Оценка стоимости недвижимости: эконометрический подход

В настоящее время в связи с необходимостью получения достоверных результатов анализа реальной ситуации и последующего точного и надежного прогноза дальнейшего развития ситуации особую актуальность на предприятиях и организациях приобретает применение статистических методов прогнозирования, в том числе, методов эконометрики, которая исследует зависимости между различными экономическими показателями.
Также методы эконометрики можно применять и в других сферах экономики, не связанных непосредственно с деятельностью предприятий и организаций, например, в исследованиях деятельности домохозяйств.
Наиболее распространенным методом эконометрического исследо-вания является построение регрессионных моделей. Это связано с тем, что регрессионный анализ является одним из наиболее простых методов исследования в эконометрики, не требующих специальных математических знаний. Кроме того, параметры уравнений регрессии, как правило, легко интерпретируются.
Вышеперечисленные обстоятельства показывают важность и актуальность выбранной темы дипломной работы «Оценка стоимости недвижимости: эконометрический подход». Целью исследования является разработка эконометрической модели, пригодной для прогнозирования цены на квартиру с заданными характеристиками. Для достижения этой цели были решены следующие задачи:
1. Изучены теоретические основы построения регрессионных моделей: методы отбора параметров, оценка параметров регрессионного уравнения и способы оценки качества построенной модели.
2. Собраны данные о продаже квартир в двух городах: Санкт-Петербурге и Сургуте.
3. Построены уравнения парной регрессии между общей площадью квартиры и ее ценой.
4. Построены модели множественной регрессии, в которые включены значимые факторы, влияющие на цену квартиры.
5. Проведено сравнение построенных регрессионных моделей и рассчитаны показатели их качества и адекватности.
Информационной базой для написания работы послужили сайты базы недвижимости Санкт-Петербурга и Сургута. Методической...

Для исследования рынка жилья была собрана информация о продаже квартир на вторичном рынке городов Санкт-Петербурга и Сургута.
По результатам анализа были построены регрессионные модели. Поскольку наиболее значимым фактором, определяющим цену квартиры, является ее площадь, то была построена парная регрессионная модель зависимости цены квартиры от ее общей площади.
Для построения парной регрессионной модели были выбраны следующие формы зависимости: линейная, параболическая, степенная и гиперболическая. В результате анализа было выяснено, что наиболее адекватно отображают зависимость между площадью квартиры и ее ценой линейная и степенная регрессии. Параболическое уравнение регрессии отображает зависимость менее точно, чем линейная и степенная. А гиперболическая вовсе не пригодна для описания связи между общей площадью квартиры и ее ценой.
Сравнение парных регрессионных моделей по двум городам выявило следующее. Средняя цена квадратного метра жилья в Санкт-Петербурге на начало 2014 года составила 111,4 тыс. руб. Средняя стоимость метра жилья в Сургуте – 79,8 тыс. руб., т.е. жилье в Сургуте значительно дешевле жилья в Санкт-Петербурге. Кроме того, показатели качества построенных моделей по Сургуту гораздо выше, чем по Санкт-Петербургу. Это говорит о том, что стоимость жилья в Сургуте менее подвержено влиянию случайных факторов и более предсказуема.
Для построения множественной регрессионной модели цены на квартиру были использованы следующие факторы: общая площадь квартиры, площадь кухни, район города, этаж, тип дома, наличие телефона, возраст дома, тип санузла и близость метро (для Санкт-Петербурга).
В результате было выяснено, что наиболее значимыми факторами, влияющими на стоимость квартиры, являются общая площадь квартиры и площадь кухни, а также район города. Для Санкт-Петербурга также значимым оказался фактор «тип дома». Для Сургута этот фактор оказался неважным и был исключен из регрессионной модели. Очевидно, это вызвано тем, что разнообразие домов в...