Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Особенности жилищной сферы как объекта статистического исследования 6
1.1. Система показателей, характеризующих жилищный фонд и жилищные условия населения в Российской Федерации 6
1.2. Статистический анализ жилищно-коммунального хозяйства в Российской Федерации 30
1.3. Развитие и совершенствование методов анализа жилищной сферы органами государственной статистики 59
Глава 2. Статистический анализ качества жилищных условий населения и динамики ввода в действие жилых домов 69
2.1. Характеристика качества условий проживания и обеспеченности населения жильем в регионах Российской Федерации 69
2.2. Статистический анализ динамики и прогнозирование ввода в действие жилых домов 85
Глава 3 Статистический анализ рынка жилой недвижимости 100
3.1. Особенности рынка жилой недвижимости в Российской Федерации 100
3.2. Анализ влияния факторов на цены рынка жилья 132
Заключение 146
Список литературы 154
Приложения 161
- Система показателей, характеризующих жилищный фонд и жилищные условия населения в Российской Федерации
- Развитие и совершенствование методов анализа жилищной сферы органами государственной статистики
- Статистический анализ динамики и прогнозирование ввода в действие жилых домов
- Анализ влияния факторов на цены рынка жилья
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Состояние жилищной сферы и рынка жилья является одним из важнейших факторов, оказывающих влияние на уровень и динамику основных демографических показателей. Социальная стабильности общества, уровень безработицы, мобильность рабочей силы и другие факторы во многом определяются наличием достаточного объема жилого фонда, отвечающего современным требованиям общества, возможностью приобретения жилья
представителями самых широких слоев населения.
На протяжении длительного времени одним из самых острых вопросов в социальной политике Российской Федерации остается проблема обеспечения граждан доступным жильем, отвечающим современным требованиям и существующим нормативам.
Уровень обеспеченности жильем населения Российской Федерации в настоящее время значительно отстает от уровня аналогичного показателя экономически развитых стран. Так, в 2011 году он составлял в среднем по России 22,8 кв. м на человека. Для сравнения, на одного жителя Нидерландов приходится около - 74 кв. м, в Германии - 60 кв. м, в Великобритании - 62 кв. м, во Франции - 37 кв. м.
Учитывая географические масштабы Российской Федерации, а также особенности социальных, экономических, климатических условий ее различных субъектов, для объективной оценки ситуации на рынке жилья большое значение имеет анализ качества условий проживания и обеспеченности населения жильем в региональном аспекте с целью выявления наиболее и наименее благополучных субъектов Российской Федерации на основании проведения их многомерной классификации.
Достаточно высокий уровень цен на российскую жилую недвижимость
в течении последних лет имел устойчивую тенденцию к росту. В сочетании
со значительным снижением объема вводимого жилья, во многом
обусловленным мировым финансовым кризисом, это ведет к тому, что
недвижимость становится все менее доступной для широких слоев населения. В связи с этим приобретает актуальность вопрос о выявлении факторов, оказывающих влияние на цены на рынке жилья.
Применение комплексных статистических исследований обуславливается необходимостью разработки эффективной системы поддержки жилищного сектора, выявления и анализа факторов, влияющих на изменение жилищных условий населения Российской Федерации. Необходимо также совершенствование методических подходов к проведению сравнительного статистического анализа состояния и тенденций развития сферы жилищного строительства в регионах, к прогнозированию основных индикаторов ее развития. Всё вышеизложенное определяет актуальность выбранной темы диссертационного исследования.
Степень разработанности проблемы. Вопросам развития сферы строительства жилья, его доступности и обеспеченности им населения страны, механизмам функционирования рынка недвижимости, а также методам анализа региональной экономики посвящены труды многих российских и зарубежных специалистов: А.Н. Асаула, П.Г. Грабового, А.Г. Гранберга, Н.Б. Косаревой, Т.Ю. Овсянниковой, А.С. Пузанова, А.И. Солунского, Г.М. Стерника, А.А. Туманова и др.
Разработка методики комплексного статистического исследования рынка жилья основывалась на изучении трудов отечественных ученых в области статистического анализа и прогнозирования социально- экономических процессов: О.Э. Башиной, И.И. Елисеевой, Г.Л. Громыко, Т.А. Дубровой, М.Р. Ефимовой, Е.В. Заровой, М.В. Карманова, Ю.П. Лукашина, В.Г. Минашкина, В.С. Мхитаряна, Б.Т. Рябушкина, А.Е. Суринова и др.
В то же время не в полной мере использованы возможности применения статистических методов при сравнительном анализе регионального развития жилищного строительства, жилищных условий и обеспеченности населения жильем.
Объектом исследования является рынок жилья Российской Федерации.
Предметом исследования является совокупность статистических показателей, отражающих состояние и развитие жилищной сферы и рынка жилья в Российской Федерации.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа жилищной сферы и рынка жилья в Российской Федерации. В соответствии с этой целью в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:
проанализировать и обобщить систему показателей, характеризующих жилищный фонд и жилищные условия населения в Российской Федерации;
исследовать тенденции жилищного строительства за период с 2000 по 2010 гг.;
определить критерии оценки жилищных условий населения на основе Всероссийской переписи населения, и сопоставить их содержание с международными рекомендациями;
выполнить классификацию регионов Российской Федерации по качеству условий проживания и обеспеченности населения жильем;
выявить факторы, влияющие на обеспеченность населения жильем;
разработать модель для прогнозирования показателей ввода в действие нового жилья;
разработать модель, отражающую влияние отдельных социально- экономических факторов на цены на рынке жилья.
Методологическая основа исследования. Теоретической основой диссертационного исследования послужили труды российских и зарубежных учёных по проблемам развития жилищного строительства и рынка жилья, региональной статистики и статистики социальной сферы. В качестве статистического инструментария были использованы методы группировок, корреляционно-регрессионного, кластерного анализа, анализа временных рядов и прогнозирования, а также графические и табличные методы представления результатов исследования. Для обработки первичной информации использовались пакеты прикладных программ статистического анализа: Microsoft Excel, Statistica-8.0 и SPSS-19.0.
Область исследования. Диссертационная работа соответствует требованиям Паспорта специальности ВАК РФ 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика (экономические науки), в соответствии с пунктами:
Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов;
Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно- территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований.
Личный вклад автора. Все результаты диссертации, составляющие научную новизну исследования и выносимые на защиту, получены автором лично и при его непосредственном участии. Лично автором поставлены задачи исследования, выполнена обработка статистических данных, сформированы выводы и рекомендации по результатам работы.
Информационной базой исследования послужили официальные
данные Федеральной службы государственной статистики, Банка России,
международных организаций, материалы научных публикаций, периодической печати и официальных сайтов сети Internet по исследуемой тематике.
Научная новизна заключается в проведении комплексного статистического исследования основных показателей развития жилищной сферы и рынка жилой недвижимости Российской Федерации, обобщении существующей системы показателей, выявлении различий в развитии отдельных регионов, прогнозировании тенденций роста жилого фонда, определении степени влияния на цены рынка недвижимости отдельных демографических, экономических и экологических факторов.
В работе сформулированы и обоснованы следующие научные положения, обладающие элементами научной новизны и выносимые на защиту:
обобщена и дополнена система показателей, характеризующих жилищный фонд и жилищные условия населения в Российской Федерации. В том числе предложен метод расчета дефицита жилого фонда, введен показатель ввода жилого фонда для массового пользования;
выявлены отличия в вопросах исследования условий жизни населения во время проведения Всероссийских переписей населения 2002 и 2010 гг., и по результатам сопоставления с методологическими рекомендациями ООН;
разработана многомерная классификация субъектов Российской Федерации по качеству жилищных условий и обеспеченности населения жильем с использованием кластерного анализа и квартильной группировки;
разработан прогноз ввода жилого фонда с применением адаптивной модели с экспоненциальным трендом и аддитивной сезонностью, выявлен наиболее вероятный уровень показателя за 6 месяцев;
определена матрица парных коэффициентов корреляции между ценами первичного и вторичного рынков жилья, с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа выявлены факторы, влияющие на цены;
выявлены закономерности заинтересованности населения в сделках с жилой недвижимостью при помощи анализа обращений к поисковой системе «Яндекс» в сети интернет.
Практическая значимость результатов исследования. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы Федеральной службой государственной статистики для мониторинга состояния жилищного комплекса на региональном уровне, Министерством экономического развития РФ, Министерством регионального развития РФ, региональными министерствами экономики для разработки программ поддержки и развития сферы жилищного строительства, а также топ- менеджментом строительных компаний для принятия обоснованных управленческих решений.
Кроме того, положения и результаты диссертационного исследования могут использоваться в учебном процессе для преподавания дисциплин «Социальная статистика» и «Региональная статистика».
Внедрение и апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на международной научно-практической конференции «Перспективы развития современного общества в аспекте глобализации экономических процессов» (г. Саратов, 26 апреля 2011 г.); 16-ой Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы управления» (г. Москва, 26-27 октября 2011 г.).
Практические и теоретические результаты исследования используются в работе КТ «СУ-155 и Компания».
Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в 5 работах общим объемом 1,5 п.л., включая 3 работы в периодических научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России объемом 1,28 п.л.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.
Во введении обоснована актуальность выбранной темы диссертации, определены цели и задачи исследования, отражена научная новизна и практическая значимость работы.
В первой главе «Особенности жилищного сектора как объекта статистического исследования» исследованы методы сбора статистической информации, критерии определения достоверности полученных данных, проанализирована и дополнена система показателей статистического изучения жилищного сектора, проведен анализ его текущего состояния, благоустройства, обеспеченности населения жильем и жилищной дифференциации, рассмотрены методы сбора информации о жилищных условиях населения во время проведения «Всероссийской переписи населения», выявлены отличия форм федерального статистического наблюдения 2002 и 2010 гг., проведено сопоставление с методологическими рекомендациями ООН, дана оценка проводимым международным сопоставлениям ввода жилого фонда и условий проживания населения, изучены методологические основы и результаты современных выборочных обследований домохозяйств по вопросам удовлетворенности жилищными условиями.
Во второй главе «Статистический анализ качества жилищных условий населения и динамики ввода в действие жилых домов» проанализированы показатели благоустройства жилого форда по субъектам Российской Федерации, выполнена многомерная классификация показателей субъектов на основе характеристики качества условий проживания и
обеспеченности населения жильем, выявлен ряд отстающих по уровню
развития регионов, рассмотрены показатели ввода в действие жилых домов, разработана статистическая модель, позволяющая осуществлять прогнозирование объема вводимого жилья, установлена взаимосвязь между вводом в действие жилых домов и инвестициями в основной капитал строительных организаций.
В третьей главе «Статистический анализ рынка жилой недвижимости» приведены методологические принципы анализа рынка жилья, исследованы изменения цен на кв. м жилого недвижимого имущества, рассмотрены сводные индексы рынка жилья, выявлены факторы, оказывающие влияние на динамику изменения цен на рынке первичного жилья, дана оценка доступности жилья для населения, разработаны многофакторные регрессионные модели, оценивающие влияние отдельных статистических показателей на рост задолженности населения по ипотечным жилищным кредитам, а также характеризующие степень влияния ряда демографических, экономических, экологических показателей на уровень цен на рынке первичного и вторичного жилья в 2010 г., представлен анализ запросов «Купить квартиру» в поисковой интернет системе «Яндекс».
В заключении диссертационной работы обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы, вытекающие из полученных результатов.
Система показателей, характеризующих жилищный фонд и жилищные условия населения в Российской Федерации
Аналитическое изучение жилищной сферы в настоящее время основывается на использовании системы количественных и качественных показателей, прямо или косвенно характеризующих состояние рынка жилья. Совокупность индикаторов, используемых Федеральной службой государственной статистики (далее ФСГС), направлена на изучение и оценку состояния жилого фонда, перспектив его развития, исследование жилищных условий населения, инструментария по их улучшению, анализа развития строительного сектора, жилищно-коммунальных услуг, контроль за выполнением Федеральных целевых программ.
Так как одним из важнейших принципов статистического учета является достоверность информации, на органы государственной статистики возложена задача не только сбора и обработки исходной статистической информации, но и обеспечения ее достоверности.
Имеющаяся в настоящее время база данных о рынке жилья - это наиболее представительный информационный массив, который доступен для широкого круга пользователей, обладает значительной репрезентативностью, длительным периодом наблюдения. Объем и структура информационного массива постоянно обновляются и совершенствуются.
Статистические показатели, оценивающие состояние и развитие жилищной сферы, должны отвечать следующим требованиям:
- применение научно обоснованной методологии сбора, обработки и распространения статистических данных при ее неукоснительном соблюдении. Методологическая база должна быть гармонизирована с принятыми международными стандартами и принципами ее использования в статистической практике;
- статистические данные должны быть востребованы, то есть обеспечивать высокую степень необходимости пользователям, отражать реальные цели, ради которых они были произведены, и доведены ли они до пользователя Эти показатели должны давать всестороннюю оценку жилищной сферы, отражать социальные и экономические критерии, что позволит учесть, с одной стороны, влияние развития экономики на жилищно-коммунальную сферу, и, как следствие, доступность и качество жилья, а с другой, влияние развития жилищной сферы на динамику экономических показателей . Востребованность характеризует корректность поставленных целей и задач статистического исследования, их соответствия нормативно-правовой базе. При планировании статистической деятельности с учетом удовлетворения запросов пользователей необходимо учитывать стоимость и затраты времени на формирование данных соответствующих ожиданиям пользователей ;
- высокая степень достоверности результатов статистических наблюдений;
- данные должны быть своевременны, то есть отражать актуальный период времени;
- важным свойством является интерпретируемость статистических данных, возможность их соотнесения пользователем с объективной реальностью социально-экономической ситуации, простота подготовки к анализу.
- данные должны быть согласованными, т.е. не противоречить своей хронологической последовательности, сопоставимыми т.е. дополнять друг друга в сопряженных наблюдениях, относящихся к одному и тому же периоду времени.
Процесс проведения статистического наблюдения и обработки информации состоит из ряда последовательных этапов, основная задача которых - гарантировать качество результатов на каждой стадии. Показатели, характеризующие жилищные условия населения, формируются на основе форм федерального статистического наблюдения, предоставляемым территориальным органам Росстата:
форма № 1-жилфонд «Сведения о жилищном фонде», характеризует весь жилой фонд по формам собственности и целям его использования, распределению по количеству комнат, обеспеченностью коммунальными сетями, по материалу стен, времени постройки, проценту износа зданий, приводятся показатели ветхого и аварийного жилья, движения жилого фонда. Ежегодно предоставляется организациями технического учета и технической инвентаризации.
В зависимости от формы собственности жилищный фонд подразделяется на частный, государственный и муниципальный жилищный фонд (ст. 19 ч.2 Жилищного кодекса РФ).
Основное понятие - жилищный фонд - совокупность всех жилых помещений, находящихся на территории Российской Федерации (ст. 19 п.1 Жилищного кодекса РФ).
Жилое помещение — изолированное помещение, которое является недвижимым имуществом и пригодно для постоянного проживания граждан (отвечает установленным санитарным и техническим правилам и нормам, иным требованиям законодательства).
К жилым помещениям относятся (ст. 16 Жилищного кодекса РФ): жилой дом, часть жилого дома, квартира, часть квартиры, комната.
Жилой дом - индивидуально-определенное здание, которое состоит из комнат, а также помещений вспомогательного использования, предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, связанных с их проживанием в нем.
Квартира - структурно обособленное помещение в многоквартирном доме, обеспечивающее возможность прямого доступа к помещениям общего пользования в таком доме и состоящее из одной или нескольких комнат, а также из помещений вспомогательного использования, предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, связанных с их проживанием в таком обособленном помещении.
Комната - часть жилого дома или квартиры, предназначенная для использования в качестве места непосредственного проживания граждан в жилом доме или квартире.
Многоквартирным домом признается совокупность двух и более квартир, имеющих самостоятельные выходы либо на земельный участок, прилегающий к жилому дому, либо в помещения общего пользования в таком доме.
Общая площадь жилых помещений определяется как сумма площадей всех частей таких помещений, включая площадь помещений вспомогательного использования, предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, связанных с их проживанием в жилом помещении, за исключением балконов, лоджий, веранд и террас.
В общую площадь жилищного фонда включаются специализированные жилые помещения (служебные жилые помещения, жилые помещения в общежитиях, жилые помещения маневренного фонда, жилые помещения в домах системы социального обслуживания населения, жилые помещения фонда для временного поселения вынужденных переселенцев, а также фонда для временного поселения лиц, признанных беженцами, жилые помещения для социальной защиты отдельных категорий граждан).
Частный жилищный фонд - совокупность жилых помещений, находящихся в собственности граждан и в собственности юридических лиц.
Государственный жилищный фонд - совокупность жилых помещений, принадлежащих на праве собственности Российской Федерации (жилищный фонд Российской Федерации), и жилых помещений, принадлежащих на праве собственности субъектам Российской Федерации (жилищный фонд субъектов Российской Федерации).
Муниципальный жилищный фонд - совокупность жилых помещений, принадлежащих на праве собственности муниципальным образованиям. В зависимости от целей использования жилищный фонд подразделяется на жилищный фонд социального использования, специализированный жилищный фонд, индивидуальный жилищный фонд и жилищный фонд коммерческого использования (ст. 19 ч.З Жилищного кодекса РФ).
Жилищный фонд социального использования — совокупность предоставляемых гражданам по договорам социального найма жилых помещений государственного и муниципального жилищных фондов.
Специализированный жилищный фонд - совокупность предназначенных для проживания отдельных категорий граждан и предоставляемых по правилам раздела IV Жилищного кодекса РФ жилых помещений государственного и муниципального жилищных фондов.
Индивидуальный жилищный фонд - совокупность жилых помещений частного жилищного фонда, которые используются гражданами собственниками таких помещений для своего проживания, проживания членов своей семьи и проживания иных граждан на условиях безвозмездного пользования, а также юридическими лицами - собственниками таких помещений для проживания граждан на указанных условиях пользования.
Развитие и совершенствование методов анализа жилищной сферы органами государственной статистики
В соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации от 27 ноября 2010 года № 946 «Об организации в Российской Федерации системы федеральных статистических наблюдений по социально-демографическим проблемам и мониторинга экономических потерь от смертности, заболеваемости и инвалидизации населения» с 2011 года проводится комплексное обследование условий жизни населения. Его целью является получение статистической информации, отражающей фактические условия жизнедеятельности российских семей и их потребности в обеспечении безопасной и благоприятной среды обитания, здорового образа жизни, воспитании и развитии детей, в повышении трудовой, профессиональной и социальной мобильности, улучшении жилищных условий, установлении и развитии социокультурных связей.
Комплексное наблюдение условий жизни населения проводится на основе выборочного опроса представителей различных групп и слоев населения с охватом примерно 10 тыс. домохозяйств (в 2011г.). План размещения выборочной совокупности домашних хозяйств разрабатывается с охватом всех субъектов Российской Федерации с учетом обеспечения представительности итогов наблюдения по населению страны в целом, по федеральным округам и по основным демографическим и социально-экономическим группам населения.
Для формирования выборочной совокупности применяется многоступенчатая случайная выборка, построенная по территориальному принципу и обеспечивающая представительность результатов наблюдения по основным показателям его программы. В качестве основы формирования выборки для проведения наблюдения используется информационный массив на основе Всероссийской переписи населения (в 2011 г. - массив Переписи 2002 г.).
При формировании выборочной совокупности конечной единицей отбора является жилое помещение - индивидуальный дом, квартира, комната в коммунальной квартире, общежитии или в др. жилом строении. Единицей наблюдения - домохозяйство и проживающие в нем лица.
Комплексное наблюдение условий жизни населения осуществляется на основе личного опроса членов домашних хозяйств по месту их проживания в составе отобранного для наблюдения домохозяйства. Опросы респондентов проводятся специально обученными работниками - интервьюерами на условиях добровольного согласия респондентов принять участие в наблюдении.
Период проведения наблюдения устанавливается с 15 по 30 сентября каждого года проведения наблюдения. В течении этого времени осуществляется сбор сведений от населения, включая предварительный натурный обход жилых помещений для отбора, обход жилых помещений для установления контактов с респондентами и посещение домохозяиств для опросов респондентов.
Результаты исследования характеризуют жилищные условия населения, тем самым дополняя данные получаемые ФСГС из форм статистической отчетности, предоставляемых уполномоченными органами. Однако, наибольший вклад проводимое исследование вносит в оценку качества условий проживания населения и предоставления коммунальных услуг. Используемый метод исследования позволяет охарактеризовать проблему с точки зрения проживающих в исследуемом жилищном фонде домохозяйств (см. Таблица 1.12).
Около 89,6% жилых помещений оценивается живущими в них домохозяйствами как отличные, хорошие и удовлетворительные. При этом наилучшим состоянием обладаем жилье в многоквартирных домах, преимущественно представленное в городских населенных пунктах.
Существует и ряд проблем, затрудняющих комфортное проживание в жилищах. Наиболее массовыми проблемами, с которыми сталкиваются жильцы, являются вопросы плохой шумоизоляции жилого помещения, а также недостаток тепла. Наиболее часто с ней сталкиваются жители многоквартирных домов, преимущественно проживающих в городах. Большая доля эксплуатирующийся и строящихся сегодня многоквартирных домов - панельные дома, на которые ставится акцент строительной отрасли на протяжении нескольких десятков лет, поскольку подобное жилье является наиболее доступным для населения. По результатам комплексного наблюдения условий жизни населения в 2011 г., с проблемой плохой шумоизоляции жилого помещения столкнулись свыше 38,4%, а с проблемой недостатка тепла - 28,5% проживающих в многоквартирных домах домохозяйств.
Кроме того, качество условий проживания дополняют данные характеризующие общее состояние жилых многоквартирных домов (Таблица 1.13)
Лишь примерно в 30,6% всех домохозяйств, проживающих в многоквартирных домах, имеется и лифт и мусоропроводов, при этом наибольшая доля таких зданий расположена в городах.
Около 86,6% домохозяйств оценили состояние подъездов и лестничных клеток как удовлетворительное, и лишь примерно 11,8% - оценивают их состояние как антисанитарное.
Статистический анализ динамики и прогнозирование ввода в действие жилых домов
С целью оценки региональных различий одного из основных показателей, характеризующего жилищное строительства — ввода в действие жилых домов, а также с целью оценки влияния мирового кризиса на его динамику, было решено произвести группировку федеральных округов по характеру динамики показателя ввода жилых домов. На основе рассчитанных цепных темпов прироста исследуемого показателя федеральные округа были распределены по четырем группам с различным характером динамики. Анализ был проведен с использованием данных за период с 2007 по 2010 гг. и его результаты представлены в Таблице 2.10 и Приложении 2.
Мониторинг, проведенный за период с 2007 по 2010 г., показал, что финансовый кризис оказал существенное воздействие на характер динамики ввода жилых домов. Если в 2007 г. шесть федеральных округов находились в группе с темпами прироста более 20%, то в 2008 г. три из них сместились в группу с темпами прироста от 10 до 20%, а еще три — в группу 0-10%.
Особенно сильно влияние кризиса проявилось в Центральном федеральном округе, который из группы с темпами прироста от 10 до 20% в 2007 г. начиная с 2008 г. перешел в группу с отрицательными темпами прироста.
В самый разгар кризиса (2009 г.) большая часть федеральных округов (шесть) имела отрицательные темпы прироста ввода в действие жилых домов. Исключение здесь составили лишь Северо-Кавказский и Дальневосточный федеральные округа.
В 2010 г. свои показатели улучшили еще два федеральных округа— Южный и Сибирский, перейдя в группу с темпами прироста от 0 до 10%.
С целью характеристики развития жилищного строительства и анализа основных тенденций произведено прогнозирование ввода в действие жилых домов в целом по Российской Федерации с использованием ежемесячных данных за период с января 1999 г. по апрель 2012 г.
Для выбора оптимального метода прогнозирования в диссертационном исследовании были приняты к рассмотрению следующие модели:
авторегрессионная модель;
экспоненциальное сглаживание.
ARIMA-процессы - это класс стохастических процессов, используемых для анализа временных рядов. Модели позволяют получать точные прогнозы, опираясь только на информацию, содержащуюся в предыстории прогнозируемых рядов ценовых графиков. Эти модели относятся к классу линейных моделей и могут хорошо описывать как стационарные, так и нестационарные временные ряды. Кроме того, если анализировать научные публикации последнего десятилетия можно видеть, что в подавляющем количестве работ по прогнозированию классическими методами используется именно ARIMA, как наиболее обоснованный и надежный алгоритм (из статистических). К достоинствам моделей Arima относятся следующие:
Подход Бокса-Дженкинса к анализу временных рядов является весьма мощным инструментом для построения точных прогнозов с малой дальностью прогнозирования.
Модели ARIMA достаточно гибкие и могут описывать широкий спектр характеристик временных рядов, которые встречаются на практике.
Исходные данные, а также их графическое изображение представлены в Приложении 3.
Из построенного графика видно, что представленный ряд удовлетворяет требованиям сопоставимости, однородности, устойчивости и полноты. При этом просматривается достаточно устойчивый тренд, который выражается в увеличении ввода в действие жилых домов, и сезонность, проявляемая в периодичности увеличения и уменьшения исследуемого показателя. Таким образом, есть достаточно веские аргументы, чтобы рассматривать динамику ввода в действие жилых домов как процесс, имеющий регулярную сезонную составляющую. С целью оценки сезонной составляющей проводится расчёт индексов сезонности (либо абсолютных отклонений) и построение сезонной волны (см. Приложение 8).
По графическому изображению сезонной волны явно видно, что наибольшее увеличение показателя ввода в действие жилых домов наблюдается в декабре, когда данный показатель возрастает в среднем на 9,8 млн. кв. м. Также всплески строительной активности заметны в июне и сентябре, где рост составляет 2,1 и 1,7 млн. кв. м соответственно.
Чтобы определить класс модели и количество параметров в ней, построены автокорреляционная и частная автокорреляционная функции. Автокорреляционная функция не имеет тенденции к затуханию, следовательно, можно говорить о нестационарности ряда (см. Приложение 4). Для перехода к стационарному виду традиционно применяют оператор взятия последовательных разностей (процедуру дискретного дифференцирования).
Модель для прогнозирования ввода в действие жилых домов имеет вид: ARIMA (0;1;1)(0;1;1) с сезонным лагом, равным 12.
Параметры модели равны: q=0,983 и Qs =-0,810, со стандартными ошибками параметров, равными 0,011 млн. кв. м и 0,038 млн. кв. м соответственно.
Прогнозные значения ввода в действие жилых домов на период с мая по декабрь 2012 г. представлены в Таблице 2.11. Графическое изображение прогноза представлено в Приложении 5.
Анализ влияния факторов на цены рынка жилья
Как было выявлено ранее, цена на жилую недвижимость ежегодно растут (за исключением кризисного периода) и остаются на высоком уровне.
Это делает недвижимость все менее доступной для широких слоев населения. В связи с этим становится актуальным вопрос о том, какие факторы влияют на цены на рынке жилья и какие сферы жизни нуждаются в регулировании для того, чтобы расширить возможности покупки жилья населением России. Система факторов и условий, влияющих на цены на рынке жилья, включает следующие группы факторов: демографические, экономические, экологические (см. Таблица 3.7)
Выбросами по всему массиву исходных данных являются Республика Алтай, Тюменская область, Свердловская область, Красноярский край и Санкт-Петербург, так как значения соответствующих показателей не вошли в интервал х±3а.
Таким образом, для анализа влияния факторов на цены на первичном рынке жилья использован массив, состоящий из 71 субъекта Российской Федерации, а что касается вторичного рынка жилья, то для анализа влияния факторов на цены использованы 76 субъектов.
Для оценки взаимосвязей факторных признаков с результативным, а также между собой, была построена матрица парных коэффициентов корреляции (см. Таблица 3.9).
Исходя из анализа матрицы парных коэффициентов корреляции видно, что наиболее сильная связь с результативным признаком наблюдается у факторов «Среднедушевые денежные доходы» (коэффициент корреляции составил 0,81), «ВВП на душу населения» (0,75), «Задолженность по ипотечным жилищным кредитам в рублях, предоставленными кредитными организациями физическим лицам» (0,72), а также у фактора «Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата» (0,55). Также достаточно тесную связь с результативным признаком имеют факторы «Инвестиции в основной капитал по виду деятельности "Строительство"» и «Уровень занятости» (коэффициенты корреляции составили 0,48 и 0,3 соответственно).
Для оценки силы влияния факторов на результативный признак рассчитаны коэффициенты эластичности. Таким образом, на цены первичного рынка сильнее всего влияет задолженность по ипотечным жилищным кредитам в рублях, предоставленным кредитными организациями физическим лицам, при увеличении которой на 1% цены увеличатся на 0,15%. Вторым по значимости фактором являются среднедушевые доходы населения, влияние которого проявляется в том, что при его увеличении на 1% результативный показатель увеличится на 0,42%.
Коэффициент детерминации составил 0,869, то есть 86,9% вариации цен на вторичном рынке жилья в Российской Федерации объясняется факторами, которые вошли в модель.
Результаты анализа влияния факторов на цены на вторичном рынке жилья представлены в Таблице 3.10.
Таким образом, выявлено, что в модель регрессии для вторичного рынка жилья, в отличие от первичного рынка, вошел также фактор «Инвестиции в основной капитал по виду деятельности "Строительство"».
Если сопоставить полученные значения коэффициентов эластичности, можно сделать вывод, что главным фактором, влияющим на цены вторичного рынка жилья в Российской Федерации, являются среднедушевые доходы населения: при их увеличении на 1% цены на вторичном рынке жилья увеличатся на 0,35%. Вторым фактором выступает задолженность по ипотечным жилищным кредитам в рублях, предоставленными кредитными организациями физическим лицам, влияние которого проявляется в том, что при его увеличении на 1% результативный показатель увеличится на 0,2%. Третьим, незначительным фактором, влияющим на цены на вторичном рынке жилья, являются «Инвестиции в основной капитал по виду деятельности "Строительство", при увеличении которых на 1% результативный показатель увеличится всего на 0,06%.
Коэффициент детерминации составил 0,87. Это означает, что 87% вариации цены на вторичном рынке жилья в Российской Федерации объясняется факторами, вошедшими в модель.
Учитывая современные тенденции, повсеместную компьютеризацию и пользование всемирной информационной сетью Интернет, одним из показателей, характеризующих спрос на рынке жилой недвижимости выступает количество запросов в поисковых системах. На территории нашей страны наиболее распространена поисковая система «Яндекс». По данным международной исследовательской группы TNS, этой системой пользуется около 67% населения, работающего в Интернете на территории СНГ. В ходе проведения диссертационного исследования был проведен анализ пользовательских запросов «Купить квартиру», который показал, что за период с июля 2010 по июнь 2012 гг. количество запросов по Российской Федерации увеличилось в 3,6 раза, ежемесячно возрастая на 5,8%. В целом по Российской Федерации данный показатель увеличился за период с июля 2010 г. по июнь 2012 г. с 345,4 тыс. до 1262,8 тыс. запросов, (см. Таблица 3.11)
При анализе запросов «Купить квартиру» в «Яндексе» в региональном аспекте выявлено, что наибольшая доля запросов приходится на Центральный Федеральный округ (более 50% всех запросов). В мае 2012 г. она составила 51,6% или 668,5 тыс. запросов (см. Приложение 13).
Наименьшие доли по количеству запросов приходятся на Дальневосточный и Северо-Кавказский Федеральные округа (1,8% и 1,2%). Важно отметить, что в мае по сравнению с апрелем (2012 г.) произошло снижение доли запросов в Центральном, Северо-Западном и Приволжском Федеральных округах, в остальных соответственно значение данного показателя увеличилось.
Проследим динамику запросов в «Яндексе» и динамику основных показателей, характеризующих развитие экономики, а также социальной сферы в Российской Федерации (см. Рисунок 3.13, Приложение 14).
Такие показатели, как количество запросов в «Яндексе» и привлеченные вклады физических лиц имеют сходную динамику. Это объясняется тем, что отдельные граждане, имея в распоряжении количество средств больше, чем им необходимо для удовлетворения своих повседневных нужд, кладут их в банк с целью сохранения и преумножения состояния, в это же время занимаясь поиском путей для вложения средств. Поскольку наилучшим вложением считается покупка недвижимого имущества, динамика запросов «Купить квартиру» в «Яндексе» в целом соответствует динамике привлеченных вкладов физических лиц.
Темпы прироста доходов на душу населения и инвестиций в основной капитал имеет смысл коррелировать с темпами прироста запросов в поисковой системе «Яндекс» с лагом, равным одному месяцу. Это объясняется тем, что для создания запросов о покупке квартиры нужно какое-либо финансовое основание. То есть, как только будет получен доход либо поступят инвестиции, возрастет интерес к вложению денег в недвижимость, то есть соответственно увеличатся запросы в «Яндексе».
Что касается темпов прироста вкладов физических лиц и темпов прироста запросов, то их динамика является синхронной и должна рассматриваться без запаздывания.
При анализе линейных коэффициентов корреляции Пирсона по вышеназванным показателям с использованием ежемесячных данных за период с июля 2010 г. по июнь 2012 г. установлено, что между всеми показателями наблюдается прямая зависимость. Наиболее тесно прирост запросов взаимосвязан с темпами прироста вкладов физических лиц (коэффициент линейной корреляции составил 0,54). Также изменение количества запросов связано с темпами прироста доходов на душу населения: между этими показателями наблюдается достаточно сильная взаимосвязь (коэффициент корреляции Пирсона составил 0,47). Что касается взаимосвязи запросов и инвестиций в основной капитал, то коэффициент корреляции мал и не является значимым, (см. Таблицу 3.12)
