Исследование взаимосвязи усреднённых цен на квартиры в Российской Федерации поквартально за 2год

(к. т.н., доцент), (студент),  (студент)

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ УСРЕДНЁННЫХ ЦЕН НА КВАРТИРЫ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПОКВАРТАЛЬНО ЗА 2ГОД

г. Пенза, Пензенский Государственный Университет

Государство принято ругать по всем поводам. По поводу «квартирного вопроса» – особенно. Конечно, есть за что. Но такой ли уж неэффективной всегда была государственная жилищная политика? Если бы не хрущевки, не массовое строительство 60–80-х годов прошлого века, не известно, в каких условиях жили бы большинство граждан сейчас.

В современной России все еще сложнее. Благодаря проведенным в 1991–2009 годах реформам в жилищной сфере мы окончательно ушли от планово-административных методов строительства, и сейчас старые методы и подходы не работают. Поэтому нет нужды вспоминать прошлое – надо думать о будущем и создавать жизнеспособные и эффективные механизмы решения жилищных проблем.

Важные предпосылки для его создания есть и в современной России. В предыдущие годы в стране была разработана основная правовая база, принят пакет законов, направленных на формирование жилищного рынка. Уже к 2004 году доля помещений, находящихся в частной собственности, увеличилась с 33 до 73,5%. На сегодняшний день более 90% строительных организаций являются частными компаниями; успешно развивается ипотечное жилищное кредитование и появляются новые инструменты для улучшения жилищных условий.

По данным социологических опросов, к началу реализации национального проекта жилищная проблема стояла перед 61% российских семей. Общая потребность населения России в жилье составляла 1570 млн кв. м, и, чтобы удовлетворить ее, жилищный фонд надо было увеличивать на 46,1%.

В 2009 году 12,4% семей в состоянии приобрести жилье самостоятельно или с помощью заемных средств, однако даже ограниченный платежеспособный спрос превышает предложение на рынке жилья, что приводит к постоянному росту цен. Развитию жилищного строительства препятствует сложная процедура выделения земельных участков и слабое развитие инженерной инфраструктуры. Огромной проблемой остается высокий уровень износа коммунальных сетей (53% от общего количества аварий в ЖКХ происходит из-за их ветхости) [1].

Национальный проект призван создать условия для решения всех этих проблем. Однако это не значит, что государство будет самостоятельно строить новые дома, помогать строительным компаниям, вкладывать деньги в развитие их бизнеса и регулировать ценовую политику. Формируя рынок, государство действует по рыночным принципам, и его основной задачей является создание условий для развития жилищного строительства в стране и сбалансированное стимулирование спроса и предложения на жилищном рынке.

В связи с этим целесообразно провести анализ взаимосвязи цен квартир за один 1м2 между различными типами квартир за периоды 2001 – 2010 годов. Исходя из этого в данной работе были поставлены следующие цели:

·  получить достоверную картину происходящего на строительном рынке;

·  анализ взаимосвязи цен квартир за один 1м2 между различными типами квартир за периоды 2001 – 2010 годов;

·  дать рекомендацию по решению этой острой проблемы, чтобы не допустить неправильных действий в будущем.

В соответствии с поставленными целями, была сформулирована следующая задача:

·  Проанализировать исходные статистические данные Госросстата о ценах на различные типы жилья поквартально за 2001 — 2010 года и на основе их сделать прогноз до конца 2010 года;

Поставленная задача была решена с помощью эконометрического моделирования с использованием данных временных рядов и построения модели множественной регрессии с использованием русифицированного пакета прикладных программ (ППП) STATISTIC 6.0. Данные о ценах различных типов квартир приведены по сопоставимому кругу лиц (т. е. с разделением на первичный и вторичный рынков жилья) в руб за 1м2. [3]

Таблица 1. Цены на различные типы жилья поквартально за 2001 — 2010 года

		первичный рынок жилья, руб 1 м2	вторичный рынок жилья, руб 1 м2
	Квартал	все квартиры различных типов	типовые квартиры	квартиры улучшенной планировки	элитные квартиры	все квартиры различных типов	квартиры улучшенной планировки	элитные квартиры	квартиры низкого качества
2001	I	9020,24	8075,04	8583,23	12961,17	7300,88	8065,37	13636,33	6121,54
2001	II	9421,89	8341,02	8936,68	13623,95	7723,86	8480,71	14192,89	6357,71
2001	III	9889,63	8468,72	9511,15	14099,91	8291,11	9134,58	14671,29	6684,85
2001	IV	10567,37	9121,62	10134,46	14825,72	9072,4	9927,43	15475,79	7151,98
2002	I	11300,55	9921,52	11137,77	16517,33	9794,82	10629,32	15370,77	7684
2002	II	12051,23	10688,84	11866,11	17056,03	10487,07	11287,91	15621,88	8344,37
2002	III	12577,96	11129,65	12454,52	17398,68	11052,26	11938,97	16119,53	8769,64
2002	IV	12939,39	11442,52	12800,27	17968,05	11556,55	12466,55	16663,34	9183,07
2003	I	14317,26	12452,61	13934,1	20269,23	12419,61	13269,52	20957,78	10534,21
2003	II	14859,97	12988,86	14494,06	20633,76	12784,79	13643,33	21177,02	10901,28
2003	III	15603,97	13464,08	14974,76	22801,2	13344,4	14169,21	22189,56	11527,89
2003	IV	16320,06	14320,12	15590,26	23899,13	13966,96	14719,87	22906,45	12003,83
2004	I	18521,18	16232,65	17919,89	27050,65	15575,75	16584,3	28024,23	13792,64
2004	II	19282,19	17026,44	18611,31	28101,54	16449,01	17403,08	28507,51	14418,36
2004	III	20029,76	17485,78	19443,11	29353,07	17217,35	18177,2	29688,44	14939,41
2004	IV	20809,93	18130,9	20313,45	30062,81	17930,77	18928,85	30405,01	15456,52
2005	I	22437,68	19151,14	21054,51	31429,78	19588,46	20632,05	32264,04	17114,61
2005	II	23223,13	19651,05	21748,13	32735,46	20162,96	21253,88	33050,57	17642,73
2005	III	24031,84	20480,27	22496,27	33388,69	20963,03	22155,09	34366,9	18206,12
2005	IV	25393,74	22008,45	23832,02	34518,38	22165,57	23486,24	34994,53	19246,81
2006	I	26640,66	23482,78	25321,16	37905,53	25708,72	27240,95	42004,54	22991,61
2006	II	29742,69	26951,39	28339,64	41287,71	28191,75	29784,97	48931,7	25011,27
2006	III	33289,84	30234,69	31551,49	46636,56	32291,23	34285,53	58890,09	29097,03
2006	IV	36221,05	32503,58	34592,42	50175,37	36615,08	38616,08	67978,91	32960,55
2007	I	40978,24	37088,49	38523,21	54947,54	41900,79	42822,68	66279,56	36515,33
2007	II	42594,61	38469,45	39852,27	57264,46	43320,53	44496,54	68184,67	37278,43
2007	III	44478,08	39342,99	41588,07	60015,74	44992,89	46119,31	69896,09	38642,35
2007	IV	47481,84	40971,25	44015,13	65853,53	47205,78	48382,91	71549	40588,79
2008	I	48729,47	44993,48	46820,16	66216	52266,43	53022,83	76719,86	46374,52
2008	II	51299,17	47867,81	49376,95	68349,24	54815,76	55991,65	80004,97	48574,36
2008	III	52799,39	49093,92	50420,15	71281,95	57118,22	57758,74	83587,86	50817,89
2008	IV	52503,92	49138,28	50459,49	69612,06	56494,83	57505,94	83207,4	50009,72
2009	I	50464,81	47532,68	48511,23	68576,3	57806,4	58355,71	94148,64	52062,25
2009	II	49313,4	46220,21	47615,51	67241,8	55059,42	56129,51	90925,58	50001,53
2009	III	47968,31	44895,36	46209,17	65828,94	53635,74	54936,33	88891,37	48896,68
2009	IV	47714,92	44481,09	46144,84	65616,63	52895,21	53955,78	88139,63	48439,39
2010	I	48261,28	47784,83	47266,21	69758,34	59006,85	59361,36	3	53409,89
2010	II	48035,67	47224,96	47097,17	69235,02	59206,04	59466,33	105240	53438,38

Проанализируем сначала первичный рынок жилья

Построим сначала диаграмму, показывающую общее распределение цен на типы квартир на первичном рынке жилья

Рис. 1. Диаграмма распределения цен на различный тип квартир первичного рынка жилья

Основной разброс цен находится в пределах от 10000 до 70000 руб., что показывает очень нестабильную ситуацию и слаборазвитость жилищного рынка в России. Основная масса цен на соответствующие типы квартир показана в прямоугольниках. Из диаграммы видно, что средняя цена всех типов квартир равна средней цене квартир улучшенной планировки за тот же период и приблизительно равны 22 000 руб за 1 м2, что показывает о слабой доступности покупки квартир в новостроящихся домах средним слоем населения по уровню дохода.

Исходя из этого, целесообразно провести исследование несколько необычным образом. Построим модель множественной регрессии, взяв за зависимую переменную цены квартир всех видов. Прогнозные значения на последние кварталы 2010 года построим по всем типам квартир как временной ряд, в т. ч. и квартир всех видов. После чего поставим эти значения в модель множественной регрессии и найдём доверительные интервалы для значения квартир всех видов и сравним его со значением квартир всех видов, построенных на основании временного ряда. Если значение попадёт, то взаимосвязь цен квартир между различными типами квартир будет выявлена. Иначе она будет отсутствовать

С помощью пакета STATISTIC 6.0 были построены четыре модели временного ряда Статистика –> Дополнительные линейные/нелинейные модели–> Полоса времени/прогнозирование. Используя встроенный анализ на наличия автокорреляции и нормы среднеквадратических ошибок, можно сделать вывод, что все построенные модели временных рядов адекватны.

Рис. 2. Проверка критерия наличия автокорреляции и нормы среднеквадратических ошибок для временного ряда цены элитных квартир

Рис. 3. Графическое отображение модели временного ряда для типовых квартир

Не входят в доверительный интервал только первые три значения, но в норму ошибки укладываются (не более 0,05) (см. рис 2). Также сглаженная значения, полученные из модели типовых квартир, очень близки к исходным данным (см. рис 3). Аналогичные другие тестирования по выбранным типам показывают адекватность моделей временных рядов. Сделаем прогноз.

Таблица 2. Прогнозные значения по моделям временных рядов на III и IV кварталы 2010 года

Квартал 2010 года	Прогнозное значение 2010 года
Переменная	III Квартал, руб за 1м2	IV Квартал, руб за 1м2
Все виды квартир	50174,59	52408,74
Типовые квартиры	48780,48	50387,24
Улучшенные квартиры	49036,59	51055,88
Элитные квартиры	72775,4	76496,8

Строим теперь модель множественной регрессии (её описание см. выше)

Статистика –> Дополнительные линейные/нелинейные модели–> Общие модели –> Множественная регрессия.

Составим таблицу коэффициентов парной корреляции

Таблица 3. Матрица коэффициентов парной корреляции

	Типовые квартиры	Улучшенные квартиры	Элитные квартиры	Все виды квартир
Типовые квартиры	1,000000	0,999121	0,997657	0,997656
Улучшенные квартиры	0,999121	1,000000	0,998693	0,999434
Элитные квартиры	0,997657	0,998693	1,000000	0,998516
Все виды квартир	0,997656	0,999434	0,998516	1,000000

Из таблицы 3 видно, что взаимосвязь между выбранными переменными очень сильная и между объясняемой и объясняющими переменными тоже сильная. Корреляцией между факторами показывает не неадекватность модели, а взаимосвязь между ценами квартир различных типов, т. к. брали однородные данные для объясняющих переменных.

Выберем тип автоматического подбора наилучшей значимой модели

Рис. 4. Построение модели множественной регрессии

Из рисунка 4 видно, что модель в целом адекватно и достоверна для прогнозирования. Например, табличное значение стандартной ошибки для 38 значений равна 412,85, а у нашей модели 221,55, что в два раза меньше допустимой нормы (см. рис 4). Это значит, что в среднем усреднённое значение цены на квартиру рассчитано с ошибкой в 221,55 руб. за 1 м2. Подставляя теперь прогнозируемые значения различных типов квартир из временных моделей, получим прогнозируемое значение для квартир всех
типов (см. рис 5)

Рис. 5. Прогнозируемое значение для квартир всех типов и их доверительные интервалы на III квартал 2010 года

Аналогично получим для четвёртого квартала

Рис. 6. Прогнозируемое значение для квартир всех типов и их доверительные интервалы на IV квартал 2010 года

Из приведённых выше двух рисунков видно, что прогнозируемые значения цен для квартир всех типов, построенные как модель временного типа, лежат в доверительных интервалах для значений цен квартир всех типов, построенных на модели множественной регрессии с факторами цен на различные типы квартир (типовые квартиры, квартиры улучшенной планировки, элитные квартиры): на III квартал 50341,1 <50174,59<3 и на IV квартал 52691,6<52408,74<53803,9 (практически уместилось, что объясняется неучитыванием других малозначимых факторов)

Вывод. Взаимосвязь цен квартир между различными типами квартир существует, что показывает и таблица парной корреляции (см таблицу 3). Аналогичные результаты были получены и для вторичного рынка жилья. Это значит, что общее благосостояние граждан и приобретение жилья возможно только при комплексном подходе анализа проблем покупки бедными и богатыми слоями: увеличивается спрос на элитное жильё богатыми людьми, повышаются цены на них из-за нехватки количества квартир в виду ограниченности мощности строительного комплекса, а потому вырастут цены на типовые квартиры первичного рынка жилья и бедные смогут меньше их покупать.

Можно ещё добавить, что для обеспечения достойной жизни граждан от государства необходимы колоссальные усилия и средства. Мы должны увеличить темпы жилищного строительства, предложить возможность приобретения доступного жилья молодежи, выполнить обязательства перед льготниками, ветеранами и инвалидами и совершенствовать существующую законодательную базу, что тоже немаловажно и порой тормозит развитие жилищного рынка.

Список литературы.

1)  , Чупрынов для экономистов.- Спб.: Питер, 200с.

2)  http://www. alfa-plus. su/

3)  http://www. *****/dbscripts/Cbsd/DBInet. cgi

4)  Электронный учебник StatSoft http://www. *****/home/textbook/default. htm.