Статистика первичного рынка жилья в России

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«НИЖЕГОРОДСКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

им. Н.И. ЛОБАЧЕВСКОГО»

 

 

 

ФИНАНСОВЫЙ  ФАКУЛЬТЕТ

 

 

 

КУРСОВАЯ  РАБОТА

 

По дисциплине:

 

 

 

«Статистика»

на тему:

«Статистика первичного рынка жилья в России»

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнила:

студентка 2 курса, группы 13203

дневного отделения,

специальности «экономика»

Мартынова Ю.Д.

Проверила: Едронова В.Н

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                     Нижний Новгород

2013 г.

Содержание

 

1. Введение.
2. Относительные величины

1.1 Относительная величина  координаций

2. Относительные величины динамики

 

2)   Средние величины

2.1. Средняя арифметическая  взвешенная

2.2. Графическое представление  ряда распределения.

2.3  Структурные средне-вспомогательные характеристики

2.4  Относительные показатели вариации

 

3) Ряды динамики.

3.1 Графическое  представления ряда динамики.

3.2 Абсолютный  прирост

3.3  Темп  роста

4. Темп прироста

3.5 Абсолютное значение одного процента прироста Ai .

3.6   Средние показатели.

3.7  Аналитическое  выравнивание ряда динамики

3.8  Тенденция развития стоимости 1 кв.м жилья на следующие 5 лет.

     

4)  Индексы

4.1 Индексы цен

4.2 Индексы кол-ва

 

      5) Взаимосвязь цен на 1 кв.м жилья и других показателей.

5.1. Инфляция и цены  на жилье

6)  Заключение

7)  Источники данных.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение.

 

Я выбрала тему первичный  рынок жилья, поскольку на сегодняшний  момент это одна из самых животрепещущих тем. Все мы на пороге серьёзной жизни, спустя несколько лет, создадим свою ячейку общества и, конечно, нас волнует  жилищный вопрос. Тем более, в силу последних разговоров в обществе, купить квартиру кажется чем-то нереальным и далеким.

 

Поэтому я решила изучить  рынок жилья. Выбрала первичный, т.к. покупка новой квартиры привлекательнее  и более предсказуема, все они  одинаковы, в них нет какого-то ремонта высочайшего качества или  дорогостоящей перепланировки. Поэтому  изучать их проще, и расчеты по первичному рынку жилья будут  более четкими.

 

В моей работе я взяла  усредненные показатели по всей России, кроме этого на уровень стоимости жилья в каждом конкретном городе влияют два простых фактора. Первый – это экономический и инвестиционный климат в городе в целом и состояние строительного рынка в частности. Второй – уровень жизни горожан. То есть, скорее рост цен на жилье будет происходить там, где людям хорошо живется.

 

Убедиться в том, что данная логика работает без перебоев, можно  на примере любой статистики по ценам. Города высоких заработков и качественной жизни - Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Владивосток – находятся в  лидерах по динамике стоимости жилья.

 

Нижний Новгород не находится  в списке таких городов-лидеров, поэтому я и стала исследовать  показатели по всей России, а не по одному конкретному городу.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1) Относительные величины.

 

1.1 Относительная величина координаций

 

 

Относительные величины координации  отражают отношение численности  двух частей единого целого, то есть показывают, сколько единиц одной  группы приходится в среднем на 1.00 или 100 единиц другой группы изучаемой  совокупности

 

 

Всего в России за последние 5 лет (2008-2012) было продано 4500600 квартир, из них 3780504 квартир площадью от 30 до 90 квадратных метров, т.е. квартиры среднего и улучшенного качества, и 720096 квартир площадью от 90 и выше квадратных метров, т.е элитные квартиры, тогда

 

ОВкоорд. = 3780504/ 720096= 5,25 раза

 

Вывод:

Количество покупки средних квартир превышает покупку элитных квартир  5,25 раза.

 

Или

 

На одну купленную элитную  квартиру, приходится 5 купленных средних.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Относительные величины динамики

 

Относительные величины динамики характеризуют изменение явления  во времени. Они показывают, во сколько  раз увеличился (или уменьшился) объем явления за определенный период времени. Эти отношения называют коэффициентами роста. Коэффициенты роста  можно исчислять в процентах, для этого отношения умножают на 100. Коэффициенты роста, выраженные в процентах, называют темпами роста. Коэффициенты роста и темпы роста  можно определять с переменной или  постоянной базой.

 

Различают относительные  величины с постоянной и переменной базой сравнения:

Если сравнение осуществляется с одним и тем же уровнем, принятым за базу, то относительные величины динамики с постоянной базой (базисные).

Если сравнение проводится с предшествующим уровнем, то получают относительные величины динамики с  переменной базой (цепные).

 

Данные о покупке квартир  в России за последние 5 лет:

 

Год	Кол-во купленных квартир (шт.)	В % к 2008 году (с постоянной базой  сравнения)	В % к предыдущему году (с переменной базой  сравнения)
2008	928 632	100	100
2009	781 404	84,1	84,1
2010	668 076	71,9	85,4
2011	1027 800	110,6	153,8
2012	1094 688	117,9	106,5

 

Для вычисления относительных  величин с постоянной базой сравнения  за базу примем уровень 2008 года:

(781 404/928 632) * 100% = 84,1

Численность квартир купленных в 2009, по сравнению с 2008 составила 84,1%

(668 076/928 632) * 100% = 71,9

Численность квартир купленных в 2010, по сравнению с 2008 составила 71,9%

(1027 800/928 632) * 100% = 110,6

Численность квартир купленных в 2011, по сравнению с 2008 составила 110,6%

(1094 688/928 632) * 100% = 117,9

Численность квартир купленных в 2012, по сравнению с 2008 составила 117,9%

 

Относительные величины с  переменной базой сравнения:

(781 404/928 632) * 100% = 84,1

Численность квартир купленных в 2009, по сравнению с 2008 составила 84,1%

(668 076/781 404) * 100% = 85,4

Численность квартир купленных в 2010, по сравнению с 2009 составила 85,4%

(1027 800/668 076) * 100% = 153,8

Численность квартир купленных в 2011, по сравнению с 2010 составила 153,8%

(1094 688/1027 800) * 100% = 106,5

Численность квартир купленных в 2012, по сравнению с 2011 составила 106,5%

 

Произведение всех относительных  величин с переменной базой сравнения  равно относительной величине с  постоянной базой сравнения за исследуемый  период: 0,841*0,854*1,538*1,065 = 1,179

 

3. Средние величины.

 

2.1.1. Средняя арифметическая  взвешенная

 

Распределение покупки квартир  в России по площади за последние 5 лет. (2008-2012 года.)

 

 

Средняя величина является обобщающей характеристикой  совокупности по качественно однородному  признаку и показывает типичный уровень  изучаемой совокупности.

 

Данные моей курсовой данные представлены в виде рядов распределения, в которых значения признака (x) объединены в группы с разными частотами (f), значит необходимо использовать формулу средней арифметической взвешенной

 

 

 

Средняя арифметическая взвешенная:

кв.м

 

Вывод: Средняя площадь  покупаемых квартир равна 68 кв.м.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1.2. Графическое  представление ряда распределения.

 

Гистограмма

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1.3  Структурные средне-вспомогательные характеристики

 

Модой (Мо) называют значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц совокупности. Для  дискретного ряда модой будет  являться вариант с наибольшей частотой. Для определения моды интервального  ряда сначала определяют модальный  интервал (интервал, имеющий наибольшую частоту). Затем в пределах этого  интервала находят то значение признака, которое может являться модой.

 

В данном примере модальный  интервал находится в пределах группы 50-70 квадратных метров, так как на этот интервал приходится наибольшая частота (1530204).

 

Рассчитаем величину моды:

кв.м

 

Вывод:

Наиболее часто встречающаяся  площадь квартиры, купленной за последние 5 лет равна 42,77 кв.м

 

 

 

 

Медиана (Ме) - это величина, которая соответствует варианту, находящемуся в середине ранжированного ряда.

 

Численное значение медианы  определяют по накопленным частотам в дискретном вариационном ряду. Для  этого сначала следует указать  интервал нахождения медианы в интервальном ряду распределения. Медианным называют первый интервал, где сумма накопленных  частот превышает половину наблюдений от общего числа всех наблюдений.

 

Медианный интервал находится  в группе 50-70 кв.м, так как в пределах этого интервала расположена варианта, которая делит совокупность на две равные части (Σfi/2 = 4500600/2 = 2250300).

кв.м

 

Это значит, что одна половина купивших квартиру за последние 5 лет, приобрели недвижимость площадью менее 55,59 кв.м, а половина более 55,59 кв.м

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Дисперсия есть не что иное, как средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от его средней величины

 

Считаем дисперсию (разными способами) :

 

Среднее линейное отклонение d, которое вычисляют для того, чтобы учесть различия всех единиц исследуемой совокупности. Эта величина определяется как средняя арифметическая из абсолютных значений отклонений от средней. Так как сумма отклонений значений признака от средней величины равна нулю, то все отклонения берутся  по модулю.

 

Среднее квадратическое отклонение:

кв.м

 

Значит, в среднем конкретные варианты отклоняются от их среднего значения (68) на 21,8 кв.м.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1.4  Относительные показатели вариации

 

Для сравнения вариации в  разных совокупностях рассчитываются относительные показатели вариации. К ним относятся коэффициент  вариации, коэффициент осцилляции и  линейный коэффициент вариации (относительное  линейное отклонение).

 

 

1) Коэффициент осцилляции – это отношение размаха вариации к средней, в процентах. Отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней.

 

коэффициент осцилляции:

 

 

2) Линейный коэффициент вариации характеризует долю усредненного значения

 

коэффициент относительного линейного отклонения

Значит доля усредненного значения абсолютных отклонений от средней арифметической равна 2.75%

 

 

 

3) Коэффициент вариации – это относительный показатель, который измеряет колеблемость признака относительно среднего уровня.

 

коэффициент вариации

коэффициент вариации меньше 33%, значит, средняя площадь купленной за последние 5 лет квартиры (68 кв.м) можно считать типичной.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Ряды динамики.

 

Средние цены на первичный рынок жилья в  России

Год	Цена за 1 кв.м в рублях
2008	52504
2009	47715
2010	48144
2011	43686
2012	48163

 

3.1 Графическое представления ряда динамики.

 

 

 

 

 

Тренд (от англ. Trend — тенденция, произносится «трэнд») — основная тенденция изменения временного ряда. В данном случае тренд виден явно и он понижательный.

Что говорит  о снижении цен на жилье на первичном  рынке в России.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Аналитические показатели:

3.2 Абсолютный прирост

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.

 

Абсолютный прирост (базисный)

 

y^б=y_i-y₁

 

• y^б₂₀₀₉=y₂₀₀₉-y₂₀₀₈=47715 - 52504=-4790 рубля