жилья (о чем свидетельствует устойчивый рост объема сделок), однако доходность его также низка.

В решении проблем анализа развития рынка недвижимости важная роль принадлежит статистическому анализу, методология которого позволяет дать количественную и качественную оценку существующему рынку недвижимости, а также выявить направления его развития, повысить достоверность прогнозов.

Все это обусловило выбор темы исследования, ее актуальность в научном и практическом плане.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка и апробирование методики комплексного статистического анализа жилищной ситуации в регионах России, а также методики оценки стоимости квартир в г. Коврове.

Цель работы определила характер поставленных и решенных автором задач:

• провести экономико-статистический анализ жилищной ситуации в регионах Центрального района Российской Федерации;

• усовершенствовать методику многомерного статитического анализа рынка вторичного жилья в регионе;

• разработать методику прогнозирования основных жилищных индикаторов для определения перспектив развития рынка жилья в регионе,

• обобщить существующие методы оценки рыночной стоимости недвижимости;

• построить для вторичного рынка в г. Коврове множественные регрессионные модели стоимости квартир с учетом количественных и качественных объясняющих показателей.

Объект исследования. Объектом исследования выступает рынок жилья в регионах Центрального района Российской Федерации, а также во Владимирской области и в г.Коврове.

Предмет исследования. Предметом исследования выступает совокупность показателей, характеризующих развитие российского регионального жилищного рынка.

В качестве исходных данных использована информация отраслевых статистических сборников и единовременных обследований Государственного Комитета Российской Федерации по статистике, бюллетеня "Рынок недвижимости г. Коврова", данные периодической печати.

Методика исследования. Методологической базой и теоретической основой диссертационной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученых по экономике, статистике, эконометрике и машинной обработке данных. В качестве исследовательского инструментария использовались многомерные методы исследования зависимостей, снижения размерности и классификации, методы анализа временных рядов, а также табличные и графические методы представления статистических данных.

Дчя обработки исходной информации использованы пакеты прикладных программ «Statisrica», «Microsoft Excel», «Microsoft Graph», "Мезозавр ". "Олимп ".

Научная новизна исследования. Новизна исследования состоит в разработке комплекса методик статистического анализа показателей, характеризующих жилищную ситуацию в регионах России и в г. Коврове.

В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:

• Проведен с помощью основных жилищных индикаторов статистический анализ жилищной ситуации в регионах Центрального района РФ;

• Разработана методика классификации регионов Центрального района РФ по комплексу показателей рынка жилья , основанная

на методах кластерного и компонентного анализа;

• Предложена методика прогнозирования жилищных индикаторов для рынка жилья региона, основанная на построении регрессионной модели учитывающей наличие априорной информации;

• Усовершенствована методика построения множественных регрессионных моделей стоимости жилья в г.Коврове по количественным и качественным переменным.

Практическая значимость результатов исследования. Полученные в диссертации результаты исследования могут быть использованы для принятия управленческих решений по рынку жилья на региональном уровне, они могут быть также полезны работникам организаций, осуществляющих операции с недвижимостью .

Апробация работы. Основные положения диссертации доложены на международной конференции "Бухгалтерский учет, экономический анализ, аудит: международные и отечественные исследо-

__ _ »» / т т т т 1 г\г\г> ^ .........

вания, стандарты, ОПЫТ ^Г. пижнии повторим , 1УУ01 .), па иемппауал кафедры экономики и управления производством Ковровской государственной технологической академии , а также на семинарах кафедры математической статистики и эконометрики МЭСИ в 19971999гг., где получили одобрение специалистов.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 5 рабсп общим объемом 1,3 п.л.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы к приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, определены цель и задачи исследования, указаны научная новизна и практическая значимость полученных результатов, излагаются основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе "Анализ особенностей развития регионального рынка недвижимости в России" рассматриваются особенное« рынка недвижимости, дана характеристика рынка жилья регионо! Центрального района РФ.

Рынок недвижимости представляет собой сферу вложения капитала в объекты недвижимости и систему экономических отноше ний, возникающих при операциях с недвижимостью.

По функциональному назначению объекты недвижимости подразделяются на четыре основные составляющие: земля, жилье нежилые помещения, промышленные объекты.

В период рыночных реформ, под влиянием изменения струк туры инвестиций и ввода жилья в пользу негосударственного сектора а также индивидуальных застройщиков, получил свое формирована рынок жилья. Объектом рыночных отношений в области жилья явля ется жилищный фонд. Под ним, в соответствии с международным! рекомендациями, понимается совокупность индивидуальных домов жилых квартир и комнат (со вспомогательными помещениями), нахо дящихся как в жилых домах, так и в нежилых строениях, но имеюшю ЖИЛшс ЛимсЫ.спИЛ ^КВарТНра БраЧа Прг! бСЛЬККЦе, ПрСПСДаБсГГСЛЯ Пр!

учебном заведении и т.п.).

На рынке жилья для исследования необходимо выделить дв( его составляющие - первичный и вторичный рынок жилья. Под пер вичнымрынком жилья понимают передачу или продажу его в первьн раз. При этом имеются в виду операции, которые сопровождаются

сменой формы собственности. Вторичный рынок жилья охватывает операции по повторной купле-продаже жилищного фонда.

Основное внимание в работе уделено аспектам развития вторичного рынка жилья, а положение на первичном рынке рассматривается для проведения сравнительных оценок .

Среди показателей вторичного рынка жилья следует отметить такие, как число и площадь приватизируемых квартир; стоимость квартир и жилых помещений, проданных на данном рынке, динамика цен на единицу жилой площади.

Число приватизированных квартир в Центральном районе Российской Федерации составило в 1996 году - 242,1 тыс. квартир, в 1997 году - 261,5 тыс. квартир. Сопоставление позволяет говорить об увеличивающемся потенциале вторичного рынка жилья, так как продаже на нем подлежит только приватизированное жилье.

Данные о средней стоимости 1кв. метра общей площади жилья на первичном и вторичном рынках недвижимости по ряду городов России (данные на 1 квартал 1998г) приведены в табл. I

Приведенные данные свидетельствуют о дифференциации цен на первичном и вторичном рынке в силу различных качественных характеристик жилья, а также в зависимости от региона. Следует отметить также, что иены на первичном рынке жилья незначительно превышают аналогичные показатели вторичного рынка. Это обусловлено недостаточной платежеспособностью населения и невозможностью реализации дорогого жилья, при наличии более дешевого альтернативного.

О развитии вторичного рынка жилья в г. Коврове свидетельствует динамика количества, совершенных на нем сделок за последние три года (рис1).

Среднегодовые темпы роста свидетельствуют об увеличении числа совершаемых сделок, причем в среднем за год прирост составляет 24%.

Таблица 1

Средняя стоимость 1кв.м общей площади жилья на первичном и вторичном рынках по некоторым городам России.

Гтг&пей чя 1 кгл.метгЛ

\Ж » - - А /

Нижний Новгород Ярославль Рязань Волгоград Владимир Киров

Первичный рьшок недвижимости

Жилые помещения - 3742,2 3694,3 2998,4 3782,3 2549,6 2021,5

в том числе: типовые 2569,5 - 2300,0 2700,0 - 2100,0

улучшенной планировки 3761,0 2658,6 2880,2 - 2349,1 1942,9

элитные 4896,0 4730,0 3815,0 4864.5 2750,0 -

Вторичный рьшок недвижимости

Жилые помещения 3244,3 2268,4 2262,6 3085,2 2228,1 2003,0

в том числе: низкого качества 2393,5 2203,3 1846,7 2285,2 — 1884,9

типовые 2601,5 2320,4 2074,4 2416,5 1815,6 1760,5

улучшенной планировки 3004,9 2281,4 2329,4 2639,2 2018,8 1807,7

элитные 4977,4 - 2800,0 5000,0 2850,0 2558,9

140

120

100

оп

80

40

20 ■■

Ане февр март апр. май июнь июль авг. сект огг нояб дек

Рис. 1. Динамика числа сделок на рынке жилья г. Коврова

Структура продаж на вторичном рынке жилья г. Коврова, в зависимости от числа комнат на 1.01.98 представлена на рис. 2.

двухк! 43%

Рис.2. Структура продаж жилья на вторичном рынке г.Коврова

Наибольшим спросом у населения города пользуются двухкомнатные квартиры, чуть ниже спрос на однокомнатные и трехком-

трехкомн. 27%

четырех колда. 2%

однокомн. 28%

натные квартиры. Рынок четырехкомнатных квартир характеризуется единичными сделками.

Соотношение спроса н предложения на вторичном рынке жилья г.Коврова показано на рис.3 (по данным апрель-июль 1998г.).

2 5 0

:н ■}■

15 0.. 10 0 5 0 + 0

апрель май июнь

ЕЭ лредлож ение СЗ спрос

июль

Рис.3. Число предложенных и проданных квартир на вторичном рынке жилья г.Коврова

Данные диаграммы показывают, что даже при существующем дефиците жилья предложение его намного опережает спрос, что свидетельствует о достаточном потенциале для функционирования вторичного рынка жилья в городе.

Несмотря на то, что потребность населения в улучшении жилищных условий не сокращается, первичный рынок в городе представлен слабо. Число сделок, совершенных на нем в 1998 году, - 348 против 1344 сделок на вторичном рынке жилья.

Это вызвано низкой платежеспособностью населения и сокращением ввода в действие жилых помещений ( с 1990 по 1997 гг в г.Коврове ввод в действие жилых домов сократился более чем в 2,9 раза).

Все вышесказанное свидетельствует о том, что рынок жилья в г. Коврове является в настоящее время достаточно сложившимся и развивающимся сегментом рынка недвижимости. Одним из важнейших инструментов в проведении соответствующей политики по его

пч^втттчпл »п»п«с»гл<т гттт1лттталст ГШ'ЬЛГЩС'ЧТТ!»» *УГГ»П11лЧ1ЛТП»1Я -,

таты купли-продажи жилья, оценка перспектив рынка жилья с учетом желаний и денежных возможностей граждан.

Во второй главе "Многомерный статистический анализ и прогнозирование состояния жилищного сектора регионов Централь-

ного района РФ " рассмотрены основные показатели, характеризующие жилищный сектор, дана его оценка для регионов Центрального района РФ с применением методов кластерного и компонентного анализа; предложена методика прогнозирования основных жилищных индикаторов при наличии априорной информации.

Для определения перспектив развития рынка жилья проведен анализ жилищной ситуации в регионе на основании комплекса жилищных индикаторов, объединенных в семь групп: качество жилья, жилищное строительство, демографические показатели, жилищные кредиты, рынок жилья, государственные расходы на жилье, индикаторы-регуляторы.

В данном разделе работы рассмотрены основные показатели жилищного сектора регионов России.

В большинстве индустриальных стран мира минимальный уровень обеспеченности жильем составляет 40-50 кв.м общей площади на одного жителя. По имеющимся минимальным международным стандартам на каждого члена домохозяйства требуется отдельная комната плюс комната совместного пребывания его членов (две комнаты для больших домохозяйств); размер общей площади на одного жителя при этом должен составлять не менее 30 кв.м.

Ранжирование регионов Центрального района РФ по значению этого показателя на 1.01.97г. представлено на рис.4.

21,5 х

5 о а

Рис.4. Ранжирование регионов Центрального района РФ по обеспе^ ченности населения жильем на 1.01.97г. (кв.м общ. площади на 1 жителя)

Следует отметить, что в последние годы наблюдается хотя и незначительная положительная динамика данного показателя, приближение его к международному минимуму по отдельным регионам РФ.

Данные о вводе в действие обшей жилой площади по областям Центрального района РФ в 1997 году представлены на рис.5.

На рис.5 не представлена Московская область, которая занимает лидирующее положение в данном районе. В 1997году в области было введено в действие 2681 кв.м общей площади, при средней по остальным регионам 228 кв.м. Рост этого показателя в последние годы обусловлен в основном увеличением индивидуального жилищного строительства. В Московской области, например, удельный вес жилья введенного за счет средств населения в 1997 г. составил 50,5%, в Тульской - 39,9%, а в г. Коврове его значение равно 15% (во Владимирской области удельный вес, жилья введенного за счет средств населения в 1997г., - 29,8%). Не имея других возможностей улучшить свои жилищные условия, население вынуждено использовать собственные средства для этих целей.

Костромская Орловская Ивановская Рязанская Смоленская Ярославская Брянская Тульская Тверская Владимирская Калужская

400

Рцс.5. Ввод в действие общей жилой площади в 1997г. (кв.м общей площади на 1000 жителей)

Основными индикаторами-регуляторами жилищного сектора являются:

* отношение цен продаж квартир к медианным годовым доходам ДОМОХ.ОЗЯЙСТВ,

т отношение цен строительства к медианным годовым холодам домохозяйств;

* отношение цен продаж к ценам строительства.

Значения названных индикаторов-регуляторов по г Коврову приведены в табл. 2.

'Г...'

ж и^.'Л»," —

Значения индикаторов-регуляторов жилищного сектора

г.Коврова

Год Отношение цены продажи к доходам ДОМОХОЗЯЙСТВ Отношение цены строительства к доходам домохозяйств Отношение цены продажи к ценам строительства Стоимость строительства стандартной 2-х комнт.квартиры, руб. Среднегодовые денежные дохода! ДОМО.ХО М1ЙСТВ руб.

1996 4.2 10,2 0,4 73304 7200

1997 5.2 9.5 0,54 95830 10037

1998 15,4 11.5 1,34 96800 8420

Классическим показателем доступности жилья является отношение его рыночной цены к среднегодовому доходу семьи (то есть сколько лет нужно работать, не тратясь ни на что другое, чтобы купить жилье.)

Динамика данного показателя свидетельствует о том, что жителям г.Коврова из года в год все труднее решить жилищную проблему, и в настоящее время им нужно работать более 15 лет, чтобы приобрести себе двухкомнатную квартиру в кирпичном доме ( для анализа была взята стоимость строительства стандартной двухкомнатной квартиры - 44 кв.м). Очевидно, что в таких условиях необходима специальная стратегия жилищного строительства для среднего класса, т.е. создание соответствующей финансовой системы, в которой государство участвовало бы в качестве прямого инвестора.

Анализ соотношения цен продаж и цен строительства позволяет сделать вывод о том, что инвестиции в новое строительство ста-

новятся чрезвычайно рискованными, а это в конечном итоге может привести к краху строительной индустрии в регионе.

Для проведения анализа состояния рынка жилья в регионах Центрального района РФ с учетом комплекса социальных и демографических показателей, связанных с рынком жилья, предложена методика многомерной классификации. Рассматривались данные по регионам Центрального района РФ за 1997 год по следующим показателям:

Х1 - ввод в действие жилых домов, тыс.кв. м;

Х2 - обеспеченность населения жильем, кв.м на 1 жителя;

Х3 - удельный вес семей, получивших жилье в числе семей, состоящих на учете;

Х4 - удельный вес приватизируемых квартир в общем числе квартир;

Х} - денежные доходы на душу населения, тыс. руб;

Х6 - удельный вес населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума.;

Х7 - коэффициент брачности ( на 1000 населения);

Х% - коэффициент миграционного прироста (на 10000 населения).

Задача многомерной классификации решена с применением иерархического агломеративного алгоритма и метода К-средних. Наилучшим разбие«иём(по содержательным критериям и экстремуму суммы внутриклассовых дисперсий) является классификация, проведенная методом К-средних с использованием метрики Махаланобиса.

Все регионы Центрального района были разбиты на три группы.

Результаты проведенной классификации и средние значения показателей в группах представлены в табл. 3.

Таблица 2

Средние значения показателей 3-х кластеров

Л« КЛлс 1 Число -1 — Л1 ... V ' и х. V X-

1 1 2681 20,2 ю 28 6975,4 25 7,5 60

г 5 222,8 19,8 6,8 37,8 7769,3 19,1 6,2 30,8

3 6 205,2 23,1 6,3 38 6776 23,8 5,8 40,8

Первый кластер составляет Московская область, здесь наиболее высокий уровень ввода в действие жилья, население данной области более обеспечено жильем. В области наибольший удельный вес семей, получивших жилье в числе семей, состоящих на учете. Следует отметить также достаточную платежеспособность населения, высокий коэффициент брачности и уровень миграционного прироста населения

Во второй кластер вошли 5 областей Центрального района РФ - Брянская, Орловская, Смоленская, Тульская и Ярославская. Ситуацию в жилищном секторе этих регионов можно охарактеризовать следующим образом: население является достаточно платежеспособным, в регионах значительный удельный вес приватизируемого жилья, но недостаточная обеспеченность жильем.

Третий кластер составили 6 областей - Владимирская, Ивановская, Калужская, Костромская, Рязанская и Тверская. Для этих областей характерен низкий удельный вес населения, получающего жилье в общем числе семей, состоящих на учете, низкие доходы населения и коэффициент брачности.

Для сравнения была проведена также классификация данных регионов по главным компонентам. Первоначально был реализован метод главных компонент и выявлены три первые, наиболее весомые главные компоненты, суммарный вклад которых в общую дисперсию составляет почти 75%. При этом первая главная компонента ([¡) объясняет 33,8% суммарной дисперсии, вторая ([т) - 25,6% и третья ((¡) -17,2%. Компонента ([¡) характеризует качество жизни населения (т.к. обнаруживает тесную связь с признаками х,. х3, и л>), вторая (/2) -- благосостояние населения (х5 ,х-). третья компонента ([$) наиболее тесно связана с признаком хб и характеризует удельный вес бедного населения в регионе.

Проведенный кластерный анализ по трем главным компонен-

евклидовой метрики позволил также разделить рассматриваемые регионы на 3 класса, характеризующиеся высоким, средним и низким уровнем развития жилищного сектора. Состав кластеров практически совпадает с результатами, полученными с применением метода

К-средних, что свидетельствует об устойчивом характере разбиЕиия (табл.4).

Таблица 4

Результаты классификации регионов Центрального района РФ по исходным данным и по главным компонентам

№ кластера Количество объектов в кластере Состав кластера

По исходным данным

1 1 6

2 5 1,7.9,11, 12

3 6 2, 3 , 4, 5, 8, 10

По главным компонентам

1 1 6

2 6 1,7,9,10, 11, 12

3 5 2, 3,4, 5, 8

Проведенная классификация позволяет сделать следующий

вывод:

наилучшие жилищные условия в Московской области. Что касается перспектив развития рынка жилья во Владимирской области, то несмотря на низкую платежеспособность, у населения существует потребность в улучшении жилищных условий (незначительная доля семей имеет возможность получить новое жилье (6%), наблюдается снижение жилищного строительства, достаточный миграционный прирост), следовательно, существуют и предпосылки для развития вторичного рынка жилья.

Оценка будущего на основе статистических данных о прошлом всегда требует неформальных предположений о дальнейшем ходе процесса. Принятие решений в этих условиях выходит за пределы распространения опыта прошлого на будушее и требует использования суждений или гипотез о будущем. Эти суждения позволяют

хотя бы частично компенсировать недостаток информации, полнее использовать индивидуальный и коллективный опыт специалистов.

Тенденция к использованию математических методов в сочетании с априорной информацией, выдаваемой специалистами, для анализа сложных явлений, получает в последние годы все более широкое признание. Для прогнозирования основных жилищных индикаторов предлагается методика построения регрессионной модели при наличии априорной информации.

На основании экспертных оценок и исходного временного ряда необходимо построить такую модель, в которой экспертные оценки учитываются с большими "весами", чем исходные наблюдения .

В предложенном алгоритме поиск тренда исследуемого показателя осуществляется в виде параболы:

В матричной форме модель прогнозирования может быть представлена в виде:

Г X =2 0 + ¿г 1

О)

х ' = z *© + rj

где X - вектор значений результативного показателя (n х 1); X - вектор-столбец экспертных оценок размерности (m х ]); Z - матрица значений аргументов zj = ср (t) размерности (n х ( к+1)); 0 = (0о,©ь©2)г - вектор параметров модели, подлежащих оцениванию на основании метода наименьших квадратов; е - случайный вектор-столбец размерности (n х 1) ошибок наблюдений, г| - случайный вектор-столбец размерности (m х 1) ошибок экспертных оценок.

С помощью итерационной процедуры последовательного увеличения управляющего параметра г можно добиться желаемого приближения прогноза к экспертным оценкам X*.

Для прогнозирования ввода в действие жилых домов получено следующее уравнение регрессии:

Y= 43 + 7.881 - 0.34812 (2)

(2.34) (-2.13)

R2 = 0.649; Ршбл (3;22) = 193

В скобках указаны расчетные значения t-критерия для проверки гипотезы о значимости коэффициентов регрессии.

Для прогнозирования числа семей, стоящих в очереди на жилье, используется уравнение регрессии в виде:

У = 884.12 - 339/ + 843л// (3)

(-2.062) (3,015)

Л2 = 0.752; Ршбл(3;22)= 169,1 .

Прогнозирование обеспеченности населения жильем предлагается проводить, используя уравнение тренда:

у = 11 + 0.459/-0.879л/7 (4)

(2.5) (-3,2)

Я2 = 0.687; Ршбл (3;26) = 218,3 .

Как следует из модели (4) 68,7% изменения у обусловлено трендом.

В третьей главе "Эконометрическое моделирование стоимости регионального жилья на вторичном рынке" рассматриваются методы оценки рыночной стоимости жилья, применяемые в мировой практике, предлагается методика построения множественной регрессионной модели рыночной стоимости жилья и результаты моделирования.

Проведенный анализ отечественного и зарубежного опыта оценки недвижимости позволяет сделать следующие выводы:

1) Для формирования в России системы оценки недвижимости, соответствующей рыночным условиям хозяйствования, требуется создание научно-методической и нормативной базы, учитывающей мировой и отечественный опыт.

2) Методы оценки не являются универсальными, и для конкретной ситуации должны применяться соответствующие, наиболее адекватные ей методы.

3) Поскольку стоимость недвижимости зависит от множества случайных факторов, то для ее определения целесообразно применять эконометрические методы.

Для построения регрессионной модели стоимости квартир были взяты данные БТИ г.Коврова за 1 квартал 1998года. Объем выборки составляет 212 наблюдений. Рассмотренные статистические данные позволили выделить в качестве определяющих следующие факторы, влияющие на стоимость квартиры в городе: тип дома, этаж, материал стен, жилая площадь, общая площадь, площадь кухни, наличие балкона (лоджии), угловая или нет квартира, район города.

Выбору именно этих показателей в качестве факторов жилья предшествовал обстоятельный анализ исходного массива данных, а также априорная информация работников риэлторских фирм города.

Аргументами (объясняющими переменными), входящими в модель стоимости квартир 00, являются следующие количественные переменные:

Х4 - жилая площадь (кв. м);

Х? - общая площадь (кв. м);

Хб - площадь кухни (кв. м);

Х9 - коэффициент зонирования, характеризующий уровень престижности района города. Значение данного коэффициента определяется с помощью экспертных оценок, меняется в пределах от 0 до 1, причем, чем престижнее район города, тем ближе значение коэффициента к 0. При его определении учитывались следующие моменты:

• близость к центру города, месту работы и бытового обслуживания;

® инженерное оборудование и благоустройство территории;

• состояние сферы культурно-бытового обслуживания.

С целью учета влиянта качественных факторов на стоимость квартиры, в модель включены фиктивные переменные, принимающие два возможных значения О или 1

_ , 0. если дом "'хрущевки".

1. ео.1и дом улучшенной планировки

X," I

{

0, если квартира расположена на нервом (последнем) этаже,

1, если квар шра расположим из одном нч промежуточных чтажей дома.

0, если дом кирпичный

если дом панельный (блочный).

, 0. ссли квар шра нсугловая, 1. если кваргира угловая.

V

0, если в квартире нет балкона (лоджии)'.

1. если в квартире есть бапкон (лоджия).

На первоначальном этапе обработки информации была проведена типологическая группировка квартир по числу комнат. Рассматривались данные об одно-, двух- и трехкомнатных квартирах. В выборку вошло 62 однокомнатных квартиры (29%), 91- двухкомнатная (43%) и 59 - трехкомнатных квартир (28%). Объем сделок по квартирам большего числа комнат незначителен, поэтому эти данные не рассматриваются.

Поскольку каждый фактор изменяет стоимость квартиры на определенный процент, то была выбрана мультипликативная модель регрессии, переход к логарифмической форме позволяет привести модель к линейному виду.

После реализации алгоритма пошагового регрессионного анализа, с исключением и включением переменных, получаем окончательное уравнение регрессии для однокомнатных квартир:

Inj; = 2,214+ 0.166х, + 0.043х2 + 0.5In - 0.065х7 (5) (5,23) (1,81) (3,37) (-2,08)

О статистической адекватности уравнения свидетельствуют следующие параметры: R2 = 0.682; Fm6j](5;57) = 123 > F^ = 2,38.

Эластичность цены по жилой площади, равная 0,5%, показывает, что при увеличении жилой площади на 1%, стоимость квартиры увеличится в среднем на 0,5%. Цена увеличится на 18%, если квартира улучшенной планировки; на 4,4%, если она находится не на первом и последнем этаже и уменьшится на 6,7%, если квартира является угловой.

Регрессионная модель стоимости жилья для двухкомнатных квартир имеет вид:

!п у - 0.875 + 0.096*, +0.055х, +0289 In.г, +0.524 In*. +0.087.^ -0.128 in г, (6) (2,54) (1,73) (1,32) (2,66) (1,96) (-1,38) R2 = 0.643; FHa6„ (7;84)=66,58 >FKp= 2,12

Эластичность цены по жилой площади для двухкомнатных квартир ниже, чем для однокомнатных и составляет 0,289%; более существенна -эластичность по общей пттошали' увеличение обшей площади на 1% увеличивает стоимость квартиры на 0,524%. Двухкомнатная квартира в доме с улучшенной планировкой на 10% дороже аналогичной "хрущевки", если квартира находится не на первом и последнем этажах, то она дороже в среднем на 5,6%, а наличие балкона увеличивает цену квартиры в среднем на 9%.

Модель стоимости жилья трехкомнатных квартир выражается следующей зависимостью:

1п у = 0 104.- 0.054л;, +0914 1п х4 + 0.51 61п л {, (?)

(2.85) (-1.38) (16.23) (5.0)

Я2 = 0.544: Е,^(5:53) = 89.5 > ^ = 2.39 .

Эластичность иены трехкомнатных квартир по жилой площади еще значительнее, чем в предыдущих моделях - при увеличении жилой площади на 1%, стоимость трехкомнатной квартиры увеличивается б среднем на 0,9%, а при увеличении площади кухни на 1%, стоимость жилья увеличивается на 0,5%. Если квартира находится в панельном доме, то ее стоимость ниже по сравнению с кирпичным домом в среднем на 5,5%, и если квартира расположена не на первом и последнем этажах, то она дороже в среднем на 10,9%.

Сравнение моделей (5), (6), (7) показывает, что наибольшее число объясняющих переменных входит в модель двухкомнатных квартир. Этот тип жилья является самым распространенным и в данной выборке (43%) и в целом на рынке жилья, поэтому при его оценке учитываются практически все факторы, указанные в начале данного раздела

Полученные уравнения регрессии могут применяться при получении прогнозных значений цены предложения жилья с разным количеством комнат при известных параметрах квартиры. Цена предложения должна быть скорректирована на величину изменения цен за период с июня 1998 г. до момента продажи квартиры.

Истинная цена сделки будет определяться, безусловно, в результате проведения торгов между покупателем и продавцом недвижимости, но полученная информация полезна продавцам и покупателям в определении цены предложения.

В заключении диссертационной работы изложены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы и рекомендации их практического использования.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Оценка стоимости объектов недвижимости. Отечественный опыт И Русская мысль в поисках смысла истории: Материалы конференции,- Ковров: KITA, 1998, 0,1 п.л. (в соавт.).

2. К вопросу об автоматизации оценки финансовой деятельности предприятия //' Эконометрический и статистический анализ финансовой и банковской деятельности. - М.: МЭСИ,1998; 0,1 п.л.

3. Проблемы компьютеризации учета и анализа на предприятии П Бухгалтерский учет, экономический анализ, аудит: международные и отечественные исследования, стандарты, опыт. - Нижний Новгород: НГУ им. Н.И. Лобачевского, 1998г., 0,2п.л. (в соав.)

4. Проблемы анализа и оценки рынка недвижимости в регионах // Эконометрические исследования хозяйственной деятельности и финансовых рисков. - М.: МЭСИ,1999, 0,1 п.л.

5. Диагностика рынка жилья г. Коврова // Сборник научных трудов. - Ковров: КГТА, 1999; 0,8 п.л. (в соавт.).

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Лаврищева, Елена Евгеньевна

Введение

Глава 1. Анализ особенностей развития регионального рынка недвижимости в России

1.1 Рынок недвижимости-составная часть финансового рынка России

1.2. Основные подходы и принципы оценки стоимости недвижимости

1.3. Экономико-статистический анализ развития рынка жилья в регионах Центрального района РФ

Глава 2. Многомерный статистический анализ и прогнозирование состояния жилищного сектора регионов Центрального района РФ

2.1. Основные показатели жилищного сектора России

2.2. Классификация регионов Центрального района РФ по состоянию жилищного сектора

2.3. Прогнозирование основных жилищных индикаторов при наличии априорной информации

Глава 3. Эконометрическое моделирование стоимости регионального жилья на вторичном рынке

3.1. Методические подходы к оценке стоимости жилья

3.2. Методика построения множественной регрессионной модели стоимости жилья

3.3. Моделирование стоимости квартир в г. Коврове на основе эконометрических методов

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ и прогнозирование регионального рынка жилья"

Актуальность темы исследования. Развитие рыночных отношений в ^ Российской Федерации требует полнокровного финансового рынка, составной частью которого является рынок недвижимости. Основная цель реформ рынка недвижимости дать всей российской недвижимости возможность функционировать в рамках единого имущественного комплекса. В условиях кризиса, хронического дефицита местных бюджетов особенно актуальными являются вопросы повышения доходности муниципальных образований. Известно, что основной сбой в доходности территорий происходит в важнейших для местного самоуправления налогах на недвижимость, в то время как в западной системе налогообложения именно этот вид дохода является ос-+ новным источником поступления в городские бюджеты. Недвижимость обладает наибольшей ценностью как с точки зрения отдельных субъектов, так и с точки зрения государства (как база налогообложения).

Несмотря на то, что наиболее развитым и сложившимся сегментом рынка недвижимости является рынок жилья, а общий объем сделок на вторичном рынке устойчиво растет, доходность его низка. В среднем по оценкам общий потенциал налоговых поступлений от недвижимости используется не более, чем на 10-15%. Проект нового Налогового кодекса предусматривает введение единого налога на недвижимость физических и юридических лиц, который должен вводиться на отдельных территориях по решению местных органов власти. При этом методология оценки имущества для налогообложения по проекту целиком передается в введение местных властей.

В решении проблем анализа рынка недвижимости и его оценки важная роль принадлежит статистическому анализу, методология которого позволяет дать количественную и качественную оценку существующему рынку недвижимости, а также выявить направления его развития, повысить достоверность прогнозов.

Все это обусловило выбор темы исследования и ее актуальность в научном и практическом плане.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка и апробирование методики комплексного статистического анализа жилищной ситуации в регионах России и , в частности, методики оценки стоимости квартир в г.Коврове.

Цель работы определила характер поставленных и решенных автором задач: ф • провести экономико - статистический анализ жилищной ситуации в регионах Центрального района Российской Федерации;

• усовершенствовать методику многомерного статистического анализа рынка вторичного жилья в регионах РФ;

• разработать методику прогнозирования основных жилищных индикаторов для определения перспектив развития рынка жилья в регионе;

• обобщить существующие методы оценки рыночной стоимости недвижимости ;

• построить для вторичного рынка в г. Коврове множественные регрессионные модели стоимости квартир с учетом количественных и качественных объясняющих показателей.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступает рынок жилья в регионах Центрального района Российской Федерации, а также во Владимирской области и в г.Коврове.

• Предмет исследования - совокупность показателей, характеризующих развитие российского жилищного рынка.

В качестве исходных данных использована информация отраслевых статистических сборников и единовременных обследований Государственного Комитета Российской Федерации по статистике, бюллетеня "Рынок недвижимости г. Коврова", данные периодической печати.

Методика исследования. Методологической базой и теоретической основой диссертационной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученых по экономике, статистике, эконометрике, машинной обработ ке данных. В качестве исследовательского инструментария использовались многомерные методы исследования зависимостей, снижения размерности и классификации, методы анализа временных рядов, а также табличные и графические методы представления статистических данных.

Для обработки исходной информации использованы пакеты прикладных программ «Statistica», «Microsoft Excel», «Microsoft Graph», "Мезозавр", "Олимп".

Научная новизна исследования. Новизна исследования состоит в разработке комплекса методик статистического анализа показателей, характеризующих жилищную ситуацию в регионах России и в г.Коврове.

В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, * выносимые на защиту:

• Проведен с помощью основных жилищных индикаторов статистический анализ жилищной ситуации в регионах Центрального района РФ.

• Разработана методика классификации регионов Центрального района * РФ по комплексу показателей рынка жилья, основанная на методах кластерного и компонентного анализа.

• Предложена методика прогнозирования жилищных индикаторов для рынка жилья региона, основанная на построении регрессионной модели учитывающей наличие априорной информации.

• Усовершенствована методика построения множественных регрессионных моделей стоимости жилья в г.Коврове по количественным и качественным переменным.

Практическая значимость результатов исследования. Разработанная в диссертации методика и результаты исследования могут быть использованы для принятия управленческих решений по рынку жилья на региональном уровне, они могут быть также полезны работникам организаций, осуществляющих операции с недвижимостью.

Апробация работы. Основные положения диссертации доложены на международной конференции "Бухгалтерский учет, экономический анализ, аудит: международные и отечественные исследования, стандарты, опыт" (г.Нижний Новгород, 1998 г.), на семинарах кафедры математической статистики и эконометрики МЭСИ, кафедры экономики и управления производством Ковровской Государственной Технологической Академии в 1997 - 1999 гг., где получили одобрение специалистов.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 работ общим объемом 1,3 п.л.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Статистика", Лаврищева, Елена Евгеньевна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное исследование жилищной ситуации, рынка жилья в регионах Центрального района РФ и в г.Коврове позволяет сделать следующие основные выводы.

1. Рынок недвижимости является финансовым активом и представляет собой сферу вложения капитала в объекты недвижимости и систему экономических отношений, возникающих при операциях с недвижимостью. К основным особенностям рынка недвижимости следует отнести то, что величина спроса на объекты недвижимости во многом определяется географическим (местоположение объекта на территории города, области) и историческим (дома разного периода постройки; до революции," сталинской", "хрущевской" и т.д.) факторами; состоянием инфраструктуры в районе объекта недвижимости ; спрос на объекты недвижимости невзаимозаменяем; рынки недвижимости различных регионов могут существенно отличаться друг от друга; ряд сделок на рынке недвижимости совершается участниками рынка не только при отсутствии полной информации, но и с использованием непроверенной информации. В сложившейся ситуации повышается роль таких статистических методов сбора и анализа информации , как группировки, многомерные классификации, корреляционно-регрессионный анализ.

2. В работе дается анализ жилищной ситуации в регионах Центрального района РФ с помощью жилищных индикаторов, объединенных в семь групп: качество жилья, жилищное строительство, демографические показатели, жилищные кредиты, рынок жилья, индикаторы - регуляторы. При помощи методов кластерного анализа проведены классификации данных регионов по состоянию жилищного сектора (методом ^-средних и с помощью иерархических процедур). В результате классификаций было выделено три кластера. Первый кластер составляет Московская область, здесь наиболее высокий уровень ввода в действие жилья, население данной области более обеспеченно жильем. В области наибольший удельный вес семей, получивших жилье в числе семей, состоящих на учете. Следует отметить также достаточную платежеспособность населения , высокий коэффициент брачности и уровень миграционного прироста населения.

Во второй кластер вошли 5 областей Центрального района РФ - Брянская, Орловская, Смоленская, Тульская и Ярославская . Ситуацию в жилищном секторе этих регионов можно охарактеризовать следующим образом: население является достаточно платежеспособным (наибольшие денежные доходы), в регионах значительный удельный вес приватизируемого жилья, недостаточная обеспеченность жильем.

Третий кластер составили 6 областей - Владимирская, Ивановская, Калужская, Костромская, Рязанская и Тверская . Для этих областей характерен низкий удельный вес населения получающего жилье в общем числе семей, состоящих на учете, низкие доходы населения и коэффициент брачности.

Проведенная классификация позволяет сделать следующий вывод: наилучшие перспективы для развития рынка жилья имеются в Московской области. Что касается перспектив развития данного сегмента рынка во Владимирской области, то несмотря на низкую платежеспособность , у населения существует потребность в улучшении жилищных условий ( незначительная доля семей имеет возможность получить новое жилье (6%), наблюдается снижение жилищного строительства, достаточный миграционный прирост) , следовательно, существуют и предпосылки для развития вторичного рынка жилья.

3. Поскольку характерной особенностью современных экономических объектов является их быстрое развитие и управление такими объектами всегда осуществляется в условиях недостаточности информации о будущем, в диссертационной работе предлагается для прогнозирования основных жилищных индикаторов ( а, следовательно, для определения перспектив развития рынка жилья) использовать построение регрессионных моделей при наличии априорной информации, полученной от экспертов. Рассматривается пример получения точечной и интервальной прогнозных оценок таких жилищных индикаторов, как ввод в действие жилья, число семей, состоящих в очереди на жилье, обеспеченность населения жильем.

4. Проведенный анализ отечественного и зарубежного опыта оценки недвижимости позволяет сделать следующие выводы:

• Для формирования в России системы оценки недвижимости, соответствующей рыночным условиям хозяйствования, требуется создание научно-методической и нормативной базы, учитывающей мировой и отечественный опыт;

• Методы оценки не являются универсальными, и для конкретной ситуации должны применяться соответствующие, наиболее адекватные ей методы.

•Поскольку стоимость недвижимости зависит от множества случайных факторов, то для ее определения целесообразно применять эконометрические методы.

5. В работе решается эконометрическая задача построения регрессионной модели стоимости жилья в г.Коврове не только с использованием количественных переменных в качестве экзогенных, но и учитывая качественные факторы. В качестве модели предлагается использовать мультипликативное уравнение регрессии. Получены уравнения для оценки стоимости квартир в г. Коврове с разным числом комнат, учитывающие специфику функционирования рынка жилья в городе, даны практические рекомендации для использования этих моделей.