Готовые работы → Экономический анализ
КУРСОВАЯ РАБОТА по дисциплине «Эконометрика» на тему: «ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ РЫНКА ЖИЛЬЯ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»
2025
Важно! При покупке готовой работы
55555
сообщайте Администратору код работы:
|
ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………… |
3 |
|
|
1. |
РЫНОК ЖИЛЬЯ: ПОНЯТИЕ, ВИДЫ, ФАКТОРЫ ФОРМИРОВАНИЯ ЦЕН |
5 |
|
1.1. |
Понятиерынка жилья и его виды…………….………………………….. |
5 |
|
1.2. |
Факторы формирования цен на рынке жилья ………………………….. |
8 |
|
1.3. |
Эконометрические методы анализа и моделирования рынка жилья …. |
13 |
|
2. |
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ РЫНКА ЖИЛЬЯ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ |
17 |
|
2.1. |
Дескриптивный анализ цен на рынке жилья в Российской Федерации …………………………………………………………………….……….. |
17 |
|
2.2. |
Эконометрическое моделирование цен на рынке жилья в Российской Федерации …………………………………………………………………. |
20 |
|
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………………………….. |
25 |
|
|
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙСПИСОК…………………………………………….. ПРИЛОЖЕНИЯ…………………………………………………………………….. |
27 29 |
|
Введение
Недвижимость – это тот вид активов, который имеет перспективную ценность и с течением времени практически не утрачивает своей стоимости. Для России как одной из самых многонаселенных стран вопросы развития рынка недвижимости являются одним из ключевых показателей социально-экономического развития государства. Вложения финансовых средств в развитие рынка недвижимости было и остается наиболее привлекательной отраслью для инвесторов.
Актуальность темы настоящего исследования обусловлена тем фактом, что недвижимое имущество выполняет две важнейшие функции в экономике и развитии общества. Во-первых, это средство производства. Во-вторых, предмет частного потребления (для проживания, досуга и т.д.). Сфера недвижимости находится в тесной связи с гражданско-правовым и экономическим регулированием государством вопросов жизни общества. Кроме того, неоспорима роль недвижимости в экономике: она проявляется в том, что недвижимость есть основа для промышленности (здания и сооружения), объект сделок между физическими и юридическими лицами, также это самостоятельный ценный актив и инвестиционный объект управления.
Степень разработанности темы. Проблему развития российского рынка жилья исследуют Асаул А., Житинская А. А., Косарева Н. А., Крюков Р. В., Максимов С. Н., Морщинина Н. И., Новикова Н. Г., Сондуева С. Р. и др.
Объектом исследования выступает рынок жилья субъектов Российской Федерации.
Предметом исследования является факторы формирования цен на рынке жилья субъектах Российской Федерации.
Цель данного исследования состоит в эконометрическом анализе и моделировании рынка жилья субъектов Российской Федерации.
Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие задачи:
– исследовать понятие, виды и факторы формирования цен на рынке жилья;
– провести дескриптивный анализ цен на рынке жилья в Российской Федерации;
– осуществить эконометрическое моделирование цен на рынке жилья в Российской Федерации.
Теоретической и методологической основой исследования явились работы ведущих российских и зарубежных ученых по вопросам развития рынка жилья в России. В качестве инструментария использовались методы прикладной статистики, эконометрики, а также анализа временных рядов и прогнозирования.
Для первичной обработки данных, для построения и анализа моделей использовался прикладной табличный процессор MicrosoftExcel.
Конкретная практическая значимость исследования заключается в том, что материалы исследования могут быть использованы для выработки политики развития рынка жилья в регионах в Российской Федерации.
Работа состоит из введения, двух глав, заключения, библиографического списка и приложений, общим объемом 35 страниц. Основной текст включает в себя 4 таблицы и 6 рисунков. Библиографический список литературы состоит из 18 источников.
Фрагмент работы
1 Рынок жилья: понятие, виды, факторы формирования цен
1.1 Понятие рынка жилья и его виды
Категория «недвижимость» как теоретическое понятие появилась в XVII веке в России, однако, точного определения данного термина не существует на данный момент. Гражданский кодекс (ГК) РФ к недвижимому имуществу относит землю, недра, водные и другие природные объекты, здания, постройки, которые прочно связаны с землей, т.е. такие объекты, которые невозможно переместить с места на место без нанесения несоразмерного ущерба их назначению. Согласно законодательству, к недвижимости, помимо перечисленного относятся также воздушные и морские суда, суда внутреннего плавания и космические объекты[1].
Кроме того, закон предусматривает возможность отнесения к недвижимости и других объектов, например предприятий, как совокупности имущественных комплексов. Гражданское законодательство в РФ предусматривает отнесение предприятия не к субъекту, а к объекту гражданских правоотношений. Поэтому могут совершаться различные сделки (купли-продажи, залога и т.д.) по установлению, прекращению или изменению вещных прав. Предприятие может являться и объектом наследственной передачи имущества[2].
Понятие недвижимого имущества в международной практике можно представить в виде пяти блоков, четыре из которых отражают физический состав, а пятый - юридическое содержание (рис. 1).
|
Земельный участок |
|
Объекты надо поверхностью участка |
|
Имущество под поверхностью участка, в том числе, полезные ископаемые |
|
Воздушное пространство |
|
Комплекс прав на объекты недвижимости |
Рисунок 1 - Понятие недвижимости в международной практике[3]
В совокупности прав владения земельным участком, собственнику также принадлежат и права на все, что расположено на данном участке (минерально-природные ресурсы, недра, воды, залежи и т.д.). Вместе с тем, собственник земли может распоряжаться воздушным пространством над земельным участком только в той степени, которая ограничена законодательством. При этом право использования воздушного пространства является ограниченным для собственника ввиду того, что в России устанавливается суверенитет правительства над навигационным и иным воздушным пространством нашей страны. Право на недра также ограничены.
Вся совокупность недвижимого имущества объединяет в себе три большие категории: земля, жилая и нежилая недвижимость.
Классификаций недвижимости существует множество, рассмотрим некоторые из них.
Так, по характеру использования недвижимость бывает:
1) жилой (т.е. используемой для проживания);
2) нежилой:
а) используемой для получения прибыли (коммерческая недвижжимость) – это офисные помещения, гостиницы, магазины и т.д.;
б) используемой для организации производства – это складские помещения, фабрики, заводы и т.д.
в) используемой для сельскохозяйственного производства (фермы, ангары и т.д.);
г) используемой для специальных целей (школы и больницы, детские сады и т.д.[4]
Рынок жилья – это система отношений и связей между производителями и потребителями, которая позволяет осуществлять куплю-продажу объектов недвижимости, в том числе жилых помещений.
Выделяют несколько видов рынков жилья, которые отличаются по разным критериям, например по способу совершения сделок или участию профессиональных участников.
Первичный рынок – это рынок, на котором продаются и покупаются новые объекты, право собственности на которые оформляется впервые. Например, квартиры в строящихся или только что сданных домах.
Вторичный рынок – это рынок, где объекты уже находятся в собственности у предыдущих владельцев и продаются повторно. К нему относятся, например, квартиры в построенных домах, на которые права собственности зарегистрированы.
Организованный рынок – это рынок, на котором оборот недвижимости и прав на неё происходит с участием профессиональных посредников. Сделки требуют обязательной государственной регистрации.
Неорганизованный рынок – это часть рынка, на которой операции с объектами недвижимости совершаются без участия профессиональных посредников. Стихийная торговля недвижимостью, которая не всегда обеспечивает надёжность сделок[5].
Ещё один критерий сегментации рынка жилья – по категории жилья. Выделяют, например:
1. Жильё низкого качества – объекты без централизованного отопления, воды и канализации.
2. Жильё улучшенной планировки – квартиры с увеличенной площадью, большой кухней, непроходными комнатами.
3. Элитное жильё – квартиры с индивидуальной планировкой.
4. Загородное жильё – одно- или малоэтажные частные дома с земельными участками[6].
Еще одной важной характеристикой рынка жилья является ограниченность или закрытость информации о ценах сделок. На данном рынке с помощью осуществления мены, дарения, зачастую возникают ситуации сокрытия реальной стоимости имущества или ее целенаправленное принижение. Такая ситуация возникает ввиду желания обойти налоговые платежи и сократить расходы на государственные пошлины.
Таким образом, рынок жилья определяется как совокупность экономических отношений, связанных с продажей и покупкой жилой недвижимости. Фактически, рынок жилья – это место, где продавцы (собственники жилья) и покупатели взаимодействуют для совершения сделок с недвижимостью.
1.2 Факторы формирования цен на рынке жилья
Выделяют несколько групп факторов, которые влияют на развитие рынка жилья: демографические, макроэкономические и социальные.
Демографические факторы, влияющие на стоимость жилья на рынке:
1. Численность населения влияет на развитие рынка жилья.
Увеличение численности населения напрямую влияет на спрос на жильё. Чем больше людей проживает в определённом регионе, тем выше потребность в жилых помещениях. Рост населения может быть вызван естественным приростом или миграцией.
Рост населения оказывает давление на рынок недвижимости, создавая дефицит жилья, и предложение не успевает за спросом. Это приводит к повышению цен на недвижимость и аренду.
Кроме того, рост населения способствует развитию инфраструктуры, строительству коммерческих объектов, повышению стоимости земельных участков и увеличению цен на недвижимость.
Изменения в возрастной структуре населения также влияют на рынок недвижимости, так как они затрагивают предпочтения и потребности в жилье. Например, в регионах с высоким процентом молодых людей, особенно семей с детьми, будет наблюдаться спрос на жильё большего размера, находящееся в районах с хорошими школами и детскими учреждениями[7].
Таким образом, динамика численности населения является одним из ключевых факторов, влияющих на развитие рынка жилья.
2. Активность миграции. Миграция увеличивает спрос на жильё и, как следствие, повышает его стоимость. Особенно это заметно в странах с высоким уровнем иммиграции и внутренней миграции[8].
3. Старение населения и сокращение числа молодых покупателей. Такая тенденция может оказывать значительное воздействие на рынок жилья, в частности на рынок новостроек. Старение населения может по-разному влиять на стоимость жилья на рынке. С одной стороны, увеличение числа пожилых людей может повысить спрос на жилые комплексы, соответствующие их потребностям. Это, в свою очередь, может привести к росту цен на такие объекты.
С другой стороны, есть мнение, что цены на жильё могут снизиться из-за старения населения. Это связано с тем, что когда люди становятся старше, их дети покидают дом, а когда они выходят на пенсию и перестают работать, им становится всё труднее оправдать покупку большого дома.
Таким образом, влияние старения населения на стоимость жилья зависит от конкретных обстоятельств и условий рынка.
Макроэкономические факторы, влияющие на стоимость жилья:
1. Ключевая ставка. Определяет уровень ипотечных ставок. Действующая ключевая ставка (21% годовых) ограничивает доступность ипотеки для покупателей, снижает спрос и влияет на ценообразование. Ключевая ставка влияет на стоимость жилья через доступность ипотечных кредитов и других видов займов.
Повышение ключевой ставки обычно приводит к повышению ставок по ипотечным кредитам и другим видам займов, что делает покупку недвижимости менее доступной для потенциальных покупателей. В результате спрос на недвижимость снижается, и это может привести к замедлению роста или даже снижению цен на жильё.
Снижение ключевой ставки, наоборот, может сделать ипотечные кредиты более доступными, что увеличивает спрос на недвижимость и может способствовать росту цен на неё[9].
2. Инфляция. Цены на новостройки растут на уровне инфляции (6–8%), что связано с увеличением себестоимости строительства, включая подорожание строительных материалов и рабочей силы. Инфляция влияет на стоимость жилья, увеличивая его цену. Растут цены на земельные участки, строительные материалы и услуги, проектное финансирование. Из-за роста цен на квадратный метр и повышения стоимости кредитования для физических лиц уменьшается активность покупателей, что отражается на темпах продаж. Девелоперы запускают меньше проектов из-за снижения спроса, что может подтолкнуть цены вверх из-за ограниченного предложения[10].
3. Уровень безработицы и заработной платы влияет на стоимость жилья через изменение спроса на недвижимость.
Высокий уровень безработицы и низкая заработная плата ограничивают доступ населения к покупке или аренде недвижимости. Люди в таких условиях думают о том, как сэкономить деньги, поэтому цены на продаваемую недвижимость приходится снижать.
Наоборот, при благоприятной экономической ситуации, когда есть работоспособное население и рост экономики, спрос на жильё возрастает, а цены, соответственно, увеличиваются.
Однако стоит учитывать, что на стоимость жилья влияют и другие факторы, например, уровень процентных ставок, налоговая политика, качество и состояние строительства, репутация застройщика и другие.
Уровень процентных ставок. Высокая процентная ставка делает ипотечные кредиты дорогими, и люди реже берут ипотеку. Для значительного увеличения числа сделок нужны более низкие ставки — примерно 16–17%[11].
Налоговая политика. В себестоимость жилья входят различные затраты, включая налоговую часть. Если застройщик использует кредитные средства, то в цену квадратного метра будут входить и соответствующие расходы.
Качество и состояние строительства. На стоимость квадратного метра новостройки влияет методика строительства. Например, блочное жильё дешевле – его можно построить гораздо быстрее. Но по тепло- и шумоизоляции такие дома проигрывают кирпичным или монолитным конструкциям. Также на цену влияет отделка: застройщики сдают квартиры в разном состоянии – с черновой, предчистовой или готовым ремонтом[12].
Репутация застройщика. Застройщики с высокими стандартами качества, соблюдающие заявленные сроки сдачи объектов в эксплуатацию, пользуются большей популярностью и могут устанавливать относительно высокие цены на свои объекты.
Месторасположение и транспортная доступность. Недвижимость в центре города, особенно мегаполиса, всегда будет стоить гораздо дороже, чем на окраине или в области. Для покупателей важны наличие рядом станции метро или остановки автобуса, электрички.
Количество, форма, размер и расположение комнат. Квартиры с проходными, смежными комнатами, тесными кухнями и крохотными санузлами пользуются меньшим спросом. Комнаты квадратной формы позволяют удобно расставить мебель, а просторная гостиная — всегда плюс.
Обустроенная территория. Если во дворе многоэтажки есть детская и спортивная площадки, места для парковки, беседка и лавки — квартира будет оценена выше. То же касается частного дома: патио, терраса, ухоженная лужайка, плодовый сад, чистые садовые дорожки и навес над двором повысят стоимость недвижимости.
Таким образом, основными факторами формирования цен на рынке жилья выступают демографические и макроэкономические факторы численности населения, в частности, городского и сельского; инфляция; ключевая ставка; уровень безработцы; средняя заработная плата, а также объем ввода в действие жилых домов. Именно эти факторы выбраны для анализа во второй главе исследования.
1.3 Эконометрические методы анализа и моделирования рынка жилья
В этом параграфе представлена систематизированная характеристика инструментария, применяемого для анализа рынка жилья. Важнейшим этапом анализа является предварительное изучение исходных данных. На данном этапе осуществляется подготовка данных к последующему исследованию и их первичная характеристика.
Корреляционно-регрессионный анализ – эконометрический метод, который позволяет анализировать и моделировать рынок жилья, выявляя взаимосвязи между показателями и прогнозируя тенденции.
Этот анализ включает два этапа: корреляционный анализ и регрессионный анализ.
Корреляционный анализ позволяет оценить силу и направление взаимосвязи между переменными. Для этого используют парный коэффициент корреляции, который изменяется от -1 до +1. Чем ближе значение к 1, тем теснее связь.
Также применяют множественный корреляционный анализ, который позволяет исследовать взаимосвязь между множеством экономических показателей. Для этого вычисляют парные коэффициенты корреляции между каждой парой показателей и составляют корреляционную матрицу.
Мультиколлинеарность факторов определяется по матрице корреляции на основе анализа коэффициентов парной корреляции.
Мультиколлинеарность – тесная корреляционная связь между факторами, которая затрудняет оценивание регрессионных параметров. Для её выявления используют матрицу парных коэффициентов корреляции зависимого признака с факторными признаками[13].
Проводится анализ коэффициентов корреляции между парами факторов. Если значения коэффициентов по абсолютной величине больше 0,75–0,80, это свидетельствует о присутствии мультиколлинеарности.
Регрессионный анализ строит математическую модель, которая описывает, как изменения независимых переменных (факторов) приводят к изменениям зависимой переменной (результативного признака).
Методы регрессионного анализа:
1. Линейная регрессия – предполагает линейную зависимость между переменными.
2. Множественная линейная регрессия – расширяет линейную регрессию для случаев, когда есть несколько независимых переменных.
3. Полиномиальная регрессия – используется, когда зависимость между переменными не линейна и описывается полиномом более высокой степени.
4. Логистическая регрессия – применяется, когда зависимая переменная принимает дискретные значения, обычно два (например, «да» или «нет»). Парная (простая) регрессия – модель, в которой значение зависимой переменной (Y) объясняется значением одной независимой переменной (X)[14].
Уравнение парной регрессии имеет вид: Y = f(X), где Y – зависимая переменная, X – независимая, объясняющая переменная.
Множественная регрессия – модель, в которой значение зависимой переменной (Y) объясняется значением двух или более независимых переменных (X₁, X₂, …, Xₙ).
Общая формула множественной линейной регрессии:
Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + … + βₙXₙ + ε, (3)
где Y – зависимая переменная;
X₁, X₂, …, Xₙ – независимые переменные (предикторы);
β₀ – свободный член (константа);
β₁, β₂, …, βₙ – коэффициенты регрессии, показывающие влияние каждой независимой переменной;
ε – случайная ошибка модели[15].
Цель множественной регрессии – понять, какой из факторов оказывает наибольшее влияние на результат, а также как на этот результат влияют все факторы в совокупности.
Тест на автокорреляцию остатков — это статистический метод, который позволяет проверить наличие корреляции между остатками (различиями между наблюдаемыми и подобранными значениями) регрессионной модели или временного ряда.
Автокорреляция остатков может указывать на то, что модель не полностью отражает базовую структуру данных.
Тест Дарбина-Уотсона (DW-критерий). Проверяет автокорреляцию первого порядка. Нулевая гипотеза — отсутствие автокорреляции. Статистическое значение теста находится в диапазоне от 0 до 4. Значение, близкое к 2, предполагает отсутствие автокорреляции, значения, значительно меньшие 2, указывают на положительную автокорреляцию, значения, значительно превышающие 2, — на отрицательную автокорреляцию[16].
Тест Уайта – это тест, с помощью которого можно проверить регрессионную модель на наличие случайных ошибок в зависимости одной переменной от другой или от нескольких переменных.
Суть теста заключается в том, что строится вспомогательная регрессия, в которой квадрат остатков является объясняемой переменной, а в качестве объясняющих берутся объясняющие переменные исходной модели, их квадраты и попарные произведения.
Проведение теста предполагает следующие шаги:
Для анализа рассматривается линейная зависимость переменной y.
Оценка гетероскедастичности осуществляется с помощью остатков регрессии, которая оценивается методом наименьших квадратов.
Используется вспомогательная регрессия квадратов для всех переменных, в том числе констант.
Тест предполагает, что гетероскедастичность отсутствует в модели. Считается, что потенциальные ошибки обладают постоянной дисперсией.
Чтобы проверить гипотезу отсутствия гетероскедастичности, применяют метод LM-статистики. Он заключается в проверке ограничений статистической модели, которые оцениваются на основе выбранных данных.
Если значение статистики будет выше критического значения, то модель обладает гетероскедастичностью.
Таким образом, эконометрические методы анализа и моделирования рынка жилья включают многофакторный корреляционный анализ, многофакторный регрессионный анализ, проверку мультиколлениарности, анализ автокорреляции и проверку гетероскедастичности.
