Статистическое исследование вторичного рынка жилья тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Статистическое исследование вторичного рынка жилья"

На правах рукописи

Стебунова Ольга Ивановна

Статистическое исследование вторичного рынка жилья

Специальность 08.00.12 — Бухгалтерский учет, статистика

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Оренбург 2006

Работа выполнена на кафедре математических методов и моделей в экономике ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет»

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Афанасьев Владимир Николаевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Зарова Елена Викторовна

кандидат экономических наук, доцент Ларина Татьяна Николаевна

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Саратовский государствен-

ный социально-экономический университет»

Защита состоится « » июля 2006 г. в часов на заседании

диссертационного совета ДМ 220.051.05 при ФГОУ ВПО «Оренбургский государственный аграрный университет» по адресу: 460795, г. Оренбург, ул. Челюскинцев, 18, диссертационный зал, корпус 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «Оренбургский государственный аграрный университет»

Автореферат разослан «_ июня 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, доцент

Левин В. С.

Общая характеристика работы

Актуальность исследования. Социально-экономические преобразования, происходящие в нашей стране в связи с переходом к рыночным отношениям, затронули все отрасли и комплексы национальной экономики, в том числе жилищную сферу. Это явилось предпосылкой для формирования рынка жилья, функционирующего в соответствии с экономическими законами и обеспечивающего взаимосвязь реального и финансового секторов экономики.

Становится очевидным, что в настоящее время рынок жилья играет важную роль в решении не только социальных проблем общества, но и развитии реального сектора экономики, оживлении инвестиционного процесса, макроэкономической стабильности. В условиях жесткой конкуренции обоснованные экономические и политические решения должны приниматься на основе а! ¡ализа имеющейся информации, быть рациональными и доказуемыми, при этом требуются расчеты, связанные с прогнозами развития рынка жилья и рентабельностью вложений, оценками возможных рисков и их последствий.

В связи с этим существует объективная необходимость статистической оценки и анализа состояния и развития рынка жилья как в масштабах страны, так и на региональном и муниципальных уровнях. Вместе с тем методическая сторона статистического исследования, на наш взгляд, недостаточно изучена. Кроме того, переход жилищной сферы на рыночные отношения предопределил необходимость внесения изменений в соответствующую информационную базу, методы статистического наблюдения и исследования рынка жилья. При этом одной из ключевых проблем статистики рынка жилья является отсутствие полной и детальной статистической информации о вторичном рынке жилья. По существу, имеющаяся информация в настоящее время носит фрагментарный характер и отражает предпосылки формирования вторичного рынка жилья, не характеризуя при этом рыночную конъюнктуру.

Таким образом, совокупное изменение функционирования жилищной сферы требует совершенствования методических аспектов комплексного статистического исследования рынка жилья и свидетельствует об актуальности выбранной темы диссертационной работы в научном и практическом плане.

В процессе изучения методологических аспектов статистического исследования рынка жилья большое значение сыграли труды известных российских ученых: С. А. Айвазяна, В. Н. Афанасьева, В. А. Балаша,

И. И. Елисеевой, Е. В. Заровой, В. С. Мхитаряна, Ю. П. Лукашина, Б. Т. Ря-бушкина, M. М. Юзбашева и др.

Экономической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные проблемам анализа положения в жилищной сфере. Особенности формирования и функционирования рынка жилья рассматриваются в работах М. Б. Гуревича, О. А. Доничева, Е. В. Орешковича, Г. Поляковского, В. И. Ресина и др. Вопросы методологии анализа и оценки жилой недвижимости получили развитие в исследованиях, проводимых Российской гильдией риэлторов, в работах С. В. Гри-бовского, H. Н. Ноздриной, В. М. Рутгайзера, Г. М. Стерника, Е. И. Тара-севича и др.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является совершенствование методики комплексного статистического исследования вторичного рынка жилья.

В соответствии с целью исследования поставлены и решены следующие задачи:

- изучить теоретические аспекты статистического исследования функционирования рынка жилья в современных условиях развития экономики и определить его особенности;

- провести комплексное статистико-экономическое исследование состояния и развития рынка жилья г. Оренбурга, в связи с чем:

1) исследовать динамику стоимости квартир на вторичном рынке жилья;

2) провести территориальное зонирование города;

3) оценить влияние основных факторов на формирование цен на жилье на вторичном рынке жилья;

- определить стоимость жилья на вторичном рынке г. Оренбурга на краткосрочную перспективу.

Объект и предмет исследования. Объектом является вторичный рынок жилья г. Оренбурга как преобладающий сегмент жилищного рынка. Предметом выступают методологические и методические аспекты статистического исследования рынка жилья с целью определения статистических закономерностей функционирования вторичного рынка жилья.

Информационное обеспечение работы составили данные Федеральной службы государственной статистики РФ по Оренбургской области и г. Оренбургу, статистические материалы и публикации риэлторских фирм. Обработка статистических данных проводилась с использованием пакетов прикладных программ Statistica 6.0, Stata 6.0, Microsoft Excel 2000.

Методология и методы исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по анализу рынка жилья, вопросам статистики, эконометрики и прогнозирования. В качестве инструментария в диссертации использовались следующие статистические методы: табличный и графический, сводки и группировки статистических данных, анализ временных рядов и прогнозирование, кластерный и дискриминантный анализ, нейросетевые методы, корреляционно-регрессионный анализ, методы регрессии для панельных данных.

Научная новизна диссертационной работы заключается в совершенствовании методики комплексного статистического исследования вторичного рынка жилья. К числу наиболее существенных научных результатов относятся следующие:

- определены и проанализированы особенности функционирования рынка жилья и его место в общей структуре рынка недвижимости России;

- с целью обеспечения комплексности исследования уточнен перечень статистических показателей состояния и развития вторичного рынка жилья и рынка жилья в целом, в который включены показатели потенциальных возможностей его развития, состояния и сбалансированности, деловой активности рынка;

- впервые определены тенденции, колеблемость и устойчивость вторичного рынка жилья г. Оренбурга, характеризующиеся отличием от рынка жилья г. Москвы и г. Санкт-Петербурга линейностью изменений и большей устойчивостью;

- методами многомерной классификации произведено зонирование г. Оренбурга на базе показателей, характеризующих жилую недвижимость, что отличает его от существующих методик, основанных на географическом и ценовом принципах;

- на основе многомерного статистического анализа пространственно-временной информации (панельных данных) построены эконометричес-кие модели стоимости жилья на вторичном рынке г. Оренбурга, что позволило спрогнозировать их значения.

Практическая значимость диссертационного исследования. Разработанная в диссертации методика и результаты статистического исследования могут быть использованы для принятия управленческих решений по рынку жилья государственными и частными предприятиями, а также для улучшения работы риэлторских компаний. Результаты моделирования стоимости жилья могут быть полезны работникам организаций, осуществ-

ляющих операции с недвижимостью, а также занимающихся вопросами оценки стоимости жилья и проводящих консультации в этом секторе рынка недвижимости.

Положения диссертации могут быть использованы в высших и средних специальных учебных заведениях при изучении дисциплин «Социально-экономическая статистика», «Эконометрическое моделирование».

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабах» (Пенза, 2004 г.), научно-практических и научно-методических конференциях Оренбургского государственного университета в 2003, 2004, 2005 гг.

Основные результаты исследования изложены в пяти научных публикациях общим объемом 1,08 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, в которых приведены информационно-справочные материалы, иллюстрирующие и дополняющие содержание исследования. Диссертационная работа изложена на 151 странице машинописного текста, содержит 14 рисунков и 37 таблиц. Список литературы включает 133 наименования работ отечественных и зарубежных авторов.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, дана характеристика состояния изученности проблемы, сформулированы цель и задачи, определены объект, предмет, информационная база исследования, отражены положения научной новизны и практической значимости работы.

В первой главе «Теоретические основы статистического исследования рынка жилья» рассмотрены экономические и статистические особенности рынка жилья. Дополнен перечень статистических показателей для комплексного статистического исследования рынка жилья, отобраны и обоснованы основные методы, используемые при исследовании.

Во второй главе «Статистико-экономический анализ рынка жилья» проведен комплексный статистический анализ вторичного рынка жилья г. Оренбурга, исследована динамика стоимости жилья, выявлено влияние экономических факторов на рыночную цену квартир.

В третьей главе «Многомерный статистический анализ и оценка стоимости жилья на вторичном рынке» проведено зонирование г. Оренбурга по комплексу показателей, характеризующих жилую недвижимость, с помощью методов многомерной классификации и нейросете-

вых методов, построены эконометрические модели оценки стоимости квартир, продаваемых на вторичном рынке жилья, с использованием методов регрессионного анализа и моделей регрессии для панельных данных.

В заключении диссертационной работы обобщены результаты проведенного статистического исследования, сформулированы основные выводы и предложения по результатам проведенного исследования.

Основные положения, выносимые на защиту

Теоретическое обоснование специфики рынка жилья как объекта статистического исследования и его место в общей структуре рынка недвижимости России

Одним из важнейших элементов экономической системы любого рыночно ориентированного государства является рынок недвижимости. Классификация объектов недвижимости позволила выделить в составе рынка недвижимости: рынок земли (земельных участков), рынок жилой недвижимости, рынок нежилых помещений (коммерческой недвижимости), рынок промышленной недвижимости, рынок земель специального назначения. На современном этапе развития экономики России наиболее развитым и успешно функционирующим сегментом рынка недвижимости является рынок жилья.

Рынок жилья представляет собой сложную многоуровневую систему, в которой переплелись важные социально-экономические взаимосвязи. Специфика этого рынка как объекта статистического исследования состоит в двойственном характере, присущем жилью. С одной стороны, жилье выступает как объект потребления, приобретение жилья приводит к дополнительному спросу на разнообразные строительные материалы и другие предметы длительного пользования и тем самым порождает импульс роста, распространяющийся по целому спектру материального производства и услуг. С другой стороны, жилье — это товар длительного пользования, обладающий устойчивым спросом, к тому же дорогой. Покупка жилья является одним из наиболее важных факторов, стимулирующих трудовую активность населения и сбережения, способствуя тем самым росту платежеспособного спроса на жилье и, соответственно, наращиванию инвестиционного потенциала жилищного сектора.

Сущность и характер функций рынка жилья, его роль в развитии экономики, влияние на социальные процессы определяют направления его статистического исследования. В настоящее время одной из актуальных

проблем статистики рынка жилья является сбор статистической информации, характеризующей фактическое положение и тенденции развития рынка жилья. Практическая направленность исследования рынка жилья предъявляет жесткие требования к исходному статистическому массиву, наиболее важными среди которых являются адекватность, полнота, достоверность, оперативность и сопоставимость информации. При организации статистического исследования рынка жилья необходимо учитывать ряд особенностей, значительно затрудняющих его изучение. Во-первых, жилье обладает многообразием различных характеристик и свойств как количественной, так и качественной природы. Во-вторых, это недвижимый объект, для анализа которого отечественной статистикой не накоплено достаточно опыта (т.к. этот рынок очень молодой), что существенно затрудняет статистический анализ жилищного рынка.

Информация о рынке жилья (оборот и цены, деятельность фирм, специализирующихся на работе с недвижимостью и др.) в территориальные органы ФСГС РФ не поступает. Отдельные факты такой информации разбросаны в публикациях риэлторских фирм в периодической печати, зачастую носят рекламный характер, поэтому не всегда достоверны. Для получения информации, позволяющей исследовать различные аспекты развития рынка жилья, необходимы организация и проведение выборочных наблюдений. Более «узким» местом в организации статистического наблюдения в части охвата объектов учета, качества имеющейся информации является вторичный рынок жилья. Решение этой проблемы во многом зависит от правильного определения круга объектов (предприятий и организаций), охватываемых соответствующим учетом. При этом необходимо учитывать, что вследствие использования агентствами по недвижимости разных методик учета полученная статистическая информация не всегда сопоставима.

Таким образом, традиционный способ сбора информации о рынке жилья с помощью системы обязательной сплошной государственной статистической отчетности оказывается недостаточно приемлемым для организации наблюдения на современном этапе развития рынка жилья, и в особенности — вторичного рынка. Это ставит перед Федеральной службой государственной статистики РФ задачу поиска более эффективных форм сбора статистической информации.

Уточненный перечень статистических показателей состояния и развития рынка жилья

Практика статистического учета, организация получения и обобщения отчетных данных свидетельствует, что наиболее полное развитие к настоящему времени получил сбор информации по традиционным показателям жилищной статистики, характеризующим:

- наличие, состав, состояние и благоустройство жилищного фонда как по числу, так и по площади жилых помещений (квартир) и индивидуальных жилых домов;

- движение жилищного фонда в результате нового строительства жилых помещений (в том числе по жилищно-строительным кооперативам и индивидуальным застройщикам), реконструкции (капитального ремонта) и выбытия жилья по различным причинам;

- социальные нормативы (стандарты) обеспеченности жильем, принятые на государственном уровне;

- расходы по использованию и содержанию жилищного фонда;

- среднегодовую балансовую и восстановительную стоимость жилищного фонда и другие индикаторы.

Эти показатели отражают предпосылки формирования первичного и вторичного рынков жилья. Однако статистика должна отслеживать и другие процессы функционирования рынка жилья, прежде всего связанные с ценовой и конъюнктурной ситуацией на рынке. Для этого предлагается использовать показатели, характеризующие основные категории рынка: спрос, предложен ие, цены.

К показателям предложения на рынке жилья следует отнести:

1. Объем предложения объектов жилой недвижимости (квартир и жилых помещений) различного типа за определенный период, который определяется как число объектов, предлагаемых на продажу.

2. Структуру предложения объектов жилой недвижимости по качеству, размеру и другим признакам за определенный период (распределение объектов по диапазонам площадей, физическим характеристикам, в том числе по составу передаваемых прав).

3. Средневзвешенное число комнат жилых помещений, предлагаемых на продажу.

К показателям спроса:

1. Объем спроса на объекты жилой недвижимости различного типа за определенный период, который определяется как число заявок на покупку.

2. Структуру спроса на объекты жилой недвижимости по качеству, размеру и другим признакам за определенный период.

3. Средневзвешенное по спросу число комнат жилых помещений.

Важное значение для анализа рынка жилья имеет соотношение спроса

и предложения, которое определяется отношением чиста предлагаемых на продажу объектов жилой недвижимости к числу заявок на покупку.

Ценовая ситуация на рынке жилья может быть охарактеризована следующим набором показателей: средние, минимальные, максимальные цены предложения объектов жилой недвижимости различного типа, покупки, сделки за определенный период. Важнейшим ценовым показателем является квартирный индекс, который представляет собой цену одного квадратного метра общей площади жилых помещений по всему объему предложения (спроса).

Для анализа интенсивности развития рынка жилья предлагается использовать показатели деловой активности на рынке. К данным показателям рекомендуется отнести:

- количество и структуру сделок по объектам жилой недвижимости различноготипа;

- показатель активности фирмы, функционирующей на рынке жилья, - отношение числа сделок фирмы к числу предложений или к числу спро-совых заявок;

- показатель активности рынка - отношение числа зарегистрированных сделок к числу предлагаемых на продажу объектов жилой недвижимости (числу заявок на покупку) или общему числу объектов жилой недвижимости данного вида;

- среднее время экспозиции объекта жилой недвижимости в листингах предложений или при продаже - время от момента выставления на продажу до текущего момента или время от последней корректировки цены до момента продажи объекта.

Предлагаемые показатели в целом дают достаточно объективное представление о положении, сложившемся на рынке жилья, и позволяют провести всесторонний и полный анализ жилищного рынка в регионе, городе.

Комплексный статистический анализ вторичного рынка жилья г. Оренбурга

Рынок жилья г. Оренбурга начал формироваться с развитием процесса приватизации. Так, в 90-е годы населением приватизировано около 38,9% от общего числа жилых помещений, а в конце 2004 г. в собственно-

сти граждан находилось уже 63,8% жилых помещений. Это привело к появлению рынка в двух основных формах: первичный рынок новых объектов, предлагаемых коммерческими застройщиками, и вторичный рынок перепродажи жилья собственниками. Темп роста общей площади жилищного фонда в г. Оренбурге в 2004 г. по сравнению с 1999 г. составил 107,3%, а в 2004 г. по сравнению с 2003 г. — 104,7%, то есть отмечается рост общей площади жилищного фонда. Тенденция увеличения доли частного жилищного фонда г. Оренбурга ведет к бурному развитию вторичного рынка жилья, соответствующего рыночным принципам формирования цен на основе спроса и предложения, в отличие от регулируемых цен коммерческой реализации на первичном рынке.

Статистический анализ вторичного рынка жилья предполагает изучение структуры продавцов и покупателей. Продавцами на рынке являются риэлторские фирмы, физические лица, стремящиеся улучшить свое жилищное или материальное положение, покупателями жилья выступают риэлторские фирмы, юридические и физические лица. Кроме продавцов и покупателей инфраструктуру вторичного рынка жилья г. Оренбурга образуют оценщики жилья, банки, занимающиеся ипотечными операциями и финансированием жилищного строительства, юристы, специализирующиеся на операциях с недвижимостью, страховые компании, информационные структуры.

Анализ конъюнктуры рынка включает как анализ объемов, так и анализ структуры спроса и предложения. Объем продаж на вторичном рынке жилья г. Оренбурга в 1,5 - 1,7 раза больше, чем на первичном, совокупное предложение квартир значительно (в среднем в 7,8 раз) превысило совокупный спрос на вторичном рынке жилья. Если рассматривать этот факт с точки зрения перспектив развития рынка, то следует отметить имеющийся достаточный потенциал для его дальнейшего функционирования.

Структура спроса и предложения рассмотрена в трех направлениях: по типу квартир, по количеству комнат в квартирах, по районам города. В результате проведенного исследования установлено, что высоколиквидной категорией являлись однокомнатные квартиры как в структуре спроса, так и в структуре предложения. Рассчитанные индекс Салаи (0,223 и 0,183 соответственно) и интегральный показатель Гатева (0,139 и 0,247 сответственно) свидетельствовали о незначительных различиях в структуре спроса и предложения квартир по числу комнат в 2005 г. по сравнению с 2003 г. на вторичном рынке жилья г. Оренбурга. Анализ структуры предложения по районам города показал, что преобладающее число квар-

тир (35,7%), предлагаемых на продажу, находилось в районах высокой плотности многоэтажной застройки, и наименьшее - в районах с большей долей частного сектора (8,5%).

Скорость и интенсивность развития вторичного рынка жилья характеризуется динамикой количества совершенных на нем сделок. Анализ динамики исследуемого показателя выявил тенденцию увеличения числа совершенных сделок на вторичном рынке жилья г. Оренбурга, которой свойственны сезонные колебания. Увеличение приходилось на вторую половину года, максимальные объемы сделок отмечались в октябре-декабре, минимальные - в январе - апреле. Это объясняется тем, что у населения в это время образуются наибольшие денежные доходы.

В целом вторичный рынок жилья г. Оренбурга за короткое время своей истории (с 1993 г.) прошел значительный путь становления и развития. За все это время определяющим фактором была закономерность роста цен на рынке в условиях общего экономического кризиса в России. Лишь ухудшение социально-экономической ситуации в городе (1996 -1998 гг.) привело к временному уменьшению темпов роста и даже некоторому снижению цен, но в дальнейшем рост цен в городе продолжался (рис. 1).

£ 13500,0

3 10500,0

г

« 7500,0

8

а

| 4500,0

и

е-

Рис. 1 - Динамика средней цены 1 кв. метра общей площади квартир на вторичном рынке жилья г. Оренбурга за 1998 - 2004гг.

Из рисунка 1 видно, что в целом прослеживается устойчивая тенденция к повышению цен (коэффициентколеблемости и коэффициент устойчивости составили 3,34% и 96,7% соответственно), кроме того, двухлетний ускоренный рост цены 1 кв. метра сменяется двухлетним более замед-

у = 765,68 + 363,53/ + 654,06г

. ^ -е- -е- ^

"Г 'Г ^

ленным ростом, что свидетельствует о наличии циклической составляющей временного ряда. С целью дать количественную модель, выражающую общую тенденцию, проведено аналитическое выравнивание уровней временного ряда средней цены 1 кв. метра общей площади квартир на вторичном рынке жилья г. Оренбурга,

Наилучшим образом динамику обследуемого показателя отражает полином первой степени:

у = 765,68+ 363,53-1 + 654,06- г; Я2 = 0,994; А = 1,5%.

(115,4) (5,53) (90,39)

Го, наблюдение относится к периоду спада;

где Ъ = < наблюдение относится к периоду подъема.

Проведенный анализ динамики стоимости жилья показал, что за период с 1998 г. по 2004 г. цена 1 м* квартир повышалась в среднем на 363,53 руб. за квартал, разница между периодами спада и подъема составляла примерно 654,06 руб.

Таким образом, комплексный статистический анализ позволил сделать вывод о том, что вторичный рынок жилья г. Оренбурга является сложившимся, преобладающим и успешно функционирующим сегментом рынка жилья, ему свойственны колебательные процессы как сезонного, так и циклического характера, обусловленные политической, экономической нестабильностью, высоким уровнем инфляции.

Территориальное зонирование города по комплексу показателей, характеризующих жилую недвижимость (на примере г. Оренбурга)

Существующие подходы к зонированию территории города, основанные на географическом и ценовом принципах, не всегда дают приемлемые результаты, например, использование районной сетки для зонирования территории г. Оренбурга не позволило детально проанализировать внутригородские различия.

В работе предлагается подход к территориальному зонированию города по комплексу показателей, характеризующих объекты жилой недвижимости (например, цене, площади, месторасположению), основанный на применении методов многомерной классификации: кластерного и диск-риминантного анализа. Для проведения зонирования г. Оренбурга исполь-

зовалась информация риэлторских фирм по предложению квартир на вторичном рынке жилья за период с 2003 по январь - июнь 2005 гг. Наилучшие в содержательном плане результаты показала классификация квартир, предлагаемых на продажу, на семь кластеров (однородных зон) с использованием методом к-средних и метрики квадратичное евклидово расстояние (рис. 2).

ЕЗ - первый кластер МШ - второй кластер I I - третий кластер [ЦЩ - четвертый кластер

- пятый кластер НЯ - шестой кластер НШ — седьмой кластер □ - нет предложения

Рис. 2 - Территориальное зонирование г. Оренбурга по всей совокупности квартир, предлагаемых на продажу на вторичном рынке жилья

Сравнение динамики цен квартир по выделенным зонам показало, что стоимость жилья в первой зоне значительно превышала стоимость по другим группам: 665,0 тыс. руб. для однокомнатных квартир, 914,7 тыс. руб. -двухкомнатных и 1177,6 тыс. руб. -трехкомнатных. Первая зона (кластер) -объекты расположены в непосредственной близости от центра и престижных районов северо-восточной части города. Высокий уровень цен на эту категорию жилья сложился за счет пред ложений к продаже квартир во вновь построенных домах последнего периода, успевших прийти на вторичный рынок жилья.

Объекты второй зоны (кластера) имеют четко выраженную характерную вытянутость с юго-востока на северо-восток, высокий уровень цен на квартиры. Кроме того, показатели площади объектов находятся на высоком уровне: жилая площадь в среднем составила 19,0 м'для однокомнатных квартир, 31,3 м2- двухкомнатных и 44,5 - трехкомнатных. Третью зону (кластер) представляют объекты, располагающиеся в различных частях города. Картина зоны носит менее определенный, более размытый и фрагментарный характер, объекты обладают более низкой стоимостью по сравнению с предыдущими зонами, но хорошими потребительскими свойствами.

Четвертая зона (кластер) - это объекты, расположенные в районах, наиболее удаленных от центра, обладают средними показателями общей, жилой площади и площади кухни, но и имеют небольшое отличие в цене по сравнению с объектами первых трех зон. Объекты пятой зоны (кластера) сильно разбросаны по территории города, характеризуются средними показателями размера квартиры. Кроме того, уровень цен объектов ниже среднегородского и составил в среднем 488,9 тыс. руб. для однокомнатных квартир, 654,2 тыс. руб. - двухкомнатных и 783,9 тыс. руб. - трехкомнатных. Шестую зону (кластер) представляют объекты, расположенные в северо-восточной части города старой застройки; средняя цена ниже среднегородского уровня, низкие потребительские свойства объектов (жилая площадь в среднем составила 17,3 м2 для однокомнатных квартир, 30,0 мг-двухкомнатных и 40,0-трехкомнатных).

Самая низкая цена за весь анализируемый период наблюдалась в седьмой зоне: 394,1 тыс. руб. для однокомнатных квартир, 541,3 тыс. руб. -двухкомнатных и 677,6 тыс. руб. - трехкомнатных. Объекты зоны занимают периферийную территорию города Оренбурга, как бы «обнимают» более дорогие районы города полукольцом. При этом на севере эта зона

наиболее близко подходит к центру города. Все эти районы относятся к числу достаточно непрестижных районов, поэтому их попадание в замыкающую группу вполне оправдано.

По результатам классификации выбирались обучающие выборки, на основе которых строились дискриминантные функции для последующего включения объектов продаж в однородные группы.

Современные информационные технологии позволяют в настоящее время успешно решать задачи классификации с помощью нейронных сетей. Кроме того, в условиях неопределенности при высокой стоимости экспериментальных данных, невозможности получения достаточного их количества, высокой «зашумленности», неполноте и противоречивости классификация на базе нейронных сетей приводит к лучшим результатам, чем классификация на основе традиционных методов статистики и методов многомерного анализа. В работе для классификации объектов продаж использовалась сеть Кохонена. Результаты классификации квартир, предлагаемых на продажу на вторичном рынке жилья г. Оренбурга, ней-росетевыми методами идентичны разбиению с помощью кластерного анализа. Это свидетельствует об устойчивом характере разбиения совокупности, в результате территория города разделена на семь кластеров (однородных групп). Результаты исследования показали, что внутри каждого кластера наблюдалась незначительная вариация цен на квартиры. Коэффициент вариации цен изменился за анализируемый период с 0,58% до 9,55%. Следовательно, можно сделать вывод о том, что территориальное зонирование города методами многомерной классификации дает лучшие результаты по сравнению с применяемыми методиками.

Регрессионные модели оценки стоимости квартир на вторичном рынке жилья

Стоимость жилья формируется в результате взаимодействия многообразных факторов, и задача статистики - выявить эти факторы, установить существующие между ними взаимосвязи и конкретную форму зависимости. Анализ данных риэлторских фирм, атакже информация, полученная от специалистов в области недвижимости, позволили выделить следующие основные факторы, влияющие на стоимость квартиры (у, тыс. руб.) в городе:

XI - общая площадь, м2;

Х2 — жилая площадь, м2;

Х3 — площадь кухни, м2;

Х4 - вспомогательная площадь, м2;

Х5 — этаж, на котором расположена квартира;

Хв — наличие/отсутствие балкона;

Х7 — наличие/отсутствие телефона;

Х8 - тип дома;

Х9 — материал стен;

Х10— месторасположение дома, в котором находится квартира;

X1 ] - период продаж.

Как видно, если первые четыре показателя являются количественными и легко поддаются измерению, то другие показатели предлагается представить в виде «фиктивных» переменных.

Отобранный массив данных о ценах и свойствах квартир, предлагаемых на продажу на вторичном рынке жилья г. Оренбурга, подвергался развернутому статистическому анализу, целью которого является отбор подмножества показателей, влияние которых на цену квартиры наиболее существенно.

На основании экономического анализа имеющейся информации пришли к выводу о том, что стоимость квартиры меняется на определенный процент, в зависимости от типа дома, наличия балкона, этажа и района, следовательно, параметры модели должны быть коэффициентами эластичности, поэтому для моделирования стоимости жилья на вторичном рынке г. Оренбурга целесообразно использовать мультипликативную (степенную) функцию. Построенные регрессионные модели стоимости квартир в зависимости от факторов, влияющих на нее, представлены в таблице 1.

Коэффициент детерминации свидетельствует о том, что 63,9% — 73,5% вариации цены объясняется вошедшими в модели показателями. Средняя ошибка аппроксимации характеризует адекватность моделей. Эластичность цены однокомнатных квартир по жилой площади (х2) изменилась с 0,26% в 2003 г. до 0,43% в 2004 г., а в 2005 г. достигла уровня 2003 г. Цена увеличилась в среднем на 6,0% — 7,0%, если квартира улучшенной планировки (х8). Квартира, проданная в первом полугодии, на 16% - 28% дешевле, чем аналогичная квартира, проданная во втором полугодии (хп).

За анализируемый период увеличивается влияние на стоимость двухкомнатных квартир фактора — жилая площадь (хг) с 0,34% до 0,36%. Увели-

чение площади кухни (х3) на 1% влечет повышение стоимости жилья в среднем на 0,14% — 0,20%, наличие телефона увеличивает цену квартиры в среднем на 5,0% — 7,0% (х7). Квартира, купленная в первом полугодии (х,,), дешевле на 13,0% — 22,0%, если квартира находится на одном из промежуточных этажей дома, то она дороже в среднем на 11,0% — 12,0% (х5).

Для совокупности трехкомнатных квартир за анализируемый период увеличилось влияние фактора — площадь кухни. Эластичность цены по жилой площади (х2) изменилась с 0,43% до 0,31%. Квартира, проданная в первом полугодии, стоит на 12,0% дешевле аналогичной, но проданной во втором полугодии (хп), наличие балкона (х6) увеличивает цену квартиры' в среднем на 7,0% - 9,0%.

Таблица 1 — Результаты регрессионного анализа стоимости квартир на вторичном рынке жилья г. Оренбурга

Тип Годы

ка- Результаты регрессионного анализа

ры

в> 3 2003 У = R* :е4,04 .^0,26.^)0,06 .^0,05.^,, Г0,.6 = 0,679; А=5,4%; /^„„=51,82; ртаб,(0,05;4;98)=2,46

к s § О 2004 У = R1 е4,934 . ,0.43 . (ех, )0,063 .^З^*,, >-028 =0,639; А=5,3%;^, =35,40; Ртабд (0,05;4;59)=2,7б

ct О 2005 У* R% = с5,33.^0,20.(^,07.^-0,35 =0,735; А=5,6%; ^ок=81,13; Р^бл (0,О5;3; 118)=2,45

и 3 2003 У = R1 е4-45 ^ 4 ■ (<Л 2. )°.05 уЩЭ = 0,709; А=4,6%; ^=49,10; ^мой1(0,05;б;П6)=2>18

£ X 2 О а 2004 У = R1 ^.539.^,36.^,15.(^11.(^)0,06 „-АМ^-А 22 = 0,719; А=5,8%; /^„=23,45; Лпойя(0,05;6;55)=2,27

CQ =t 2005 У = ^,48.^6.^20.(^)0,12.(^)0,07.^44

R2 =0,618; А=4,8%; /^„=22,00; /-тайл(0,05;5;68)=2,35

0> 2003 У = кг =0,985; А=8,6%; /^=1221,4; Гта&1(0,05;5;93)=2,31

й X 35 О ¥ 2004 У' R} е5,67 .х0,32 ,х0,20 . (е^)0,18 .(<Л)0,10 .Л-0,59.(ед:„)-0,12 = 0,819; А=4,3%; =40,72; ^тойл(0,05;6;44)=2,42

& 2005 У = кг е5,12 . л0,16 .(^)0,03 ,(ех6)0,07 .,-0.89 =0,947; А=7,4%; /^„„=189,4; ^та6л(0,05;5;53)=2,39

Сравнение полученных моделей показывает, что с ростом количества комнат увеличивается влияние коэффициента зонирования. Это является, на наш взгляд, отражением того факта, что чем более просторной (престижной= дорогой) является покупаемая квартира, тем в меньшей степени покупатель согласен купить ее в непрестижном районе города и, следовательно, тем ниже та пороговая сумма, которую он готов за нее заплатить. В результате квартиры с большим количеством комнат в расчете на 1 кв. м общей площади в непрестижных и очень отдаленных районах оказываются наиболее дешевыми.

Этаж, на котором находится квартира, существенно влияет на цену многокомнатного жилья.

Фактор х9 - качество дома, которое определяется через характеристику материала его стен, - не вошел в модели. Однако это не означает, что квартиры в кирпичном и панельном домах имеют одинаковую стоимость. Можно говорить, что при заданном уровне значимости материал стен не оказывает существенного влияния на цену типового жилья г. Оренбурга.

Таким образом, наиболее существенными факторами, влияющими па стоимость квартиры, являются район города, характеристики размера квартиры, этаж, на котором находится квартира, тип дома, период продажи.

Построенные регрессионные модели оценки стоимости жилья по временным сечениям (по годам) свидетельствуют о том, что существует изменение влияния основных факторов на стоимость жилья не только в пространстве, но и во времени, то есть происходит смещение параметров регрессионной модели. Поэтому целесообразным представляется применять различные модели регрессии для панельных данных.

Формирование панели необходимо начинать с определения объектов наблюдения, а также признаков, которыми данные объекты характеризуются в пространстве и во времени. Для моделирования цены квартиры на основе панельных данных в качестве объектов наблюдения рассматривались одно-, двух-, трех- и четырехкомнатные квартиры, в качестве единицы времени - квартал. В качестве факторов, влияющих на среднюю цену квартиры (у1(), отобраны следующие: х, ц- средняя площадь (жилая) для объекта 1 в момент времени I, м2; х2 „ - средняя площадь кухни для объекта в момент времени I, м2; х3, - средняя площадь (дополнительная), которая представляет собой разницу между общей площадью, жилой площадью и площадью кухни, для объекта I в момент времени I, м2.

Таблица 2-Результаты оценки моделей со случайными и фиксированными эффектами

модель со случайными эффектами Оценка модели

2,938 0,676 0,632 _____ Уи=е • хгм ' хъм ; Л2 =0,9980 X2 (2)=63,17, уровень значимости 0,00(0); Х2(1)=б,09, уровень значимости 0,0259;

модель с фиксированными эффектами У„ = е2'™ ■ *гТ ' *зТ7! Л2 = 0,9719 а, = 3,46; а2 = 3,52; а3 = 3,66; а4 = 3,72 Р(2;34)=659,82; уровень значимости 0,00(0); Р(3,34) = 59,66; уровень значимости 0,00(0);

Проверка статистической значимости полученных моделей позволила сделать вывод о возможности их применения для моделирования стоимости жилья (табл. 2). Результаты исследования показали, что модели с фиксированными и со случайными эффектами являются состоятельными, но оценки с фиксированными эффектами - неэффективными, и для моделирования стоимости жилья целесообразнее использовать модель со случайными эффектами, так как анализируемые объекты попали в выборку из большой совокупности, а эффекты, связанные с типом дома, временем продажи квартиры, вероятно, более существенны, нежели индивидуальные особенности объектов.

Прогноз стоимости квартир на вторичном рынке жилья

Краткосрочное прогнозирование средней цены одного квадратного метра квартир проводилось на основе результатов анализа данного показателя с помощью аналитического выравнивания, метода экспоненциального сглаживания и моделей авторегрессии. В результате отобраны статистически значимые модели, по которым рассчитаны значения прогнозов с доверительными интервалами (табл. 3).

Таблица 3 - Краткосрочный прогноз средней цены 1 м2 квартир на вторичном рынке жилья г. Оренбурга

Линейная модель Модель экспоненциального сглаживания Модель авторегрессии

.у = 765,68+363,53/+654,06 г (1Ш) (5,53) (90,39) У, = /, + «, Я, =0,10-,-/)+0,9^ с,=аду;-/:,)+<у>сн д'г, = £,+0,875,®,.,

Точечный прогноз Доверительный интервал прогноза с вероятностью 95% Точечный прогноз Доверительный интервал прогноза с вероятностью 95% Точечный прогноз Доверительный интервал прогноза с вероятностью 95%

1 кв. 2006 13578,2 13063,7-14092,7 13161,36 12528,1-13795,6 12957,49 1И82,05№32,90

2 кв. 2006 13930,28 13307,0-14552,8 13406,54 12772,8-14040,3 13304,99 11256,85-15353,13

3 кв. 2006 14282,36 13529,1-15035,6 13620.00 12986,2-14253,8 13652,48 11327,91-15977,05

4 кв. 2006 14634,44 13723,0-15545,8 13990,91 13957,1-14624,7 13999,98 11394,09-16605,87

Проведенный анализ показал, что применение многофакторного прогнозирования для стоимости квартир на вторичном рынке жилья, с точки зрения точности получаемых прогнозов, предпочтительнее, так как в них учитывается комплекс факторов, объясняющих колеблемость стоимости жилья (табл. 4).

Таблица 4 - Прогноз стоимости квартир на вторичном рынке жилья г. Оренбурга по моделям множественной регрессии (МР) и моделям линейной регрессии панельных данных (МПД)

Тип квартиры Точечный прогноз стоимости квартир, тыс. руб.

пессимистический оптимистический реалистический

МР МПД МР МПД МР МПД

однокомнатные 652,0 556,6 974,9 754,9 889,9 684,8

двухкомнатные 834,2 774,6 1102,8 936,1 1249,7 1058,0

трехкомнатные 844,3 993,9 1818,9 1533,1 1433,5 1334,2

Основные положения диссертационного исследования нашли отражение в следующих публикациях

1. Стебунова, О. И. Эконометрический анализ инвестиционного процесса в строительстве (на примере Оренбургской области) / О. И. Стебунова // Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании: сборник материалов Международной научно-технической конференции.-Пенза, 2003.-С. 189-191 (0,17 п.л.).

2. Стебунова, О. И. Особенности статистического изучения рынка жилья / О. И. Стебунова // Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабах: сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. - Пенза, 2004. - С. 207 - 211 (0,17 п.л.).

3. Стебунова, О. И. Общие тенденции развития регионального рынка жилья /О. И. Стебунова//Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабах: сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. - Пенза, 2005. - С. 148 -150 (0,17 п.л.).

4. Стебунова, О. И. Моделирование стоимости жилья на вторичном рынке жилья (в соавт.) / О. И. Стебунова // Вестник ОГУ. - 2005. - № 10. - С. 179 - 182 (0,44 п.л., в том числе 0,22 п.л. автора).

5. Стебунова, О. И. К вопросу моделирования стоимости жилья на вторичном рынке (в соавт.) / О. И. Стебунова// Научные школы и результаты в российской статистике: сборник материалов Международной научно-практической конференции. - СПб.: Знание, 2006. - С. 183 - 184 (0,13 п.л., в том числе 0,06 п.л. автора).

Стебунова Ольга Ивановна

Статистическое исследование вторичного рынка жилья

Специальность 08.00.12 — Бухгалтерский учет, статистика

Автореферат диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Подписано в печать 02.06.06. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1. Печать оперативная. Бумага офсетная. Гарнитура Times. Заказ N° 2409. Тираж 120 экз.

Издательский центр ОГАУ 460795, г. Оренбург, ул. Челюскинцев, 18. Тел.: (3532)77-61-43

Отпечатано в Издательском центре ОГАУ

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Стебунова, Ольга Ивановна

Введение

1 Теоретические основы статистического исследования рынка жилья

1.1 Рынок жилья как экономическая категория и объект статистического исследования

1.2 Статистические показатели состояния и развития рынка жилья

1.3 Методические аспекты статистического исследования рынка жилья

2 Статистико-экономический анализ рынка жилья

2.1 Анализ состояния и развития рынка жилья г. Оренбурга

2.2 Анализ динамики и прогнозирование цены одного квадратного метра общей площади квартир на вторичном рынке жилья

2.3 Анализ факторов, влияющих на цену жилья на вторичном рынке

3 Многомерный статистический анализ и оценка стоимости жилья на вторичном рынке

3.1 Методические подходы к оценке стоимости жилья

3.2 Территориальное зонирование города по комплексу показателей, характеризующих жилую недвижимость (на примере г. Оренбурга)

3.3 Методика построения регрессионной модели оценки стоимости квартир на вторичном рынке жилья 118 Заключение 135 Список литературы 141 Приложения

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистическое исследование вторичного рынка жилья"

Актуальность темы исследования. Социально-экономические преобразования, происходящие в нашей стране в связи с переходом к рыночным отношениям, затронули все отрасли и комплексы национальной экономики, в том числе жилищную сферу. Это явилось предпосылкой для формирования рынка жилья, функционирующего в соответствии с экономическими законами и обеспечивающего взаимосвязь реального и финансового секторов экономики.

Становится очевидным, что в настоящее время рынок жилья играет важную роль в решении не только социальных проблем общества, но и развитии реального сектора экономики, оживлении инвестиционного процесса, макроэкономической стабильности. В условиях жесткой конкуренции обоснованные экономические и политические решения должны приниматься на основе анализа имеющейся информации, быть рациональными и доказуемыми, при этом требуются расчеты, связанные с прогнозами развития рынка жилья и рентабельностью вложений, оценками возможных рисков и их последствий.

В связи с этим, существует объективная необходимость статистической оценки и анализа состояния и развития рынка жилья как в масштабах страны, так и на региональном и муниципальных уровнях. Вместе с тем методическая сторона статистического исследования, на наш взгляд, недостаточно изучена. Кроме того, переход жилищной сферы на рыночные отношения предопределил необходимость внесения изменений в соответствующую информационную базу, методы статистического наблюдения и исследования рынка жилья. При этом одной из ключевых проблем статистики рынка жилья является отсутствие полной и детальной статистической информации о вторичном рынке жилья. По существу, имеющаяся информация в настоящее время носит фрагментарный характер и отражает предпосылки формирования вторичного рынка жилья, не характеризуя при этом рыночную конъюнктуру.

Таким образом, совокупное изменение функционирования жилищной сферы требует совершенствования методических аспектов комплексного статистического исследования рынка жилья и свидетельствует об актуальности выбранной темы диссертационной работы в научном и практическом плане.

В процессе изучения методологических аспектов статистического исследования рынка жилья большое значение сыграли труды известных российских ученых: С.А. Айвазяна, В.Н. Афанасьева, В.А. Балаша, И.И. Елисеевой, Е.В. Заровой, B.C. Мхитаряна, Ю.П. Лукашина, Б.Т.Рябушкина, М.М. Юзбашева и др.

Экономической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные проблемам анализа положения в жилищной сфере. Особенности формирования и функционирования рынка жилья рассматриваются в работах М.Б. Гуревича, O.A. Доничева, Е.В. Орешковича, Г.Поляковского, В.И. Ресина и др. Вопросы методологии анализа и оценки жилой недвижимости получили развитие в исследованиях, проводимых Российской гильдией риэлторов, в работах C.B. Грибовского, H.H. Ноздриной, В.М. Рутгайзера, Г.М. Стерника, Е.И. Тарасевича и др.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является совершенствование методики комплексного статистического исследования вторичного рынка жилья.

В соответствии с целью исследования поставлены и решены следующие задачи:

- изучить теоретические аспекты статистического исследования функционирования рынка жилья в современных условиях развития экономики и определить его особенности;

- провести комплексное статистико-экономическое исследование состояния и развития рынка жилья г. Оренбурга, в связи с чем: 1) исследовать динамику стоимости квартир на вторичном рынке жилья; 2) провести территориальное зонирование города; 3) оценить влияние основных факторов на формирование цен на жилье на вторичном рынке жилья;

- определить стоимость жилья на вторичном рынке г. Оренбурга на краткосрочную перспективу.

Объект и предмет исследования. Объектом является вторичный рынок жилья г. Оренбурга как преобладающий сегмент жилищного рынка. Предметом выступают методологические и методические аспекты статистического исследования рынка жилья с целью определения статистических закономерностей функционирования вторичного рынка жилья.

Информационное обеспечение работы составили данные Федеральной службы государственной статистики РФ по Оренбургской области и г.Оренбургу, статистические материалы и публикации риэлторских фирм. Обработка статистических данных проводилась с использованием пакетов прикладных программ Statistica 6.0, Stata 6.0, Microsoft Excel 2000.

Методология н методы исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по анализу рынка жилья, вопросам статистики, эконометрики и прогнозирования. В качестве инструментария в диссертации использовались следующие статистические методы: табличный и графический, сводки и группировки статистических данных, анализ временных рядов и прогнозирование, кластерный и дискриминантный анализ, нейросетевые методы, корреляционно-регрессионный анализ, методы регрессии для панельных данных.

Научная новизна диссертационной работы заключается в совершенствовании методики комплексного статистического исследования вторичного рынка жилья. К числу наиболее существенных научных результатов относятся следующие:

- определены и проанализированы особенности функционирования рынка жилья и его место в общей структуре рынка недвижимости России;

- с целью обеспечения комплексности исследования уточнен перечень статистических показателей состояния и развития вторичного рынка жилья и рынка жилья в целом, в который включены показатели потенциальных возможностей его развития, состояния и сбалансированности, деловой активности рынка;

- впервые определены тенденции, колеблемость и устойчивость вторичного рынка жилья г. Оренбурга, характеризующиеся отличием от рынка жилья г. Москвы и г. Санкт-Петербурга линейностью изменений и большей устойчивостью;

- методами многомерной классификации произведено зонирование г.Оренбурга на базе показателей, характеризующих жилую недвижимость, что отличает его от существующих методик, основанных на географическом и ценовом принципах;

- на основе многомерного статистического анализа простанственно-временной информации (панельных данных) построены эконометрические модели стоимости жилья на вторичном рынке г. Оренбурга, что позволило спрогнозировать их значения.

Практическая значимость диссертационного исследования. Разработанная в диссертации методика и результаты статистического исследования могут быть использованы для принятия управленческих решений по рынку жилья государственными и частными предприятиями, а также для улучшения работы риэлторских компаний. Результаты моделирования стоимости жилья могут быть полезны работникам организаций, осуществляющих операции с недвижимостью, а также занимающихся вопросами оценки стоимости жилья и проводящих консультации в этом секторе рынка недвижимости.

Положения диссертации могут быть использованы в высших и средних специальных учебных заведениях при изучении дисциплин «Социально-экономическая статистика», «Эконометрическое моделирование».

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на всероссийской научно-практической конференции «Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабах» (Пенза, 2004г., 2005), научно-практических и научно-методических конференциях Оренбургского государственного университета в 2003,2004, 2005 гг.

Основные результаты исследования изложены в пяти научных публикациях, общим объемом 1,08 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, в которых приведены информационно-справочные материалы, иллюстрирующие и дополняющие содержание исследования. Диссертационная работа изложена на 151 странице машинописного текста, содержит 14 рисунков и 37 таблиц. Список литературы включает 133 наименований работ отечественных и зарубежных авторов.

Диссертация: заключение по теме "Бухгалтерский учет, статистика", Стебунова, Ольга Ивановна

Результаты исследования показали, что внутри каждого кластера наблюдалась незначительная вариация цен на квартиры. Коэффициент вариации цен изменился за анализируемый период с 0,58% до 9,55% (приложение 9). Следовательно, можно сделать вывод о том, что территориальное зонирование города методами многомерной классификации дает лучшие результаты по сравнению с применяемыми методиками.

3.3 Методика построения регрессионной модели оцеики стоимости квартир на вторичном рынке жилья

Как уже отмечалась выше, стоимость жилья формируется в результате взаимодействия многообразных факторов, и задача статистики - выявить эти факторы, установить существующие между ними взаимосвязи и конкретную форму зависимости. Процесс построения регрессионной модели оценки стоимости жилья состоит из нескольких этапов.

Первый этап. Проведение статистического наблюдения с целью выявления статистических показателей, характеризующих стоимость жилья. Достоверность выводов, получаемых в результате статистической обработки данных, во многом зависит от успешного решения вопроса представительности выборки, то есть полноты и адекватности представления свойств анализируемой генеральной совокупности. Это достигается случайностью отбора, когда каждый элемент имеет одинаковую вероятность быть отобранным.

Факторы, используемые для оценки количественного влияния на цену, рассмотрены в разделе 2.3. Следует отметить особенность данных, представляющих характеристики жилья, не все данные можно представить количественно, часть из них имеет лишь качественное содержание. Например, на стоимость квартиры влияют такие факторы, как этаж, наличие или отсутствие балкона, месторасположение. Им необходимо придать количественное измерение с помощью введения фиктивных переменных [3]. Способ включения фиктивных переменных зависит от априорной информации относительно влияния соответствующих качественных признаков на зависимую переменную и от гипотез, которые проверяются с помощью модели. От способа включения фиктивной переменной зависит интерпретация оценки коэффициента при ней. Коэффициент зонирования, отражающий принадлежность квартиры к соответствующему кластеру, включен в модель с помощью фиктивных переменные, факторы: тип дома, материал стен, этаж, наличие балкона, телефона - с помощью бинарных фиктивных переменные.

Второй этап. На основании выборочной совокупности получить количественное подтверждение наличия или отсутствия связи между рассматриваемыми факторами, влияющими на цену квартиры. В ходе анализа взаимосвязи перечисленных выше факторов с результативным показателем отдельно рассматривались качественные и количественные показатели.

Для качественных признаков построены таблицы сопряженности, с помощью которых определялась их взаимосвязь с результативным признаком (ценой квартиры). На основе полученных таблиц сопряженности (приложение 12) проверено наличие/отсутствие статистически значимой связи между рассматриваемыми показателями с помощью критерия %2

3.2) м 7=1 пц где Пу — наблюдаемые частоты; *

Пу — теоретические частоты.

Рассчитанные значения критерия х2 представлены в приложении 12. Для определения тесноты связи рассчитаны коэффициенты Пирсона и Чупрова (таблица 3.6).

Заключение

Проведенное исследование позволило сделать следующие выводы.

1. Рынок жилья, являющийся наиболее развитым и успешно функционирующим сегментом рынка недвижимости России, начал формироваться в начале 90-х годов, разрушив характерную для нашей страны систему принадлежности недвижимости к государственному сектору. Он представляет собой сложную многоуровневую систему, в которой переплелись важные социально-экономические взаимосвязи. Специфика рынка жилья как объекта статистического исследования состоит в двойственном характере, присущем жилью, что позволило выделить рынок жилищного фонда (жилья) и рынок жилищных услуг. Первый из них относится к самим строениям и домам, его размеры всегда определяются на конкретный момент времени, предметом спроса и предложения является жилая недвижимость. Понятие рынка жилищных услуг относится к аспекту текущего функционирования жилья и связано с тем, что каждая единица жилищного фонда может производить ряд потребительских услуг: служить убежищем, средством развития семьи, местом отдыха и т.д. Предметом спроса и предложения «жилищные услуги» становятся тогда, когда рассматривается жилье, сдаваемое в наем, где строения не приобретаются в собственность потребителями, а только арендуются у собственника строений, а инструментом регулирования спроса и предложения является арендная плата или квартирная плата. Данные рынки взаимодействуют между собой, но зависят от разных переменных, тенденции движения цен на них зачастую имеют разнонаправленный характер. Таким образом, рынок жилья является двухпредметным, сочетая в себе одновременно и товар, и услугу, где последняя производится товаром.

2. Сущность и характер функций рынка жилья, его роль в развитии экономики, влияние на социальные процессы определяют направления его статистического исследования, при организации которого необходимо учитывать ряд особенностей, значительно затрудняющих изучение рынка жилья. Во-первых, жилье обладает многообразием различных характеристик и свойств как количественной, так и качественной природы. Во-вторых, это недвижимый объект, для анализа которого отечественной статистикой не накоплено достаточно опыта (т.к. этот рынок очень молодой), что существенно затрудняет статистический анализ жилищного рынка. Кроме того, выделены следующие особенности функционирования рынка жилья России:

- имеющаяся информация составляет очень короткие временные ряды (для качественного фундаментального анализа динамики развития рынка необходимо иметь информацию за 10-20 лет); в настоящее время в распоряжении региональных специалистов, анализирующих рынок квартир соответствующего субъекта, находятся ряды в интервале не более 2-3 лет;

- массивы чисел с результатами сделок часто не репрезентативны;

- цены предложения часто очень резко отличаются от цен спроса, что ведет к появлению аномальных выбросов в данных при статистической обработке;

- наблюдаются резкие диспропорции в ценах не только по регионам, но и различных районах любого российского города.

Таким образом, традиционный способ сбора информации о рынке жилья с помощью системы обязательной сплошной государственной статистической отчетности оказывается недостаточно приемлемым для организации наблюдения на современном этапе развития рынка жилья, и в особенности -вторичного рынка. Это ставит перед Федеральной службой государственной статистики РФ задачу поиска более эффективных форм сбора статистической информации.

3. Для обеспечения комплексности статистического исследования рынка жилья, в том числе и вторичного рынка, кроме используемых показателей жилищной статистики (наличия, состава, состояния и благоустройства, движения жилищного фонда и другие), предлагается использовать перечень показателей, характеризующих основные категории рынка жилья: предложение, спрос, цены. Поскольку существует большое количество разнородных данных о состоянии и развитии рынка жилья, то необходимо использовать не только абсолютные, но и относительные показатели, характеризующие структуру рынка, а также их динамические сдвиги и территориальные различия. В современных условиях, когда происходит постоянный рост цен на материально-технические ценности, возникает несопоставимость обобщающих показателей в динамике, что приводит к неправильным выводам и искажает реальную ситуацию. В этой связи необходимо статистические показатели приводить к сопоставимому виду.

Предлагаемые показатели, в целом, дают достаточно объективное представление о положении, сложившемся на рынке жилья, и позволяют провести всесторонний и полный анализ жилищного рынка как на региональном, так и муниципальном уровнях.

4. Проведенный комплексный статистический анализ рынка жилья г.Оренбурга за период с 1998г. по янв.-июнь 2005г. показал, что вторичный рынок жилья г. Оренбурга развивается динамично, ему свойственны колебательные процессы сезонного и циклического характера, и позволил сделать следующие выводы:

- наблюдалась тенденция роста объема предложения на рынке жилья, причем объем продаж на вторичном рынке жилья г. Оренбурга в 1,5 - 1,7 раза выше, чем на первичном;

- соотношение объемов спроса и предложения на вторичном рынке жилья свидетельствовало о достаточном потенциале для его дальнейшего развития;

- высоколиквидной категорией являлись однокомнатные квартиры как в структуре спроса, так и в структуре предложения;

- преобладающее число квартир, предлагаемых на продажу на вторичном рынке жилья г. Оренбурга, находилось в районах с высокой плотностью многоэтажной застройки, и наименьшее - в районах с большей долей частного сектора;

- увеличение числа совершенных сделок на вторичном рынке жилья г.Оренбурга приходилось на вторую половину года, максимальные объемы сделок отмечались в октябре-декабре, минимальные — в январе — апреле. Это объясняется тем, что у населения в это время образуются наибольшие денежные доходы;

- динамика цен на квартиры вторичного рынка жилья г. Оренбурга имела сложный характер, сохраняя общую тенденцию к повышению. Цены на различные виды квартир были подвержены изменениям как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения. Наибольшие изменения цен происходили на двухкомнатные и трехкомнатные квартиры, в то время как стоимость однокомнатных квартир оставалась довольно стабильной на протяжении всего анализируемого периода.

5. Методами многомерной классификации проведено территориальное зонирование г. Оренбурга по комплексу показателей, характеризующих объекты жилой недвижимости (например, цене, площади, месторасположению). Наилучшие в содержательном плане результаты показала классификация квартир, предлагаемых на продажу, на семь кластеров (однородных зон) с использованием методом к-средних и метрики квадратичное евклидово расстояние, а также нейросетевыми методами. По результатам классификации выбирались обучающие выборки, на основе которых построены дискриминантные функции для последующего включения объектов продаж в однородные группы. Результаты исследования показали, что внутри каждого кластера наблюдалась незначительная вариация цен на квартиры. Коэффициент вариации цен изменился за анализируемый период с 0,58% до 9,55%. Следовательно, можно сделать вывод о том, что территориальное зонирование города методами многомерной классификации дает лучшие результаты по сравнению с применяемыми методиками.

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

• опыт зарубежных стран с развитой рыночной экономикой можно использовать для построения системы оценки в России, но необходима адаптация действующих в западных странах международных стандартов профессиональной деятельности оценщиков недвижимости и основных методов оценки;

• методы оценки не являются универсальными. Для конкретной ситуации по оценке недвижимости должны применяться соответствующие, наиболее адекватные ей методы оценки.

7. Стоимость жилья формируется в результате взаимодействия многообразных факторов, и задача статистики — выявить эти факторы, установить существующие между ними взаимосвязи и конкретную форму зависимости. Выявленные путем построения и анализа аналитической и комбинационной группировок закономерности проявляются для всех типов квартир, предлагаемых на продажу на вторичном рынке жилья г. Оренбурга, следовательно, признаки, положенные в основание группировок, можем также считать существенными и связь с ними доказанной. Таким образом, подтвердилась теоретическая правомерность включения в исследование стоимости квартир рассмотренных факторов, ее формирующих.

Проведенный эконометрический анализ пространственно-временной информации показал, что на вариацию стоимость квартир оказывают наибольшее влияние месторасположение дома, в котором находится продаваемая квартира, характеристики размера квартиры, этаж квартиры, тип дома, период продажи. Кроме того, с ростом количества комнат увеличивается влияния коэффициента зонирования, отражающего принадлежность квартиры к выделенному кластеру (однородной зоне). Это является отражением того факта, что чем более просторной (=престижной= дорогой) является покупаемая квартира, тем в меньшей степени покупатель согласен купить ее в непрестижном районе города, и, следовательно, тем ниже та пороговая сумма, которую он готов за нее заплатить. В результате квартиры с большим количеством комнат в расчете на 1 кв. м общей площади в непрестижных и очень отдаленных районах оказываются наиболее дешевыми.

Этаж, на котором находится квартира, существенно влияет на цену многокомнатного жилья.

Фактор Х9 - качество дома, который определяется через характеристику материала его стен - не вошел в модели. Однако это не означает, что квартиры в кирпичном и панельном домах имеют одинаковую стоимость. Можно говорить, что на 5-ти процентном уровне значимости материал стен не оказывает существенного влияния на цену типового жилья г. Оренбурга.

8. Для краткосрочного прогнозирования цены квартиры предпочтение следует отдавать многофакторному прогнозированию по моделям множественной регрессии и линейной регрессии по панельным данным.

Разработанная в диссертации методика и результаты статистического исследования могут быть использованы для принятия управленческих решений по рынку жилья государственными и частными предприятиями, а также для улучшения работы риэлтерских компаний. Результаты моделирования стоимости жилья могут быть полезны работникам организаций, осуществляющих операции с недвижимостью, а также занимающихся вопросами оценки стоимости жилья и проводящих консультации в этом секторе рынка недвижимости.

141