CC BY
145
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070_
В последние годы международный маркетинг становится все более актуальным, т.к. в связи с глобализацией мировой экономики растет взаимная зависимость стран всего мира друг от друга. Следовательно, от компаний требуется все более масштабный подход к бизнесу. Список использованной литературы:
1. Власова В.М. Основы предпринимательской деятельности: Учебное пособие ISBN 5-279-02072-9 - М.: Финансы и статистика, 2007. - 240 с.
2. Карицкая И.М., Ситникова Я.В., Маркасова О.А. Торговые отношения России и Китая - ключевые стратегические инициативы // Международный научно-исследовательский журнал. 2017. № 2-3 (56). С. 2428.
3. Котлер Ф., Основы маркетинга. Краткий курс. М.: Издательский дом "Вильямс", 2007 г. - 103 с.
4. Маркетинг / Под ред. Романова. - М.: ЮНИТИ, 2007 - 276 с.
5. Сафарова Е.В. Основы маркетинга. - Ростов н/Д: Феникс, 2007. - 255 с.
6. Ситникова Я.В., Карицкая И.М. Росийско-китайское-сотрудничество: пять факторов сдерживания // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 10-1 (52). С. 38-40
7. Титова Н.А. Рыночная адаптация как необходимое условие устойчивого развития предприятия / ИННОВАЦИИ, ТЕХНОЛОГИИ, НАУКА: сборник статей международной научно-практической конференции: в 4 частях. 2017. С. 268-271
© Ахвледиани И.Д., 2017
УДК 332.85
В.В. Батаева
студент группы 13Эк(ба)Ст Оренбургский государственный университет Г.Оренбург, Российская Федерация
СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ, ФОРМИРУЮЩИХ ЦЕНУ НА ЖИЛЬЕ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Аннотация
В статье рассматривается многомерный статистический анализ средней цены за квадратный метр на рынке жилья Российской Федерации. Нами был проведен кластерный анализ, по результатам которого все регионы Российской Федерации были разбиты в 3 группы. По результатам многомерной группировки были построены регрессионные модели влияния факторов на вариацию цен первичного рынка жилья.
Ключевые слова
Рынок недвижимости, цена за 1 кв. метр, кластерный анализ, факторы, предсказанные значения.
В рыночной экономике недвижимость занимает особое место, поскольку одновременно выполняет ряд уникальных функций - входит в состав средств производства, служит базой хозяйственной деятельности и развития для предприятий, выступает основой личного существования граждан и используется ими для непроизводственного потребления. Значимая роль недвижимости в экономической и социальной сферах подтверждается и наличием обширной базы правового регулирования отношений, операций, профессиональной деятельности на рынке недвижимости.
Актуальность выбранной темы заключается в том, что рынок жилья является одним из наиболее динамично развивающихся сегментов рынка недвижимости и несет особую социальную нагрузку. Обеспеченность жильем и его доступность для населения напрямую влияют на уровень жизни, сказываются на рождаемости и темпах прироста населения, отражаются на его экономической культуре, поскольку приобретение жилья требует значительных затрат денежных средств. Массовый рынок жилья необходим как
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070_
для решения социальных проблем, так и для развития экономики в целом.
Рынок недвижимости очень чувствителен как к отдельным экономическим и политическим изменениям, происходящим в государстве, так и к ситуации в целом. Обоснованный прогноз развития рынка (или, напротив, его спада) возможен лишь при учете всех воздействующих на него факторов. При этом нужно понимать, что лишь некоторые аспекты можно однозначно отнести к позитивным или негативным - все они взаимосвязаны друг с другом и, в зависимости от различных нюансов, могут оказывать на рынок и положительное, и отрицательное воздействие.
При подготовке исследования были учтены мнения таких ученых как: Бердникова В.Н. [1], Корнев В.М. [2], Корнилов Н.И. [3], Седова Е.Н. [4], Стебунова О.И. [5], Цыпин А.П. [6, 7] и других. Изучение работ перечисленных авторов позволил нам сформировать систему статистических показателей, в которую вошли следующие факторы: Y - средние цены за 1 кв. метр на первичном рынке жилья, руб.; X1 - Численность населения, тыс. человек; X2 - Среднедушевые денежные доходы населения, руб.; X3 - Объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «строительство», млн. руб.; X4 - Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, отходящих от стационарных источников, тыс. тонн; X5 - Ввод в действие жилых домов, тыс. кв. метров; X6 - Приватизация жилых помещений, тыс.; X7 - Общая площадь жилых помещений, приходящихся в среднем на одного жителя, кв. метр; X8 - Число действующих строительных организаций по субъектам РФ, ед. ; X9 - Сведения о количестве жилищных кредитов, предоставленных кредитными организациями физическим лицам-резидентам в рублях и иностранной валюте, ед.
Так как объектом изучения являются субъекты РФ, показатели по которым подвержены значительной вариации (а значит, наблюдается неоднородность), нами была проведена многомерная группировка с помощью кластерного анализа. В качестве правила объединения кластеров мы взяли метод Варда, с мерой близости «Манхэттенское расстояние». Этот метод направлен на объединение близко расположенных кластеров. Дендрограмма метода Варда представлена ниже (рисунок 1).
5Е5
3
Рисунок 1 - Дендрограмма объединения кластеров субъектов РФ
Исследуемая совокупность регионов была разделена на 3 класса. В первый кластер попали регионы
России, заключенные между Ямало-Ненецким автономным округом и Московской областью, во второй - между республикой Тывой и Брянской областью. Третий кластер заключен между Пензенской и Белгородской областями.
Далее в каждом кластере был проведен корреляционный анализ, в результате чего было установлено, что в 1 и 3 классах доминирует фактор Х2, а во 2-ом значимым является фактор Х6. По результатм проведенного анализа были построены три регрессионные модели (таблица 1).
По 1 кластеру можно сделать вывод, что с ростом среднедушевых доходов на 1 рубль, средняя цена за
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070_
1 кв. метр вырастет на 0,859 рублей при фиксированном значении прочих факторов. Во втором кластере с ростом приватизации жилых помещений на 1 тыс., средняя цена за 1 кв. метр на рынке жилья вырастет на 1830,5 рублей при фиксированном значении прочих факторов. В третьем классе с ростом среднедушевых доходов на 1 рубль, средняя цена за 1 кв. метр на рынке жилья вырастет на 1,44 рублей при фиксированном значении прочих факторов.
Таблица 1
Характеристики регрессионных моделей характеризующих влияние факторов на Y в трех кластерах
1 кластер 2 кластер 3 кластер
5^=27457,9+0,859х2 5^=36673,4+1830,5х6 5^=13188,98+1,44х2
Фактические значения t-критерия Стьюдента
ta =3,5; tx2 =3,4 ta =2,3; tx6 =2,8 ta =3,2; tx2 =9,4
Фактические значения F-критерия Фишера
11,6 7,8 88,7
По данным таблицы 1, F-критерий Фишера для каждого класса равен 11,573, 7,835 и 88,726 соответственно. Вероятность случайно получить такие значения F-критерия не превышает допустимый уровень значимости 5 %. Следовательно, подтверждается статистическая значимость уравнений для каждого кластера.
Так как параметры моделей и сами модели значимы, качество моделей хорошее, можем найти ожидаемые значения средней цены 1 кв. метра первичного рынка жилья по минимальному, среднему и максимальному значениям ряда. Результаты представлены в таблице 2.
Таблица 2
Предсказанные значения 1 кв. метра на первичном рынке жилья при различных вариантах влияния факторов
Кластеры По минимальному значению ряда По среднему значению ряда По максимальному значению ряда
1 44803,69 52975,97 80073,37
2 36856,45 40493,04 46741,15
3 37209,62 50428,63 79207,22
Таким образом, рассчитав точечный прогноз по среднему уровню ряда, можно сделать вывод, что средняя цена за 1 кв. метр составит для первого кластера 52975,97 рублей, для второго кластера - 40493,04 рублей, для третьего - 50428,63 рублей.
По результатам проведенной работы можно сделать вывод, что цены за 1 кв. метр на рынке жилья по регионам России распределены неравномерно. По результатам кластерного анализа регионы России разбились на 3 группы.
Так же по построенным моделям в каждом кластере выделены значимые факторы. В 1 и в 3 кластреах данным фактором выступают среднедушевые денежные доходы, а во втором - приватизация жилых помещений. Так как построенные модели имеют хорошую точность нами был проведен точечный проноз по трем кластерам.
Список использованной литературы:
1. Бердникова В.Н. Цены на первичном и вторичном рынке жилья: взаимосвязи и тенденции развития / В.Н. Бердникова, С.С. Коплик // Экономика и предпринимательство. - 2016. - № 11-3 (76-3). - С. 984-988.
2. Денисюк Е.А. Исследование и систематизация факторов, влияющих на изменение цены жилья в регионе на первичном рынке недвижимости / Е.А. Денисюк // Социально-экономические науки и гуманитарные исследования. -2016. - № 16. - С. 128-133.
3. Корнев В.М. Оценка доступности жилья в субъектах приволжского федерального округа на основе коэффициентного анализа / В.М. Корнев, А.П. Цыпин, А.Ю. Кобзев // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2016. - № 12 (146). - С. 69-73.
4. Корнилов Н.И. Влияние цен на нефть на стоимость жилой недвижимости / Н.И. Корнилов // Российское предпринимательство. - 2015. - Т. 16. - № 10. - С. 1483-1494.
5. Седова Е.Н. Эконометрическое моделирование стоимости жилой недвижимости на региональном уровне:
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070
иерархический подход / Е.Н. Седова, О.И. Стебунова, С.Т. Ушатова // Интеллект. Инновации. Инвестиции. - 2016. - № 4. - С. 51-56.
6. Стебунова О.И. Подходы к анализу и моделированию пространственных закономерностей развития регионального рынка земельных ресурсов / О.И. Стебунова // Интеллект. Инновации. Инвестиции. - 2017. -№ 12. - С. 98-102.
7. Цыпин А.П. Модели оценки стоимости жилья с учетом пространственной вариации данных (на примере городов ПФО) / А.П. Цыпин, О.И. Стебунова, А.К. Салиева // Экономика и предпринимательство. - 2015. -№ 11-2 (64-2). - С. 369-373.
8. Цыпин А.П. Статистика в табличном редакторе Microsoft Excel: Лабораторный практикум / А.П. Цыпин, Л.Р. Фаизова. - Оренбург: Издательство: Оренбургский государственный университет, 2016. - 290 с.
© Батаева В.В., 2017
УДК 336
Е.В. Бобылева, студент магистратуры Р.Г. Абакумов, к.э.н., доцент БГТУ им. В. Г. Шухова г. Белгород, Российская Федерация
ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЕКОНСТРУКЦИИ ГОРОДСКОЙ ЗАСТРОЙКИ В ГОРОДЕ БЕЛГОРОДЕ
Аннотация
В статье рассматриваются основные проблемы реконструкции социальных объектов недвижимости, анализируется зарубежный опыт.
Ключевые слова
Эффективность, реконструкция, обновление.
Градостроительство создает материально-пространственную сферу города, села, любой жилой застройки, организует пространственно ландшафт значительных систем поселения. Таким образом, немаловажность градостроения в настоящее время растет в виду надобности формирования наиболее удобной архитектурно-градостроительной среды, а именно - реконструкции и обновления жилищного фонда современных городов.
Идеи и принципы устойчивого развития городских поселений весьма актуальны для Белгорода и Белгородской области — территории с огромным историческим опытом градостроительной деятельности и богатым историко-культурным наследием.
Особенностями застройки и состояния деградирующей среды в г. Белгороде являются: одно и двухэтажная застройка преимущественно односемейными домами либо многоквартирными домами с вынесенными во двор жилыми функциями хранения; спонтанная нерегулярная планировочная структура, что связано с особенностями рельефа и с постепенным развитием транспортного обслуживания по мгновенным запросам и возникающим потребностями проживающего населения; отсутствие визуальных ориентиров для навигации; крепкие соседские отношения.
В контексте реализации заданий Генерального городского плана по формированию жилых территорий города и адресной муниципальной программы реконструкции и сноса зданий в Белгороде по предложению Управления градостроительства и архитектуры Белгородской области разработаны планы реконструкции на такие районы города: ул. Парковая - пр. Б. Хмельницкого; ул. Пушкина - ул. Победы - ул. Гостенская - пр. Славы; ул. 50-летия Белгородской области - пр. Белгородский - пр. Б. Хмельницкого - ул. Островского.
Данные проекты реконструкции выполняют задание переустройства аварийного и ветхого жилищного
