научная статья по теме АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ОБЪЕМ СТРОЯЩЕГОСЯ ЖИЛИЩНОГО ФОН-391 ДА В ПЕРМИ Экономика и экономические науки

Текст научной статьи на тему «АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ОБЪЕМ СТРОЯЩЕГОСЯ ЖИЛИЩНОГО ФОН-391 ДА В ПЕРМИ»

Анализ влияния социально-экономических факторов на объем строящегося жилищного фонда в Перми

Ю.Л. Коновалова,

студентка кафедры экономика и управление промышленным производством, Пермский национальный исследовательский политехнический университет (614000 г. Пермь, Комсомольский пр., 29; e-mail: lunyshko94@mail.ru)

Аннотация. Проведен анализ объема квадратных метров, находящихся в незавершенном строительстве и факторов его формирования. Построена эконометрическая модель зависимости объема строящегося жилья от выбранных факторов. Определены прогнозные значения изменения этих факторов, включенных в полученную модель. Спрогнозированы тренды их развития в модели, осуществлен прогноз изменения объема строящегося жилья.

Abstract. The article was conducted analysis of the amount of square meters, located in unfinished construction and analysis of the factors of its formation. Model was constructed according to the volume of housing under construction from the selected factors. Were defined the forecasted values of changes in these factors included in the model obtained. Were predicted trends model, the forecast of change of volume of housing under construction.

Ключевые слова: объем строящегося жилищного фонда, социально-экономические факторы, многофакторная модель, прогнозирование динамики объема строящегося жилья.

Keywords: volume of construction of housing, social and economic factors, multi-factor model, the forecasting of dynamics of the volume of housing under construction.

Проблема жилищного строительства в городах является одной из важнейших проблем современного общества. В настоящий момент в городе Перми значительная часть населения нуждается в приобретении собственного жилья. К этой части относятся, в основном, приезжие из Пермского края, имеющие в городе место работы или учебы, но не имеющие собственного жилья, вынужденные снимать жилье или жить в общежитиях. Для определения перспектив строительства нового жилья, необходимо детально исследовать существующую ситуацию на рынке строящегося жилья в городе Перми, а также факторы, от которых он зависит.

Социально-экономические показатели объема строящегося жилья формируются на основе статистических данных. Основными задачами статистики объемов строящегося жилья являются: изучение состояния рынка недвижимости и объемов строящегося жилья, а также выявление и изучение факторов, влияющих на объемы строительства нового жилья.

Базой для построения системы показателей являются материалы демографической и торговой статистики, статистики труда и цен. Значительный объем собираемых сведений основывается на данных финансовой и бухгалтерской отчетности, государственной налоговой и коммунальной службы, Центрального Банка РФ, а также проектных деклараций строительных

компаний [3, 4, 5, 6]. Изменение объема строящегося жилья зависит от многих социально-экономических показателей.

Целью данной статьи является построение модели прогнозирования объема строящегося жилья на основе анализа факторов, влияющих на данный показатель.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи [2, С. 72]:

- построить многофакторную модель, характеризующую зависимость изменения количества строящегося жилья от базовых показателей развития рынка строящегося жилья;

- определить прогнозные значения изменения факторов, включенных в модель;

- осуществить прогноз изменения объемов строящегося жилья на основе полученных ранее прогнозных значений динамики факторов.

Объект исследования работы - объем строящегося жилья в городе Перми.

Для поиска взаимосвязей развития строительства жилья в городе Пермь во времени используем статистические данные за период 2005-2013 год.

Результирующим показателем будет выступать объем строящегося жилья (у). Первоначально было отобрано семь факторов, от которых зависит изменение объемов строительства. Первоначально выбирались следующие показатели:

Экономика и предпринимательство, № 7, 2015 г.

(х3);

численность населения, тыс. чел. (хД жилищный фонд, тыс. кв.м. (х2); средняя цена за квадратный метр, руб.

инфляция, % (х4);

ставка рефинансирования, % (х5);

- доходы населения, руб. (х6);

- объем выданной ипотеки, млн.руб. (х7). Также учитывался фактор времени Для

первоначального отбора факторов построена корреляционная матрица, она представлена в таблице 1.

Таблица 1

Корреляционная матрица

у х1 х2 х3 х4 х5 х6 х7 t

у 1

х1 0,91 1

х2 -0,90 -0,92 1

х3 -0,65 -0,75 0,69 1

х4 0,67 0,63 -0,76 -0,10 1

х5 0,78 0,91 -0,85 -0,51 0,77 1

х6 -0,32 -0,28 0,16 0,56 0,38 0,14 1

х7 -0,80 -0,70 0,86 0,77 -0,51 -0,53 0,31 1

t -0,92 -0,95 0,99 0,67 -0,76 -0,89 0,17 0,82 1

В ходе корреляционного анализа был сделан вывод, что от фактора доходы населения не зависит изменение объемов строительства жилья.

Далее был проведен регрессионный анализ коэффициентов, оставшихся факторов: численность населения, жилищный фонд, средняя цена за квадратный метр, инфляция, ставка рефинансирования, объем выданной ипотеки. Для проверки факторов на адекватность воспользуемся р-значением.

Если р-значение фактора меньше (или равно) 0,05 (т.е. для 95 %-ной доверительной вероятности), то фактор признается значимым. В данном случае р-значение показателя инфляция

Исходные данные для пс

равен 0,98, р-значение показателя ставка рефинансирования равен 0,16, р-значение показателя жилищный фонд равен 0,067. Так как р-значение больше 0,05, то данные факторы необходимо исключить.

Оценка факторов с помощью р-значений показывает, что в наибольшей степени соответствуют построенной модели следующие факторы: численность населения, средняя цена за квадратный метр и объем выданной ипотеки.

Для построения многофакторной модели в таблице 2 представлены исходные данные: объем строящегося жилья, численность населения, средняя цена за квадратный метр, объем выданной ипотеки в период с 2005 по 2013 год

Таблица 2

I многофакторной модели

Год Объем строящегося жилья, кв.м. Численность населения, тыс.чел. Средняя цена за квадратный метр, руб. Объем выданной ипотеки, млн.руб.

2005 366594,3 2751,6 18053,5 56341

2006 324624,7 2718,8 22761,5 263561

2007 329654,4 2691,6 48247,0 556489

2008 276659,0 2674,0 49875,5 655808

2009 321618,3 2660,3 36134,0 152501

2010 254595,7 2648,7 37607,0 380061

2011 216549,7 2633,6 41268,5 716944

2012 222492,8 2631,1 46999,0 1028947

2013 227786,3 2634,5 49600,0 1353624

Далее, при построении модели на основе Многофакторная модель зависимости

представленных статистических данных осу- объема строящегося жилья от выбранных фак-

ществлены соответствующие расчеты: торов:

Journal of Economy and entrepreneurship, Vol. 9, Nom. 7

Y = -2638958 + 1083 х1 + 1,59625 х3 - 0,06234 х7,

(1)

где Y - объем строящегося жилья;

х1 - численность населения;

х3 - средняя цена за квадратный метр;

х7 - объем выданной ипотеки.

Статистический анализ показал, что:

- среднеквадратическое отклонение (стандартная ошибка) равна 21318,88;

- коэффициент корреляции равен 0,952207;

- коэффициент детерминации равен 0,906699;

то есть имеет место высокая надежность построенной модели.

Проверка уравнения на значимость по критерию Фишера также подтвердила существование тесной взаимосвязи между показателем и

выбранными факторами, потому что расчетное значение критерия Фишера равно 12,50814, а оно больше, чем табличное [2, с. 73].

Таким образом, высокие значения соответствующих коэффициентов отражают высокое качество модели (1), что в свою очередь, позволяет использовать ее для прогнозирования изменения объемов строящегося жилья в городе Перми. Поэтому следующий шаг - прогноз изменения факторов, влияющих на данную модель.

Их прогнозирование осуществим с помощью построения трендов факторов. Построим тренды факторов численность населения, средняя цена за квадратный метр и объем выданной ипотеки. Из всех построенных трендов выберем тот, у которого наибольшее значение R2 . Для удобства представим данные в таблицах 3, 4, 5.

Таблица 3

Анализ трендов численности населения

№ Наименование линии тренда Формула ^

1 Экспоненциальная У = 2744еи,ии4х 0,900

2 Линейная У = -14,54х + 2744 0,897

3 Логарифмическая -58,11п(х) + 2754 0,988

4 Полиномиальная У = 2,13 х2 -35,83 х - 2783,33 1,00

5 Степенная У = 2754-002 0,988

Из данной таблицы видно, что наибольший тельно, ее и будем использовать для прогнози-

R2 имеет полиномиальная функция. Следова- рования соответствующего фактора.

Таблица 4

Анализ трендов средней цены за квадратный метр

№ Наименование линии тренда Формула R2

1 Экспоненциальная У = 23144е0093х 0,494

2 Линейная У = 2877х + 24560 0,452

3 Логарифмическая У = 125291п(х)+21127 0,591

4 Полиномиальная У = -588 х2 + 8758 х + 13779 0,549

5 Степенная У = 20466хц415 0,671

Из данной таблицы видно, что наибольший и будем использовать для прогнозирования со-

Таблица 5

R2 имеет степенная функция. Следовательно, ее ответствующего фактора.

Анализ трендов объема выданной ипотеки

№ Наименование линии тренда Формула R2

1 Экспоненциальная У = 10093е02'9х 0,584

2 Линейная У = 12550х - 53729 0,664

3 Логарифмическая У = 433171п(х) - 42349 0,546

4 Полиномиальная У = 19133 х2 - 65827 х + 297051 0,748

Степенная У = 82848х1,120 0,648

Из данной таблицы видно, что наибольший R2 имеет полиномиальная функция. Следовательно, ее и будем использовать для прогнозирования соответствующего фактора.

Далее с 95 %-ной достоверностью определим прогнозные значения факторов численность населения, средняя цена за квадратный метр и объем выданной ипотеки до 2016 года. Занесем данные в таблицу 6.

Подставим прогнозные значения изменения факторов (численность населения, среднюю

Экономика и предпринимательство, № 7, 2015 г.

цену за квадратный метр, объем выданной ипотеки) в трехфакторную модель (1), определим прогнозные значения объема строящегося жилья (точечный прогноз) с 2014 до 2016 года. Результаты представим в таблице 6.

Для оценки надежности модели прогнозных значений необходимо найти интервал, в который попадут фактические величины с вероятностью 95%. Интерва

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком

Пoхожие научные работыпо теме «Экономика и экономические науки»