Файл: Анализ региональных различий факторов развития рынка недвижимости в России.docx
Добавлен: 09.01.2024
Просмотров: 125
Скачиваний: 5
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Рисунок 4 – Результаты линейной регрессии с прологарифмированными показателями
Как видно из таблицы на Рисунке 4, логарифмирование показателей привело к повышению показателя R-squared = 0,8810. Среди показателей P>|t| и t-статистики также наблюдаются неудовлетворяющие проведению корректного анализа данные.
В эконометрическом анализе существует еще один способ корректировки данных при проведении регрессионного анализа. В связи с тем, что среди данных существуют, так называемые «выбросы», необходимо их учесть и убрать. Для снижения выбросов и других отклонений в исследовании использовался метод робастной статистики. Поскольку на практике наличие даже небольшого количества резко выделяющихся наблюдений способно кардинально повлиять на результаты статистического исследования, была построена регрессия с использованием робастной статистики, а также были исключены регрессоры, выходящие за пределы нормы:
Рисунок 5 – Результаты линейной регрессии
Основные результаты построения линейной регрессии представлены в Таблице 1.
Таблица 1
Показатели регрессии
| Prob (F-statistic) | 0.000 |
| R-squared | 0.8835 |
| Adjusted R-squared | 0.8810 |
Как видно из Таблицы 1, коэффициент детерминации получился равным R-squared = 0.8835, что позволяет сделать вывод о близости построенного уравнения к полученной выборке, поскольку коэффициент детерминации близок к единице. Также необходимо отметить, что скорректированный коэффициент детерминации имеет значение Adjusted R-squared = 0.8810, что, в данном случае, тоже подтверждает близость уравнения к выборке.
Значение Prob (F-statistic) равно 0.000. Отсюда можно сделать вывод о том, что построенное уравнение в целом является абсолютно значимым. И таким образом, можно переходить к оценке других показателей, которые были получены при построении регрессионной модели.
Значимость того или иного фактора определяется показателем из столбца P>|t|. Фактор считается значимым, если показатель из этого столбца не превышает значения 0,05. Анализируя данные представленные в таблице, можно сделать вывод о том, что на 5% уровне значимости из представленных факторов значимыми являются все, кроме среднедушевых денежных доходов, средних цен на первичном рынке жилья и выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух.
Незначимость вышеперечисленных факторов в общей модели регрессии можно обосновать тем, что в совокупности по всем регионам они не оказывают сильного воздействия на ввод жилых домов в регионах, но являются значимыми для отдельных регионов. Для подтверждения данной гипотезы и факта значимости данных факторов для отдельных регионов необходимо было построить еще одну регрессию, которая наглядно продемонстрирует факт влияния и значимости.
Построение регрессии по каждому региону основано на детальном анализе каждого из выбранных факторов и объясняющей переменной. В качестве примера, была построена регрессия, состоящая из показателя ввода жилых домов (input) и показателя среднедушевых доходов населения (income). Результаты построенной регрессии выглядят следующим образом:
Рисунок 6 – Результаты регрессии по фактору income
Проанализируем показатели построенной модели, представленные на Рисунке 6:
Модель является абсолютно значимой, поскольку коэффициент детерминации R-squared = 0.9768. Напомним, что при проведении анализа всех факторов развития рынка жилой недвижимости в совокупности (Рисунок 5) показатель среднедушевых доходов населения не давал значимых результатов из-за чего был исключен из общей регрессии. А, как видно из результатов детальной регрессии, представленной на Рисунке 6, в столбце уровня значимости определенного регрессора в рамках построенной модели P>|t|, почти во всех исследуемых регионах показатель среднедушевых доходов принимает значимое для регрессии значение. Таким образом, исключением из построенной модели являются такие регионы как Воронежская область, Ставропольский край, Нижегородская область, Самарская область, Саратовская область и Новосибирская область. В период с 2005 по 2011 год показатель среднедушевых доходов не оказал влияния на ввод жилой недвижимости в вышеперечисленных регионах.
Для описания региональных различий факторов развития рынка жилой недвижимости в регионах России проведем аналогичный анализ по каждому выбранному регрессору и проведем анализ взаимосвязи факторов с помощью корреляции. Результаты построенной модели сведены и представлены в общей Таблице 2.
| Таблица 2 Результаты регрессий, построенных по отдельным регрессорам | | | ||||||||||||||||||||||
Таблица 2 Продолжение
| | |
Важно отметить, что регрессии, построенные на основе результирующего показателя ввода жилой недвижимости и каждого фактора в отдельности, являются абсолютно значимыми, поскольку коэффициент детерминации P>|t| во всех регрессия стремится к единице и колеблется от значения 0.9590 до 0.9807. Регрессии построены с использованием робастной статистики, что позволяет исключить отклонение модели из-за наличия в ней выбросов. Эффективность методики для анализа региональных различий факторов развития и объективность полученных с ее помощью результатов должна быть подтверждена уровнем коэффициента корреляции. Корреляция в данном случае характеризует тесноту связи между вводом жилой недвижимости, показатель которого был принят за зависимую переменную, и факторами, характеризующими региональную особенность развития регионов, которые, в свою очередь, в построенной модели являются переменными. Показатель корреляции принимает значение от -1 до 1 и показывает степень зависимости рассматриваемых факторов.
В Таблице 2 перечислены те регионы, для которых показатель регрессора в данной модели является незначимым. Иными словами, в данных регионах показатели тех или иных факторов за период с 2005 года по 2011 не оказало значительного влияния на уровень развития рынка жилой недвижимости.
Таким образом, на основании проведенного регрессионного и корреляционного анализа можно подтвердить гипотезу о том, что из-за многочисленных региональных различий регионов России на уровень развития рынка жилой недвижимости оказывают влияние разные факторы.
Заключение
Для достижения поставленной в работе цели необходимо было выделить ряд факторов, которые в большей степени оказываются влияние на развитие рынка жилой недвижимости в регионах ввиду их регионального различия. Поскольку в развитии экономики России наблюдаются общие направления, то для проведения анализа был использован метод от обратного. Иными словами, был выделен ряд регионов, для которых отобранные факторы не в значительной степени влияют на развитие рынка недвижимости. На основании проведенного в данной работе анализа региональных различий факторов, которые оказывают непосредственное влияние на развитие рынка жилой недвижимости в регионах России, можно подвести следующие итоги:
Российский рынок недвижимости находится в стадии формирования и постепенного развития, поэтому необходимо контролировать его развитие в каждом регионе и корректировать политику развития на начальной стадии с целью предотвращения появления проблем.
Проведение сравнительного анализа региональных различий факторов позволило сделать вывод о том, что при оценке уровня развития рынка недвижимости России необходимо принимать во внимание каждый регион в отдельности. Это связано с тем, что для российской экономики характерно наличие резких контрастов в региональном плане. И анализ развития регионов в отдельности позволяет выявить наиболее сильные стороны региона и наоборот.
Проведение регрессионного анализа подтвердило тот факт, что в совокупности почти все факторы являются значимыми для развития рынка жилой недвижимости. Также важно заметить, что детальный регрессионный анализ по каждому региону и каждому фактору подтверждает, что в комплексной оценке тот или иной фактор может и не оказывать особого влияния на ввод жилых домов в регионе, но детальное рассмотрение активности регионов позволяет составить более объективную оценку уровня развития.
Все задачи, которые были поставлены во введении для достижения необходимой цели, были достигнуты, что и позволило сделать соответствующие выводы.