CC BY
0
УДК 519.862.6
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ КВАРТИР ПЕРВИЧНОГО РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ ЗА ПЕРВЫЙ МЕСЯЦ 2018 ГОДА
В ГОРОДЕ КРАСНОЯРСКЕ
И. Л. Рубинкович*, А. А. Капустин**, И. Л. Савостьянова
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газеты «Красноярский рабочий», 31 E-mail: ivan.rubinkovich@mail.ru, kapustin.anton199712@gmail.ru
Смоделирована стоимость квартир первичного рынка недвижимости г. Красноярска за январь за 2018 год, были построены линейные модели, описывающие влияние 12 факторов на стоимость 771 квартир.
Также были проведены тесты Уайта, Парка, Глейзера и Голфледа-Квандта и в результате была построена модель, не имеющая гетероскедастичность остатков.
Ключевые слова: эконометрическое моделирование, линейная модель, стоимость жилья.
ECONOMETRIC MODELING OF THE COST OF APARTMENTS IN THE PRIMARY REAL ESTATE MARKET FOR THE FIRST MONTH OF 2018 IN KRASNOYARSK
I. L. Rubinovich*, A. A. Kapustin**, I. L. Savostyanova
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: ivan.rubinkovich@mail.ru, kapustin.anton199712@gmail.ru
We have built a model for the cost of apartments in the primary real estate market of Krasnoyarsk in January 2018 in this article. We built linear models describing the impact of 12 factors on the cost of 771 apartments.
White, Park, Glazer, and Goldfeld-Quant tests were also performed. as a result, a model was constructed that does not have heteroscedasticity of the residues.
Keywords: econometric modeling, linear model, housing cost.
Красноярск - город, расположенный в центре России, на обоих берегах Енисея, на стыке Западносибирской равнины, Среднесибирского плоскогорья и Саянских гор в ущелье, образованном самыми северными отрогами Восточного Саяна. Является крупным транспортно-логическим, научно-образовательным и спортивным центром России. Также город является самым восточным городом-миллионером в России [1]. В силу своего расположения и количества населения в городе постоянно идет купля-продажа, перепродажа квартир, постройка новых многоэтажек с однокомнатными или многокомнатными квартирами, студиями, апартаментами.
За проведенную аналитическую деятельность было выявлено, что в Свердловском районе, а именно в Микрорайоне «Пашенный» замечено большее количество предложений недвижимости за первый месяц 2018 года, чем в других районах города. Это 570 квартир. Возможно, количество предложений по продаже и покупке недвижимости определяется расположением района - с одной стороны Енисей, который протекает через весь город, с возможностью близких мест отдыха летом, с другой стороны - «Красноярские Столбы»,
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2020. Том 2
фан-парк «Бобровый лог» и Парк флоры и фауны «Роев ручей». В целом, в Свердловском районе давно не происходило масштабных построек, однако в последнее время происходят точечные постройки в микрорайоне Пашенном.
На втором месте жилой микрорайон «Солнечный», который относится к Советскому району. Это самый отдаленный микрорайон, который строился для сотрудников «КрасТяжМаш», хотя у «Солнечного» и права микрорайона на данный момент, однако в нем происходит строительство своих микрорайонов, из-за которых и увеличивается количество недвижимости. Квартир в продаже в этом районе намного меньше чем в Свердловском районе, всего 94.
И на третьем месте по количеству продажи недвижимости занимает Октябрьский район, с микрорайоном «Северо-Западный», в нем зафиксировано 59 единиц недвижимости. Этот район является одним из старых районов города, также он граничит с зеленой зоной, представленной островом Татышева.
Приведем статистику цен на 1 квадратный метр за январь в г. Красноярске (в таблице 1).
Таблица 1
Средняя цена квадратного метра на первичном рынке жилья за 2018 г., руб.
1-комнатные 2-комнатные 3-комнатные
48 117 46 576 47 506
Приступив к анализу данных о 771 квартире за январь 2018 года в городе Красноярске, которые были взять из базы данных [8], мы смоделировали стоимость жилья г. Красноярска с опорой на источники [2-7]. В этих источниках подробно рассмотрено моделирование стоимости недвижимости, однако, эта задача остается актуальной, поскольку меняются значимые факторы и их влияние на стоимость квартиры.
Нами была построена модель на основе 13 факторов. Все факторы описали с помощью x;, где X] - количество комнат, x2 - планировка (если 1 - новая планировка, 2 - студия, 3 -индивидуальная, 4 - апартаменты) , x3 - подрайон (если 4 - Студенческий городок, 5 - м-н Взлетка, 6 - ул. Копылова, 7 -ул. Железнодорожников, 12 - м-н Пашенный, 15 - БСМП, 19 -к-т Енисей, 20 - м-н Первомайский, 22 - КрасТЭЦ, 23 - м-н Солнечный, 25 - ул. Калинина), x4 - этаж, x5 - этажность дома, x6 - материал стен, X7 - общая площадь, x8 - жилая площадь, x9 - кухня, xjo - санузел (если 1 - совмещенный, 2 - раздельный), x11 - плита (если 0 - нет, 1 -электрическая, 2 - газовая), x]2 - балкон/лоджия (если 0 - нет, 1 - балкон, 2 - лоджия) и z -цена.
Главный фактор в данном уравнении - количество комнат. Далее мы провели регрессию по одному фактору и построили однофакторное уравнение:
z =95, 24+45,16*x7. (1)
Методом всех регрессий получили 8-факторную модель, описывающую 85% опытных данных
z=744,4+42,17*x7+(-26,6)*x3+114,21*x6+(-10,2)*x5+4,06*x8+(-55,30)*x2+ (2)
(-121,92)*Х10+69,67*Х12
Исследуем гетероскедастичность остатков.
По тесту Голфреда-Кванта мы выявили факторы дающие гетероскедастичность: планировка, этаж, всего этажей.
Определяем вид гетероскедастичности.
По тесту Парка гетероскедастичность имеет вид:
ln e2=1,06*10-12*ln x-2,38*10-12*ln x7 0,317*10-12*ln x8 +0,61*10-12*ln x9, где e; - остатки.
По тесту Глейзера гетероскедастичность имеет вид:
|e1|=88*10-14+17*10-14*(x1)0•5-46*10-14*(xз)0•5-73*10-14*(x7)0•5-13*10-14*(x8)0•5,
По тесту Уайта была найдена гетероскедастичность вида:
е2=-3,58*1025 *(x2)2 *(x3)2+ + 7,90*1022 *(x2)2 *(x)2+1,15*1024 *(х2)2*(х6)2+1,25*1026*(х2)2*(х7)2
В модели(2) избавились от гетероскедастичности и получили:
q = 1,02*10-1,30*10* y, - 9,70 *10* y2 - 2,30*10~6 * y3 - 8,70 *10~6 * y4, (3)
где у= x¡/e¡, y2= X2/e2, уз = хз/ез, y4= X4/e4. q= z/e¡.
Сравнение построенных моделей с исходными данными показало, что модели (2), (3), могут быть использованы для прогнозирования цен на жилье в г. Красноярске.
Библиографические ссылки
1. Сайт администрации города Красноярска [Электронный ресурс]. URL: http://www.admkrsk.ru/city/areas/lenin/pages/default.aspx (дата обращения: 15.09.2019).
2. Сенатов С.П., Юферова Н.Ю., Сурнина Е.В. Информационная система оценки стоимости квартир на вторичном рынке жилья как инструмент управления инвестициями//Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. 2009. № 4 (25). С. 219-223
3. Бренинг Д.В., Савостьянова И.Л., Томаровская И.В., Сенатов С.И. Квартиры Красноярска 2018. Рынок первичного жилья Свидетельство о регистрации базы данных № 2019620541. Дата регистрации 05 апреля 2019 г.
4. Senashov S.I., Surnina E.V., Yuferova N.J. Cost estimation information system of apartments at secondary housing market as a management investment tool // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. 2009. № 5 (26). С. 157-160.
5. Сенатов С.И., Юферова Н.Ю., Грошак Е.В. Моделирование стоимости жилья в г. Красноярске. / С. И. Сенатов, Н. Ю. Юферова, Е. В. Грошак; «Сибирский гос. технологический ун-т». Красноярск, 2007.
6. Kovalev V.F., Pustovalov V.V., Senashov S.I. // Differential Equations. 1993. T. 29. C. 1521.
7. Сенатов С.И., Бренинг Д.В., Пашковская O.B., Савостьянова ИЛ. Математическое моделирование стоимости вторичного жилья в городе Красноярске в 2017 году // Сибирский журнал науки и технологий. 2018. т.19. №4. С. 581-589.
© Рубинкович И. Л., Капустин А. А., Савостьянова И. Л., 2020
