обеспеченность жителей Екатеринбурга жильём на фоне России. Эконометрический подход

Экзогенные переменные:доходы местного бюджета, тыс. руб. ();ВРП Свердловской области, тыс. руб.();численность населения, чел.().Осуществим проверку временных рядов на стационарность, используя тест Дики-Фуллера. В том случае, если ряд нестационарный, привести его к стационарному виду путем вычисления разностей.Тест Дики-Фуллера представляет собой авторегрессионное уравнение вида: где — временной ряд, а — ошибка.Если |𝑎|<1, то ряд стационарный. Если a=1, то процесс имеет единичный корень, в этом случае ряд не стационарен, является интегрированным временным рядом первого порядка.Результаты проверки эндогенной переменной представлены на рисунке 7.Рис. 7 - ADF-тест для эндогенной переменнойСогласно результатам теста ряд следует признать стационарным. Величина коэффициента .Выполним проверку на стационарность экзогенных переменных. Анализ показал, что для показателей условие стационарности также выполняется (приложение 1).Выполним диагностику временных рядов на основе коррелограмам. На рисунке 8 представлены результаты построения автокорреляционной и частной автокорреляционной функций для эндогенной переменной.Рис. 8 – АКФ и ЧАКФ первых разностей для эндогенной переменнойСогласно результатам построения АКФ и ЧАКФ для показателя инфляции можно сделать вывод об отсутствии автокорреляции всех порядков.Данный факт подтверждается моделью авторегрессии AR1 (рисунок 9).Рис. 9 – Модель AR1 дляэндогенной переменнойВыполним аналогичную проверку для экзогенных переменных (приложение 2).Анализ показывает, что автокорреляция остатков экзогенных переменных отсутствует.Выполним оценку взаимосвязи показателей на основе матрицы парных коэффициентов корреляции (рисунок10).Рис. 10– Матрица парных коэффициентов корреляцииКак показывает анализ, каждая из экзогенных переменных оказывает сильное влияние на показатель, отражающий обеспеченность населения Екатеринбурга жильем. В то же время наблюдается сильная корреляция между эндогенными переменными (коэффициенты корреляции превышают 0,8).В связи с указанными особенности построение модели множественной регрессии на всех факторах является некорректным. Выполним построение моделей парных регрессий. Оценим влияние доходов местного бюджета на эндогенную переменную. Результаты представлены на рисунке 11.Рис. 11– Модель оценки влияния доходов местного бюджета на обеспеченность населения Екатеринбурга жильемВыполним оценку качества модели:значение показателя , равное 0,806 свидетельствует о высоком качестве модели. 80,6% вариации показателя площади жилых помещений в Екатеринбурге на 1000 чел. населения определяется доходами местного бюджета;коэффициенты модели являются статистически значимыми ();модель в целом статистически значима ().Согласно построенной модели, рост доходов местного бюджета на 1 тыс. руб. приводит к росту площади жилых помещений в Екатеринбурге на 1000 чел. населения на 0,0000194 кв. м., что отражено в уравнении регрессии:Аналогичный анализ выполним для оценки влияния показателя ВРП Свердловской области на показатель обеспеченности населения Екатеринбурга жильем (рисунок 12).Рис. 12 – Модель оценки влияния показателя ВРП Свердловской области на обеспеченность населения Екатеринбурга жильемМодель является статистически значимой и адекватно описывает взаимосвязь показателей. Таким образом, рост показателя ВРП на 1 тыс. руб. приводит к увеличению площади жилых помещений в Екатеринбурге на 1000 чел. населения на 0,000000275 кв. м..Выполним оценку влияния численности населения города на эндогенную переменную (рисунок 13).Рис. 13– Модель оценки влияния показателя численности населения на обеспеченность населения Екатеринбурга жильемСогласно построенной модели рост численности населения на 1 человека приводит к росту площади жилых помещений в Екатеринбурге на 1000 чел. населения на 0,002 кв. м.Таким образом, наибольшее влияние на обеспеченность населения Екатеринбурга жильем оказывает показатель численности населения, что подчиняется логике исследования. Кроме указанного показателя статистически значимое влияние на показатель обеспеченности жильем населения города оказывают доходы местного бюджеты, а также ВРП региона, как источники финансирования жилищного строительства на муниципальном уровне.ЗаключениеОдним из значимых показателей развития в стране эффективных рыночных отношений является состояние рынка недвижимости в целом и его отдельных секторов. При этом рынок недвижимости находится в непосредственной взаимосвязи рынком капитала, рынком труда, рынком товаров и услуг. Обеспеченность населения комфортным жильем является приоритетным направлением и важным социальным показателем развития общества. Он отражает уровень благосостояния населения, качество его жизни. Данная проблема в России проявляется наиболее остро, что отражается и в показателях строительства и ввода в эксплуатацию жилья, и в показателях доступности жилья для населения, и в индикаторах стоимости квадратного метра жилья на первичном и вторичном рынках, а также возможности населения приобрести жилье по рыночной стоимости. В России наблюдается ежегодный рост по количеству введенных в эксплуатацию жилых квадратных метров. С 58,4 млн. кв. м. в 2011 году до 85,32 млн. кв. м. в 2015 году, затем небольшое снижение в 2016 году до 80,2 млн. кв. м. Динамика ветхого и аварийного жилого фонда за период 1997 – 2008 гг. была положительна, но начиная с 2008 года наблюдается снижение в динамике до 88 млн. кв.м. Ввод в действие жилых домов происходит в основном за счет средств населения. Наблюдается сезонность ввода в действие жилых домов, наибольший пик приходится на конец года, а именно 4 квартал.Результаты корреляционно-регрессионного анализа показали, значимое влияние на обеспеченность Екатеринбурга жильем доходы местного бюджеты, ВРП Свердловской области и численность населения города.При этом рост доходов местного бюджета на 1 тыс. руб. приводит к росту площади жилых помещений в Екатеринбурге на 1000 чел. населения на 0,0000194 кв. м., рост показателя ВРП на 1 тыс. руб. - к увеличению площади жилых помещений в Екатеринбурге на 1000 чел. населения на 0,000000275 кв. м, рост численности населения на 1 человека - к росту площади жилых помещений вЕкатеринбурге на 1000 чел. населения на 0,002 кв. мВ качестве основных факторов, которые оказывают значительное влияние на объемы строительства и ввода жилья целесообразно выделить:стабильное повышение стоимости строительных материалов;низкий уровень показателей строительного процесса, логистики и расчетов в строительстве;отсутствие финансирования; высокие непроизводственные потери застройщиков значительные финансовые и временные затраты на инженерную подготовку территорий;административные барьеры;низкий уровень доступности кредитных ресурсов;кадровая проблема;сложная ситуация с ипотечным кредитованием.Указанные негативные явления и тенденции определяют необходимость реализации эффективных мер по управлению рынком жилой недвижимости, приоритетными из которых являются меры государственной поддержки, а также разработка эффективных механизмов формирования доступного рынка жилья.Список использованной литературыАндреева Н. В. Инновации в развитии жилищного строительства в регионе. Монография. – Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2016. – 218 с. Громыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 238 c.Диденко Т.В., Колядов Л.В., Тарасенко П.Ф. Статистика: Д44 Учебное пособие.- М.: Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2007.-456с.Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Ганченко О.И. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для бакалавров.- 3-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство Юрайт, 2013.-364 с.Евстафьев А.И., Гордиенко В.А. Прогнозирование индикаторов рынка недвижимости путём двумерного разложения дискретной пространственно-параметрической модели на основе применения нейросетей. – Материалы Х1 Национального конгресса по недвижимости, - М.: 2013.Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе: Курс лекций. М.: ГУ ВШЭ, 2012. -122 с.Кондаков Н.С. Эконометрика. Часть 1: учебное пособие и практикум/ Кондаков Н.С.— М.: Московский гуманитарный университет, 2015.— 100 c.Коробкова М.В. Анализ динамики операций на рынке ИЖК в Москве (на примере Компании «МИЭЛЬ-Недвижимость». – Материалы VI Национального конгресса по недвижимости. – М.: 2014Молчанова М.Ю., Печенкина А.В. Особенности использования методов фундаментального и технического анализа при прогнозировании цен на рынке недвижимости региона. - Журнал «Вестник Пермского университета. Серия «Экономика». Выпуск 3(10), Пермь, 2011Мхитарян В.С. Эконометрика: учебное пособие/ Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П.— М.: Евразийский открытый институт, 2012.— 224 c.Мхитарян В. С.,Архипова М. Ю.,Балаш В. А., Балаш О. С.,Дуброва Т. А., Сиротин В. П. Эконометрика/ Под общ.ред.:В. С. Мхитарян. М.: Проспект, 2014Официальный сайт Минстроя России [Электронный ресурс]. Режим доступа: http:// minstroyrf.ruПеченкина А.В. Использование многоуровневой факторной модели при прогнозировании ситуации на региональном рынке недвижимости (на примере Пермского края). - Журнал «Имущественные отношения в Российской Федерации» № 11 (110), Москва, 2010Снитюк В.Е. Применение метода стохастической релаксации для прогнозирования рынка недвижимости. Международная научная конференция «Нейросетевые технологии и их применение. − Краматорск. − 2013.Стерник Г.М. Как прогнозировать цены на жилье (пособие риэлтору). – Изд. РГР, М.: 1996. – 60 сСтерник Г.М. Методика прогнозирования цен на жилье в зависимости от типа рынка. – Журнал «Имущественные отношения в РФ» №12, 2010Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ruХабибрахманов Р.Р. Влияние мирового финансового кризисана развитие рынка недвижимости г.Казани. http://realtymarket.ru/stati-kolleg/Vliyanie-mirovogo-finansovogo-krizisa-na-razvitie-rinka-nedvijimosti-g.Kazani..htmlПриложениеПриложение 1ADF-тест для Х1ADF-тест для Х2ADF-тест для Х3Приложение 2АКФ и ЧАКФ первых разностей для Х1Модель AR1 для Х1АКФ и ЧАКФ первых разностей для Х2Модель AR1 для Х2АКФ и ЧАКФ первых разностей для Х3Модель AR1 для Х3