CC BY
7
коэффициент неравенства людей в достаточной мере влияет на ИЧР, подтверждается при определенных условиях в каждой стране.
Если рассматривать ситуацию в России, то необходимо отметить, что, для того чтобы увеличить индекс человеческого развития в нашей стране, необходимо увеличивать уровень образования. Также необходимо уменьшать коэффициент неравенства населения, который в нашей стране увеличивается ежегодно и в настоящее время достаточно велик и составляет 11,6.
Использованные источники:
1. Human Development Report 2015. Электронный ресурс http://hdr.undp.org/ (Дата обращения: 12.11.15)
2. Демографическая модернизация России: 1900—2000. Под редакцией Анатолия Вишневского. Серия «Новая история» Москва, Новое издательство, 2006, 601 стр
3. Гладышева А. В., Горбунова О. Н. Роль образования как социально-экономического института в современной экономике. - Социально-экономические процессы и явления. - №10. - 2012
4. Баева О. Н. Индекс человеческого развития: методики определения и оценки на уровне региона. - Известия Иркутской государственной экономической академии
Киселева С. С. студент 3 курса
факультет «Международные экономические отношения»
Сармина Е. Ю. студент 3 курса
факультет «Международные экономические отношения»
Невежин В. П., к.техн.н. научный руководитель, профессор кафедра «Системный анализ и моделирование экономических процессов» Финансовый Университет при Правительстве Российской
Федерации Россия, г. Москва
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ УДОБСТВА РАСПОЛОЖЕНИЯ КВАРТИР НА ИХ СТОИМОСТЬ ПО ГОРОДУ МОСКВА
В данной статье рассмотрена зависимость цен за квадратный метр жилья в городе Москва от удобства проживания в районах. Выдвигается ряд гипотез о том, какие факторы в наибольшей степени влияют на удобство проживания. Проводится анализ различных факторов и их влияния на удобство проживания в различных районах Москвы.
Ключевые слова: стоимость жилья, Москва, удобство проживания, эконометрическая модель, регрессионная модель, корреляция,
регрессионный анализ.
The article considers the dependence of the price per square meter of apartments in Moscow by the convenience of living in the regions. There are some of hypotheses about which factors have the greatest impact on the convenience of living. There is analysis of various factors and their impact on the convenience of living in different parts of Moscow.
Keywords: the cost of apartments, Moscow, the convenience of living, econometric model, regression model, correlation, regression analysis.
В настоящее время остро стоит проблема покупки квартиры перед населением, тем более в Москве. Средняя цена на недвижимость в столице в 4.5 раза выше, чем в среднем по России. Кроме того, в различных районах Москвы цены варьируются, причем различия в стоимости значительные. В связи с этим, хотелось бы провести анализ стоимости квартир и определить факторы, влияющие на их цену. Так от чего же зависит такой разброс цен и как выбрать район, стоимость квартиры в котором бы лучше всего соответствовала удобству проживания? Чтобы разобраться в данном вопросе мы изучили средние цены на квартиры в различных районах Москвы и сравнили их с качеством и удобством проживания в районах.
Удобство проживания - это субъективный фактор, и мы не можем оценить его в количественном выражении. Для этого были выделены несколько показателей, описывающих комфортабельность района. Так, для такого большого города, как Москва, очень важным является время в пути от дома до работы, но, так как жители пользуются и общественным, и личным транспортом, мы исследовали время, необходимое, чтобы добраться от центра района до нулевого километра, и на своей машине, и на общественном транспорте, куда входят автобусы, троллейбусы, маршрутное такси, трамваи и метро.
Другим показателем, характеризующим удобство района, было выделено количество образовательных учреждений. Наличие школы в непосредственной близости от места проживания является сравнительным преимуществом и говорит о развитой образовательной инфраструктуре. А чем больше школ в районе, там большее количество домов будут находиться рядом с ними.
И последний показатель, выбранный для оценки удобства - количество медицинских учреждений, таких как поликлиники, больницы и травм пункты. Он описывает развитость и доступность инфраструктуры здравоохранения, а говорить о важности этой сферы не приходится.
Данные, выбранные для анализа по перечисленным факторам, представлены в таблице 1.
Таблица 1.
№ Район Цена Время в Время в Кол-во Кол-во
пути до пути до образова- медицинских
за м2 центра на личном транспорте, х1 центра на общественном транспорте, х2 тельных учреждений, х3 учреждений, х4
1 Якиманка 359734 10 20 6 19
2 Тверской 426221 10 21 19 40
3 Замоскворечье 246067 9 19 10 20
4 Арбат 426030 4 23 5 12
5 Красносельский 312490 14 13 11 19
6 Пресненский 257638 15 29 37 35
7 Мещанский 302389 10 28 13 20
8 Южнопортовый 169734 12 24 12 11
9 Южное Тушино 155030 28 41 17 6
10 Таганский 243318 17 23 23 37
Для оценки зависимости между факторами был использован
= ух - у • х = Соу(х, у)
, ^ ^х^у л/Уаг(х)Уаг(у)
коэффициент корреляции: х у \ \ ; ;
Ниже представлена матрица коэффициентов парной корреляции, с
помощью которой мы выявляли зависимость стоимости от исследуемых факторов и зависимость между самими факторами._
Цена за м2 Время в пути до центра на личном транспорте, х1 Время в пути до центра на общественном транспорте, х2 Кол-во образовательных учреждений, х3 Кол-во медицинских учреждений, х4
Цена за м2 1 -0,742091 -0,705695 -0,241898 0,560162
х1 -0,742091 1 0,824208 0,326659 -0,51044
х2 -0,705695 0,824208 1 0,227545 -0,56528
х3 -0,241898 0,326659 0,227545 1 0,35654
х4 0,560162 -0,51044 -0,56528 0,35654 1
Проводя анализ выбранных факторов, можно отметить, что средние по району цены на квартиры в наибольшей степени зависят от времени нахождения в пути до центра города. Причем зависимость эта отрицательная. То есть, чем ближе квартира к центру, тем дороже она будет стоить. И это не может показаться удивительным, ведь самые «элитные» жилые комплексы расположены в непосредственной близости с историческими памятниками в старом городе. Так, самыми дорогими районами являются Остоженка, Тверской район, Китай-город, Арбат и др. Эти районы как раз и составляют центр города. В них хорошо развитая развлекательная инфраструктура. Но действительно ли они удобны для проживания, если близость к центру города единственный фактор, влияющий на столь высокую цену?
Стоит заметить, что влияние времени в пути на личном и общественном транспорте различны, и в большей степени оказывает влияние нахождение в дороге на личном транспорте. Так, время, необходимое, чтобы добраться до центра на личном транспорте объясняет стоимость на 55%, а на общественном - на 50%. Так же необходимо отметить по результатам исследования, что зависимость между временем в пути на личном и общественном транспорте хоть и сильная, но не абсолютная. Это объясняется разной загруженностью дорог на трассах, ведь пробки не образуются равномерно на всех дорогах Москвы, чаще всего они бывают в определенных местах.
Следующий фактор по значимости - это количество медицинских учреждений в районе. Здесь наблюдается прямая зависимость, а значит с увеличением числа больниц и поликлиник, увеличивается и стоимость на жилье. И это не удивительно, потому что любой человек заботиться о своем здоровье, и для него важно, чтобы он мог легко добраться до больницы, либо чтобы врач прибыл к нему в случае необходимости как можно быстрее.
Количество школ в районе слабо влияет на цены квартир. Кроме того, эта зависимость еще и отрицательная. То есть мы можем свидетельствовать, что в районах с более дорогой стоимостью квартиры, школ меньше, чем в «дешевых» районах. Это может быть связано с тем, что дорогие районы находятся преимущественно в центре, где выгоднее построить еще одно развлекательное заведение, чем школу. Данное предположение доказывает и прямая зависимость между расстоянием до центра и количеством школ.
Для более глубокого изучения значимости факторов был проведен регрессионный анализ, результаты которого отражены в таблице 2:
Таблица 2.
Коэффициенты Станд. ошибка ^статистика Р -значение Нижние 95% Верхние 95%
Цена за м2 616802,1 88689,57 6,954618 2,73Е-07 434142,5 799461,6
х1 -12575,7 4093,369 -3,07221 0,005073 -21006,1 -4145,24
х2 -65288,8 12037,05 -5,42399 1,25Е-05 -90079,6 -40498
х3 -2029,71 1014,768 -2,00018 0,056456 -4119,67 60,23903
х4 -252,939 1033,583 -2,24472 0,808671 -2381,64 1875,766
Анализируя полученные результаты, видим, что наименьшее влияние оказывает такой фактор, как количество образовательных учреждений. Кроме того, параметр при данном факторе является неадекватным, так как доверительный интервал этого параметра включает в себя как положительные, так и отрицательные значения. Его следует исключить из рассматриваемой эконометрической модели.
Проведя отбор существенных показателей методом информационной емкости, было получено следующее: наибольшие результаты наблюдаются у факторов 1, 2 и 4, что еще раз доказывает необходимость исключения третьего фактора из модели.
Таким образом, была получена следующая линейная эконометрическая модель:
у = а0 +а1х1 +а2х2+ а4х4 + и
Проведя оценку данной модели методом наименьших квадратов была получена следующая регрессионная модель:
У=586129,4 - 16854,1x1 - 64954,2x2 - 1247x4
Проведя проверку ее качества (значимости) было получено, что данная модель может использоваться для прогноза оценки стоимости жилья.
Итак, в наибольшей степени на стоимость квартир в Москве влияет расположение района по отношению к центру Москвы. Мы предполагаем, что в большей степени это связано с тем, что в центре намного меньше жилых комплексов, чем на окраине города, много финансово-административных центров, где работают миллионы людей , а значит спрос на квартиры в центре намного больше, чем на окраине Москвы.
Мы считаем, что это связано с тем, что Москва является финансовым центром России, и ее население является самым многочисленным среди других городов нашей страны. Москва- город, в котором люди постоянно куда-то спешат, и поэтому транспортная доступность особенно важна для населения.
Использованные источники:
1. Рейтинги округов и районов Москвы по стоимости жилья. Индикаторы рынка недвижимости. Электронный ресурс. http://www.irn.ru/rating/moscow/ (дата обращения: 15.11.15)
2. В. А. Бывшев. Эконометрика: учеб. пособие / В. А. Бывшев. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 480с.: ил.
3. Сидоровых А. С. Оценка влияния транспортной доступности на цены недвижимости. - Прикладная эконометрика. - №1(37). - 2015.
Кислицын Е.В. старший преподаватель кафедра статистики, эконометрики и информатики Уральский государственный экономический университет
Россия, г. Екатеринбург АНАЛИЗ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ТЕОРЕТИКО-ИГРОВОЙ МОДЕЛИ ОЛИГОПОЛИСТИЧЕСКОГО РЫНКА ПРИРОДНОГО ГАЗА Аннотация: В статье рассматривается процесс торговли природным газом между Россией и Европой с точки зрения теоретико-игровой модели олигополистического рынка при наличии информационной асимметрии. Модель Штакельберга, предложенная Грэйсом и Зенгом, адаптирована для современных реалий. В качестве игроков (участников) данного процесса взяты страна-производитель (Россия), транзитер (Украина, Беларусь и др.) и импортер (страны Европы). Анализируется реакция игроков на изменение расходов Европы на покупку природного газа.
Ключевые слова: олигополия, дуополия, природный газ, модель Штакельберга, страна-транзитер.
В 2013 году Россия экспортировала в Западную Европу приблизительно 197 миллиардов кубических метров газа в покупательной силе $68 миллиардов. Экспорт природного газа в страны Европейского союза является важнейшим источником дохода для Российской Федерации. С другой стороны, для стран Европы Россия является крупнейшим импортером природного газа. На данный момент доля поставок российского природного газа в Европу составляет чуть более 26%. [1]
На сегодняшний день природный газ поступает из России в Европу по трем основным газопроводам: Братство, Ямал-Европа и Северный поток. [2] На данном этапе условия торговли природным газом между Россией и странами Европы сложны, так как в данный процесс вовлечены многие страны. Такой процесс может иметь несколько подходов для экономического анализа. Можно рассмотреть данный рынок как рынок совершенной конкуренции, рассматривая всех его участников как неспособных влиять на цену напрямую. Можно придерживаться другой точки зрения, полагая, что рынок природного газа является монополистическим. Но данные подходы не совсем пригодны для современных реалий.
Рассмотрим газовую торговлю как олигополистическую игру с тремя игроками с информационной асимметрией и поведенческой координацией. Здесь в качестве игроков будут рассмотрены: производитель (Российская Федерация), транзитер (страны-транзитеры, такие как Украина, Беларусь) и
