CC BY
71
Статистический анализ рынка жилья в Оренбургской области Statistical analysis of the housing market in the Orenburg region
Мурзалина Асель Булатовна
Студент 1 курса Факультет Экономики
Оренбургский филиал ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В.Плеханова»
Оренбург e-mail: asel-96@inbox.ru
Murzalina Asel Bulatovna
Student 1 term Faculty of Economics
"Plekhanov Russian University of Economics" VO Orenburg branch FGBOU
Orenburg e-mail: asel-96@inbox.ru
Аннотация.
В статье проводится анализ уровня средних цен на рынке жилья в Оренбургской области. Рассматривается динамика уровня цен рынка жилья в Оренбургской области за 2007-2017гг. Проведен корреляционный анализ взаимосвязи средних цен на первичном рынке жилья и уровня жизни населения.
Annotation.
The article analyzes the level of average prices in the housing market in the Orenburg region. The dynamics of the level of prices of the housing market in the Orenburg region for 2007-2017 is considered. The correlation analysis of the interrelation of average prices in the primary housing market and the standard of living of the population is carried out.
Ключевые слова: первичный рынок, вторичный рынок, недвижимость, корреляционно-регрессионный анализ.
Key words: primary market, secondary market, real estate, correlation-regression analysis.
Жизненные планы многих россиян, так или иначе, связаны с покупкой или продажей жилья на первичном или вторичном рынке. Поэтому вопросы, касающиеся жилья, будут всегда актуальными. Немудрено, что граждане России предпочитают вкладывать свои деньги в недвижимость. В этом плане в Оренбургской области отмечается снижение цены на недвижимость. Изучение динамики цен на рынке жилья, составление прогноза цены «квадратного метра» на будущее -эти и другие вопросы стали предметом статистических исследований в данной статье.
Важным фактором, влияющим на уровень доступности жилья гражданам, является рост цен на жилье, как на первичном, так и на вторичном рынках. Оценим динамику увеличения средних цен на жилье на двух рынках в Оренбургской области. Исходные данные представлены в таблице 1.
_Таблица 1. Средние цены на первичном и вторичном рынках жи лья
Первичный рынок ( 1 квартал) Вторичный рынок (1 квартал)
2007 23181,96 24494,71
2008 32569,46 32917,46
2009 35441,53 36725,11
2010 34947,75 35446,92
2011 33705,9 36697,92
2012 33457,23 37322,71
2013 38774,48 43767,89
2014 39843,45 46842,86
2015 40137,73 45675,81
2016 38009,32 41701,75
2017 37871,2 38695,97
Изобразим графически скорость изменения цен на рынках жилья.
50000 45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Ф Первичный рынок —Вторичный рынок
Рисунок 1 - Динамика средних цен на рынках жилья.
Согласно рисунку 1 можно сделать вывод, что средние цены на вторичном рынке росли быстрее по сравнению со средними ценами на первичном рынке. Пик цен на вторичном рынке зафиксирован в 2014 году, затем стоимость жилья понизилась и приблизилась к показателям 2012 года. На первичном рынке цена приблизилась к максимальной отметке в 2015 году, затем практически сравнялась с показателями на вторичном рынке недвижимости.
Показатели динамики средних цен представлены в таблицах 2 и 3.
Первичный рынок Абсолютный прирост (убыль), руб. Темп роста, % Темп прироста, %
2007 23181,96 - -
2008 32569,46 9387,5 140,50 40,50
2009 35441,53 2872,07 108,82 8,82
2010 34947,75 -493,78 98,61 -1,39
2011 33705,9 -1241,85 96,45 -3,55
2012 33457,23 -248,67 99,26 -0,74
2013 38774,48 5317,25 115,89 15,89
2014 39843,45 1068,97 102,76 2,76
2015 40137,73 294,28 100,74 0,74
2016 38009,32 -2128,41 94,70 -5,3
2017 37871,2 -138,12 99,64 -0,36
По данным таблицы 2 видно, что динамика анализируемого показателя по базисной системе приводит к следующим выводам: абсолютный прирост средних цен на первичном рынке жилья в 2008 г. составляет 9387,50 руб. В частности, наибольший темп роста отмечается в 2008 г., как и наибольший темп прироста 40,50%.
В среднем за рассматриваемый период цена на первичном рынке жилья ежегодно увеличивалась на 5%.
Вторичный рынок Абсолютный прирост (убыль), руб. Темп роста, % Темп прироста, %
2007 24494,71 - - -
2008 32917,46 8422,75 134,39 34,39
2009 36725,11 3807,65 111,57 11,57
2010 35446,92 -1278,19 96,52 -3,48
2011 36697,92 1251,0 103,53 3,53
2012 37322,71 624,79 101,7 1,7
2013 43767,89 6445,18 117,27 17,27
2014 46842,86 3074,97 107,03 7,03
2015 45675,81 -1167,05 97,51 -2,49
2016 41701,75 -3974,06 91,30 -8,7
2017 38695,97 -3005,78 92,79 -7,21
По данным таблицы 3 видим, что абсолютный прирост средних цен на вторичном рынке жилья в 2008 г. составляет 8422,75 руб. Максимальный темп прироста равен 34,39% (2008 год), минимальный прирост зафиксирован в 2016 году, что составляет -8,7%.
В среднем за рассматриваемый период цена на вторичном рынке жилья увеличивалась на 4,7%.
Первичный рынок Абсолютный прирост (убыль), руб. Темп роста, % Темп прироста, %
2007 23181,96 - - -
2008 32569,46 9387,5 140,50 40,50
2009 35441,53 2872,07 108,82 8,82
2010 34947,75 -493,78 98,61 -1,39
2011 33705,9 -1241,85 96,45 -3,55
2012 33457,23 -248,67 99,26 -0,74
2013 38774,48 5317,25 115,89 15,89
2014 39843,45 1068,97 102,76 2,76
2015 40137,73 294,28 100,74 0,74
2016 38009,32 -2128,41 94,70 -5,3
2017 37871,2 -138,12 99,64 -0,36
Исходя из таблицы 4, можно сделать вывод, о том, что по цепной системе наибольший абсолютный прирост средней цены на первичном рынке жилья приходится на 2008 г. - 9387,5 руб., а наименьший отмечается в 2016 г. - -2128,41 руб. Причём наибольший темп прироста показателя отмечается в 2008 г. (40,50%), а наименьший в 2016 г. (-5,30%).
Вторичный рынок Абсолютный прирост (убыль), руб. Темп роста, % Темп прироста, %
2007 24494,71 - - -
2008 32917,46 8422,75 134,39 34,39
2009 36725,11 3807,65 111,57 11,57
2010 35446,92 -1278,19 96,52 -3,48
2011 36697,92 1251,0 103,53 3,53
2012 37322,71 624,79 101,7 1,7
2013 43767,89 6445,18 117,27 17,27
2014 46842,86 3074,97 107,03 7,03
2015 45675,81 -1167,05 97,51 -2,49
2016 41701,75 -3974,06 91,30 -8,7
2017 38695,97 -3005,78 92,79 -7,21
По данным таблицы 5 видно, что динамика анализируемого показателя по цепной системе приводит к следующим выводам: наибольший абсолютный прирост средней цены на вторичном рынке в 2008 г. составляет 8422,75 руб. Максимальный темп роста показателя отмечается в 2008 г., как и наибольший темп прироста - 34,39%. В целом темп роста анализируемого показателя уменьшился к 2017 г. на 41,6 п.п.
Таким образом, средняя цена на вторичном рынке недвижимости за анализируемый период возросла на 53,61%, а на первичном - на 57,37, но цена одного квадратного метра на вторичном рынке выше, чем на первичном. Эти показатели позволяют утверждать, что, несмотря на увеличение количества строящихся новых домов улучшенной планировки вторичный рынок не теряет своих позиций, демонстрируя стабильно более высокую стоимость.
Неуклонное понижение цен на квартиры можно объяснить изменениями в расходах жителей Оренбургской области в плане приобретения недвижимости, представленных в таблице, основанной на анализе статистических данных Федеральной службы государственной статистики Оренбургской области [2].
2014 год 2015 год 2016 год
Денежные расходы и сбережения - всего в том числе: приобретение недвижимости (млн. руб.) 8812,6 9001,4 6365,8
В процентах к итогу 1,8 1,6 1,2
Из данных таблицы 6 видно, что население нашего региона в 2016 году вложило в покупку недвижимости меньше на 2635,6 млн.руб., чем в 2015 году, что составило 29,28 % к предыдущему периоду. Можно сделать вывод, что это одна из причин снижения цен на жилье.
На уровень цен влияет большое количество факторов. Попробуем изучить взаимосвязь цен на первичном рынке жилья и других экономико-социальных явлений, происходящих в Оренбургской области.
В корреляционно-регрессионном анализе можно устранить воздействие какого-либо фактора, если зафиксировать воздействие этого фактора на результат и другие, включенные в модель факторы. Данный прием широко применяется в анализе временных рядов, когда тенденция фиксируется через включение фактора времени в модель в качестве независимой переменной [5].
Для проведения корреляционно-регрессионного анализа используем следующие факторные признаки:
Y- средняя цена на первичном рынке жилья, руб.;
Х1 - темп роста ВРП, в % к предыдущему году;
Х2 - темп роста доходов населения, в % к предыдущему году;
Х3 - темп роста курса доллара, в % к предыдущему году;
Х4 - уровень инфляции, %
Параметры модели с включением фактора времени оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК).
С помощью ПК получаем матрицу парных коэффициентов, на основании которых необходимо сделать вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (таблица 7).
Корреляционная матрица получена с помощью табличного редактора Excel ХР в пакете анализа.
Таблица 7. Ко
реляционная матрица влияния факторов на среднюю цену первичного жилья
y x1 x2 x3 x4
y 1
x1 0,77 1
x2 0,81 0,99 1
x3 0,60 0,80 0,86 1
x4 -0,26 -0,43 -0,45 -0,32 1
x5 0,07 0,14 0,50 0,49 0,34
По этой матрице можно судить о тесноте связи факторов с результативным признаком и между собой. Наиболее тесная связь выявлена между доходами населения и средней ценой первичного жилья (ryx2=0,81) и валовым региональным продуктом в текущих ценах (ryx1=0,99).
В ходе пошагового регрессионного анализа для проведения многомерного статистического анализа из четырех факторов были отобраны два:
Х1 - темп роста ВРП, в % к предыдущему году;
Х2 - темп роста доходов населения, в % к предыдущему году.
С применением пакета Excel были получены результаты, которые представлены в таблице 8.
_Таблица 8. Регрессионная статистика
Регрессионная статистика
Множественный R 0,80
Я-квадрат 0,63
Нормированный R-квадрат 0,54
Стандартная ошибка 3242,73
Наблюдения 11
Проведем регрессионный анализ. По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии:
у=22973,30-21,2-х1+0,63-х2, (1)
Анализ параметров уравнения регрессии (1) показывает, что с увеличением доходов населения на 1 тыс.руб. средняя цена жилья на первичном рынке увеличится на 0,63 руб., ВРП в текущих ценах отрицательное влияние на цену жилья - уменьшение на 21,20 руб.
Множественный коэффициент регрессии равен 0,80. Это свидетельствует о высокой связи между признаками. Коэффициент детерминации - равен 0,63 а, следовательно, 63% вариации средней цены жилья на первичном рынке обусловлено факторами, включенными в модель.
На основании анализа можно сделать вывод о том, что с увеличением доходов населения средняя цена жилья на первичном рынке увеличивается, а вот спад ВРП приведет к уменьшению цен.
Вывод: Анализируя статистические данные Федеральной службы государственной статистики Оренбургской области, информации непосредственных участников жилищного строительства приходим к заключению, что рынок жилья в Оренбургской области динамично развивается. Положение Оренбургской области по сравнению с субъектами Приволжского федерального округа по такому показателю, как ввод жилых домов (тыс. м2) оценивается как среднее (7 место в регионе из 14 территорий).
Анализ динамики цен на первичном и вторичном рынке жилья показал, что в среднем за период 2007-2017 г.г. рост цен на первичном рынке составил 57,37%, а на вторичном 53,61%. Но на основе анализа динамики средних цен по базисной системе стоимость 1 м2 во вторичном жилье в Оренбургской области все-таки выше, чем на первичном рынке.
На основе корреляционно-регрессионного анализа выяснили, что с увеличением доходов населения на 1 тыс.руб. средняя цена жилья на первичном рынке увеличится на 0,63 руб.
В 2018 году эксперты прогнозируют дальнейший рост рынка недвижимости, существенное увеличение стоимости квадратных метров на уровне 20-30 %. Рынок станет дефицитным. Стоит признать, что спрос на жилье возрастает, так как стала доступной помощь от государства в виде ипотеки на жилье, ставка вернулась на докризисный уровень. Глава Минстроя дает достаточно оптимистичные прогнозы на будущее рынка недвижимости. Этому способствуют новые меры, предпринятые правительством в 2018 году по государственной поддержке молодых и многодетных семей, путем снижения процентной ставки по ипотечному кредиту до 6 %. Анализ показывает, что в Оренбургской области в течение 2014-2016 годов намечается снижение инвестиций граждан в недвижимость. Цены на рынке жилья в Оренбуржье испытывают незначительный спад, поэтому для вкладывания денежных средств в покупку квартиры достаточно благоприятный.
Список используемой литературы:
1. Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование [Текст] : учеб. пособие для вузов / В. Н. Афанасьев, Т. В. Лебедева . - Оренбург : ГОУ ОГУ, 2007. - 245 с. - Библиогр.: с. 172. - Прил.: с. 173-245.
2. Оренбургская область в цифрах. 2017: Крат.стат.сб./ Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области - Оренбург, 2017. - 118 с.
3. Российский статистический ежегодник. 2017: Стат.сб./Росстат. - Р76 М., 2017 - 686 с.
4. Золотова, Л.В., Лаптева, Е.В., Портнова Л.В. Статистическое исследование трудовых ресурсов России на основе многомерных статистических методов // Аллея науки. - 2017. - № 9 (Т.4). - с.225-235.
5. Лаптева Е.В. Динамический анализ и прогнозирование основных экономических показателей развития банковского сектора Российской Федерации // Статистические методы в гуманитарных и экономических науках: Материалы международной научно-практической конференции. - 2016. - с.177-179.
6. Лаптева Е.В. Политика и практика крупнейших банков России на рынке банковских услуг // Материалы Пятой Всероссийской научной конференции с международным участием «Региональная инновационная экономика: сущность, элементы, проблемы формирования». - Ульяновск, 2014. - С.145-148.
7. Лаптева Е.В. Статистическое исследование развития банковского сектора Российской Федерации: монография. - Оренбург, ООО ИПК «Университет», 2015. - 165 с.
