CC BY
28
АНАЛИЗ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ КАК ОДНОГО ИЗ ФАКТОРОВ УСТАНОВЛЕНИЯ СТОИМОСТИ ЖИЛЬЯ
И.И. Васильев, магистрант
О.П. Хандакова, старший преподаватель
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова (Россия, г. Якутск)
DOI: 10.24411/2411-0450-2019-10394
Аннотация. В данной статье методом корреляции и распределением Стъюдента исследована взаимосвязь цен на жилую площадь от размера заработной платы. В Республике Саха (Якутия) за 2018 г. введено в эксплуатацию более 850 тыс. квадратных метров жилой площади [2], а средняя цена на 1 кв.м. составила 71,2 тыс. руб. [1]. По сравнению с 2007 г. цена выросла в 2 раза. С каждым годом по статистическим данным средняя заработная плата увеличивается и данное исследование отражает, насколько цены зависят от уровня заработной платы.
Ключевые слова: корреляция, взаимосвязь, заработная плата, стоимость жилья, цены.
По данным Государственной службы статистики отображен график изменения цен и заработной платы (рис. 1). Наглядно
можно увидеть, что присутствует зависимость цен.
Средняя заработная плата (тыс. руб) Средняя цена за 1 кв.м.
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Рис. 1. Уровень заработной платы и цена 1 кв.м.
1. Коэффициент корреляции Пирсона характеризует существование линейной зависимости между двумя величинами [3]. Для подтверждения зависимости, используем выборочный линейный коэффициент корреляции г-Пирсона, который вычисляется по формуле 1.
где XI - значение средней зарплаты, у^ -стоимость 1 кв.м. в I-том периоде;
Среднее арифметическое значение для Хср ,Уср вычисляется по формуле 2.
^ср
ИГ=1 xi
П
(2)
'ху
_ S:!=i(xi-Xcp)*(yi-Ycp)
Si(xi-XCp) *Si(yi-YCp)2
(1)
где п - количество периодов; Для проведения расчетов из официального сайта Госкомстата были использованы данные за 2007-2018 годы, которые представлены в таблице 1.
Таблица 1. Средняя зарплата и стоимость жилья
Год 2GG7 2GG8 2GG9 2G1G 2G11 2G12
Период 1 2 3 4 5 б
Средняя з/п 19,409 23,81б 2б,533 28,708 34,052 39,91б
Средняя стоимость 1кв.м. 32,917 40,11б 48,848 47,848 48,825 52,508
Год 2G13 2G14 2G15 2G16 2G17 2G18 Xcp
Период 7 8 9 10 11 12
Средняя з/п 4б,542 51,111 54,б31 59,1 б2,20б б7,491 42,8
Средняя стоимость 1 кв.м. 58,801 71,б13 77,931 75,872 б9,947 71,231 58,03
Таблица 2. Результаты расчетов вычисления коэффициента корреляции
Год 2GG7 2GG8 2GG9 2G1G 2G11 2G12
Период 1 2 3 4 5 б
X, — ХСр -23,4 -19,0 -1б,3 -14,1 -8,7 -2,9
(х1 - хео) 547,1 3б0,4 2б4,б 198,б 7б,5 8,3
-25,1 -17,9 -9,2 -10,2 -9,2 -5,5
СУ!-Уеп)2 б30,7 320,9 84,3 103,7 84,7 30,5
(Х1 — Хср) (у1-уео) 587,4 340,1 149,4 143,5 80,5 15,9
Год 2G13 2G14 2G15 2G16 2G17 2G18
Период 7 8 9 10 11 12
Х1 — ХСР 3,7 8,3 11,8 1б,3 19,4 24,7
(х1 - хею) 14,0 б9,1 140,0 2б5,7 37б,б б09,б
0,8 13,б 19,9 17,8 11,9 13,2
(У1-Уеп)2 0,б 184,5 39б,0 318,3 142,0 174,3
(х1 — Хср) (у1-уео) 2,9 112,9 235,4 290,8 231,3 325,9
На основе приведенных данных вычислим коэффициент корреляции, подставив значения в формулу:
г= 2 5 1 6 1 =0.93
\/2930.6*2470.5
2. Парный ^критерий Стьюдента [4, С. 59] используется для сравнения двух зависимых парных выборок и рассчитывается по следующей формуле:
^ (3)
где Ма - средняя арифметическая разностей показателей, - среднее квадра-тическое отклонение разностей показателей, п - количество периодов.
Среднее квадратическое отклонение разностей от средней [6]:
<*-. (4)
Интерпретация полученного значения парного ^критерия Стьюдента не отличается от оценки ^критерия для несвязанных совокупностей. Прежде всего, необходимо найти число степеней свободы / по следующей формуле: { = п - 1; (5)
После этого определяем критическое значение ^критерия Стьюдента для требуемого уровня значимости (например, р=0,05, р=0,01, р=0,001) и при данном числе степеней свободы /.
Таблица 3. Разность значений
Период Средний уровень з/п Средняя стоимость 1 кв.м. Разность значений, d
1 19,409 32,917 13,508
2 23,816 40,116 16,3
3 26,533 48,848 22,315
4 28,708 47,848 19,14
5 34,052 48,825 14,773
6 39,916 52,508 12,592
7 46,542 58,801 12,259
8 51,111 71,613 20,502
9 54,631 77,931 23,3
1G 59,1 75,872 16,772
11 62,206 69,947 7,741
12 67,491 71,231 3,74
Ха-182,94
Найдем среднюю арифметическую раз- Вывод: Коэффициент корреляции силь-
ностей: Md=182,94/12=15,24 но приближен к единице, также по приве-
Затем найдем среднее квадратическое денному выше графику наблюдается пря-
отклонение разностей от средней: мое направление корреляционной связи,
1224,578 т.е. рост зарплаты влечет рост цен. Поми-
11 4'51 мо корреляции Пирсона, был произведен
Рассчитаем парный t-критерий Стью- расчет по t-критерию Стъюдента, где ре-
дента: зультаты показали, что полученное значе-
15,24 7 ние t больше критических значений, это
4.5i/Vi2 говорит о наличии статистически значи-
Сравним полученное значение t- мых различий.
критерия Стьюдента 11,7 с табличным Таким образом, проведенный расчет
значением которое при числе степеней показывает, что между заработной платой свободы ,f равном 12 - 1 = 11 и уровне зна- и ценой на жилую площадь в г. Якутске чимости p=°.°5 составляет 2.201, при можно определить связь. В связи с этим р=°.ш составляет ЗЛ06, p=0.001 составля- приходим к выводу, что уровень заработ-ет 4,437 [7]. Полученное значение t больше ной платы может являться одним опреде-критических значений при p=°.°5, p=0.01 ляющих факторов установления стоимости и при p=0.001. жилья.
Библиографический список
1. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]:
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/
2. [Электронный ресурс]:
http://sakha.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/sakha/ru/statistics/enterprises/construction/
3. [Электронный ресурс]:
http://www.machineleaming.ru/wiki/index.php?title=Коэффициент_корреляции_Пирсона
4. Нужнова. С.В. Применение статистических методов в психолого - педагогических исследованиях: Учебное пособие. - Троицкий филиал ГОУ ВПО «ЧелГУ». - Троицк, 2005. - 120 c.
5. Гурман, В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. - М.: Высшая школа, 2004. - 404 с.
6. Парный t-критерий Стьюдента [Электронный ресурс]: http://medstatistic.ru/theory/tpars.html
7. Таблица критических значений t-критерия Стьюдента [Электронный ресурс]: https://statpsy.ru/t-student/t-test-tablica/
8. Долинина, Т.Н. Политика доходов и заработной платы: тексты лекций для студентов специальности 1-25 01 07 «Экономика и управление на предприятии» и магистрантов специальности 1-25 81 06 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит». - Минск: БГТУ, 2014. -112 с.
9. Харченко М.А. Корреляционный анализ: Учебное пособие для вузов. - Воронеж: Из-дательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2008. -30 с.
10. Корреляция [Электронный ресурс]: ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция
11. [Электронныйресурс]: http://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/DBInet.cgi
AN ANALYSIS OF WAGES AS A FACTOR IN ESTABLISHING THE COST
OF HOUSING
I.A. Vasiliev, graduate student O.P. Kondakova, senior lecturer
North-Eastern federal university named after M. K. Ammosov (Russia, Yakutsk)
Abstract. In this article, the correlation method and student distribution investigated the relationship of prices for living space on the size of wages. In the Republic of Sakha (Yakutia) for 2018. commissioned more than 850 thousand square meters of residential area [2], and the average price of 1 sq m amounted to 71.2 thousand RUB [1] compared to 2007price has increased 2 times. Every year, according to statistics, the average wage increases and this study will show how prices depend on the level of wages.
Keywords: correlation, interrelation, salary, cost of housing, prices.
