МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ КВАРТИР ПЕРВИЧНОГО РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ В СВЕРДЛОВСКОМ РАЙОНЕ Г. КРАСНОЯРСКА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 519.862.6

МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ КВАРТИР ПЕРВИЧНОГО РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ В СВЕРДЛОВСКОМ РАЙОНЕ Г. КРАСНОЯРСКА

А. С. Грубова*, К. Р. Гарипова, С. И. Сенашов

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнёва Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

*E-mail: anya.grubova@yandex.ru

В статье моделируется стоимость квартир первичного рынка недвижимости Свердловского района г. Красноярска. Построены линейные модели, описывающие влияние 12 факторов на стоимость 726 квартир за 2019 год.

Остатки протестированы на автокорреляцию и гетероскедастичность. В результате построена модель удовлетворяющая теореме Гаусса - Маркова.

Ключевые слова: первичный рынок недвижимости, линейная модель, факторы.

THE PROCESS OF MODELING THE COST OF APARTMENTS IN THE PRIMARY

REAL ESTATE MARKET IN THE SVERDLOVSKY DISTRICT OF KRASNOYARSK

A. S. Grubova, K. R. Garipova, S. I. Senashov

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation *E-mail: anya.grubova@yandex.ru

We model the cost of apartments in the primary real estate market of the Sverdlovsk district of Krasnoyarsk. We build linear models that describe the impact of 12 factors on the cost of 726 apartments in 2019.

The residues were tested for autocorrelation and heteroscedasticity. As a result, a model satisfying the Gauss - Markov theorem is constructed.

Keywords: primary real estate market, linear model, factors.

Свердловский район — один из районов Красноярска, на его правобережье относительно реки Енисей. Протяжённость района с запада на восток - 19,0 км, с севера на юг - 3.8 км, территория - 72 кв. км.

За годы своего существования Свердловский район внес существенный вклад в развитие экономики города Красноярска. На его территории действует свыше 40 крупных предприятий и организаций такие как: ЗАО «Кульбытстрой», ООО Комбинат «Волна», ЗАО «Сибирская стекольная компания», Красноярская ТЭЦ-2, ООО «Красноярский цемент», ООО «Красфарма», МП г. Красноярска «КПАТП» №7.

Выстроен микрорайон Пашенный, появился новый облик улиц: Матросова, Свердловская, 60 лет Октября, проспекта имени газеты «Красноярский рабочий». На Предмостной площади установлен красивейший архитектурный фонтан «Похищение Европы». Открыта Памятная стела Александру Матросову и сквер. Реализуется программа по сносу ветхого жилья.

Расширяется застройка микрорайонов «Южный берег», «Утиный плес», «Белые росы», «Тихие зори», поселка Водников. Предмостную площадь ожидает масштабная реконструкция с трехуровневой транспортной развязкой. Строительство объездной дороги

Секция «Информационно-экономические системы»

через остров Отдыха на Пашенный решило часть транспортных проблем. Построены 3 новых моста через реку Базаиху [1].

Приведем статистику цен на 1 квадратный метр в Свердловском районе г. Красноярска в таблице 1 [2].

Таблица 1

1-комнатные 2-комнатные 3-комнатные

66770 59310 76380

Проведем анализ данных о 726 квартирах за 2019 год в Свердловском районе, которые были взять из базы данных «Квартиры Красноярска 2019. Рынок первичного жилья» [3].

Отметим, что раннее недвижимость г. Красноярска изучалась в работах [4 - 7]. Остатки регрессии - это разности между наблюдаемыми значениями и значениями, предсказанными изучаемой регрессионной моделью. Т.е. разниц между ценой и предсказанной ценой.

Строили модель на основе 12 факторов. Учтены следующие факторы: х1 - количество комнат, х2 - этаж, х3 - количество этажей, х4 - материал стен, Х5 - общая площадь , х6 - жилая площадь, х7 - площадь кухни, х8 - санузел (если санузел раздельный, то х8=2; если общий, то х§=1; если санузел отсутствует, то х8=0), х9 - балкон/лоджия (если отсутствует балкон/лоджия, то х9=0; если один балкон, то х9=0,1; если два балкона, то х9=0,2; если лоджия, то х^=0,3), х1о - срок сдачи, х11 - застройщик, х12 - планировка (если новая планировка, то х12=3,5; если студия, то х12=4,5; если индивидуальная планировка, то х12=5,5) и г - цена.

Первым шагом сделали корреляцию, получили главный фактор - количество комнат. Провели регрессию по одному фактору и построили однофакторное уравнение:

г = 911,20 + 687,86* х1 (1)

Далее проводим регрессию по двум факторам, ищем наибольший нормированный Я-квадрат, который превосходит ^-квадрат предыдущий. В результате получили 8-факторную модель, описывающую 83% опытных данных

г = 1731 ,13 + 559 ,59 * х1 - 21,72 * х3 - 41,23 * х4 + 4,18 * х5 + 9,93 * х6 (2)

+ 19,79 * х7 + 981,72 * х10 - 39,97 * хп - 260,71 * х12.

Далее по разным тестам исследуем факторы, дающие гетероскедастичность остатков. и проводим тест Голфреда - Кванта. В нем мы выявили значимые факторы этой модели: всего этажей, общая площадь квартиры, жилая площадь, площадь кухни, санузел, балкон/лоджия, срок сдачи и застройщик.

По ним проводим следующие три теста и определяем вид гетероскедастичности. По тесту Парка есть гетероскедастичность вида:

1пв2 = 0,29 *1п х5 + 0,361пх6 - 0,311пх7 + 1,981пх8 - 0,591п х11, (3)

где в, - остатки.

По тесту Глейзера были найдены три вида гетероскедастичности, из которых выбрали одну с наименьшей стандартной ошибкой: | вi |=-274676907,89 -177384612,72* х50,5 +155252420,15* х60,5 + 277865698,37* х^5. (4) По тесту Уайта была найдена гетероскедастичность вида:

в] = 3,78 *1017 + 2,10 *1015 * х22х62 -1,00*1012 * х22х72 (5)

Далее была выбрана модель описывающая формирование цен наилучшим образом: г = 1731,13 + 559,59*х1 -21,72*х3 -41,23*х4 + 4,18*х5 + 9,93*х6 +19,79*х7 + 981,72*х10 (6)

- 39,97* х11 - 260,71* х12.

В выбранной модели избавились от гетероскедастичности:

z = 1,02*10 -5 -1,30*10 -7 * y, - 9,70*10 -8 * y2 - 2,30*10 -6 * y3 - 8,70*10 -6 * y4, (7)

гдеyi= x¡/e¡, y2= *2/e2, Уз = x3/e3, y4= xj/e^

Таким образом, на основе регрессионной статистики была выбрана модель, описывающая данные наилучшим образом. Описанные в статье этапы эконометрического моделирования позволяют преодолеть искажающие воздействия асимметричности, мультиколлинеарности, гетероскедастичности, автокорреляции, временных лагов и др. при исследовании экономических связей, зависимостей, закономерностей и тенденций. Для проведения адекватного ситуации анализа необходимо знать всю совокупность связей между переменными.

Библиографические ссылки

1. Сайт администрации города Красноярска [Электронный ресурс]. URL: http://www.admkrsk.ru/city/areas/sverd/pages/default.aspx (дата обращения 15.09.2020).

2. Сайт о динамике цен на недвижимость в г. Красноярске [Электронный ресурс]. URL: https://krasnoyarsk.mirkvartir.ru/prodazha-kvartir/ (дата обращения: 10.11.2020).

3. Гришаева И.Н., Савостьянова И.Л., Сенашов С.И., Томаровская И.В. «Квартиры Красноярска 2019. Первичный рынок». Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2020621702, дата государственной регистрации в Реестре баз данных 18.09.2020

4. Информационная система оценки стоимости квартир на вторичном рынке жилья как инструмент управления инвестициями. / С.И. Сенашов и [др.] // Вестник СибГАУ, 2009, в.4(25), часть 1, с. 219 - 223.

5. Сенашов С.И., Юферова Н.Ю., Грошак Е.В. Моделирование стоимости жилья в г. Красноярске. Красноярск, изд-во СибГТУ, 2007, 204 с.

6. S.I.Senashov and at all. Cost estimation of information system of apartments at secondary housing markets as a management investment tool // Вестник СибГАУ, 2009, 5(26) с. 154 - 157.

7. Актуальное моделирование недвижимости в Красноярске. / С.И. Сенашов и [др.] // Вестник СибГАУ, 2013, в.2(48), с.86-91

© Грубова А. С., Гарипова К. Р., Сенашов С. И., 2021