АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА СТОИМОСТЬ ДАЧНЫХ УЧАСТКОВ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Вестник магистратуры. 2015. № 12(51) Том 3.

ISSN 2223-4047

УДК 519.237.5

Г.Д. Тофан

АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА СТОИМОСТЬ ДАЧНЫХ УЧАСТКОВ

Упорядочивание работы рынка дачных участков способствует привлечению инвесторов на него. Потому целью работы является изучение факторов, влияющих на стоимость дачных участков, а также построение модели оценки их стоимости. В работе на основе корреляционного анализа выделены основные факторы, влияющие на стоимость дачных участков; на основе регрессионного анализа построена модель оценки стоимости дачных участков; на основе анализа случайной компоненты проверено качество модели; в качестве апробации модели проведена оценка среднестатистического дачного участка.

Ключевые слова: статистический анализ; недвижимость; дачные участки; модели оценки стоимости.

Принятие в последние годы ряда законов, связанных с функционированием рынка дачных участков, способствует привлечению инвесторов на данный рынок. Появившаяся возможность прописки на даче, повышает привлекательность подобных объектов и приравнивает их с остальными объектами жилой недвижимости. Потому целью работы является изучение факторов, влияющих на стоимость дачных участков, а также построение модели оценки их стоимости.

Для анализа была составлена база данных на основе объявлений о продаже дач за сентябрь 2015 г. в Саратовской области.

В качестве переменных модели были рассмотрены: Y - цена (млн. руб.); х1 - площадь участка (сот); х2 - площадь дачи (кв. м.); х3 - надворные постройки (1-есть, 0-нет); х4 - коммуникации (1-есть, 0-нет); х5 - расстояние от Саратова (1-близко, 0-нет); х<5 - расстояние от Волги (1-близко, 0-нет); х7 - возможность ПМЖ (1-есть, 0-нет).

Проводя первичный анализ базы данных и строя с этой целью описательные статистики [1], было отмечено, что в среднем на рынке в исследуемый период времени продавались дачные участки площадью 9,5 соток при средней площади здания - 138,3 кв.м. В группу дач, пользующихся спросом у покупателей, можно отнести дачные участки, расположенные недалеко от Саратова на берегу Волги, имеющие коммуникации, надворные постройки и относящихся к категории земель, предназначенных для ИЖС.

Таблица 1

Корреляционная матрица

у Xj *2 л 1 х4 X 5 Хб х7

V 1

XI 0,611 1

Х- 0,684 0,499 1

хз 0303 0Д93 0,322 1

М 0,216 0,163 0,214 0,256 1

X; 0,141 -0,188 0,007 -0,169 0,008 1

0:04б -0,026 0,093 -0,014 0,118 -0,222 1

х~ 0,296 0,158 0,259 0,176 0,248 0,009 -0,058 1

© Тофан Г.Д., 2015.

Научный руководитель: Тиндова Мария Геннадьевна - кандидат экономических наук, доцент кафедры прикладной математики и информатики, Саратовский социально-экономический институт (филиал) ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В.Плеханова, Россия.

ISSN 2223-4047

Вестник магистратуры. 2015. № 12(51). Том 3

При проведении корреляционного анализа связи переменных (табл. 1), было отмечено, что наиболее значимыми переменными, которыми определяется стоимость дачного участка, являются площадь участка и площадь дачи. Расположение дачного участка на землях, предназначенных для ИЖС, имеет большее влияние на стоимость, чем близость к Саратову и Волге. Также анализ показал, что с увеличением расстояния от Саратова и Волги падает площадь дачных участков, а дачные участки, имеющие здания большой площади имеют также надворные постройки и коммуникации.

Регрессионный анализ позволил построить следующее линейное уравнение оценки стоимости дачных участков:

у = -6,86+ 0,38х1 + 0,02 х2 + 1,8 х3 -0,16х4 + 3,92х5 + 1,29х6 + 1,75х7 +8

(1,61) (0,06) (0,004) (1,04) (1,31) (1,04) (0,9) (1,07)

где в скобках указаны стандартные ошибки коэффициентов. По критерию Стьюдента значимыми являются свободные члены и переменные хь х2, х3 и х5.

Коэффициент детерминации полученной модели составляет R2=0,638 и он значим по критерию Фишера ^=23,18^кр=2,03). Среднеквадратическая ошибка данной регрессии составила 13% [2].

Модель показывает, что стоимость дачного участка при увеличении площади земли на 1 сотку увеличивается на 0,379 млн.руб.; при увеличении площади дачи на 1 кв.м. - на 0,067 млн.руб.; при наличии надворных построек - на 1,805 млн.руб.; близость к Саратову - на 3,917 млн.руб.; близость к Волге -на 1,29 млн.руб.

Проверка адекватности моделей реальному процессу проводится на основе анализа случайной компоненты. Принято считать, что модель адекватна, если значения остатков удовлетворяют свойствам Гаусса-Маркова, т.е. во-первых, их математическое ожидание равно нулю (другими словами, остатки не носят систематический характер), во-вторых, они удовлетворяют свойству гомоскедастичности, в-третьих, свойству некоррелированности и в-четвертых, распределены по нормальному закону [3].

В нашем случае ошибки не носят систематический характер, поскольку М(е)=1,2*10-12. Наличие гомоскедастичности в остатках можно проверить с помощью теста Голдфелда-Квандта: GQ=1,66, GQ-1=0,61, Fкрит=2.04 и гипотеза о гомоскедастичности остатков принимается. Некоррелированность остатков можно проверить с помощью критерия Дарбина-Уотсона: d=1,9609, dL = 1,07, dU=1,83, 4^^2,17, 4-^ =2,93 и поскольку фактическое значение d, построенное для нашей модели, попадает в интервал от dU до 4^и, то, гипотеза об отсутствии автокорреляции в остатках принимается. Предположение о нормальности остатков может быть проверено с помощью показателей асимметрии и эксцесса:

UI = |-0,015| < 2а-А = 0,10546 и

Э + -

6

n +1

= 1,24 < 2ст- = 1,38,

следовательно, гипотеза о нормальном распределении остатков принимается. Таким образом, построенная модель адекватна и может быть использована в процессе оценки стоимости дачных участков.

В качестве апробации работы модели рассмотрим оценку стоимости дачного участка площадью 4 сотки с площадью дома 72 кв.м, с подведенными коммуникациями, надворными постройками, без возможности прописки, расположенный недалеко от Саратова и от Волги. Согласно модели, стоимость такого дачного участка составит 2,8 млн.

В качестве заключения стоит отметить, что проведенный анализ позволил выделить класс наиболее продаваемых дачных участков на рынке Саратовской области. Наиболее значимым фактором, помимо площади, является возможность прописки. Данный фактор более ценен для покупателей, чем близость к городу и близость к Волге. Построенная модель оценки стоимости дачных участков может быть использована в сравнительном подходе оценки недвижимости.

Библиографический список

1.Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник / Ю.В. Сажин, А.В. Катынь, Ю.В. Сарайкин. - Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2013, - 192 с.

2.Тиндова М.Г. Многомерный статистический анализ рынка недвижимости Германии // Вестник Саратовского социально-экономического университета, №3, 2008, с. 118-120

3.Тиндова М.Г. Предварительная кластеризация многомерных объектов в интеллектуальном анализе данных // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета, №4, 2008, с. 137-138

ТОФАН ГАЛИНА ДЕНИСОВНА - студент факультета учета, статистики и информационных технологий, Саратовский социально-экономический институт (филиал) ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В.Плеханова, Россия.