CC BY
32
УДК 334
АНАЛИЗ ПРЕДЛОЖЕНИЯ КВАРТИР НА РЫНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ В КРАСНОЯРСКЕ В 2011 ГОДУ
О. В. Дедюрина, В. С. Банова, Д. С. Киселева
Научный руководитель - Е. Л. Вайтекунене
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева
Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Е-mail: [email protected]
Выполнен анализ предложения квартир на рынке недвижимости в Красноярске в 2011 году. На основе анализа построена модель зависимости жилья от факторов в линейном виде. Для проверки остатков на гетероскедастичность были проведены тесты Голдфелда-Куандта и тест ранговой корреляции Спирмена.
Ключевые слова: моделирование стоимости квартиры, линейная множественная регрессия, моделирование стоимости квартиры.
ANALYSIS OF SUGGESTION OF APARTMENTS AT THE PROPERTY MARKET
IN KRASNOYARSK IN 2011
O. V. Dedyurina, V. S. Banova, D. S. Kiseleva Scientific supervisor - E. L. Vaytekunene
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation
Е-mail: [email protected]
The analysis of suggestion of apartments is in-process executed at the property market in Krasnoyarsk in 2011. On the basis of analysis the model of dependence of accommodation is built from factors in a linear kind. For checking of bits and pieces for гетероскедастичность the tests of Голдфелда- Куандта and test of grade correlation of Спирмена were conducted.
Keywords: design of cost of apartment, linear multiple regression, design of cost of apartment.
По оценкам специалистов, рынок недвижимости Красноярска в 2011 году можно охарактеризовать как стабильный, все более набирающий обороты после кризиса: застройщики активно возводили новые дома, банки предлагали интересные ипотечные программы, что позволило населению более активно вести себя на рынке. Цены на недвижимость за год выросли, но рост проходил плавно, без каких-либо скачков и резких изменений. В целом, 2011 год выгодно отличался от предшествующих.
Первый квартал текущего года ознаменовался, во-первых, активностью покупателей и продавцов, во-вторых, увеличением спроса на ипотечное кредитование, в-третьих, ростом средней цены предложения, как на вторичном, так и на первичном рынке. Средняя цена предложения за один квадратный метр на вторичном рынке выросла на 18 % к аналогичному периоду 2010 года. В то же время средняя цена сделки за один квадратный метр ниже на 3 % средней цены предложения.
На конец марта средняя цена предложения за 1 квадратный метр на вторичном рынке жилья составила 46 592 рублей, что на 1 % выше этого же показателя на начало месяца. Средняя цена по районам города распределилась следующим образом [5]: Центральный - 49 100, Советский - 47 502, Железнодорожный - 42 185, Октябрьский - 48 808, Свердловский - 47 267, Кировский - 46 355, Ленинский - 39 319 (см. рисунок).
Рост показателей отмечен во всех районах. Заметней всего цена выросла в микрорайонах Взлетка, Северный, Иннокентьевский, Копылова, Ветлужанка, Предмостная, Пашенный, Первомайский. Это районы, где представлено жилье новой планировки. «Веерный» рост коснулся и квартир небольшой площади, гостиничного типа и хрущевок. Рост обусловлен высоким спросом на новое
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2015. Том 1
жилье и квартиры в диапазоне цен от 1 200 тыс. рублей до 1 800 тыс. рублей, т. е. квартиры небольшой площади. Кроме того, отмечено, что к концу марта число конкурентных предложений на рынке вторичного жилья несколько уменьшилось, многие продавцы решили отложить продажу, заметив рост цены.
Динамика средней цены предложения за 1 кв.м. на вторичном рынке
Спрос формировался на 1, 2-комнатные квартиры новой планировки в домах экономкласса. Спрос на это жилье сохраняется, при этом число конкурентных предложений несколько снижается. Срок экспозиции предложений подобного типа жилья составляет в среднем 45 дней.
Несколько парадоксальная ситуация сложилась на рынке первичного жилья, а именно, цены на квартиры в новостройках (в том числе на нулевом цикле) зачастую выше, чем на вторичном рынке. Средняя цена по городу за квадратный метр в новостройках (типовое жилье) составляет 42 552 рубля, при всем при том, что цена колеблется в пределах от 3 000 до 70 000 рублей, в зависимости от степени готовности дома, материала стен и месторасположения (см. таблицу)
Средняя цена по городу за квадратный метр в новостройках
БСМП - 44 693 Взлетка - 47 886 Предмостная - 38 452
Ветлужанка - 47 607 Северный - 41 139 Цирк - 48 222
ГорДК - 64 993 Краевая больница - 44 641 Спутник - 39 572
Копылова - 44 620 Зеленая роща - 40 170 Первомайский - 36 611
Студгородок - 44 417 Иннокентьевский - 45 059 Станция Енисей - 38 340
Центр - 47 953 Солнечный - 41 118 ДОК - 39 205
Покровка - 40 913 Пашенный - 42 241 Черемушки - 37 106
В ходе выполнения работы были собраны исходные данные по предложению 3118 квартир за 2011 год [4], для выяснения зависимости их стоимости от каких-либо факторов (например, этажность, материал стен, количество комнат и др.). Далее была произведена замена текстовых данных на количественные, то есть каждому микрорайону было поставлено в соответствие число, приведенное в [1].
Анализируя стоимость жилья и основываясь на работах [1-3; 6], было решено строить модель зависимости жилья от факторов в линейном виде.
С помощью корреляции, значения которой равно 0,84 был выявлен главный фактор, от которого зависит стоимость квартиры. Это фактор «Общая площадь квартиры».
Анализ данных показал, что 69,9 % стоимости квартиры определяется ее площадью.
Уравнение регрессии по этому фактору имеет вид
Z = -343,83 + 54,99 • Х8. (1)
Определение значимых факторов после главного осуществляется двумя способами: методом всех регрессий от двух, трех и т. д. значимых факторов.
В общей регрессии значимыми коэффициентами являются: Х1 - «Комнаты», Х2 - «Ориентир», Х3 - «Этажность», Х4 - «Телефон», Х5 - «Общая площадь», Х6 - «Жилая площадь», Х7 - «Площадь кухни», Х8 - «Плита» (газовая, электрическая), Х9 - «Сан.узел» (совместный или раздельный).
Уравнение имеет вид
Y = -10,84 - 492,26 • Х1 + 1,61 • Х2 - 23,96 • Х3 + 124,19 • Х4 + 68,45 • Х5 + + 3,96 • Х6 + 24,54 • Х7 - 104,63 • Х8 - 148,17 • Х9.
Для проверки остатков на гетероскедастичность были проведены тесты Голдфелда-Куандта и тест ранговой корреляции Спирмена. Они показали слабую гетероскедастичность, поэтому уравнение (1) может быть использовано в дальнейшем для моделирования стоимости жилья.
Авторы благодарят профессора С. И. Сенашов за постановку задачи и внимание к работе.
Библиографические ссылки
1. Senashov S., Surnina E., Juferova N. Cost estimation of information system of apartments at secondary housing markets as a management investment tool // Vestnik SibGAU. 2009, 5(26), pp. 154-157.
2. Сенашов С. И., Юферова Н. Ю., Сурнина Е. В. Информационная система оценки стоимости квартир на вторичном рынке жилья как инструмент управления инвестициями // Вестник СибГАУ. 2009. Вып. 4 (25). Ч. 1. С. 219-223.
3. Сенашов С. И., Юферова Н. Ю., Грошак Е. В. Моделирование стоимости жилья в г. Красноярске / СибГТУ. Красноярск, 2007. 204 с.
4. Табаченко О. О., Сенашов С. И., Филюшина Е. В., Томаровская И. В. Квартиры Красноярска 2011. Свид. о гос. регистр. базы данных № 2014620939.
5. Сенашов С. И., Юферова Н. Ю. Актуальное моделирование стоимости недвижимости в Красноярске // Вестник СибГАУ. 2013. Вып. 2(48). С. 86-91.
6. Вайтекунене Е. Л. Оценка стоимости земельных участков за 2011-2012 гг./ Решетневские чтения : материалы XVIII Междунар. науч. конф., посвящ. 90-летию со дня рождения генер. конструктора ракет.-космич. систем акад. М. Ф. Решетнева (11-14 нояб. 2014, г. Красноярск) : в 3 ч. / под общ. ред. Ю. Ю. Логинова ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2014. Ч. 2. С. 30.
© Дедюрина О. В., Банова В. С., Киселева Д. С., 2015
