Библиографическое описание:

Жарков А. А. Структурные индексы рынка жилой недвижимости г. Воронежа // Молодой ученый. — 2009. — №11. — С. 108-111.

Для расчета индексов рынка жилой недвижимости было проведено кабинетное исследование, информационной базой для которого являлась единая база данных недвижимости Воронежа INFOLINE, которая содержат более 7 000 вариантов (табл. 1) и обновляется несколько раз в день участниками проекта (агентствами недвижимости и строительными организациями) [1].

Если собрать всю выборку квартир по частоте попадания в тот или иной интервал цены за квадратный метр, то график приобретает вид «колокола» (рис. 1). В статистике это называется “распределение Гаусса” или “нормальное распределение”.

В качестве доверительного интервала, по которому можно вычислять индексы без посторонних шумов, было выбрано значение двух сигм, что дает 95 % вероятности попадания в выборку наших данных, чего в принципе достаточно [3]. 

Таблица 1 - Основные показатели выборки квартир базы данных

Кол-во объектов: 7 069

Общая стоимость:

15 745 268 383,00

Общая площадь:

427 047,42

Ср. стоимость:

36 870,07

Среднеквадратичное отклонение: 18 540,75

Оценка погрешности: 220,54

Доверительный интервал: 0.95

Погрешность: 0,01

Выборка со среднеквадратичным отклонением

Кол-во объектов: 6 762

Общая стоимость:

14 362 627 983,00

Общая площадь:

395 023,50

Ср. стоимость:

36 358,92

Среднеквадратичное отклонение: 18 656,05

Оценка погрешности: 226,89

Доверительный интервал: 0.95

Погрешность: 0,01

Отсеяно: 4,3429%

 

По результатам исследования построены диаграммы, представленные на                     рисунках 1 - 6.

Рисунок 1. Диаграмма доверительного интервала по цене м2

 

На рис. 1 сплошной линией показана средневзвешенная по выборке, а пунктирной - медиана. Как видно, они практически совпадают, что лишний раз доказывает нормальность распределения. Серым цветом показана область доверительного интервала. Белым - не вошедшие “хвосты”. “Хвосты” кривой показывают отклонения, погрешности и ошибки, которые мы отсекаем справа и слева получая доверительный интервал.

Также высчитывается доверительный интервал по общей стоимости (рис.2) и выявляется общий доверительный интервал.

Рисунок 2. Диаграмма доверительного интервала по общей стоимости

 

Далее рассчитываются два индекса: индекс средневзвешенной и индекс уравновешенной средней [2].

Индекс средневзвешенной рассчитывается в доверительном интервале, учитывая только средние этажи (первые и последние не учитываются) и только квартиры (комнаты в коммуналках, ЗГТ и ОГТ не учитываются) (рис. 3).

Это индекс показывает общую тенденцию рынка, не выявляет структурных сдвигов, чем собственно и интересен.

Рисунок 3. Диаграмма индекса средневзвешенной

Но данный индекс учитывает не только реальный рост цен, но и структурные сдвиги. Например, если сегодня в базе данных резко увеличить количество элитных квартир, то на данном индексе это отразится резким взлетом.

Чтобы подсчитывать реальную динамику, вводится новый индекс уравновешенной средней (рис. 4).

В отличии от средневзвешенной анализ этого индекса идет по секторам и далее вычисляется как арифметическая средняя средневзвешенных разбитых по этим секторам. Глубина анализа: раздел (вторичка, новостройки) -> округа (разделение города на ценовые зоны) -> объекты (по количеству комнат). По сути, на уравновешенную среднюю не влияет структура базы данных, то есть количество объектов недвижимости выставленных на продажу по определенному сектору в какой-либо момент измерения статистики (сглаженные структурные сдвиги) [4].

Рисунок 4. Диаграмма индекса уравновешенной средней

 

Далее рассматриваются структурные индексы [5].

Диаграмма средней общей площади (рис. 5) имеет явную положительную корреляцию, и текущая динамика идет на спад.

В частности, это может характеризоваться увеличением экспозиции квартир малой площади и их накопление (рис. 6), и, обратно, относительно стабильным спросом на квартиры большой площади.

 

 

Рисунок 5. Диаграмма средней площади

 

Рисунок 6. Диаграмма относительной экспозиции

 

Методологический подход индексного метода состоит в предоставлении каждому участнику рынка объективных цифровых данных, позволяющих с их помощью составлять свое собственное мнение и принимать самостоятельные решения. Помимо мониторинга текущего уровня цен индекс стоимости может служить инструментом для изучения механизмов функционирования рынка, а их понимание - ключом к корректному прогнозированию динамики рынка в ближайшей перспективе.

Результаты проведенного маркетингового исследования свидетельствуют о специфике регионального рынка жилой недвижимости и могут быть основой прогнозирования цен и объемов строительства жилья. Риэлторским фирмам недвижимости, основываясь на динамике спроса и предложения на первичном и вторичном рынке жилой недвижимости города Воронежа, возможно оптимизировать общую структуру объектов с целью максимального удовлетворения спроса и повышения эффективности их деятельности на рынке, и, соответственно, для получения максимальной прибыли.

 

Библиографический список

1.    “Информационная сеть недвижимости” INFOLINE (www.vrx.ru).

2.    Стерник Г. М. Методические рекомендации по анализу рынка недвижимости. - М. 1998. 60 с.

3.    Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статисти­ческого анализа. - М. 1986. 232с.

4.    Котюков В.И. Некоторые нестандартные статистические модели прогнозирования в эконометрии. – Новосибирск. 1977. 15 с.

5.     Сивец С.А., Левыкина И.А. Эконометрическое моделирование в оценке недвижимости. – Запорожье. 2003. 220 с.

 

 

 

 

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle