Анализ рынка недвижимости на основе модели множественной регрессии - общее представление, использование модели и применение

Содержание:

Одной из задач статистики является изучение зависимостей и взаимосвязей между объективно существующими явлениями и процессами. Она играет значительную роль в развитии экономики, позволяет глубже понять сложный механизм причинно-следственных связей.

В настоящее время важно уметь количественно измерять близость причинно-следственных связей и определять форму взаимосвязи между экономическими процессами. Происходящие явления и процессы органически взаимосвязаны, взаимозависимы. Взаимосвязанность и взаимозависимость проявляются во всех социально-экономических показателях.

Всесторонний и глубокий анализ информации, называемый статистическими данными, требует использования различных специальных методов, среди которых важное место занимают корреляционный и регрессионный анализ обработки статистических данных.

Формы и типы отношений, которые существуют между явлениями, очень разнообразны в их классификации. Предметом статистики являются только те, которые имеют количественный характер и изучаются количественными методами.

Общее введение в корреляционный и регрессионный анализ

Корреляционно-регрессионный анализ является одним из наиболее широко применяемых математических методов, используемых в статистике для анализа социально-экономических показателей и явлений, особенно при изучении регионального рынка жилья.

Этот метод состоит из двух компонентов - корреляционного анализа и регрессионного анализа. Корреляционный анализ является количественным методом определения близости и направления взаимосвязи между переменными выборки.

Регрессионный анализ является количественным методом определения природы математической функции в причинно-следственной связи между переменными.

Корреляционно-регрессионный анализ используется в тех случаях, когда нет строгой зависимости и полного соответствия между анализируемыми переменными, то есть функциональной зависимости.

Корреляционный анализ основан на массе (не менее 20 пар наблюдений) данных, так как небольшое число наблюдений не позволяет выявить закономерность взаимосвязи.

Для оценки силы корреляции в теории корреляции используется шкала английского статистика Чеддока: слабая -- 0.1 - 0.3; умеренная -- 0.3 - 0.5; заметная -- 0.5 - 0.7; высокая -- 0.7 - 0.9; очень высокая (сильная) -- 0.9 - 1.0.

Самым простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя атрибутами (результирующая и факторная или между двумя факторами).

Рынок недвижимости - это совокупность экономических отношений, которые развиваются посредством строительства и купли-продажи зданий, сооружений, помещений, жилых домов, квартир, комнат и другой недвижимости.

Общее представление о рынке недвижимости

Рынок недвижимости - одна из экономических систем, которая сегодня занимает важное место в жизни людей. Эта отрасль экономики в последние годы претерпела бурное развитие, что эксперты объясняют развитием и популяризацией ипотечных кредитов среди населения, активизацией поиска инвестиционной недвижимости инвесторами, ускорением темпов строительства и рядом других факторов.

Необходимо также обратить внимание на то, что происходит рост цен на недвижимость, что повышает ее привлекательность как объекта инвестиций и источника коммерческой прибыли. Таким образом, целью приобретения квартир, помимо жилья, было получение дохода от их использования и последующей продажи.

Использование модели множественной регрессии при анализе рынка недвижимости

В настоящее время модель множественной регрессии является актуальным и популярным инструментом исследования рынка недвижимости. При этом основное внимание уделяется выявлению и изучению основных тенденций формирования цен на рынке.

В частности, рынок недвижимости анализируется в основном с точки зрения стоимости объектов недвижимости. В этом случае цена действует как индикатор результатов. Такие параметры, как общая площадь объекта, количество комнат в нем, этаж, удаленность от центра города, год постройки, количество квартир (т.е. соседей) в доме, основной материал дома, средний размер платы за ЖКУ, средний рейтинг пользователей сайтов с объявлениями об объекте и многое другое являются факторными показателями.

Эти параметры достаточно общие и могут быть дополнены различными параметрами при более внимательном рассмотрении рынка недвижимости. В частности, в одном из исследований рынка недвижимости одного из российских городов была использована множественная регрессионная модель, и помимо перечисленных традиционных факторов, мы обнаружили влияние таких факторов, как наличие в квартире домофона, железной двери в подъезд, телефона и балкона, остекление последних, серии квартир, расстояние до ближайшей автобусной остановки и др.

На сегодняшний день уже проведено несколько отечественных исследований рынка недвижимости, основанных на построении и применении модели множественной регрессии. В данном случае стоит упомянуть следующие работы:

• Экономическое моделирование стоимости жилья в Москве (Замоскворечье), которое проводилось в 2014 году. О.Н. Спиридонова;
• Эконометрическая модель стоимости второго дома на примере Челябинска, построенного и изученного в 2015 году. А.В. Березина;
• Проведен анализ стоимости однокомнатных квартир в г. Ростов-на-Дону в 2012 году. В.В. Горгорова;
• Эконометрическое исследование рынка недвижимости города Иркутска, проведенное в 2015 году. Н.В. Мамонтова;
• Анализ ценовых факторов на рынке жилой недвижимости Иркутска, проведенный в 2015 году. Н.П. Шерстянкина.

Эти и многие другие работы свидетельствуют о том, что модель множественной регрессии может быть эффективно применена в процессе анализа рынка недвижимости.

Необходимость анализа рынка недвижимости на основе модели множественной регрессии объясняется тем, что с ее помощью можно определить факторы, влияющие на стоимость приобретения недвижимости. На данный момент речь идет в основном об апартаментах. Такая модель способна представить процесс ценообразования на рынке недвижимости в пределах определенной территории (региона, города или городской местности). И это очень важно для простого гражданина, который, выбирая жилье, учитывает многие качественные и количественные характеристики своей будущей квартиры.

Применение множественного регрессионного моделирования

Модель множественной регрессии представляет собой факториальную регрессионную модель, позволяющую исследователю оценить влияние различных ценовых факторов на исследуемый предмет. Использование этой модели оправдано следующими преимуществами:

• Вычислительная работа проста и быстра;
• Существует возможность определить и количественно оценить тенденции, которые не могут быть выявлены и проанализированы экспертными заключениями с небольшим количеством наблюдений;
• Она устраняет влияние субъективных факторов на конкретную стоимость, так или иначе характеризующую рынок недвижимости или его отдельные элементы.

Модель множественной регрессии - это выражение зависимости результирующего индикатора (Y) от ряда факторных индикаторов (Х1, Х2, Х3 и др.) с использованием символов математического языка. Каждый фактор связан с определенным коэффициентом. Его значение рассчитывается методом наименьших квадратов, когда требуемые данные определяются на основе имеющихся данных (т.е. эмпирически).

Модель множественной регрессии может быть использована в различных конфигурациях. Поэтому более популярны линейные и логарифмические модели.

В настоящее время использование модели множественной регрессии стало возможным практически для всех. Это произошло благодаря распространению программного продукта "Excel" в составе пакета "Microsoft Office". С помощью включенной в нее функции "Регрессия" можно получить необходимые данные.