Статистика жилищного строительства

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение 
высшего профессионального образования

ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Институт  права, экономики  и управления

Кафедра математических методов, статистики и информационных технологий в экономике

Учебно-исследовательская работа по курсу «Социально-экономическая статистика» на тему:  
Статистика жилищного строительства 

Выполнил: ст. 2 курса гр. 25э908

                          Новоселова О.П.

Научный руководитель: к.э.н.,    

                                                                                 доцент Лукина В.И.            
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Тюмень  – 2011

      СОДЕРЖАНИЕ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение 

     Удовлетворение потребностей в жилище, улучшение жилищных условий населения является важнейшим элементом социальной политики, оказывающим влияние на демографическое и социально-экономическое развитие общества, состояние здоровья населения. Выбор конкретных целей, разработка механизма жилищной политики и контроль за ее реализацией невозможны без наличия информации, характеризующей фактическое положение и тенденции на рынке жилья. 
              Основная составляющая рынка жилья — это жилищный фонд, под которым понимается совокупность жилых квартир и комнат со вспомогательными помещениями, находящихся как в жилых домах, так и в нежилых строениях, но имеющих жилые помещения (квартиры врачей при больницах, учителей при школах). 
              В настоящее время в составе жилищного фонда не учитываются дачи, садовые дома, другие строения и помещения, предназначенные для сезонного или временного проживания, независимо от длительности проживания в них граждан.

     При рассмотрение данной темы мы можем  выделить разное количество факторов, которые по-разному раскрывают характеристики жилищного строительства в стране.

    Основной  целью социальной статистики в этой области является наблюдение за решением жилищной проблемы (в том числе  изменениями в жилищных условиях населения), за процессами на рынке жилья, оказывающими влияние на деятельность отраслей жилищно-коммунального хозяйства. При этом в круг проблем, подлежащих наблюдению, входит изучение факторов решения жилищной проблемы в сопоставлении с другими характеристиками, например, уровнем материальной обеспеченности, стоимостью покупки жилищ и доходами населения, расходами на оплату жилищно-коммунальных услуг и т.д.

      Также крупной проблемой в  строительстве жилых домов выступает  денежные средства, т.е  инвестиции  . При снижении таких вложений в жилищный фонд доля построенного жилья начинает сокращаться, постройка становится более затратной для застройщика, так как строительство в России очень дорого( поскольку плохо развит рынок материалов) и именно поэтому начинает сокращаться количество построенного жилья для населения. А это уже усугубляет уровень жизни населения. Также цены начинают набирать обороты и покупка для людей становится не реальной. Именно поэтому государство как никто другой должно принимать активное участие в строительстве жилья, а также разработать и внедрить программы, которые бы сделали жилье более доступным, например, ипотечное кредитование.

          В работе были рассмотрены динамические ряды объема ввода в эксплуатацию жилых домов и инвестиций в жилищное строительство за период с 2000 по 2010 года. . Источником  статистических данных названных выше параметров являются данные Росстата.

    Количество  построенного жилья в РФ, непосредственно зависит от инвестиций в вид деятельности , поскольку отсутствие инвестиционного стимулирования увеличения объёмов строительства приводит к невыгодным условиям рынка жилья, так как  девелоперам выгоднее строить меньше жилых помещений и продавать их дороже, нежели сдавать в эксплуатацию больше квадратных метров, способствуя тем самым снижению рыночных цен.

    Количество  введенных в действие домов определяется в частности на ту или иную дату и в целом на период, общий размер инвестирования в жилищный фонд в млн.руб., а общая площадь введенных в действие жилищных построек в кв.м.

          Целью учебно-исследовательской работы является проведение статистического анализа динамики социально-экономических явлений и процессов в жилищном строительстве РФ  на примере общего размера инвестирования в строительство и общего количества жилищных построек за период 2000 - 2010гг.

            В соответствии с целью работы поставлены следующие задачи :

-  Собрать статистическую информацию по обозначенным выше показателям за 10 лет;

-  Рассчитать систему аналитических показателей динамики;

-  Построить график динамического ряда ввода в действие жилых домов РФ;

-  Провести аналитическое выравнивание динамического ряда в соответствии с аналитической формой тренда;

-  Осуществить прогнозирование выдачи общего размера инвестирования на ближайшие 5 лет в жилищном строительстве;

-  Оценить степень взаимосвязи и изменениях уровней 2^х рядов методами коррелирования;

-  Осуществить проверку на наличие автокорреляции в исследуемых рядах динамики.

      Для достижения поставленной цели в работе применены статистические методы анализа динамических рядов: расчет аналитических и средних показателей, аналитическое выравнивание ряда, корреляционно-регрессивный анализ, экстраполирование.

      Предметом учебно-исследовательской работы являются динамические ряды результативного  и факторного  показателей –ввод в действие жилых домов (y) и размер инвестирования в строительство РФ (x).

      Объект  исследования  – жилищное строительство РФ. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

       ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДИНАМИКИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В  жилищном строительстве РФ 

1. Особенности статистического изучения жилищного строительства РФ

     Решение жилищной проблемы путём повышения  доступности жилья для населения  и увеличения доли собственников  является важнейшей социально-экономической  предпосылкой стабилизации современного российского общества. В условиях сокращения бюджетного финансирования строительства жилья основным источником средств, направляемых на улучшение жилищных условий, становятся сбережения граждан и банковские кредиты, а также всевозможные поступления от инвесторов.

     Доступность жилья самым непосредственным образом  влияет на состояние демографических  показателей страны, рост её населения. Возможность граждан создать  семью, вырастить и выучить детей, дав им «дорогу в жизнь», определяется, в первую очередь, наличием или отсутствием жилья, удовлетворяющего современным представлениям людей о комфортности. Обеспечение доступности жилья открывает возможность проведения эффективной миграционной политики - длительные очереди на жильё оказывают серьёзное негативное влияние на мобильность рабочей силы и уровень безработицы, привязывая граждан к месту постановки на жилищный учёт и препятствуя свободному перемещению трудовых ресурсов в рамках экономического пространства страны.

     Для России, учитывая её географические масштабы, решение данной задачи имеет первостепенное значение. В частности, в этом кроется ключ к решению проблемы острой нехватки рабочих рук в таких регионах сосредоточения основной ресурсной базы, как Сибирь, Дальний Восток и ряде других, связанной именно с тем, что государство не может обеспечить гражданам доступность жилья в этих регионах. Доступность жилья - очень болезненная проблема. Если её не смягчить, она останется серьезным тормозом экономического роста и более того, источником социальной напряженности в обществе. 

     Доступность жилья является сложным многогранным индикатором, который не только отражает ход рыночных реформ в жилищной сфере, их социальную направленность, но и  связан с общим течением социально-экономических  процессов в обществе, их успешностью, учитывает поведение населения на рынке жилья, его ожидания, степень доверия к государственным и коммерческим институтам.  

     Возможность улучшить жилищные условия является сложной категорией, в которой  тесно переплетаются демографические, социально-экономические характеристики текущего уровня благосостояния населения, параметры бюджетно-нормативной и кредитно-финансовой системы, ценовой и тарифной политики в сфере жилищного строительства и жилищно-коммунального обслуживания.  Говоря о доступности жилья необходимо учитывать не только возможность его свободного приобретения для последующего проживания. Одновременно с приобретением возникает необходимость содержать и обслуживать это жильё, неся соответствующие затраты, к которым относятся налоговые отчисления, текущий ремонт, различные виды страхования, оплата коммунальных услуг и некоторые другие. Плата за содержание жилья и коммунальные услуги в условиях роста тарифов являются дополнительной составляющей растущих обязательных платежей, влияющей на оценки потребителей относительно их потенциальных возможностей нести бремя растущих расходов. При анализе платёжеспособности заёмщика банкам необходимо оценивать совокупную возможность заёмщика по обслуживанию как непосредственно кредита, так и приобретённого с его помощью жилья.

    Доступность жилья – это связующее звено между рынком банковских услуг и рынком недвижимости. Повышая доступность жилья, ипотечные кредиты увеличивают спрос на рынке жилой недвижимости. Главенствующим критерием доступности жилья является его реальная рыночная стоимость с учётом динамики её изменения во времени. Влияние рыночной стоимости сказывается при всех формах приобретения жилья: и при единовременной оплате, и при разных формах кредитования (субсидирования). В свою очередь, влияние этих форм также существенно и дифференцированно отражается на динамике доступности улучшения жилищных условий. Льготные и разнообразные формы кредитования (особенно долгосрочного) и субсидирования оказывают наибольшее влияние на динамику доступности.

    Влияние изменения стоимости жилья на доступность его приобретения зависит  от распределения доходов и сбережений (накоплений) населения. Если текущие  и прогнозные доходы оказывают влияние  на будущую платежеспособность граждан, т.е. возможность обслуживать кредит и нести бремя растущих обязательных платежей, то сбережения определяют в основном возможности домашних хозяйств по единовременной оплате стоимости приобретаемого жилья, оплате начального взноса или доплате к предоставляемым субсидиям при приобретении социального жилья. Причём при краткосрочном кредитовании (в рассрочку на год и др.) сбережения оказывают доминирующее влияние на доступность, так как роль доходов на коротких интервалах времени оказывается малозначимой (за исключением высокодоходных групп населения).

    Обобщая вышеизложенное, можно констатировать, что доступность жилья является многомерной категорией, в которой  в сложной форме переплетаются  различные социально-экономические, демографические и поведенческие взаимосвязи. С учётом их специфического влияния на доступность улучшения жилищных условий можно структурировать основные факторы по отдельным группам (блокам). Однако подобная классификация в определенной степени носит условный характер: значимость тех или иных факторов на доступность проявляется сквозь призму и на фоне проводимой государством и муниципальными образованиями жилищной политики, что усиливает влияние одних факторов и ослабляет влияние других.

    На  практике основным показателем состояния рынка жилья с точки зрения возможности приобретения гражданами квартир является коэффициент доступности жилья (КДЖ). Он вычисляется в процессе сопоставления доходов населения с ценами, сложившимися на национальном рынке или рынке конкретно выбранного региона и измеряется как отношение средней стоимости стандартной квартиры (общей площадью 54 кв. метра) к среднему годовому доходу семьи из трёх человек (двое взрослых и ребёнок). КДЖ показывает, сколько лет потребуется такой семье для приобретения жилья при существующем у неё уровне дохода.

    Показатель  доступности жилья - один из ключевых индикаторов, широко применяемый в мировой практике.

    Однако  при оценке возможностей граждан  приобретать жильё следует иметь  в виду финансовый аспект проблемы. Поскольку приобретение жилья связано с наличием предварительных накоплений (сбережений), а также с возможностью брать ипотечные кредиты, необходимо отметить, что между Россией и развитыми странами с точки зрения условий накопления средств для решения жилищной проблемы, а также доступа к кредитным ресурсам существует значительная разница.

    Жильё в России дорожает опережающими темпами, а разница между доходами и  расходами (размер сбережений) населения  практически не увеличивается. Иными  словами, возможность приобретения россиянами жилья за счёт собственных накоплений с каждым годом становится менее вероятной, что является веским аргументом в пользу ипотечного кредитования. Но программы кредитования необходимо модернизировать, чтобы сделать покупку жилья более приятной и менее рискованной для населения. Поэтому инвестирование в отрасль строительства позволяет проведение всех этих программ.  

2. Понятия, категории, система  показателей, характеризующие  динамику социально-экономических  процессов

     Важнейшей задачей практической статистики является построение и анализ рядов динамики.

     Ряды  динамики представляет собой ряды изменяющихся во времени значений статистического  показателя, расположенного в хронологическом  порядке [7, c.334].

     Процесс развития социально-экономических  явлений во времени заключается главным образом в том, что происходит изменение воздействия на них многих факторов социального, экономического, технического и другого порядка. Время, таким образом, становится собирательным фактором, вмещающим в себя многие факторы развития. Экономические явления, как и все другие явления общественной жизни, с течением времени изменяются под влиянием внутренних причин, но с внешней стороны это проявляется как результат воздействия времени.

     Анализ  динамических рядов социально-экономических явлений обычно начинают с рассмотрения статистик, расчет которых не требует какой-либо предварительной обработки анализируемого динамического ряда.

     В результате того или иного сопоставления  уровней динамического ряда формируется  система абсолютных и относительных показателей динамики, к числу которых относятся абсолютные приросты (и их среднее значение), коэффициенты роста (и их среднее значение), коэффициенты прироста (и их среднее значение), абсолютное значение одного процента прироста.

     Абсолютным  приростом называется разность между значениями уровней данного периода и предшествующего (либо базисного): , где y_t – уровень ряда динамики в момент времени t;

     y_t-1 – уровень ряда динамики в момент времени t-1;

     Абсолютный  прирост показывает, насколько уровень текущего периода выше или ниже предшествующего (или базисного) и выражает абсолютную скорость роста или снижения уровней ряда.

    Коэффициент роста определяется как отношение  двух сравниваемых уровней и показывает, во сколько раз данный уровень превышает уровень базисного периода.

    При сравнении с постоянной базой  , с переменной базой

    Если  коэффициенты роста выражают в процентах, то их называют темпами роста:

      или 

    Темп  прироста показывает, на сколько процентов  уровень данного периода больше (или меньше) базисного уровня.

    При сравнении с постоянной базой: .

При сравнении  с переменной базой: [2, c.100]

     Следующая статистическая характеристика динамики, основанная на измерении соотношений уровней, называется абсолютным значением одного процента прироста.

     Абсолютное  значение одного процента прироста показывает, какая абсолютная величина скрывается за относительным показателем – одним процентом прироста. Оно представляет собой отношение величины абсолютного прироста к темпу прироста, выраженному в процентах.

     Этот  показатель имеет большое значение в экономическом анализе, поскольку  темпы роста могут иметь тенденцию к уменьшению или оставаться на одном уровне, а абсолютное значение одного процента прироста расти.

    Для обобщающей характеристики динамики исследуемого явления за ряд периодов определяют различного рода средние показатели. Существуют 2 главных категории этих показателей: средние уровни ряда и средние показатели изменения уровней ряда.

    Метод расчета среднего уровня ряда динамики зависит от вида временного ряда – интервального или моментного. Расчет средних показателей ряда динамики подробно представлен в главе 2 настоящей работы, поэтому перейдем к следующей стадии проведения статистического анализа рядов динамики – установления закономерности изменения уровней изучаемого показателя во времени.

     При аналитическом выравнивании ряда динамики закономерно изменяющийся уровень изучаемого показателя оценивается как функция времени где  уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени .   Наиболее часто для аналитического выравнивания используются линейные, параболические, показательные, гиперболическоие виды трендовых моделей. На практике для выбора формы аналитического уравнения тренда  прибегают к анализу графического изображения уровней динамического ряда.

    Параметры уравнения тренда рассчитываются по методу наименьших квадратов (МНК) через решение системы нормальных уравнений вида:

[2, c.107]

     После нахождения аналитического уравнения  тренда, возможно осуществить прогнозирование дальнейшего развития социально-экономического процесса. Способ определения количественных значений за пределами ряда называют экстраполяцией. Экстраполирование используется для прогнозирования тех факторов, которые не только в прошлом и настоящем обусловливают развитие явления, но и могут оказать влияние на его развитие в будущем. Экстраполяция базируется на следующих допущениях:

     1) развитие явления может быть  с достаточным основанием охарактеризовано  плавной траекторией – трендом;

     2) общие условия, определяющие тенденцию развития в прошлом, не претерпят существенных изменений в будущем.

     Экстраполяция производится простой подстановкой в уравнение регрессии порядкового номера периода, на который осуществляется прогноз.

     Полученный точечный прогноз, который дополняется расчётом доверительных интервалов: , где D – предельная ошибка, а – точечный прогноз. Предельная ошибка прогноза рассчитана по формуле , где t – коэффициент доверия (t-статистика Стьюдента), S – среднеквадратическая ошибка уравнения тренда: , n – длина динамического ряда, m – число факторов, включённых в анализ.

     Оценку  качества построенной модели даст коэффициент  детерминации, а так же средняя  ошибка аппроксимации.

      Фактические значения результативного признака отличаются от теоретических, рассчитанных по уравнению регрессии т.е у и ỹх. Чем меньше это отличие, тем ближе теоретические значения подходят к эмпирическим данным, это лучшее качество модели. Величина отклонений  фактических и расчетных значений результативного признака (y-ỹх) по каждому наблюдению представляет собой ошибку аппроксимации.

     Средняя ошибка аппроксимации – среднее  отклонение расчетных значений от фактических:

     Допустимый  предел значений А – не более 10-15% [6]

     В отдельных случаях ошибка аппроксимации может оказаться равной нулю. Для сравнения используются величины отклонений, выраженные в процентах к фактическим значениям.

     Поскольку (y-ỹх) может быть как величиной положительной,  так и отрицательной, то ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.

       Для оценки тесноты связи изучаемых явлений и качества подбора линейной функции рассчитывается квадрат линейного коэффициента корреляции R² – коэффициент детерминации. Он показывает долю вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемых факторов (в нашем случае времени).

     Оценка  значимости уравнения регрессии  в целом производится на основе -критерия Фишера. Выдвигаем гипотезу  H₀ о случайной природе показателей, т.е. о незначимом их отличии от нуля. Для проверки гипотезы сравним F_факт  и критическое (табличное) F_табл значение F – критерия Фишера.

      , где n - количество исследуемых значений.

     Корреляционная связь между уровнями двух динамических рядов называется кросс-корреляцией. Однако применение традиционных методов корреляции и регрессии к анализу зависимости временных рядов имеет определенные особенности.

     С изучением связей между рядами связано  множество проблем:

• Опасность измерения ложной корреляции. Если в анализируемых рядах имеются однонаправленные тенденции, то коэффициент корреляции автоматически завышается, даже если связь между рядами отсутствует, и наоборот, если в рядах есть разнонаправленные тенденции, то коэффициент корреляции может быть занижен.
• Статистической оценки связей между рядами должен предшествовать теоретический анализ, т.е. надо теоретически обосновать наличие причинно-следственной связи.
• Как правило, в экономических рядах есть автокорреляция, т.е. зависимость последующих уровней ряда от предшествующих. Присутствие автокорреляции в рядах динамики, это нарушение важного условия применения метода наименьших квадратов.

     Автокорреляция  первого порядка оценивает степень зависимости между соседними значениями временного ряда. Автокорреляция второго порядка оценивает тесноту связи между значениями, разделенными двумя временными интервалами, и т.д. Интервал времени, разделяющий зависимые уровни динамического ряда, называется лагом. Коэффициент автокорреляции вычисляется по формуле и сравнивается с критическими значениями по таблице уровней вероятности коэффициентов корреляции.

    Существует четыре направления изучения корреляционной зависимости между уровнями двух динамических рядов:              

• коррелирование уровней;
• коррелированно разностей;
• коррелирование остатков (отклонений от трендов);
• коррелирование с учетом фактора времени [4, c.30].

В данной работе был применен метод исключения автокорреляции по  отклонениям  эмпирических  значений  от значений, выровненных по тренду. В соответствии с данным способом определяется  тенденция  исходных  рядов  динамики и рассчитывается тренд, его величина исключается из каждого уровня.

  Модель  в  общем  виде  может   быть  представлена  следующим  образом: [4, c.30]

  При   коррелировании  отклонений  фактических   уровней  от  выровненных необходимо:

1) произвести  аналитическое  выравнивание  сравниваемых  рядов по любому рациональному многочлену;

2) определить  величину отклонения каждого  фактического уровня  ряда динамики от соответствующего ему выровненного значения;

3) произвести  коррелирование полученных отклонений.

Коэффициент  корреляции  отклонений  определяется  по формуле: где

Коэффициент  корреляции  отклонений  характеризует  степень связи между отклонениями фактических уровней сравниваемых рядов от соответствующих  им  выровненных  уровней коррелируемых рядов динамики. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ИНВЕСТИРОВАНИЯ И ВВОДА В ДЕЙСТВИЕ ЖИЛЫХ ДОМОВ

    В целях  проведения статистического анализа динамики социально-экономических явлений и процессов в жилищном строительстве были выбраны следующие показатели:

        А) Ввод в действие общей площади жилых построек в РФ кв.м. (результативный признак);

         Б) Объем инвестиций в строительство в РФ, в млн.руб.

(факторный признак).

        Источником  статистических данных общего размера инвестирования и общей площади жилищных построек  является Федеральная служба государственной статистики [Росстат]. Рассмотренные динамические ряды включают в себя 11уровней (период с 2000 по 2010 годы). По способу выражения уровней исследуемые динамические ряды относятся к рядам абсолютных величин, по времени, отражаемому в динамических рядах – к моментным рядам  с равностоящими уровнями.