Файл: Анализ региональных различий факторов развития рынка недвижимости в России.docx
Добавлен: 09.01.2024
Просмотров: 128
Скачиваний: 5
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Ввод жилых домов в федеральных округах РФ, тыс. м2 общей площади
Рисунок 2 – Валовой внутренний продукт (в текущих ценах), млн. руб
Анализируя показатели двух, представленных графиков, необходимо обратить внимание на то, что как и на первом графике прослеживается общая тенденция развития рынка недвижимости, так и на обоих графиках можно отследить характерное движение кривых вниз в период экономического кризиса в 2008-2009 году. Иными словами, можно подтвердить взаимосвязь состояния экономики и рынка жилой недвижимости. Таким образом, обоснован выбор рынка жилой недвижимости из всех сегментов рынка для проведения исследования.
Стоит заметить, что с помощью Рисунка 1 можно подтвердить актуальность выбранной темы, поскольку на первом графике прослеживается неравномерная динамика ввода жилой недвижимости. В таких федеральных округах как Дальневосточный, Сибирский, Уральский и Приволжский прослеживается резкое изменение показателей. А, а свою очередь, в Северо-Кавказском, Южном, Северо-Западном и Центральном федеральных округах видно более равномерное развитие рынка недвижимости, без каких-либо резких спадов и возрастаний. К тому же причины такого показателя в федеральных округах могут быть разные. Данная картина описывает картину состояния в федеральных округах, поскольку регионов, очевидно, больше, то и региональных различий факторов влияния существует гораздо больше. Что обуславливает необходимость проведения исследования рынка жилой недвижимости в регионах.
Для проведения анализа региональных различий факторов развития рынка недвижимости в регионах России необходимо для начала классифицировать факторы на группы и отобрать необходимые для исследования. Как уже было упомянуто ранее, в литературе выделяют три уровня формирования факторов, влияющих на рынок недвижимости по мере приближения к объекту:
В рамках проведения данного исследования, необходимо рассматривать факторы развития рынка недвижимости на региональном уровне, поскольку целью работы является определение значимых факторов развития рынка недвижимости для каждого региона в отдельности.
Как уже было отмечено в Главе 1, региональные факторы развития рынка недвижимости подразделяются на четыре группы:
В исследовании были использованы показатели следующих факторов:
Факторов, которые оказывающих влияние на развитие рынка недвижимости гораздо больше, но в рамках данного исследования будут проанализированы перечисленные выше факторы.
Получить наиболее полную оценку факторов, которые оказывают влияние на развитие рынка жилой недвижимости в регионах России возможно только при проведении анализа с учетом специфических особенностей регионов. Обосновать уровень развития рынка жилой недвижимости можно наличием или отсутствием природных ресурсов, отличием в уровне развития инфраструктуры и производственной сферы, а также особенностями климатических условий. В связи с тем, что средние показатели ВРП и других экономических данных в стране подтверждают наличие острых региональных различий, то все тверже встает вопрос о необходимости проведения анализа субъектов России на предмет их отличий не только в экономическом, но и в социальном плане.
Для достижения поставленной цели, необходимо:
Для проведения исследования были отобраны данные за период с 2005 года по 2011 год. Основным источником данных являются ежегодные статистические сборники, опубликованные на сайте Федеральной Службы Государственной Статистики. В построении модели были использованы данные не всех регионов, а только 78 регионов России, ввиду отсутствия полных статистических данных по некоторым регионам, что является необходимым для представления наиболее четкой и ясной картины.
В построении эконометрических моделей обычно используются:
Пространственные данные – это данные, которые характеризуют различные объекты на основании одного и того же периода или момента времени.
Временные – это данные, характеризующие один и тот же объект, но за разные периоды времени.
Панельные данные, в отличие от пространственных или временных данных, представляют собой совокупность экономической информации, содержащей сведения об одном и том же множестве объектов за ряд последовательных периодов времени.
В связи с тем, что в данном исследовании рассматривалось несколько регионов за определенный период времени, то для выявления значимости и степени влияния региональных факторов на развитие рынка жилой недвижимости, был проведен корреляционно-регрессионный анализ с использованием панельных данных.
Для начала необходимо было построить линейную регрессию на основе совокупности исходных данных. После чего важным была реализация корректировки показателей и выполнение алгоритма последовательного исключения незначимых для регрессии переменных. Необходимо отметить, что отбор показателей для регрессии проводился на основе исправленного коэффициента детерминации, скорректированного коэффициента детерминации и t-статистики Стьюдента, которые позволяют исключить незначимые переменные.
В проведении регрессионного анализа использовались следующие показатели:
year – год
region – регион
input – ввод жилья
edu – образование
crim – преступность
income – среднедушевые доходы
grp – ВРП
price_1 – цены на первичном рынке
proce_2 – цены на вторичном
invest – инвестиции
innov – затраты на разработки
air_pollution – загрязнение воздуха
w_pollution – загрязнение воды
road – плотность дорог
Построение линейной регрессии переменной ввода жилья (input) на определяющие переменные:
Рисунок 3 – Результаты линейной регрессии
Из Рисунка 3 следует обратить внимание на несколько показателей, такие как:
R-squared – показывает качество подгонки построенной модели к наблюдаемым значениям и определяет значимость модели. Значение должно стремиться к 1.
t-статистика – проверяет гипотезу о том, что соответствующий коэффициент в регрессионной модели равен нулю. Значение t не должно быть меньше значения 1,96 по модулю.
P>|t| - уровень значимости определенного регрессора в рамках построенной модели. Показатель не должен превышать значение 0,05
В данной регрессии показатель R-squared = 0,8015, что подтверждает высокую значимость модели. Но по показателям P>|t| и t-статистики видно, что в построении модели требуются корректировки.
При проведении эконометрического анализа часто наблюдается асимметрия величин. Для решения этой проблемы необходимо прологарифмировать показатели, что позволяет уменьшить асимметрию и приблизить распределение регрессии к нормальному. Таким образом, были прологарифмированы показатели и построена следующая регрессия:
Рисунок 2 – Валовой внутренний продукт (в текущих ценах), млн. руб
Анализируя показатели двух, представленных графиков, необходимо обратить внимание на то, что как и на первом графике прослеживается общая тенденция развития рынка недвижимости, так и на обоих графиках можно отследить характерное движение кривых вниз в период экономического кризиса в 2008-2009 году. Иными словами, можно подтвердить взаимосвязь состояния экономики и рынка жилой недвижимости. Таким образом, обоснован выбор рынка жилой недвижимости из всех сегментов рынка для проведения исследования.
Стоит заметить, что с помощью Рисунка 1 можно подтвердить актуальность выбранной темы, поскольку на первом графике прослеживается неравномерная динамика ввода жилой недвижимости. В таких федеральных округах как Дальневосточный, Сибирский, Уральский и Приволжский прослеживается резкое изменение показателей. А, а свою очередь, в Северо-Кавказском, Южном, Северо-Западном и Центральном федеральных округах видно более равномерное развитие рынка недвижимости, без каких-либо резких спадов и возрастаний. К тому же причины такого показателя в федеральных округах могут быть разные. Данная картина описывает картину состояния в федеральных округах, поскольку регионов, очевидно, больше, то и региональных различий факторов влияния существует гораздо больше. Что обуславливает необходимость проведения исследования рынка жилой недвижимости в регионах.
-
Отбор факторов развития рынка недвижимости
Для проведения анализа региональных различий факторов развития рынка недвижимости в регионах России необходимо для начала классифицировать факторы на группы и отобрать необходимые для исследования. Как уже было упомянуто ранее, в литературе выделяют три уровня формирования факторов, влияющих на рынок недвижимости по мере приближения к объекту:
-
национальный уровень; -
региональный уровень; -
локальный уровень (уровень непосредственного окружения объекта).
В рамках проведения данного исследования, необходимо рассматривать факторы развития рынка недвижимости на региональном уровне, поскольку целью работы является определение значимых факторов развития рынка недвижимости для каждого региона в отдельности.
Как уже было отмечено в Главе 1, региональные факторы развития рынка недвижимости подразделяются на четыре группы:
-
экономические; -
административные; -
социальные; -
условия окружающей среды.
В исследовании были использованы показатели следующих факторов:
-
Численность населения (оценка на конец года), тыс. человек. Выбор данного фактора очевиден. Рост численности населения порождает необходимость ввода нового жилья. -
Численность обучающихся по программам высшего профессионального образования – всего, тыс. человек. -
Число зарегистрированных преступлений на 100 000 человек населения. Для проведения исследования необходимо принимать во внимание уровень преступности регионе, так как он напрямую связан инвестиционной привлекательностью региона. В свою очередь, привлечение инвестиций в регион является главной составляющей развития недвижимости. -
Среднедушевые денежные доходы, рублей. С ростом доходов населения, наблюдается рост потребностей, в число которых входит потребность в новом жилье. Другой причиной выбора данного фактора является способ инвестирования в недвижимость, так как данный тип инвестирования является высокодоходным. -
Валовой региональный продукт: на душу населения, рублей. ВРП характеризует общее экономическое развитие региона, что тоже оказывает влияние на развитие рынка недвижимости в Регионе. -
Средние цены на первичном рынке жилья, рублей за квадратный метр общей площади. -
Средние цены на вторичном рынке жилья рублей за квадратный метр общей площади. -
Инвестиции в сферу строительства, миллионов рублей. -
Внутренние затраты на научные исследования и разработки, миллионов рублей. Важной составляющей для развития региона являются его научно-технические разработки, что тоже в некоторой степени влияет на инвестиционную привлекательность региона, и, соответственно, на рост уровня развития рынка недвижимости. -
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, отходящих от стационарных источников, тысяч тонн -
Сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты, миллионов кубических метров. Экологическое состояние региона является очень важной составляющей его развития, поэтому невозможно не учитывать уровень развития рынка недвижимости без учета данного фактора. -
Плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием, километров дорог на 1000 квадратных километров территории. Данный фактор характеризует уровень развития инфраструктуры региона.
Факторов, которые оказывающих влияние на развитие рынка недвижимости гораздо больше, но в рамках данного исследования будут проанализированы перечисленные выше факторы.
- 1 2 3 4 5
Анализ факторов развития рынка жилой недвижимости в регионах России
-
Методология
Получить наиболее полную оценку факторов, которые оказывают влияние на развитие рынка жилой недвижимости в регионах России возможно только при проведении анализа с учетом специфических особенностей регионов. Обосновать уровень развития рынка жилой недвижимости можно наличием или отсутствием природных ресурсов, отличием в уровне развития инфраструктуры и производственной сферы, а также особенностями климатических условий. В связи с тем, что средние показатели ВРП и других экономических данных в стране подтверждают наличие острых региональных различий, то все тверже встает вопрос о необходимости проведения анализа субъектов России на предмет их отличий не только в экономическом, но и в социальном плане.
Для достижения поставленной цели, необходимо:
-
Отобрать группу рассматриваемых факторов (Глава 2.2.); -
Выбрать рассматриваемый временной период; -
Провести корреляционный и регрессионный анализ.
Для проведения исследования были отобраны данные за период с 2005 года по 2011 год. Основным источником данных являются ежегодные статистические сборники, опубликованные на сайте Федеральной Службы Государственной Статистики. В построении модели были использованы данные не всех регионов, а только 78 регионов России, ввиду отсутствия полных статистических данных по некоторым регионам, что является необходимым для представления наиболее четкой и ясной картины.
В построении эконометрических моделей обычно используются:
-
Пространственные данные (cross-sectional data); -
Временные ряды (time-series data); -
Панельные данные (panel data).
Пространственные данные – это данные, которые характеризуют различные объекты на основании одного и того же периода или момента времени.
Временные – это данные, характеризующие один и тот же объект, но за разные периоды времени.
Панельные данные, в отличие от пространственных или временных данных, представляют собой совокупность экономической информации, содержащей сведения об одном и том же множестве объектов за ряд последовательных периодов времени.
В связи с тем, что в данном исследовании рассматривалось несколько регионов за определенный период времени, то для выявления значимости и степени влияния региональных факторов на развитие рынка жилой недвижимости, был проведен корреляционно-регрессионный анализ с использованием панельных данных.
-
Регрессионный анализ и его результаты
Для начала необходимо было построить линейную регрессию на основе совокупности исходных данных. После чего важным была реализация корректировки показателей и выполнение алгоритма последовательного исключения незначимых для регрессии переменных. Необходимо отметить, что отбор показателей для регрессии проводился на основе исправленного коэффициента детерминации, скорректированного коэффициента детерминации и t-статистики Стьюдента, которые позволяют исключить незначимые переменные.
В проведении регрессионного анализа использовались следующие показатели:
year – год
region – регион
input – ввод жилья
edu – образование
crim – преступность
income – среднедушевые доходы
grp – ВРП
price_1 – цены на первичном рынке
proce_2 – цены на вторичном
invest – инвестиции
innov – затраты на разработки
air_pollution – загрязнение воздуха
w_pollution – загрязнение воды
road – плотность дорог
Построение линейной регрессии переменной ввода жилья (input) на определяющие переменные:
Рисунок 3 – Результаты линейной регрессии
Из Рисунка 3 следует обратить внимание на несколько показателей, такие как:
R-squared – показывает качество подгонки построенной модели к наблюдаемым значениям и определяет значимость модели. Значение должно стремиться к 1.
t-статистика – проверяет гипотезу о том, что соответствующий коэффициент в регрессионной модели равен нулю. Значение t не должно быть меньше значения 1,96 по модулю.
P>|t| - уровень значимости определенного регрессора в рамках построенной модели. Показатель не должен превышать значение 0,05
В данной регрессии показатель R-squared = 0,8015, что подтверждает высокую значимость модели. Но по показателям P>|t| и t-статистики видно, что в построении модели требуются корректировки.
При проведении эконометрического анализа часто наблюдается асимметрия величин. Для решения этой проблемы необходимо прологарифмировать показатели, что позволяет уменьшить асимметрию и приблизить распределение регрессии к нормальному. Таким образом, были прологарифмированы показатели и построена следующая регрессия: