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

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

ISSN 2223-4047

УДК 519.237.5

О.В. Смагина

АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА СТОИМОСТЬ ГАРАЖЕЙ

Развитие автомобильного рынка выводит на первый план вопросы хранения автомашин, поэтому целью работы является анализ факторов, влияющих на стоимость гаражей и построение модели оценки их стоимости. С помощью корреляционного анализа в работе проведён анализ ценообразующих факторов; выделен класс наиболее востребованных гаражей на рынке Саратова; с помощью регрессионного анализа построена оценочная модель; с помощью тестов Голфелда-Квандта и Дарбина-Уотсона проверено качество остатков модели.

Ключевые слова: эконометрический анализ; ценообразующие факторы; оценка гаражей.

В последнее время тенденция роста количества автомобилей постоянно растет, так, например в 2013 году по данным ИА «СарИнформ» плотность автомобилей составляла 24 автомобиля на 100 человек. Исследования показывают, что подобная тенденция сохранится, и как следствие, на первый план выйдет проблема хранения транспортных средств. Существует несколько способов хранения автомобилей, к которым можно отнести платные парковки, стихийные стоянки и индивидуальные гаражи. Целью данной работы является анализ факторов, влияющих на стоимость гаражей и построение модели оценки их стоимости.

Для решения поставленной задачи была составлена база данных на основе анализа рынка продажи гаражей в г. Саратове за сентябрь 2015 года, которая составила 125 записи. При этом в качестве переменных были рассмотрены следующие ценообразующие факторы: у - стоимость гаража (тыс.руб.); х1 -площадь гаража (кв.м.); х2 - наличие смотровой ямы (1 - есть; 0 - нет); х3 - наличие погреба (1 - есть, 0 -нет); х4 - электричество (1 - есть, 0 - нет); х5 - охрана (1- охраняемый гараж, 0 - неохраняемый гараж); х<5 - перекрытие (1 - кирпичный гараж, 0 - железобетонный гараж); х7 - вид собственности (1- частный гараж, 0 - гаражный кооператив); х - местоположение (1 - центр города, 0 - нет).

Проводя первичный анализ базы данных и используя описательные статистики [1], можно определить, что, в среднем, популярностью в г. Саратове пользуются гаражи, площадью 25 кв.м., со смотровой ямой, погребом, проведенным электричеством, находящийся в собственности, при наличии охраны. Стоимость подобных гаражей составляет в среднем 300 тыс.руб.

Таблица 1

Корреляционная матрица

у х1 х2 х3 х4 х5 х6 х7 х8

у 1

х1 0,029 1

х2 -0,115 0,0431 1

х3 0,541 -0,058 0,042 1

х4 0,132 0,184 0,331 0,196 1

х5 0,361 0,021 0,161 0,441 0,221 1

х6 0,158 -0,041 0,044 0,221 0,057 0,061 1

х7 0,171 -0,119 -0,165 0,165 -0,013 -0,019 0,363 1

х8 0,761 0,006 -0,135 0,336 -0,036 0,234 0,077 0,147 1

© Смагина О.В., 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

Проводя корреляционный анализ связи переменных (таблица 1), было отмечено, что наиболее влияющими на стоимость гаража факторами являются наличие погреба (х3), охраны (х5) и местоположение (х8). Наличие смотровой ямы (переменная х2) снижает стоимость гаражей, что говорит о том, что владельцы машин предпочитают ремонтировать свои автотранспортные средства в СТО, а не самостоятельно. Также была отмечена корреляционная зависимость между х7 и х8, говорящая о том, что в центре города расположены частные гаражи, а гаражные кооперативы сосредоточены в основном на окраине г. Саратова.

Проводя регрессионный анализ, было построено уравнение: Л = ВО.35 + 0.97X1-11.58X2 + 92.93X3+49.1X4+ 34X5 +32.49X6 + 16X7 +302.48X3+ е

В скобках указаны стандартные ошибки коэффициентов. По критерию Стьюдента значимыми параметрами являются х3 (наличие погреба), Х4 (электричество) и х8 (местоположение). Коэффициент детерминации полученной модели составляет Я2=0,62, и он является значимым по критерию Фишера [2].

Полученные результаты говорят о том, что увеличение площади на 1 кв.м. увеличивает стоимость на 0,97 тыс.руб.; наличие смотровой ямы уменьшает стоимость гаража на 11,58 тыс.руб.; наличие погреба увеличивает стоимость на 92,93 тыс.руб.; наличие света увеличивает стоимость на 49,1 тыс.руб.; наличие охраны увеличивает стоимость на 34 тыс.руб.; если гараж кирпичный, то стоимость увеличивается на 32,49 тыс.руб.; если гараж в частной собственности, то стоимость увеличивается на 16 тыс.руб.; центральное местоположение гаража увеличивает его стоимость на 302,48 тыс.руб..

Проверим ошибки модели на соответствие условиям Гауса-Маркова [3]. Поскольку математическое ожидание ошибок близко к нулю (М(Е)=3,35376*10-12), то выполняется первое условие Гауса-Маркова.

Второе условие Гаусса-Маркова заключается в постоянстве дисперсий ошибок, т.е. в гомоскеда-стичности, которую можно проверить критерием Голдфелда-Квандта. Поскольку полученные расчетные значения равны вр=-10,2424 и GQ-1=-0,09763 и они меньше табличного Бтаб=2, то гипотеза о гомоске-дастичности остатков принимается.

Третье условие заключается в отсутствии автокорреляции остатков, что можно проверить теста Дарбина-Уотсотна. Расчетное значение критерия равно DW=2,074. Табличные значения Б1=1,34, Би=1,77, промежуточные значения 4^1=2,66 и 4^и=2,23._В результате расчетное значение принадлежит интервалу от Du до 4^и, что свидетельствует об отсутствии автокорреляции.

Таким образом, полученную модель можно использовать для прогнозов. В качестве примера работы модели оценим кирпичный гараж 40 кв.м., расположенный в центре, имеющий свет, охрану, погреб и смотровую яму. В результате работы модели цена рассматриваемого гаража составит 650,03 тыс.руб.. Ошибка аппроксимации составляет А=6,7%.

В качестве заключения, можно отметить, что проведенный анализ позволил выделить основные ценообразующие факторы на рынке гаражей г. Саратова; определить класс наиболее популярных у пользователей гаражей; построить оценочную модель для определения стоимости гаражей.

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

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