Моделирование стоимости квартир в г. Красноярске в 2012 г Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 334

МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ КВАРТИР В Г. КРАСНОЯРСКЕ В 2012 Г

Е. Б. Пацук, И. С. Коршакевич, А. А. Елистратова

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева

Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Е-mail: [email protected]

Строится линейная регрессионная модель стоимости квартиры в зависимости от факторов, которые влияют на нее. Количество исследуемых квартир 2157, количество факторов - 13. Проводится статистический анализ уравнений. Показано, что на стоимость квартиры влияют: местоположение квартиры, количество комнат, общая площадь, площадь кухни, тип сантехнического узла.

Ключевые слова: линейная множественная регрессия моделирование, стоимости квартиры. MODELLING OF APARTMENTS COST IN KRASNOYARSK CITY IN 2012 E. B. Patsuk, I. S. Korshakevich, A. A. Elistratova

Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation

E-mail: [email protected]

The linear regressive model of apartments cost was made depending on factors which influence it. The number of the studied apartments is 2157, quantity offactors - 13. The statistical analysis of the equations is carried out. It is shown that the apartments cost is influenced by: location of the apartment, number of rooms, total floor area, kitchen area, and type of sanitary conveniences.

Keywords: linear multiple regression, modeling, apartments cost.

Данные получены из агентства недвижимости «Аревера» за 2012 г. [5]. Количество данных 2157. Учтены 13 факторов, влияющих на стоимость квартиры, которые обычно указываются продавцом: Х1 - район, Х2 - количество комнат, Х3 - планировка, Х4 - этаж, Х5 - этажность дома, Х6 - материал стен, Х7 - наличие телефона, Х8 - общая площадь, Х9 - площадь жилая, Х10 - площадь кухни, Хц - сантехнический узел, Х12 - вид плиты, Х13 - балкон/лоджия, Х14 - стоимость квартиры.

Факторы «Балкон/лоджия», «Сантехнический узел», «Материал стен», «Планировка», «Телефон», «Плита» заменены на числовые. Фактор «Балкон/лоджия» за 0 принимается отсутствие данных, за 1 - наличие в квартире 5 лоджий, за 2 - наличие в квартире 5 балконов, и так далее до 14, за которое принимается наличие в квартире 1 балкона. Фактор «Материал стен» за 1 принимается лучший материал, из которого построен дом, - кирпич, за 4 - монолит, за 3 - панель, за 4 - шлакоблок, за 5 - дерево. Фактор «Сантехнический узел» за 1 принимается раздельный сантехнический узел, за 2 -совмещенный. Фактор «Планировка» за 1 принимается лучшая планировка квартиры - новая планировка, за 2 - сталинка, за 3 - улучшенка, за 4 - индивидуальная, за 5 - ленинградка, за 6 - хрущевка. Фактор «Телефон» за 0 принимается отсутствие телефона, за 1 наличие телефона. Фактор «Плита» за 1 принимается наличие электрической плиты, за 2 - газовая.

Статистика по фактору «стоимость»: наиболее часто встречаются квартиры со стоимостью 3000 тыс. руб. Средняя стоимость продаваемой квартиры 3273 тыс. руб. Так как эксцесс равен 102,54, то стоимость большинства продаваемых квартир близка к среднему значению стоимости. Асимметрия левосторонняя, следовательно, больше продаются квартиры по цене ниже средней.

Статистика по фактору «площадь общая»: наиболее встречающиеся квартиры с общей площадью 54 кв. м. Средняя общая площадь 57 кв. м. Так как эксцесс равен 12,01, общая площадь большинства продаваемых квартир близка к площади 57 кв. м. Асимметрия левосторонняя, значит, больше продаются квартиры, у которых общая площадь меньше средней.

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2015. Том 1

Статистика по фактору «комнаты»: чаще всего продаются 2-комнатные квартиры. Среднее число комнат в продаваемых квартирах 2. Эксцесс равен -0,35, значит, количество комнат в продаваемых квартирах достаточно далеко от среднего числа. Асимметрия правосторонняя, следовательно, большинство квартир продаются с числом комнат выше среднего.

Статистика по фактору район: чаще продаются квартиры в Северном районе. Среднее число 11, значит, в среднем продаются квартиры в микрорайоне Больницы скорой медицинской помощи и Городского дворца культуры. Эксцесс равен -0,97, это означает, что продаваемые квартиры находятся далеко от Больницы скорой медицинской помощи и Городского дворца культуры. Асимметрия правосторонняя, значит, большинство квартир, которые продаются, находятся ближе к Северному району.

Статистика по фактору «сантехнический узел»: больше встречаются квартир с раздельным сантехничекими узлами. Среднее число сантехнических узлов 1,4. Эксцесс равен -0,11, значит, количество сантехнических узлов в продаваемой квартире больше одного. Асимметрия правосторонняя, большинство квартир продаются с двумя и более сантехническими узлами.

Статистика по фактору «площадь кухни»: чаще встречаются квартиры с площадью кухни 9 кв. м. Средняя площадь кухни продаваемых квартир 8 кв. м. Так как эксцесс равен 53,73, площадь кухни большинства продаваемых квартир близка к площади 8 кв. м. Асимметрия левосторонняя, значит, больше продаются квартиры имеющие площадь кухни меньше средней.

Исходя из предварительного анализа данных, а также опираясь на результаты работ [1-4], было решено строить линейное уравнение регрессии. Сначала был выявлен главный фактор, определяющий стоимость квартиры: это оказалась «Площадь общая». Определение следующих значимых факторов осуществляется методом всех регрессий: постепенным увеличением количества значимых факторов два, три и т. д.

С помощью анализа всех двухфакторных регрессий было выявлено, что второй по значимый фактор - количество комнат. Уравнение регрессии принимает вид

2 = -508,38 + 65,25-Х8 -485,14-Х2, (1)

(7,72) (62,92) (105,11)

где внизу в скобках указана ^-статистика данного фактора.

По данному уравнению можно сделать вывод, что добавление одной комнаты увеличивает цену на 485,14 тысяч руб.

С помощью трёхфакторной регрессии было выявлено, что третий по значимый фактор район, есть местоположение квартиры. Уравнение регрессии принимает вид

2 = -508,38 + 65,25 • Х8 - 485,14 -Х2 - 27,67 • Х1. (2)

(7,72) (62,92) (105,11) (3,18)

От престижности района, стоимость квартиры повышается на 27,67 тысяч руб.

С помощью регрессии от четырёх факторов было выявлено, что четвертый по значимый фактор «Санузел». Уравнение регрессии принимает вид

2 = -508,38 + 65,25 • Х8 -485,14 • Х2 -27,67 • Х1 + 272,21 • Хп. (3)

(7,72) (62,92) (105,11) (3,18) (46,47)

С увеличением количества санузлов в квартире, цена падает на 275,21 тыс. руб.

С помощью пятифакторной регрессии было выявлено, что пятый по значимый фактор «Площадь кухни». Уравнение регрессии принимает вид:

2 = -508,38 + 65,25 • Х8 - 485,14 • Х2 - 27,67 • Х1 + 272,21 • Х11 +42,96 • Х10. (4)

(7,72) (62,92) (105,11) (3,18) (46,47) (9,23)

В построенной модели остатки слабо гетероскедастичны. Это выявлено с помощью теста Голдфелда-Квандта и теста Уайта. Избавиться от гетероскедастичности не удалось, это означает, что на стоимость квартиры влияют факторы, которые не учтены при моделировании.

В результате проделанной работы было выявлено, что на стоимость квартиры влияют такие факторы, как «местоположение», «количество комнат», «Общая площадь», «Площадь кухни» и «Санузел». Около 80 % цены определяет главный фактор - «Общая площадь». В связи с этим следует разрабатывать рекламные проспекты для покупателей не по количеству комнат, а ориентируясь на

общую площадь квартиры, так как, например, однокомнатные квартиры могут быть общей площадью от 30 до 100 кв. м.

Авторы благодарят профессора С. И. Сенашова за постановку задачи и помощь в работе.

Библиографические ссылки

1. Senashov S., Surnina E., Juferova N. Cost estimation of information system of apartments at secondary housing markets as a management investment tool // Vestnik SibGAU. 2009, 5(26), pp. 154-157.

2. Сенашов С. И., Юферова Н. Ю., Сурнина Е. В. Информационная система оценки стоимости квартир на вторичном рынке жилья как инструмент управления инвестициями // Вестник СибГАУ. 2009. Вып. 4(25). Ч. 1. С. 219-223.

3. Сенашов С. И., Юферова Н. Ю., Грошак Е. В. Моделирование стоимости жилья в г. Красноярске ; СибГТУ. Красноярск, 2007. 204 с.

4. Квартиры Красноярска 2011 / О. О. Табаченко, С. И. Сенашов, Е. В. Филюшина, И. В. Тома-ровская. Свид. о гос. регистрации базы данных № 2014620939.

5. Квартиры Красноярска 2012 / О. О. Табаченко, С. И. Сенашов, Е. В. Филюшина, И. В. Тома-ровская. Свид. о гос. регистрации базы данных № 2014620883.

© Пацук Е. Б., Коршакевич И. С., Елистратова А. А., 2015