CC BY
15
УДК 330.43
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СТОИМОСТИ ОДНОКОМНАТНЫХ КВАРТИР НА ПЕРВИЧНОМ РЫНКЕ ЖИЛЬЯ В ГОРОДЕ КРАСНОЯРСКЕ
М. В. Первоухина*, А. Ю. Слюнина Научный руководитель - О. В. Пашковская
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: marinapervouhina@mail.ru
Проведен анализ стоимости однокомнатных квартир, предлагаемых на первичном рынке жилья в городе Красноярске по данным 2017 года. Выявлены наиболее значимые факторы, влияющие на стоимость квартиры. Построена множественная регрессионная модель.
Ключевые слова: регрессионная модель, значимые факторы, стоимость квартиры.
ECONOMETRIC ANALYSIS OF COST OF ONE-ROOM APARTMENTS ON THE PRIMARY HOUSING MARKET IN KRASNOYARSK
M. V. Pervouhina*, A. Yu. Slyunina Scientific Supervisor - O. V. Pashkovskaya
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: marinapervouhina@mail.ru
The analysis of the cost of one-bedroom apartments is carried out, offered in the primary housing market in the city of Krasnoyarsk according to 2017. The most significant factors affecting the cost of the apartment. Multiple regression model is constructed.
Keywords: regression model, important factor, cost of the apartment.
Анализ стоимости квартир в г. Красноярске с помощью эконометрических методов проводится уже более 10 лет. Результаты этого анализа можно найти в работах [1-10].
Первичное жилье в Красноярске - это объекты жилого недвижимого имущества, которые ранее не были оформлены в собственность установленным законом образом. Первичный рынок жилья включает в себя не только квартиры, которые находятся лишь в проекте, но и те, которые находятся в строящихся домах независимо от стадии их готовности.
Квартиры с однокомнатной планировкой пользуются чрезвычайным успехом в Красноярске, особенно расположенные в новостройках. Однокомнатная квартира в новостройке является оптимальным вариантом для студентов, молодых пар, холостяков и людей пенсионного возраста. Такая недвижимость доступна практически всем работающим людям, даже если у них нет значительных финансовых накоплений. Главная причина высокой популярности однокомнатных квартир на первичном рынке, заключается, конечно же, в их доступной цене.
В данной работе проведен эконометрический анализ стоимости однокомнатных квартир на первичном рынке жилья в г. Красноярске в 2017 году [11]. Для анализа были взяты данные о предложенных к продаже 780 квартирах.
Предполагаем, что стоимость жилья описывается следующей линейной моделью:
yi — a0 ^ a^ ^ a2 ^2 ^ a3 x^ ^ a4 x4 ^ a5 x^ ^ a6 x6 ^ a7 ^ a8 x8 ^ a^ x^ ^ a10 x10 ^ e . (1)
где у - стоимость квартиры, - планировка, x2 - район, x3 - этаж расположения квартиры, x4 -количество этажей в доме, x5 - материал стен, x6 - площадь квартиры, x7 - жилая площадь, x8 -
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2019. Том 2
площадь кухни, х9 - санузел, х10 - наличие балкона либо лоджии. При работе с атрибутивными признаками они были ранжированы и значения атрибутов были заменены числами (рангами).
После оценки параметров уравнения регрессии (1) получили следующее многофакторное уравнение регрессии:
Для улучшения качества реализации и простоты модели мы сократили её размерность, за счет исключения второстепенных, несущественных факторов, используя способ отбора факторных признаков - шаговую регрессию. Сущность данного метода заключается в последовательном включении факторов в уравнение регрессии и последующей проверке их значимости.
В ходе регрессионного анализа было выявлено, что стоимость квартиры на 53 % зависит от общей площади квартиры и на 47% - от остальных факторов. Уравнение (2) адекватно опытным данным по критерию Фишера. А также, все коэффициенты многофакторного уравнения регрессии являются значимыми.
Для проведения дальнейших тестов необходимо построили матрицу с использованием остатков регрессии по 5 главным факторам. Диагональные элементы матрицы - это остатки регрессии, а все остальные элементы равны нулю.
Полученную модель проверили на гетероскедастичность. Явление гетероскедастичности возникает, как правило, при анализе неоднородных объектов. Метод наименьших квадратов, который используется при оценке параметров модели в условиях гетероскедастичности позволяет получить несмещенные оценки параметров модели, но оценка дисперсии ошибки, и, следовательно, границы доверительных интервалов оценок параметров модели и прогноза зависимой переменной будут неверными, т.к. они вычисляются на основании предположения гомоскеда-стичности ошибок.
Для проверки на гетероскедастичность существует большое количество тестов. Мы рассмотрели тест Голдфельда-Квандта - этот тест применяется в том случае, если ошибки регрессии можно считать нормально распределёнными случайными величинами. По каждому фактору отсортировали квартиры по возрастанию и разбили совокупность на три одинаковые части. И находим регрессию по первой и третьей части. В ходе теста Голдфельда-Квандта было выявлено, что остатки регрессии гетероскедастичны с вероятностью 95%.
Тест Уайта позволяет обнаружить лишь само наличие гетераскедастичности, но не даёт возможности проследить количественный характер зависимости дисперсий ошибок регрессии от значений регрессоров и, следовательно, не представляют каких-либо способов устранения гете-раскедостичности. Для теста Уайта необходимо найти регрессию факторов и их квадратов. В нашем случае регрессия значима и есть значимые коэффициенты, значит, есть гетероскедастич-ность. По результатам данного теста было найдено уравнение остатков:
Эконометрическая модель, которой свойственна гетероскедастичность, является обобщённой моделью, и для оценивания её параметров следует воспользоваться обобщённым методом наименьших квадратов (тест Эйткена):
В процессе исследования была построена эконометрическая модель, позволяющая сделать выводы об изменении стоимости однокомнатных квартир на первичном рынке под влиянием различных факторов. Были взяты данные стоимости 5 квартир и получены новые стоимости квартир на основании вычисленных уравнений. Реальная стоимость и вычисленная приближенно совпадают. Таким образом, данную модель можно использовать для прогнозирования стоимости однокомнатной квартиры на первичном рынке.
уг = 383,92 + 31,02X - 22,79х2 - 3,75а3х3 - 62,88x5 + 47,86х6 + е1.
(2)
е
^/-222694х6 - 20189х2 + 688x22 + 50864,4х52, где е1 = у1 - у'
71 = 745,52 - 45,06*; -18,11*2 - 0,02*3 + 48,63*4
7х У где 7 = —
Библиографические ссылки
1. Сенашов С.И., Юферова Н.Ю., Грошак Е.В. Моделирование стоимости жилья в г. Красноярске. Красноярск: СибГТУ, 2007. 204 с.
2. Сенашов С.И., Юферова Н.Ю., Вайтекунене Е.Л. Эконометрическое моделирование стоимости жилья в Красноярске. Красноярск: Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т., 2015. 178 с.
3. Cost estimation of information system of apartments at secondary housing markets as a management investment tool / S.I.Senashov and at all // Vestnik scientific journal of Siberian Aerospace University. 2009, №5 (26). Р. 154-157.
4. Актуальное моделирование недвижимости в Красноярске / С.И. Сенашов и [др.] // Вестник СибГАУ. 2013. №2 (48). С. 86-91.
5. Методы оценки земельных участков / С.И. Сенашов, Е.В. Сурнина, Г.А. Пузанова, Е.В. Филюшина // Решетневские чтения: материалы XIII Междунар. науч. конф. ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2009. С. 549-650.
6. Сурнина Е.В., Сенашов С.И. Использование гис технологий для оценки стоимости квартир // Актуальные проблемы авиации и космонавтики: материалы VI Всеросс. науч.-практ. конф. творч. молодежи ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2010. Т. 1. С. 444-445.
7. Моделирование стоимости жилья на вторичном рынке недвижимости в г. Красноярске в 2016 году / О.В. Пашковская, С.И. Сенашов, И.Л. Савостьянова, Н.Ю. Юферова // Сибирский журнал науки и технологий. 2018. №4 (18). С.788-796.
8. Сенашов С.И., Юферова Н.Ю., Сурнина Е.В. Информационная система оценки стоимости квартир на вторичном рынке жилья как инструмент управления инвестициями // Вестник Сиб-ГАУ. 2009. № 4 (25). С. 219-223.
9. Simulation of the cost of residential properties in Krasnoyarsk for 2013-2014 / С.И. Сенашов, И.Л. Савостьянова, А.Г. Юзаева, Л.М. Савченко // Вестник СибГАУ. 2016. №3 (17). С. 830-836.
10. Русакова А.А., Стародубцев А.А., Сенашов С.И. Моделирование стоимости жилья Центрального района города Красноярска // Актуальные проблемы авиации и космонавтики: сб. материалов XIII Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. Дню космонавтики (10-14 апреля 2017 г., Красноярск) : в 3 т. под общ. ред. Ю. Ю. Логинова ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2017. Т.2. С. 398-401.
11. Свидетельство 20186621065. Квартиры Красноярска 2017. Рынок первичного жилья. Дата регистр. 12.07.2018. Бренинг Д.В., Савостьянова И.Л и другие. Заявитель и правообладатель ФГБОУ ВПО СибГАУ (RU) №20186621065 заявка 2018; опубликовано 2018. Реестр баз данных -1С.
© Первоухина М. В., Слюнина А. Ю., 2019
