CC BY
0
УДК 519.862.6
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ КВАРТИР ВТОРИЧНОГО РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ НА ЛЕВОМ БЕРЕГУ
ГОРОДА КРАСНОЯРСКА
Т. А. Касьянова*, Д. А. Фролова** Научный руководитель - С. И. Сенатов
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газеты «Красноярский рабочий», 31 E-mail: *kasianova_tatiana@bk.ru, **frolovada98@mail.ru
Смоделирована стоимость квартир вторичного рынка недвижимости левого берега г. Красноярска, были построены линейные модели, описывающие влияние 7 факторов на стоимость 384 квартир за 2018 год. Также были проведены тесты Парка, Глейзера, Уайта и тест Голъдфелъда-Квандта, по которым была построена модель, лишенная гетероскедастичности остатков.
Ключевые слова: вторичный рынок недвижимости, линейная модель.
ECONOMETRIC MODELING OF THE COST OF APARTMENTS IN THE SECONDARY REAL ESTATE MARKET ON THE LEFT BANK
OF KRASNOYARSK
T. A. Kasyanova*, D. A. Frolova** Scientific supervisor - S. I. Senashov
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: *kasianova_tatiana@bk.ru, **frolovada98@mail.ru
We have built linear models of the cost of apartments in the secondary real estate market of the left Bank of Krasnoyarsk. The models included 7 cost factors for 384 apartments in 2018. The Park, Glazer, and white tests and the Goldfeld-Quant test were also used to construct a model devoid of heteroscedasticity of residues.
Keywords: secondary real estate market, linear model
Моделирование стоимости жилья г. Красноярска уже достаточно давно проводится, что отражается в публикация [1-9]. Тем не менее, задача остается актуальной, поскольку меняются значимые факторы и их влияние на стоимость квартиры.
На территории левого берега расположено четыре района: Октябрьский, Железнодорожный, Советский, Центральный.
Железнодорожный район является самым молодым районом города, его благоустройство началось в 1979 году. Здесь находятся Железнодорожный вокзал, Красная площадь с фонтаном, дом-музей Петра Красикова, Органный зал, Музыкальный театр и многое другое.
В Центральном и Железнодорожном районах сосредоточены основные государственные учреждения и офисы компаний, предприятия торговли и обслуживания, крупные культурные и образовательные учреждения. Большая часть домов «Старого центра» - это четырёх- и пятиэтажные кирпичные дома (полнометражные квартиры) - «сталинки». Вторая по
Секция «Информационно-экономические системы»
численности группа - «хрущёвки» аналогичной этажности. Оставшаяся часть Центрального района застроена разнообразными домами (от деревянных домов до современных кирпичных многоэтажек).
Советский район - самый большой по размерам и числу проживающих здесь жителей. На его окраине также находятся крупнейшие заводы Красноярска: металлургический (КРАМЗ), алюминиевый (КРАЗ) и другие. На территории Советского района расположены участки массового жилищного строительства: жилые районы «Северный» и «Аэропорт».
В Октябрьском районе находятся несколько площадок для застройки, где ведётся строительство жилых домов, например, Северо-Западный, Ветлужанка, Академгородок. Жилой фонд района один из самых молодых. Практически нет деревянных домов, много домов улучшенной планировки и серии 111-97.
Приведем статистику цен на однокомнатные квартиры на левом берегу г. Красноярска в таблице.
Средняя цена квадратного метра на вторичном рынке жилья в рублях
»
СЗ И И а 1- я я я Ч «Хрущевка» Улучшенная «Новая» я л ^ « ч Я «Гостинка» «Студия <Общежитие> «Секционка»
^
о о о о о о
о о о о о о о о о
о о о о о о о о о о о о
^ г-- о
с^ о о
ЧО ^^ 00
00 г--
Данные по вторичному рынку на левом берегу взяты из источника [7]. Все факторы описаны с помощью х, где: х] - планировка (если планировка квартиры «Ленинградка», то х]=1, если «Хрущевка», то х]=2, если «Улучшенная», то х]=3, если «Новая», то х]=4, если «Индивидуальная», то х]=5, если «Гостинка», то х]=6, если «Студия», то х]=7, если Общежитие, то х]=8, если «Секционка», то х]=9), х2 - район, х^ - этаж, х4 - всего этажей в доме, х5 - материал стен (если стены в доме кирпичные х5 = 1, если панельные, то х5 = 2, если монолитные, то х5 = 3), х6 - общая площадь, х7 - площадь жилая, х8 - наличие санузла (если санузел находится на этаже, то х8 = 0, если санузел совмещенный, то х8 = 1, если санузел раздельный, то х8 = 2), х9 - плита (если плита газовая х9 = 1, а если электрическая х9 = 2), х]0 -балкон/лоджия (если в квартире один балкон или одна лоджия х]0 = 1, если в квартире 2 лоджии/2 балкона/балкон и лоджия х]0 = 2, если в квартире нет ни балконов, ни лоджии х]0 = 0), х]] - площадь кухни и г - цена.
Главный фактор - количество комнат. Провели регрессию по одному фактору и построили однофакторное уравнение:
г = 1226,91 +102,3014* х„ (1)
Далее проводим регрессию по остальным факторам, и построили 8-факторную модель, описывающую 76% опытных данных
г = 1731,13 + 559,59* х1 - 21,72* х3 - 41,23* х4 + 4,18* х5 + (2)
+9,93* х6 + 19,79* х7 + 981,72* х10 - 39,97 * х11 - 260,71* х12.
Провели тест Гольдфельда-Кванта и в нем мы выявили факторы, дающие гетероскедастичность: район, всего этажей, материал стен, санузел, плита, балкон/лоджия.
По ним проводим следующие три теста и определяем вид гетероскедастичности. По тесту Парка есть гетероскедастичность вида:
ln ei = 0,29 *ln x5 + 0,36ln x6 - 0,31ln x7 + 1,98ln x8 - 0,59ln x„,
где ei - остатки.
По тесту Глейзера были найдены гетероскедастичность вида
| ei |=-274676907,89 -177384612,72* x50,5 +155252420,15* x60,5 + 277865698,37* x^5 . По тесту Уайта была найдена гетероскедастичность вида:
e2 = 3,78 *1017 + 2,10 * 1015 * x22x62 -1,00 * 1012 * x22x72
i ' ' 2 6 > 2 7
В модели (2) избавились от гетероскедастичности и получаем: z = 1,02*10 ~5 -1,30*10 * y - 9,70*10 * y2 - 2,30*10 ~6 * y3 - 8,70*10 ~6 * y4, (3)
где yi = xi/ei, q = zi/ei, ei вычислены по тесту Уайта
Сравнение построенных моделей с исходными данными показало, что модели (2) и (3) могут быть использованы для прогнозирования цен на жилье левом берегу г. Красноярска.
Библиографические ссылки
1. Savchenko L.M., Savostyanova I.L., Senashov S.I., Yuzaeva A.G. Simulation of the cost of residential property in Krasnoyarsk for 2013-2014 // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. 2016. Т. 17. № 3. С. 830-835.
2. Соболь А.С., Сенатов С.П. Обработка «больших данных» в телекоммуникационных компаниях // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. № 10. С. 391.
3. 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
4. Senashov S.I., Surnina E.V., Juferova 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. Сенашов С.И., Юферова Н.Ю., Грошак Е.В. Моделирование стоимости жилья в г. Красноярске / С. П. Сенашов, 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. Бренинг Д.В., Савостьянова И.Л., Томаровская И.В., Сенашов С.П. Квартиры Красноярска 2018. Вторичный рынок. Свидетельство о регистрации базы данных № 2019620940. Дата регистрации 03 июня 2019 г.
8. Сенашов С.П., Бренинг Д.В., Пашковская О.В, Савостьянова И.Л. Математическое моделирование стоимости вторичного жилья в городе Красноярске в 2017 году // Сибирский журнал науки и технологий. 2018. т.19. №4. С. 581-589.
9. Сенашов С.И., Савостьянова И.Л., Пашковская О.В., Юферова Н.Ю. Моделирование стоимости жилья на вторичном рынке недвижимости в г. Красноярске в 2016 г. // Сибирский журнал науки и технологий. 2017. т.18, №4. С.788-796
© Касьянова Т. А., Фролова Д. А., 2020
