Моделирование ценообразования на жилье, страница 2

Район престижности	Квартира
	1-ком.	2-ком	3-ком	4,5-ком.
Центр	Х	2 600	4 000	4 250
Линия метро	1 550	2 950	2 900	4 480
Средняя отдаленность	Х	2 100	2 717	Х
Окраина	1 615	1 425	2 575	Х

По представленным сочетаниям вариантов соотношения факторов (количество комнат и престижность района)/цены видно, что цена квартиры в целом растет при повышении престижности района и увеличении количества комнат в квартире.

Таблица 2

Сводная таблица цен на квартиры в зависимости от типа здания и этажа, тыс.руб

Этаж	№ квартиры п/п	Тип здания
		Полногабаритное	Улучшенной планировки	Типовое	«Хрущевка»
Первый	15		5 000
	6	8 500
	23		1 400
Промежуточный	12				2 100
	13				2 150
	20				1 800
	8				2 650
	9			1 850
	16		2 950
	24				1 550
	2				2 000
	4	3 300
	10				2 200
	22			2 550
	25	4 000
	11				1 390
	17		1 700
	18		1 600
	14		3 960
	1		1 500
Последний	7			3 000
	3		2 900
	5			1 050
	19		3 300
	21			2 300

Таблица 2-1

Средние цены на квартиры в зависимости от типа здания и этажа, тыс.руб

Этаж	Тип здания
	Полногабаритное	Улучшенной планировки	Типовое	«Хрущевка»
Первый	8 500	3 200	Х	Х
Промежуточный	3 650	2 342	2 200	1 980
Последний	Х	3 100	2 117	Х

По представленным сочетаниям вариантов соотношения факторов (этажность и тип здания)/цена видно, что цена квартиры в целом растет при более престижном типе здания и при нахождении квартиры на «крайних» этажах.

Приведенные расчеты (табл.1-1, табл.2-1) не позволяют четко определить зависимость результативного показателя (цены квартиры) от факторов, т.к. при анализе факторы рассматриваются изолированно друг от друга. Устранить этот недостаток можно построением многофакторной регрессионной модели с помощью встроенных функций пакета MS Excel (анализ проводится с использованием стандартных инструментов корреляционно-регрессионного анализа MS Excel (Сервис – анализ данных РЕГРЕССИЯ и Сервис – анализ данных  КОРРЕЛЯЦИЯ)).

Данные формального корреляционного анализа:

Факторы	Х1 (градация района, где расположена квартира)	Количество комнат (Х2)	Х3 (градация этажа, где расположена квартира)	Х4 (градация типа квартиры)	Результирующий показатель –  цена квартиры
Х1 (градация района, где расположена квартира)	1
Х2 (количество комнат)	-0,442	1
Х3 (градация этажа, где расположена квартира)	0,085	-0,035	1
Х4 (градация типа квартиры)	0,415	-0,327	0,178	1
Результирующий показатель – цена квартиры	-0,587	0,743	-0,362	-0,478	1

Корреляционный анализ показывает, что:

·  результирующий показатель (цена квартиры) прямо пропорционально зависит от количества комнат (т.е. чем больше количество комнат, тем выше цена квартиры);

·   формальным корреляционным анализом невозможно оценить зависимость цены квартиры от остальных параметров (т.к. переменные Х1-Х4 – являются фиктивными, отражая качественную, а не количественную характеристику квартиры).

Проведем многофакторный регрессионный анализ исходных данных, который отразит зависимость цены квартиры от выбранных факторов (в т.ч. фиктивных переменных).

Регрессионная статистика
Множественный R	0,865
R-квадрат	0,748
Нормированный R-квадрат	0,698
Стандартная ошибка	849,726
Наблюдения	25
		Коэффициенты
Y-пересечение		3759
Переменная X1 (градация района, где расположена квартира)		-326
Переменная X 2 (количество комнат)		883
Переменная X 3 (градация этажа, где расположена квартира)		-804
Переменная X 4 (градация типа квартиры)		-184

Регрессионный анализ показывает, что 86,5% изменения цены квартир на вторичном рынке г.Новосибирска описываются с помощью модели множественной регрессии вида:

.

Экономическая интерпретация полученной модели: так называемая автономная (базовая) цена квартиры на вторичном рынке Новосибирска составляет в среднем 3 759 тыс.руб, при этом при увеличении градации фактора престижности района (т.е. при увеличении степени отдаленности района) цена квартиры теоретически снижается в среднем на 326 тыс.руб. Увеличение количества комнат в квартире на единицу в среднем теоретически повышает цену квартиры на 883 тыс.руб (естественно предположить, что в большей степени данный фактор отражает прирост общей и жилой площадей квартиры); при увеличении градации этажности цена квартиры теоретически снижается на 804 тыс.руб, а ухудшение типа зданий теоретически снижает цену квартиры на 184 тыс.руб.

Оценим стоимость гипотетической квартиры при помощи полученной модели – пусть квартира двухкомнатная (Х2=2), расположена по линии метро (Х1=2), на 2-м этаже 5-ти этажного дома (Х3=2), полногабаритная (Х4=1):  предполагаемая теоретическая цена квартиры составит 3 082 тыс.руб.

Моделирование ценообразования на жилье - этап 2. Прогноз изменения цены квартиры

Можно предположить, что реализация следующих предположений вызовет рост цен на квартиры: доллар будет выпущен из «коридора», ожидаемый уровень инфляции составит 24% в год, увеличивается вывод жилья из оборота на вторичном рынке (снижается предложение жилья), налогообложение банков и физических лиц при инвестировании в жилищное строительство становится льготным, организуется ипотечное кредитование (увеличение цены квартир в результате роста целевой денежной массы для покупки квартир).

.