CC BY
11
Секция
«ИНФОРМАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ»
УДК 339.13.017
МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ЖИЛЬЯ СОВЕТСКОГО РАЙОНА
ГОРОДА КРАСНОЯРСКА
Ю. А. Акашева*, Д. А. Косых Научный руководитель - С. И. Сенашов
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: ajk-yuliya@yandex.ru
На основе собранной базы данных проанализировали данные по стоимости вторичной жилой недвижимости в Советском районе г. Красноярска за 2014 г. Количество объектов 262. Каждая квартира характеризуется 13 параметрами: общая площадь, комнаты, район, площадь кухни, санузел, балкон и лоджия, телефон, жилая площадь, этаж, этажность, материал стен, планировка, плита. На основе МНК построили адекватную линейную модель стоимости квартиры. В модель вошли только 4 значимых фактора: общая площадь, район, количество комнат и жилая площадь. Остатки гомоскедастичны.
Ключевые слова: стоимость жилья, МНК, линейная регрессионная, анализ остатков.
MODELLING OF THE SOVIET DISTRICT COST HOUSING
Y. A. Ajkasheva*, D. A. Kosykh Scientific Supervisor - S. I. Senashov
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: ajk-yuliya@yandex.ru
We collected and analyzed data on the cost of secondary residential property in the Soviet district of Krasnoyarsk for 2014. The number of objects are 262. Each apartment is characterized by 13 parameters: total area, room area, kitchen area, bathroom, terrace and balcony, telephone, living area, floor, floors, wall material, planning, stove. On the basis of MNCs we have built adequate linear model of the price. The model includes only four significant factors: the total area, area, number of rooms and living area. Remains aren't heteroscedasticity.
Keywords: housing costs, MNCs, linear regression, analysis of residues.
Советский район - район в Красноярске, Район находится на левом берегу Енисея, ниже по течению, чем центральная часть города, и граничит с территорией Центрального района. На территории Советского района находится Красноярский алюминиевый завод.
Советский район Красноярска был образован 1969 году. Сегодня он занимает территорию размером 93,7 км2, где расположилось 6 микрорайонов и 128 улиц. Численность населения составляет 315 тыс. человек.
На территории района расположено 49 детских дошкольных учреждений, 29 школ, 3 лицея, 3 техникума, 3 колледжа, кадетский корпус, Мариинская гимназия, 3 высших учебных заведений, 8 объектов физической культуры и спорта, 27 учреждений культуры, 30 лечебно-
Секция «Информационно-экономические системы»
профилактических учреждений, 763 магазинов и торговых комплексов, 23 промышленных предприятия.
Именно в Советском районе воплощаются в реальность самые смелые архитектурные проекты и появляются новые современные микрорайоны. В архитектуре проявляется основная черта района - он устремлен в высоту, вырывается из временных границ и дает основания относить столицу края к современным мегаполисам.
Предприятия района производят первичный алюминий и алюминиевые сплавы, колеса для автомобилей, сборный железобетон и товарный бетон, столярные изделия, детские игрушки и елочные украшения, колбасные изделия и другие потребительские товары. Удельный вес производимой промышленной продукции в объеме города составляет около 40 %.
Ведется работа по созданию дополнительных рабочих мест. Большое внимание уделяется развитию малого и среднего бизнеса, их оборот составляет значимую часть от суммарного оборота промышленного производства, розничной торговли, общественного питания и строительства.
Для построения модели стоимости жилья на вторичном рынке цены на объекты недвижимости взяты из [1], а характеристики объектов и особенности построения подобных моделей - из [2-4].
Предполагаем, что стоимость жилья описывается следующим линейным многофакторным уравнением регрессии
Х = ао + а1 Х[ + «13 Х/з. (1)
Здесь X1 стоимость I квартиры; а1 - коэффициенты, определяемые по методу МНК; X1 -
факторы; Х1 - общая площадь квартиры; Х2 - этаж; Х3 - район; Х4 - балкон и лоджия; Х5 - площадь кухни; Х6 - жилая площадь; Х7 - материал стен; Х8 - телефон; Х9 - плита; Х10 - планировка; Х11 - санузел; Х12 - этажность; Х13 - комнаты.
С помощью метода наименьших квадратов было построено уравнение регрессии. В этой модели значимых факторов получилось четыре, и построенная модель имеет вид
X = 0,405^ + 0,416Х3 + 0,421Х13 + 0,428Х6. (2)
По тесту Голдфелда-Кванта показано, что остатки г1 = У1 - X1 для модели (2), с вероятностью 95 % гомоскедастична. Здесь У1 - фактическая стоимость 1 квартиры, а 2г - ее стоимость, вычисленная по формуле (2). Тест Уайта также показал, что гетероскедастичность отсутствует. Поэтому модель (2) может быть использована для моделирования стоимости жилья.
Библиографические ссылки
1. Савченко Л. М., Филюшина Е. В., Томаровская И. В., Сенашов С. И., Юзаева А. Г. Квартиры Красноярска 2015. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2016621352.
2. Информационная система оценки стоимости квартир на вторичном рынке жилья как инструмент управления инвестициями / С. И. Сенашов и [др.] // Вестник СибГАУ. 2009. Вып. 4(25). 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. Методы оценки земельных участков / С. И. Сенашов, Е. В. Сурнина, Г. А. Пузанова, Е. В. Филюшина // Решетневские чтения. 2009. Т. 2. № 13. С. 549-650.
© Айкашева Ю. А., Косых Д. А., 2017
