CC BY
71
УДК 33.05
Авдонькина Валерия Владимировна
старший преподаватель Нижегородского института управления, филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы dom-hors@mail.ru
ОЦЕНКА СТЕПЕНИ СВЯЗИ МЕЖДУ ФАКТОРАМИ И ПАРАМЕТРАМИ РЫНКА ЖИЛЬЯ ПО НИЖЕГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ ЗА 2007-2012 ГГ.
НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННОРЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА
Avdonkina Valeria Vladimirovna
Senior Lecturer, Nizhny Novgorod Institute of Management, branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration dom-hors@mail.ru
EVALUATION OF THE CORRELATION DEGREE BETWEEN THE FACTORS AND PARAMETERS OF THE HOUSING MARKET IN THE NIZHNY NOVGOROD REGION FOR YEARS 2007-2012 ON THE BASIS OF THE CORRELATION AND REGRESSION ANALYSIS
Аннотация:
В статье представлены результаты оценки степени связи между показателями удельной цены 1 м2 жилой недвижимости, складывающейся на первичном и вторичном рынках Нижегородской области в 2007-2012 гг. на основе корреляционно-регрессионного анализа. Результаты анализа позволили спрогнозировать уровень цены 1 м2 жилой недвижимости в ближайшей перспективе. Предложена методика расчета коэффициента доступности жилья по Нижегородской области как основного индикатора, позволяющего оценить доступность жилья для населения.
Ключевые слова:
рынок риэлторских услуг, первичный рынок жилой недвижимости, вторичный рынок жилой недвижимости, корреляционно-регрессионный анализ, коэффициент доступности жилья.
The summary:
The article presents evaluation results of the correlation degree between the cost per 1 square meter of the residential real estate on the primary and secondary housing market in the Nizhny Novgorod region for years 2007-2012 basing upon the correlation and regression analysis. The research results has allowed forecasting the price level of 1 square meter of the residential property in the near-team prospect. The author suggests a method of calculation of the housing affordability ratio in the Nizhny Novgorod region as a major indicator allowing to assess the real estate affordability for consumers.
Keywords:
real estate market, primary residential property market, secondary residential property market, correla-tion-regression analysis, housing affordability ratio.
Спрос и предложение на рынке риэлторских услуг формируются под влиянием потребностей населения и экономики в объектах недвижимости и определяются рядом факторов: численностью населения, темпами его прироста, объемами имеющегося жилищного фонда и нежилых помещений, уровнем доходов населения, темпами экономического роста, стоимостью риэлторских услуг, объемами нового строительства, стоимостью 1 м2 площади и рядом других факторов. Под воздействием этого формируются общественно-экономические связи между различными субъектами: государством, домашними хозяйствами, финансово-посредническими организациями. Важную роль в формировании этих связей играют риэлторские фирмы, деятельность которых напрямую зависит от спроса и предложения рынка недвижимости, количества сделок, конъюнктуры и цен на нем. Неподвижность недвижимости определяет ее зависимость от региональных факторов. Поэтому исследование рынка недвижимости и рынка риэлторских услуг предлагается проводить с учетом экономического потенциала города, который является ядром локального рынка. Целесообразно при анализе конкретного локального рынка применить системный и сравнительный подходы, параллельно проводя анализ локальных рынков по городам, близким по численности населения и имущественному комплексу.
При помощи показателей корреляции и детерминации [1] нами была проведена оценка степени связи между показателями удельной цены 1 м2 жилой недвижимости, складывающейся на первичном и вторичном рынке (соответственно У1 и У2), а также с использованием метода регрессионного анализа [2] между зависимой переменной (соответственно У1 и У2) и казуальными переменными, а именно: Х1 - среднедушевые денежные доходы населения в месяц в рублях; Х2 - численность населения в регионе, тыс. чел. на 01.01; Х3 - количество вводимого в регионе жилья (тысяч м2 общей площади); Х4 - общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя (в м2 на конец года); Х5 - число зарегистрированных прав
на жилые помещения на основании договоров купли-продажи (за год); Х6 - денежные расходы населения на приобретение недвижимости, млн руб.; Х7 - количество построенных квартир.
После разработки модели мы смогли осуществить прогноз стоимости 1 м2 жилой недвижимости на первичном и вторичном рынках в ближайшей перспективе. Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа по Нижегородской области*____________________________________________
Годы У1 У2 Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7
2007 54180 40412 10172 3384 1072 22,7 43550 6939 13089
2008 59623 45575 13078 3363 1354 23,1 44307 12199 16196
2009 52907 42602 14490 3344 1404 23,6 35229 6086 17855
2010 47316 42747 16477 3327 1453 24 54370 7716 18498
2011 45324 45410 18337 3308 1471 24,4 74931 7895 19240
2012** 48251 51899 21953 3297 1503 25,2 82143 8004 21105
* - составлено автором по данным Российского статистического ежегодника 2011 г.
** - предварительные данные
Полученные значения позволили построить матрицу результатов корреляционного анализа (таблица 2) и оценить связь между факторами и параметрами рынка жилья по Нижегородской области (таблица 3).
Таблица 2 - Матрица результатов корреляционного анализа нескольких переменных*
№ Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 У1 У2
1 -0,70651 0,794536 -0,54243 -0,74751 -0,70699 0,544347 -0,65883 1
2 0,839439 -0,7307 0,6524 0,809778 0,777322 0,300339 0,765454 -0,25318 1
* - Составлено автором по собственным расчетным данным.
Коэффициент корреляции (г) - это число, заключенное между -1 и 1, которое измеряет силу линейной связи двух случайных переменных. Положительное значение коэффициента корреляции показывает, что с ростом одной из переменных другая также растет; с убыванием одной из них убывает и другая. Отрицательное значение показывает, что с ростом одной из переменных другая убывает, с убыванием одной из них другая растет. Коэффициент корреляции, равный нулю, означает, что между переменными отсутствует линейная связь [3]. Поэтому, если: 0,1 < г ХУ < 0,3, то связь слабая (+); 0,3 < г ХУ < 0,5 связь умеренная (+ +); 0,5 < г ХУ < 0,7 связь заметная (+ + +); 0,7 < г ХУ < 0,9 связь высокая (+ + + +); 0,9 < г ХУ < 1 связь весьма высокая (+ + + + +); г ХУ = 0 связь отсутствует (-).
Таблица 3 - Оценка связи между факторами и параметрами рынка жилья по Нижегородской области (2007-2012 гг.)_______________________
Параметры У/Х Цена 1 м2 жилой недвижимости на первичном рынке Цена 1 м2 жилой недвижимости на вторичном рынке
среднедушевые денежные доходы населения в месяц в руб.; + + + + + + + +
численность населения в регионе, тыс. чел. на 01.01; + + + + + + + +
количество вводимого в регионе жилья (тыс. м2 общей площади); + + + + + +
общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя (в м2 на конец года); + + + + + + + +
число зарегистрированных прав на жилые помещения на основании договоров купли-продажи (за год); + + + + + + + +
денежные расходы населения на приобретение недвижимости, млн руб.; + + + + +
количество построенных квартир + + + + + + +
Из анализа полученных результатов следует, что между ценой на недвижимость на первичном и вторичном рынках существует корреляционная связь. На первичном рынке между ценой на жилье, а также численностью населения в регионе и денежными расходами населения на приобретение недвижимости, существует прямая высокая корреляционная зависимость. Корреляционная связь аналогичной силы, но обратной зависимости характеризует взаимодействие остальных факторов и цены на первичном рынке. На вторичном рынке обратная высокая корреляционная
зависимость существует между ценой и численностью населения в регионе, и прямая высокая корреляционная зависимость существует между ценой и остальными исследуемыми факторами.
Проведенный множественный регрессионный анализ позволил построить уравнения зависимости результирующих показателей от использованных в анализе казуальных признаков. Для точности расчетов сначала строилась модель с максимально большим количеством факторов, из которых затем поочередно исключались незначимые факторы, до тех пор, пока модель стала иметь только значимые параметры при них.
Для первичного рынка недвижимости:
У 1 = -2039831 + 3,14 х 1 + 600,73 х 2 + 39, 12 х 3 - 0,96 х 7;
Р 2 = 0,944183687.
Для вторичного рынка недвижимости:
У 2 = -1056154 + 3,93 х 1 + 313,44 х 2 + 23,24 х 3 - 2,20 х 7;
Р 2 = 0,950991473.
Высокие значения коэффициента детерминации подтверждают, что основная доля причин изменения цены 1 м2 жилой недвижимости соответственно 94 % и 95 % для первичного и вторичного рынков недвижимости объясняется вариацией независимых переменных: среднедушевых доходов населения жилья, численностью населения в регионе, количеством вновь вводимого жилья и количеством построенных квартир.
После подбора модели мы смогли осуществить прогноз цены 1 м2 жилья на рынке недвижимости используя метод трендового анализа. Результаты прогноза на ближайшую перспективу отражены на рисунке 1.
■ Первичный рынок жилой недвижимости Вторичный рынок жилой недвижимости
т
а
ю
а
га
х
ф
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
ГР
годы
Рисунок 1 - Динамика цен за 1 м2 жилой недвижимости в Нижегородской области
в 2007-2012 (2019) гг.
Основной индикатор, позволяющий оценить доступность жилья для населения - это коэффициент доступности жилья. Существует несколько методик его расчета. При базовой методике расчета [4] коэффициент доступности определяется как отношение средней цены типовой квартиры к совокупному годовому доходу средней семьи и показывает период, в течение которого семья может накопить из текущих доходов сумму, необходимую для приобретения квартиры:
Кд = Б * Р / I, (1)
где Кд - коэффициент доступности жилья;
Б - общая площадь квартиры;
Р - средняя цена 1 м2;
I - совокупный годовой доход семьи.
Коэффициент доступности может принимать значение, равное нулю (когда квартира предоставляется бесплатно), единице (когда годовой доход семьи не меньше стоимости квартиры), и возрастать до бесконечности (когда годовой доход семьи приближается к нулю).
Другая модель для расчетов, предложена Фондом «Институт экономики города», в которой учтена стоимость годовых текущих расходов семьи. Модель имеет следующий вид:
Кд = V / (I - ПМ) = Б * Р / (I - ПМ), (2)
где V - средняя стоимость квартиры;
Б - общая площадь квартиры;
Р - средняя цена 1 м2;
I - совокупный годовой доход семьи;
ПМ - годовой прожиточный минимум семьи.
Однако приведенные формулы не отражают наличия возможных накоплений у граждан, стоимость уже имеющейся квартиры, долю стоимости квартиры, субсидируемую государством (например: материнский капитал), величину текущих годовых расходов семьи. Поэтому представленная выше формула нами была усовершенствована и приобрела следующий вид:
Кд = Б * Р - Vн - Vк - Vг / (Д - ТР), (3)
где Б - общая площадь квартиры;
Р - средняя цена 1 м2;
Д - совокупный годовой доход семьи;
ТР - текущие годовые расходы семьи;
Vн - накопления семьи;
Vк - стоимость уже имеющейся квартиры;
Vг - доля стоимости квартиры, субсидируемая государством.
В «Системе целевых индикаторов федеральной целевой программы «Жилище на 2002-2010 гг.» принято следующее: коэффициенты доступности жилья определяются как соотношение средней стоимости стандартной квартиры размером 54 м2 и среднего годового дохода семьи из трех человек. Расчеты по приведенным ниже данным (таблица 4) показали, что коэффициент доступности жилья по Нижегородской области на первичном рынке (Кд 1) за исследуемый период улучшился с 29 лет до 9 лет, на вторичном рынке жилья (Кд 2) - с 22 лет до 9,5 лет. Динамика коэффициента доступности жилья по Нижегородской области представлена на рисунке 2.
Таблица 4 - Базовые показатели для расчета коэффициента доступности жилья по Нижегородской области в 2007-2012 гг.__________________________________
Годы 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Денежные доходы населения*, руб./мес. 10172 13078 14490 16477 18337 21953
Годовой доход семьи из 3 человек (в том числе 2 трудоспособных), руб. ** 244128 313872 347760 395448 440088 526872
Прожиточный минимум для трудоспособного населения, * руб./мес. 4020 5088 5379 5920 6755 6570
Годовой прожиточный минимум семьи, руб. ** 144720 183168 193644 213120 243180 236520
Цена предложения на первичном рынке жилья руб./м2* 54180 59623 52907 47316 45324 48251
Цена предложения на вторичном рынке жилья руб./ м2 * 40412 45575 42602 42747 45410 1899
Средняя цена квартиры на первичном рынке жилья, руб. ** 2925720 3219642 2856978 2555064 2447496 2605554
Средняя цена квартиры на вторичном рынке жилья, руб. ** 2182248 2461050 2300508 2308338 2452140 2802546
КД 1 29,43 24,63 18,54 14,01 12,43 8,97
КД2 21,95 18,83 14,93 12,66 12,45 9,65
Примечание: * - По данным Российского статистического ежегодника РФ за 2011 г.
** - Расчеты автора.
Рисунок 2 - Коэффициенты доступности жилья в Нижегородской области в 2007-2012 гг.
Таким образом, положительная динамика функционирования строительной отрасли и рынка недвижимости требуют увеличения количества и повышения качества оказываемых риэлторских услуг населению и потребителям коммерческой недвижимости. Рынок риэлторских услуг представляет собой сложный объект для изучения. Использование корреляционнорегрессионного анализа позволяет моделировать процессы, происходящие внутри него.
Ссылки:
1. Статистика: учеб. / Л.П. Харченко, В.Г. Ионин, В.В. Глинский и другие. М., 2008. С. 174-187.
2. Статистика: учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. М., 2007. С. 99-118.
3. Марченко А.В. Экономика и управление недвижимостью. Ростов н/Д., 2007. С. 147-155.
4. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Анализ рынка недвижимости для профессионалов. М., 2009. С. 358-366.
