Моделирование стоимости квартир в жилом районе Красноярска Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Секция «Информационно-экономические системы»

УДК 334

МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ КВАРТИР В ЖИЛОМ РАЙОНЕ КРАСНОЯРСКА

А. Е. Митраков, М. Н. Яковлев Научный руководитель - Е. Л. Вайтекунене

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева

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

Е-mail: epatsuk@mail.ru

Описывается построение линейной регрессионной модели стоимости квартиры в Октябрьском районе г. Красноярска в зависимости от факторов, которые влияют на нее. Проводится статистический анализ уравнений. Учтены 12 факторов, которые обычно указываются продавцом и влияющих на стоимость квартиры, район, количество комнат, планировка, этаж, этажность дома, материал стен, наличие телефона, общая площадь, площадь жилая, площадь кухни, сантехнический узел, вид плиты, балкон/лоджия. Проанализировано 300 квартир. Показано, что на стоимость квартир влияют только два фактора общая площадь и количество комнат. В данной модели отмечена гетероскедастичность остатков. От нее избавились с помощью обобщенного метода наименьших квадратов.

Ключевые слова: моделирование стоимости квартиры, линейная множественная регрессия, моделирование стоимости квартиры.

A DESIGN OF COST OF APARTMENTS IS IN DWELLING DISTRICT OF KRASNOYARSK

A. E. Mitrakov, М. N. Iakovlev Scientific supervisor - E. L. Vaytekunene

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

Е-mail: epatsuk@mail.ru

The construction of linear regressive model of cost of apartment is described in the October district Krasnoyarsk depending on factors that influence on her. The statistical analysis of equalizations is conducted. 12 factors that is usually specified by a salesman and influencing on the cost of apartment, district, amount of rooms, planning, floor, storeyedness of house, material of walls, presence of telephone, general area, area dwelling, area of kitchen, sanitary engineering knot, type offlag, are taken into account, a balcony/is a loggia. 300 apartments are analysed. It is shown that on the cost of apartments two factors influence only general area and amount of rooms. In this model marked гетероскедастичность bits and pieces. From her got rid by means of the generalized least-squares method.

Keywords: design of cost of apartment, linear multiple regression is a design,of cost of apartment.

Данные получены из базы данных за 2012 г. [5]. Количество данных 300. Учтены 13 факторов, влияющих на стоимость квартиры, которые обычно указываются продавцом: X1 - район, X2 - количество комнат, X3 - планировка, X4 - этаж, X5 - этажность дома, X6 - материал стен, X7 - наличие телефона, X8 - общая площадь, X9 - площадь жилая, X10 - площадь кухни, X11 - сантехнический узел, X12 -вид плиты, X13 - балкон/лоджия, X14 - стоимость квартиры.

Модель и способ ее построения и анализа взяты из [1-4; 6] и цитируемой там литературы.

Главным фактором, влияющим на стоимость квартиры, является площадь квартиры. Составляем первое уравнение регрессии:

Z = a + b ■ X6.

Теперь, построим регрессионное уравнение. Вычисление проводилось с помощью процессора Excel. В результате получилось уравнение, которое объясняет около 45 % опытных данных.

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2015. Том 1

У = 644,829 + 45,525 • Х6.

Оба коэффициента значимы. t статистика свободного члена равна 3,25, а коэффициента при переменной 15, 68.

Все остальные факторы, кроме количества комнат, оказались незначимыми, поэтому окончательное уравнение описывающее стоимость квартиры в Октябрьском районе г. Красноярска оказалось таким.

У = 644,829 + 45,525 • Хб + 368,94 • Хп.

Анализ остатков показал небольшую гетероскедастичность, которая означает, что кроме учтенных в модели факторов имеются и другие, которые тоже влияют на стоимость квартиры. К таким факторам можно отнести изменение в генеральном плане города в связи с грядущей Универсиадой 2019 г.

Авторы благодарят профессора С. И. Сенашова и старшего преподавателя Е. Л. Вайтекунене 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. Сенашов С. И., Юферова Н. Ю. Актуальное моделирование стоимости недвижимости в Красноярске // Вестник СибГАУ. 2013. Вып. 2(48). С. 86-91.

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

6. Вайтекунене Е. Л. Оценка стоимости земельных участков за 2011-2012 гг. // Решетневские чтения : материалы XVIII Междунар. науч. конф., посвящ. 90-летию со дня рождения генер. конструктора ракет.-космич. систем акад. М. Ф. Решетнева (11-14 нояб. 2014, г. Красноярск) : в 3 ч. / под общ. ред. Ю. Ю. Логинова ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2014. Ч. 2. С. 30.

© Митраков А. Е., Яковлев М. Н., 2015