ОПЫТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ЦЕН НА ЖИЛЬЕ В ИВАНОВСКОЙ ОБЛАСТИ
Рынок жилья имеет очень важное значение, как в социальном, так и в экономическом плане.
С одной стороны, развитие рынка жилья способствует росту благосостояния; влияет на демографические показатели; обеспечивает рост занятости и увеличение мобильности рабочей силы. С другой стороны, это способствует развитию финансовых и страховых рынков, увеличению инвестиций в городскую инфраструктуру, развитию банковской системы, росту производства стройматериалов и т.п. Поэтому вполне естественно, что современное состояние рынка жилья и перспективы его развития в последние годы привлекает внимание не только экономистов, политиков, экспертов, но и простых потребителей. Самый большой интерес, несомненно, вызывает ценовой вопрос, поскольку последние несколько лет в России наблюдался беспрецедентный рост цен на жилую недвижимость [2].
С чем же был связан опережающий рост цен именно на жилье и чем объясняется его приостановка? Следует ли ожидать, что в дальнейшем динамика цен на недвижимость будет близка к динамике цен на другие товары, или мы станем свидетелями новых резких ценовых колебаний на рынке жилья? Вопрос о динамике цен на недвижимость далеко не праздный. С одной стороны, стремительный рост цен на недвижимость делает ее все менее доступной для широких слоев населения. С другой стороны, резкое снижение цен на недвижимость оказывает деструктивное влияние на состояние экономики и способно привести к широкомасштабному кризису кредитной системы.
Поэтому весьма актуальным, на наш взгляд, является исследование динамики цен методами статистического прогнозирования, а именно построение тренд - сезонных моделей и разработка экономических прогнозов цен на жилье. Непосредственным объектом настоящего исследования послужил рынок жилья Ивановской области в период 2000-2007 гг.
Динамика средних цен на первичном и вторичном рынках жилья в период 2000-2007 гг. отражена на рис. 1.
Визуальный анализ графиков позволяет выделить три относительных этапа ценообразования:
- до середины 2005г. - линейный рост цен на первичном и вторичном рынках;
- середина 2005г. - конец 2006г. - экспоненциальный рост цен на первичном и вторичном рынках;
- начало 2007г. - падение темпов роста цен на рынках жилья или период стабилизации.
Рис. 1. Динамика средних цен на первичном и вторичном рынках жилья в период 2000-2007 гг.
Однако в силу того, что последний этап содержит только две точки временного ряда, объединим второй и третий этапы.
При исследовании динамики цен первого этапа поиск подходящего тренда по критериям максимизации значений коэффициента детерминации R2 и статистической значимости параметров привел к собственно линейной модели.
При этом рассматривались два вида тренд-сезонных моделей:
аддитивная:
,
мультипликативная:
,
где yt - уровни временного ряда;
ut - трендовая компонента;
st - сезонная компонента;
εt - случайная компонента.
В нашем случае в качестве уровней временного ряда yt выступают поквартальные данные о ценах на первичном и вторичном рынках жилья Ивановской области за 2000-2007 гг. (источником информации послужили официальные данные РОССТАТа).
Процедуру построения тренд-сезонных моделей можно описать в виде следующей последовательности шагов.
1. Оценивание сезонной составляющей с учетом хаpaктера сезонности (аддитивной или мультипликативной):
а) расчет отклонений фактических значений от уровней, рассчитанных по выделенному тренду ряда:
- для аддитивной модели,
- для мультипликативной модели.
б) для элиминирования влияния случайных факторов определяются предварительные значения сезонной составляющей как средние значения из уровней xt для одноименных кварталов;
в) корректировка первоначальных значений сезонной составляющей, вызванную тем, что суммарное воздействие сезонности на динамику предполагается нейтральным:
(i=1,2,...,4) - для аддитивной модели, где
(i=1,2,...,4) - для мультипликативной модели
2. Сезонная корректировка (десезонализация) исходных данных.
3. Расчет параметров тренда на основе временного ряда, полученного на втором шаге.
4. Моделирование динамики исходного ряда с учетом трендовой и сезонной составляющих.
5. Оценка точности и адекватности полученной модели.
6. Использование построенной модели для прогнозирования [1].
В результате выполнения перечисленных операций к рассматриваемому ряду цен была произведена оценка тренд- сезонных моделей как для первичного, так и для вторичного рынков жилья (табл. 1.)
Таблица 1. Результаты регрессионного анализа временного ряда цен на первичном и вторичном рынках жилья Ивановской области
Рынок |
Вид тренд-сезонной модели |
Значения сезонной компоненты st |
Оценки параметров |
sig t |
R2 |
sig F |
Первичный |
Аддитивная
|
49,4 |
α0 = 3348,8 |
1,28·10-15 |
|
|
-45,1 |
α1 = 424,177 |
6,15·10-20 |
|
|
||
5,3 |
|
|
0,9857 |
6,15·10-20 |
||
-9,7 |
|
|
|
|
||
Мультипликативная
|
1,003 |
α0 = 3347,5 |
1,31·10-15 |
|
|
|
0,994 |
α1 = 424,403 |
6,20·10-20 |
|
|
||
1,003 |
|
|
0,9857 |
6,20·10-20 |
||
1,001 |
|
|
|
|
||
Вторичный |
Аддитивная
|
-13,1 |
α0 = 1872,9 |
1,14·10-10 |
|
|
5,3 |
α1 = 404,22 |
2,94·10-19 |
|
|
||
-13,7 |
|
|
0,9833 |
2,94·10-19 |
||
21,4 |
|
|
|
|
||
Мультипликативная
|
1,009 |
α0 = 1868,2 |
1,08·10-10 |
|
|
|
0,987 |
α1 = 404,576 |
2,57·10-19 |
|
|
||
0,998 |
|
|
0,9836 |
2,57·10-19 |
||
1,005 |
|
|
|
|
При традиционном уровне значимости α=0,05 статистически значимыми являются все модели. Высокое качество данных моделей подтверждают значения коэффициента детерминации и F-значимости.
Анализ сезонных компонент динамики цен выявляет весьма существенное структурное различие между первичным и вторичным рынками жилья, вызванное факторами различной природы. Так цена жилья на первичном рынке в значительной степени определяется строительными компаниями, выполняющими те или иные строительные работы. Повышение цен на такие работы обычно приходится на начало года. Поэтому в картине сезонности можно наблюдать всплеск роста цен именно в I квартале. Резкий сезонный спад во II квартале объясняется, с одной стороны, естественным снижением активности на рынке жилья в весенне-летний период, а с другой стороны, определенной «компенсацией» завышенных цен в I квартале.
Факторы формирования цены на вторичном рынке жилья несколько иные. Здесь предложение исходит от реальных владельцев квартир и частных домов, и в этом смысле ценовая динамика на этом рынке более точно соответствует традиционным сезонным периодам депрессии (летний период) и активности (осенний период).
Общая форма мультипликативной сезонной волны аналогична форме аддитивной волны. Периоды максимального сезонного повышения и снижения цены совпадают. Тем не менее, мультипликативная тренд-сезонная модель представляется более предпочтительной, чем аддитивная, в силу косвенного учета в ней инфляционного фактора.
Таким образом, для дальнейшего исследования мы будем использовать мультипликативную тренд-сезонную модель, причем будем придерживаться гипотезы о сохранении хаpaктера сезонности, выявленного на первом этапе.
Дальнейший визуальный анализ графиков (начиная с III кв.2005г.) позволяет заметить следующее: до 2006г. прирост цен незначителен, причем он медленно увеличивается по мере роста t, начиная с 2006г. цены на жилье увеличиваются очень высокими темпами, однако уже с 2007г. рост цен замедляется, т.е. наблюдается некий процесс «насыщения». Таким образом, можно сказать о наличии S - образной кривой, которая наиболее удачно, в нашем случае, описывается уравнением кривой Гомперца:
Поскольку для оценивания параметров кривой Гомперца метод наименьших квадратов (МНК) не применим, поэтому мы воспользовались методом трех сумм, который дает приближенные оценки соответствующей кривой. А для уточнения получаемых оценок параметров использовался метод П.Стонера, представляющий собой итерационную процедуру на основе МНК [3].
После выполнения соответствующих операций с помощью офисного приложения Excel оценки параметров кривой Гомперца получились следующими (табл. 2).
Таблица 2. Результаты оценки параметров кривой Гомперца
Рынок |
k |
a |
b |
Первичный |
2,198·1012 |
4,968·10-9 |
0,99437 |
Вторичный |
1,368·1017 |
7,499·10-14 |
0,99591 |
В результате использования данной методики с учетом индексов сезонности были получены средние прогнозные значения цен на жилье Ивановской области (табл. 3).
Таблица 3. Прогнозные значения цен на жилье Ивановской области
Временной интервал |
Цена на конец квартала, руб. |
|
первичный рынок |
вторичный рынок |
|
IV кв.2007г. |
31195 |
30861 |
I кв.2008г. |
32536 |
32745 |
II кв.2008г. |
34213 |
34085 |
К сожалению, оценить пpaктическую значимость полученных результатов не представляется возможным. Оценку качества выполненных нами прогнозов даст будущее.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
- Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 206 с.
- Минц В. // Вопросы экономики. - 2007. - №2. - С.111.
- Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. - М.: «Статистика», 1975. - 184 с.
Статья в формате PDF 130 KB...
18 04 2024 1:10:48
Статья в формате PDF 313 KB...
17 04 2024 12:37:24
Статья в формате PDF 145 KB...
16 04 2024 7:23:32
Статья в формате PDF 187 KB...
14 04 2024 10:29:25
Статья в формате PDF 113 KB...
13 04 2024 16:18:27
Статья в формате PDF 107 KB...
12 04 2024 2:12:12
Статья в формате PDF 110 KB...
11 04 2024 16:31:40
Статья в формате PDF 126 KB...
10 04 2024 17:10:20
Статья в формате PDF 118 KB...
09 04 2024 4:27:54
Статья в формате PDF 118 KB...
08 04 2024 1:33:12
Статья в формате PDF 100 KB...
07 04 2024 5:46:33
Статья в формате PDF 120 KB...
06 04 2024 7:28:21
Статья в формате PDF 283 KB...
05 04 2024 15:21:36
Статья в формате PDF 258 KB...
04 04 2024 6:42:22
Статья в формате PDF 187 KB...
03 04 2024 6:29:59
Статья в формате PDF 104 KB...
02 04 2024 21:24:18
Статья в формате PDF 140 KB...
01 04 2024 17:53:22
Статья в формате PDF 133 KB...
31 03 2024 0:55:56
Статья в формате PDF 111 KB...
30 03 2024 19:27:38
Статья в формате PDF 302 KB...
29 03 2024 5:59:33
Статья в формате PDF 131 KB...
28 03 2024 7:23:38
Статья в формате PDF 109 KB...
27 03 2024 8:47:56
В статье рассматриваются основные исторические этапы развития отечественной териологии в XVIII-XX вв., самоотверженно проводившиеся учеными-зоологами несмотря на различные трудности, являвшиеся следствием изменения исторической и политической картины мира. Показан вклад отдельных российских ученых в формировании териологии, а также роль в этом процессе научных сообществ России. ...
26 03 2024 17:57:20
Статья в формате PDF 156 KB...
25 03 2024 0:49:49
Статья в формате PDF 101 KB...
24 03 2024 22:59:22
Статья в формате PDF 103 KB...
23 03 2024 7:30:23
Статья в формате PDF 103 KB...
22 03 2024 23:44:10
Статья в формате PDF 164 KB...
21 03 2024 3:47:45
Статья в формате PDF 104 KB...
20 03 2024 4:54:32
Статья в формате PDF 245 KB...
18 03 2024 12:53:56
Показана возможность использования электрохимически активированной воды (в виде анолита и католита) для повышения урожайности зерновых и овощных (картофеля) культур и улучшения фитосанитарной ситуации с помощью модуля активации оросительной воды. Наиболее энтомоцидным действием в отношении пшеничного трипса обладал анолит с окислительно-восстановительным потенциалом +600 и +900 мВ. Католит с ОВП – 700 мВ способствовал увеличению всхожести до 96%. Хороший результат в борьбе против колорадского жука давала предпосевная обработка клубней картофеля вначале анолитом, а потом католитом. Заселенность кустов колорадским жуком и проволочником снизилась на 37–83%. Наиболее эффективно в плане оптимизации фитосанитарного состояния посевов сочетание предпосевной обработки семян с последующим опрыскиванием стeблестоя католитом или анолитом. ...
17 03 2024 8:19:48
Статья в формате PDF 127 KB...
16 03 2024 15:45:31
Статья в формате PDF 110 KB...
15 03 2024 22:12:53
Статья в формате PDF 115 KB...
14 03 2024 12:25:58
Статья в формате PDF 270 KB...
13 03 2024 4:37:46
Статья в формате PDF 113 KB...
12 03 2024 23:44:22
Статья в формате PDF 235 KB...
11 03 2024 3:41:44
Статья в формате PDF 116 KB...
10 03 2024 11:22:57
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::