CC BY
5УДК 330
Р.А. Важин
АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА СТОИМОСТЬ РАКОВИН
Современный рынок предоставляет широкий выбор раковин с боль-щим ценовым диапазоном. Потому целью работы является изучение факторов, влияющих на стоимость раковин, а также построение модели оценки их стоимости. В работе на основе корреляционного анализа выделены основные факторы, влияющие на стоимость раковин; на основе регрессионного анализа построены модели оценки стоимости в различных категориях ванн; на основе анализа случайной компоненты проверено качество моделей; в качестве апробации проведены оценки конкретных раковин.
Ключевые слова: статистический анализ; сантехника; раковины; модели оценки стоимости.
Современные производители сантехники предлагают огромное количество решений для оборудования ванной комнаты. Потому целью работы является изучение факторов, влияющих на стоимость раковин в зависимости определенного набора характеристик, и построение оценочных моделей.
Для решения поставленной задачи была составлена база данных на основе анализа рынка раковин в г. Саратове за сентябрь 2016 года, которая составила 95 записи. При этом в качестве переменных были рассмотрены следующие ценообразующие факторы: y - стоимость; х1 - страна-производитель; х2 - ширина; х3 - наличие готового отверстия под; х4 - наличие тумбы; х5 - стилистика дизайна; х6 - угловая конструкция; х7 - крышка перелива; х8 - крепление; х9 - измельчитель отходов; х10 - гарантия; хп - б/у; х12 - тип; х13 - встроенные.
Проводя первичный анализ базы данных и используя описательные статистики [1], можно определить, что популярностью в г. Саратове пользуются раковины длиной 50 см., встроенные и с угловой конструкцией, имеющие крепление, крышку перелива и измельчитель отходов. Стоимость подобных раковин составляет в среднем 25 тыс.руб.
Проводя корреляционный анализ связи переменных (табл. 1) [2], было отмечено, что наиболее влияющими на стоимость раковины факторами являются: угловая конструкция (х6), крепление (х§), измельчитель отходов (х9), и возможность встроить раковину (х13). Также была отмечена корреляционная зависимость между х9 и х12, говорящая о том, что измельчитель отходов монтируется в раковины определенного типа.
Таблица 1
Корреляционное влияние факторов на цену у
Факторы Xi Х2 Х3 Х4 Х5 Х6
Корреляция 0,3641 0,3233 0,2698 0,3026 -0,3713 0,5149
Факторы Х7 Х8 Х9 Х10 Xii Х12 Х13
Корреляция 0,4038 0,4716 0,4228 0,3245 -0,3566 0,3381 0,4676
Проводя регрессионный анализ [3], было построено уравнение:
у = -62,3 +12,3х + 0,267х + 3х + 22,2х - 7,7х + 37,6х - 8,1х7 + 30х + +28,4х9 + 0,004х10 -10,3хп -1Ц2 + 4,2х13 + £
По критерию Стьюдента значимыми параметрами являются х6 (угловая конструкция), х8 (крепление) и х13 (встраиваемость). Коэффициент детерминации полученной модели составляет Я2=0,79, и он является значимым по критерию Фишера.
Проверим ошибки модели на соответствие условиям Гаусса-Маркова [4]. Поскольку математическое ожидание ошибок близко
к нулю (М(Е)=-2,3*10-12), то выполняется первое условие Гаусса-Маркова. Второе условие Гаусса-Маркова заключается в постоянстве дисперсий ошибок, т.е. в гомоскедастично-
© Важин Р.А., 2016.
Научный руководитель: Тиндова Мария Геннадиевна - кандидат экономических наук, доцент, Саратовский социально-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова, Россия.
ISSN 2223-4047
Вестник магистратуры. 2016. № 11-3(62)
сти, которую можно проверить критерием Голдфелда-Квандта [5]. Поскольку полученные расчетные значения равны GQ=1,562 и GQ-1=0,639 и они меньше табличного Fтаб=2, то гипотеза о гомоскедастич-ности остатков принимается. Третье условие заключается в отсутствии автокорреляции остатков, но для нашей модели тест Дарбина-Уотсона неприменим, поэтому используем автокорреляцию функции [6]: Дт=1)=0,3086; Дг=2)=0,2532; Дг=3)=0,2660; Дт=4)=0,1478; Дт=5)=0,1986; т.к. наибольшее значение при т=1, то остатки зависимы. Четвёртое условие Гаусса-Маркова - нормальность остатков, которая может быть проверена анализом коэффициентов асимметрии и эксцесса [7]: |А| = 0,35 < 3 /[Ва = 0,73 и |Э| =0, 60 ||<5/[Оэ =22,7 полученные данные свидетельствую о нормальном распределении остатков.
Таким образом, полученную модель можно использовать для прогнозов. В качестве примера работы модели оценим встраиваемую раковину 60 см., имеющую угловую конструкцию и измельчитель отходов. В результате работы модели цена рассматриваемой раковины составит 5,42 тыс.руб. Ошибка аппроксимации данной модели составила 2,49%.
Для проведения оценки раковин российского и импортного производства, разделим базу по этому параметру.
Таблица 2
Корреляционная зависимость цены от переменных для импортных и отечественных раковин
Импортные раковины факторы Xi Х2 Х3 Х4 Х5 Х6
корреляция -0,0076 0,2946 0,5602 -0,0816 0,2345 0,3644
факторы Х7 Х8 Х9 Х10 Х11 Х12
корреляция 0,6297 0,0632 0,2725 -0,3646 0,1649 0,3858
Российские раковины факторы Xi Х2 Х3 Х4 Х5 Х6
корреляция 0,4073 0,1504 0,3696 -0,5613 0,7146 0,4478
факторы Х7 Х8 Х9 Х10 Х11 Х12
корреляция 0,4835 0,5853 0,3260 -0,3024 0,3842 0,5450
Корреляционный анализ позволил увидеть изменения в значимости ценообразующих факторов для разных производителей (табл. 2). Наиболее значительные изменения влияния на цену параметров можно наблюдать для импортных раковин. У раковин зарубежного производства такие параметры как стилистика дизайна (х4) и ширина (х1), практически потеряли свою значимость, что может свидетельствовать о том, что за рубежом производят раковины всевозможных размеров и дизайнов. В то же время, такие параметры, как наличие тумбы (х3) и вид крепления (х7), приобрели наиболее весомое значение. Также значительная зависимость была выявлена между параметрами х8 и х1 для импортных раковин. Это свидетельствует о том, что измельчитель отходов, как правило, вставляется в раковины определенного размера. Для раковин российского производства наиболее значимыми оказываются параметры измельчитель отходов (х8), стилистика дизайна (х4) и встраиваемость (х12). Это можно связать с тем, что в России в основном производят раковины современного дизайна, у которых редко встречается возможность встроить раковину или вмонтировать в нее измельчитель отходов.
Коэффициент детерминации для импортных раковин равен а для отечественных -
Я2=0,84.Уравнение регрессионного анализа для зарубежных раковин будет иметь вид:
у = -32 - 0,07х, + 4,5х2 + 24,9х3 - 2,9х4 +15,7х5 + 8,69х6 + 36,7х7 + 9,6х8 + +0,1х9 - 8,3х10 -12,7хп + 0,06х12 + £
Для отечественных раковин уравнение примет вид:
у = -53,8 + 0,19х + 0,33х2 +17,3х3 -12,3х4 + 47,4х5 + 6,6х6 + 32,8х7 + 37,4х8 -
-0,07х - 6,3х10 - 9,5хи - 9х12 + £
Остатки полученных моделей удовлетворяют всем условиям Гаусса-Маркова. В качестве проверки работоспособности модели, рассмотрим оценку стоимости импортной и отечественной подвесных раковин длиной 55 см., с креплением к стене, угловой конструкции, с готовым отверстием под смеситель и современного дизайна. Согласно модели, стоимость такой раковины импортного производства составит 22,8 тыс.руб, а российского - 28,4 тыс. руб. Ошибки аппроксимации соответственно составили 1,28% и 1,29%.
В качестве заключения, можно отметить, что проведенный анализ позволил выделить основные ценообразующие факторы на рынке раковин г. Саратова и показать их зависимость от страны произво-
дителя. Также анализ позволил определить класс наиболее популярных у потребителей раковин и построить оценочную модель для определения их стоимости.
Библиографический список
6.Тиндова М.Г. Интеллектуальная обработка информации в области оценки недвижимости // Прикладная информатика. - 2007. - № 5 (11). - С. 3-10.
7.Тиндова М.Г. Использование нечёткого логического вывода при решении различных классов оценочных задач // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2013. - № 3 (7). - С. 106-109.
8.Жичкин К.А. Источники ущерба при нецелевом использовании земель сельскохозяйственного назначения и их фиксация при определении размера потерь // Инновационное развитие аграрной науки и образования: сборник трудов Международной научно-практической конференции, посвященной 90-летию чл.-корр. РАСХН, заслуженного деятеля науки РСФСР и РД, профессора М.М. Джамбулатова. - 2016. - С. 252-261.
9.Тиндова М.Г. Анализ сезонности в модели прогноза платных услуг населению в РФ // Вестник торгово-технологического института. - 2016. - № 10. - С. 115-120.
10.Мендель А.В., Фадеева Н.П. Статистические методы и мониторинг социально-экономического развития муниципальных образований // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2013. - Т.4. №1(73). - С. 318-322.
11.Тиндова М.Г. Использование нечёткого моделирования при решении управленческих задач рационального землепользования // Международный научно-исследовательский журнал. - 2013. - № 3-1 (10). - С. 109.
12.Тиндова М.Г. Многомерный статистический анализ // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - 2011. - №1. - С. 98.
ВАЖИН РОМАН АЛЕКСЕЕВИЧ - студент факультета экономической безопасности, Саратовский социально-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова, Россия.
