Эконометрическое моделирование рынка вторичных трехкомнатных квартир металлургического района г. Челябинска

     4. Х13 – полнометражная серия квартиры увеличивает её цену на 528.82 тыс. руб.

     Квартиры  этой серии имеют такие положительные  характеристики как высокие потолки, удобство планировки и большая площадь. К тому же фактор полнометражности квартиры берет на себя нагрузку по части стоимости, обусловленной метражом. 

     5. Х15 – элитная серия квартиры имеет самую большую значимость среди коэффициентов полученной модели. Принадлежность квартиры к элитному типу жилья увеличивает её продажную стоимость на 2211.76 тыс. руб.

     Это связано с тем, что элитные  дома наиболее благоустроенны, комфортабельны и являются самыми новыми. Большинство  элитных квартир относится к рынку первичного жилья, но и на вторичном рынке они постепенно появляются. Их число невелико по сравнению с давно построенными домами, но они имеют ряд особенностей, существенно влияющими на облик рынка вторичного жилья Металлургического района, и, следовательно, на его построенную модель.

     Стоимость 1 кв. метра элитного жилья существенно  выше стоимости 1 кв. метра квартиры другой серии. К тому же, квартиры этой серии обладают очень большой  площадью, стоимость которой и  отражает полученный коэффициент. 

     6. Х16 – каждый балкон увеличивает цену продажи квартиры на 152.11 тыс. руб.

     Несомненно, этот показатель положительно влияет на стоимость квартиры. Но с точки  зрения объективного состояния рынка  жилья, его значение сильно завышено, т.к. стоимость 1 кв. метра балкона не может быть больше стоимости 1 кв. метра жилой площади.

     Тем не менее, коэффициент значим и включается в модель. 

     7. Х3/Х4 – увеличение соотношения этажности дома и этажа квартиры на единицу увеличивает цену на 23.57 тыс. руб.

     Построенная модель показывает, что цена квартиры линейно зависит от регрессора Х3/Х4. Это означает, что с уменьшением этажа квартиры её цена увеличивается, т.е. самые дорогие квартиры располагаются на начальных этажах. Т.о. наибольшую цену продажи имеют квартиры первого этажа, наименьшую – последнего.

     Этот  вывод противоречит распространенному мнению, что наименьшую стоимость имеют квартиры первого и последнего этажей дома, а наибольшую – квартиры, занимающие средние этажи. Согласно этому соображению, график зависимости цены квартиры от соотношения этажности дома и этажа квартиры (Х3/Х4) должен иметь следующий схематичный вид:

     

     Рис. 7.1 Вид графика квадратичной зависимости цены от соотношения этажности дома и этажа квартиры. 

     Здесь величина Х3/Х4 изменяется от 1 до 16, т.к. 16 - это максимальная величина этажности, встречающаяся в анализируемой статистической выборке.

     Т.о. зависимость цены квартиры от фактора  Х3/Х4 должна быть квадратичной, а коэффициент при этом регрессоре – отрицательным.

       Чтобы проверить эту гипотезу, строится новая модель 1.4. Она получается с помощью замены в модели 1.3 регрессора Х3/Х4 на регрессор (Х3/Х4)^2. 

     Таблица 7.1 Результаты оценки параметров модели 1.4.

 

     Для сравнения качества моделей 1.3 и 1.4 ниже приведена аналогичная таблица для исходной модели 1.3.

     Таблица 7.2 Результаты оценки параметров модели 1.3.

 
 

     Сопоставляя оценки этих двух моделей, можно сделать  следующие выводы:

     1. Коэффициент при регрессоре Х3/Х4 в модели 1.3 значим

(Prob.= 0.0217), а коэффициент при регрессоре (Х3/Х4)^2 незначим

(Prob.= 0.0750).

      2. Значения простого и скорректированного коэффициентов детерминации в модели 1.3 больше, чем в модели 1.4.

      Т.о. приведение регрессора Х3/Х4 к квадратичной форме ухудшает качество модели, поэтому оно нецелесообразно.

     Исходя  из изложенного выше, можно сделать  вывод, что цена предложения квартиры линейно зависит от соотношения  этажности дома и этажа квартиры. График, схематично описывающий эту зависимость, представлен на рисунке 7.2.

     

     Рис. 7.2. Вид графика линейной зависимости  цены от соотношения этажности дома и этажа квартиры. 

     Цена  максимальна при наибольшей высоте дома и наименьшем этаже квартиры. Этот фактор актуален для высотных домов, где наиболее ценятся начальные этажи.

        Максимальную цену продажи имеют квартиры первого этажа. Причиной может являться тот факт, что часто такие квартиры продаются под магазины, что и увеличивает их цену. 

     Недостатками построенной модели являются большие значения стандартных ошибок и неабсолютная точность прогноза (6.42 %). Это объясняется неточностью публикуемых в объявлениях данных и завышением реальной оценочной цены квартиры с расчетом на возможный торг. В оценке цены квартиры очень силен субъективный фактор. Часто квартиры, расположенные в одном доме и имеющие примерно одинаковые характеристики, оцениваются хозяевами с разницей в несколько десятков, а иногда и сотню тысяч рублей.

     Тем не менее, модель является значимой и  соответствующей ряду тестов, определяющих её качество. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение

     В ходе проведенной работы было построено  три регрессионные модели, описывающие зависимость продажной цены квартиры от ряда факторов, - линейная, полулогарифмическая и логарифмическая. Вследствие проведенного тестирования и анализа из трёх построенных моделей была выбрана наиболее точно описывающая выборку и значимая – линейная модель.

     Особенностью  конечной модели  оказалось то, что  на цену предложения квартиры положительно влияют следующие факторы:

     1. Удобство положения дома.

     2. Соотношения этажности дома и  этажа квартиры.

     3. Общая площадь квартиры.

     4. Принадлежность квартиры к 121 серии.

     5. Принадлежность квартиры к полнометражной  серии.

     6. Принадлежность квартиры к элитной  серии.

     7. Количество балконов.

     Построенная модель обладает несколькими интересными особенностями.

     Во-первых, величина общей площади влияет на цену квартир, не принадлежащих 121, полнометражной и элитной сериям. А для квартир перечисленных серий сама серийность является фактором, в числе прочих характеристик определяющим метражность, а значит и стоимость жилой площади. Тем самым, цена квартиры зависит от её серии.

     Во-вторых, между продажной ценой квартиры и соотношением этажности дома и  номера этажа квартиры существует прямая линейная зависимость. Т.о. наиболее  высокую цену имеют квартиры первых этажей.

     Построенная  в ходе выполнения данной курсовой работы линейная регрессионная модель зависимости продажной цены квартиры от перечисленных факторов описывает текущее состояние вторичного рынка трёхкомнатных квартир Металлургического района г. Челябинска.

     Она является результатом выполнения данной курсовой работы. 

     Список  использованной литературы:

     1. «Из рук в руки» 14 февраля  2005 г.

     2. «Из рук в руки» 31 марта 2005 г.

     3. «Из рук в руки» 11 апреля 2005 г

     4. «Из рук в руки» 2 мая 2005 г.

     5. «Тумба» 19 февраля 2005 г.

     6. «Тумба» 9 апреля 2005 г.

     7. «Тумба» 30 апреля 2005 г.

     8. www.74dom.ru 10 марта 2005 г.

     9. www.chelreal.ru  11 марта 2005 г.

     10. В.Н. Павленко, А.М. Набиев, Е.А.  Постников, М.А. Хрыкина. Практикум по эконометрике. - Челябинск, 2004 г.

     11. И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В.  Костеева. Эконометрика. – Москва, «Финансы  и статистика», 2001г.