Анализ эконометрического обеспеченности жильем в Беларуси

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Собственное жилье - первоочередная потребность для каждой семьи. Обеспечение граждан доступным жильем является первой приоритетной задачей социального обеспечения.

Вместе с тем, остаются острыми проблемы крайне низкой обеспеченности населения жильем, несоответствия стоимости  жилья и уровня доходов граждан, недостаточного для замены выбывающего  жилищного фонда объема нового строительства, отсутствия эффективных финансовых инструментов, стимулирующих вложения средств в жилищное строительство, отсутствия доступных большинству населения кредитных механизмов для приобретения жилья. В связи с этим, весьма актуальным является поиск разносторонних путей решения проблемы жилищной обеспеченности, что может способствовать снижению социальной напряженности в обществе, благодаря повышению доступности жилья для основной части населения и стимулированию развития рыночной экономики в целом.

Объектом исследования является жилищная обеспеченность в как фактор уровня жизни населения страны. Предметом исследования жилищная обеспеченность в Республике Беларусь.

В работе использованы следующие  источники информации: учебные пособия, периодические издания, статистические сборники, информационные ресурсы сети Интернет.

Статистический и графический  анализ исследуемых показателей осуществлялся с помощью табличного процессора «MS Excel 2003».

ГЛАВА 1 ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ  ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛИ

1.1 Экономическое  обоснование модели

Прогрессивное развитие человеческого общества невозможно без повышения уровня жизни и благосостояния его населения. Повышение жизненного уровня рассматривается в качестве основной цели социально-экономического развития страны.

Политика государства  должна, прежде всего, направляться на достижение благосостояния и развитие населения, а также на поощрение его стремления к социальному прогрессу.

При этом первостепенную значимость приобретают качественные: характеристики экономической динамики. Достижение просто «высоких темпов роста» не может рассматриваться как стратегическая цель развития. Тем более, если эти темпы достигаются за счет «производства ради производства». Темпы роста должны быть результатом достижения конкретных, значимых для населения ориентиров благосостояния, успешного решения действительно актуальных задач, структурно-технологической модернизации, дополнительных конкретных преимуществ Беларуси на международной арене .

В социальной сфере это  означает доступность и бесплатность для всех граждан базовых социальных услуг, прежде: всего, образования и здравоохранения; перераспределение социальных расходов государства в пользу самых уязвимых групп населения при одновременном сокращении помощи обеспеченным семьям; сокращение социального неравенства; предоставление гражданам возможностей более высокого уровня социального потребления за счет собственных доходов. Все это, в конечном итоге, выражается в повышении уровня и качества жизни населения.

Уровень жизни населения - это социальный индикатор, отражающий степень удовлетворения материальных и духовных потребностей человека, складывающийся из нескольких компонентов: уровня текущего дохода, объема потребляемых благ и используемых услуг, установившихся цен на товары и услуги, обеспеченности жильем и уровнем его благоустройства, а также доступности образования, медицинского и бытового обслуживания, степени безопасности жизнедеятельности и др.

Анализ различных теоретических  подходов к проблеме оценки жизненного уровня населения позволяет сделать  вывод, что в настоящее время не существует четкого разграничения между понятиями «уровня жизни» и «качества жизни». Уровень жизни следует рассматривать как совокупность жизненно необходимых элементов, обеспечивающих нормальные условия существования и воспроизводства индивидов, а качество жизни отражает степень удовлетворения индивидов элементами в своей жизнедеятельности. Например, если количество квадратных метров жилой площади на человека - это показатель уровня жизни, то комфортность и удобство этого жилья для конкретных людей характеризуют качество жизни населения.

Жилищная обеспеченность характеризуется количественными  данными, выраженными в квадратных метрах общей площади жилья (квартиры, индивидуального жилого дома, части  квартиры или(и) индивидуального жилого дома), приходящейся на одного проживающего, а также данными о качестве жилых помещений, включающими сведения об их пригодности для постоянного проживания и благоустройстве Жилищная обеспеченность.

Потребность человека в  жилье зависит от многих факторов и в принципе безгранична. Поэтому суть жилищной проблемы заключается в дефиците жилья, рассчитанном исходя из определенных нормативов, стандартов жилищной обеспеченности.

Первая - абсолютный дефицит, когда количество жилых ячеек  меньше числа домохозяйств.

Вторая - структурный дефицит, означающий несоответствие структуры жилищного фонда структуре семей (например, недостаток одно- и многокомнатных квартир при избытке двухкомнатных).

Третья - неудовлетворенность  качественными характеристиками жилья (площадь кухни и коридора, наличие центрального отопления, горячего водоснабжения, раздельный санузел, балкон и т.д.).

Четвертая - потребность  в престижном жилье повышенного  качества.

Произведём расчёт показателей динамики по формулам, представленным в таблице 1.1 [3,7].

Таблица 1.1 -  Показатели рядов динамики

где - уровень сравниваемого периода;

- уровень базисного периода; 

- уровень непосредственно предшествующего  периода. 

Исчисляем показатели динамики для ввода жилья в эксплуатацию (таблица 1.2).

Таблица 1.2 – Аналитические  показатели динамики, %

Итак, мы видим, что в  приростных показателях показатель ввода жилья значительно изменялся.

Проведем аналогичное исследование стоимости жилья (таблица 1.3).

Таблица 1.3 – Аналитические  показатели динамики стоимости жилья, дол.

Что касается исследования исследований абсолютных приростных показателей, то ряд в первых разностях предположительно будет стационарным, так как колебания  носят не систематический характер. Что же касается абсолютных приростных показателей относительно базового показателя, то здесь ситуация противоположна – ряд имеет четкую тенденцию роста, т.е. с течением времени происходит наращивание денежной массы, что не может не сказываться на состоянии экономики.

1.3 Корреляционный  анализ

Исследуем зависимость  между эндогенной и экзогенными переменными, используя средства графического анализа, для чего построим корреляционное поле и подберем линию тренда согласно максимальному значению коэффициента детерминации.

На рисунке 1.3 изображена зависимость между показателем ввода жилья в текущем периоде и стоимости жилья с лагом 1. Очевидно, что связь между данными показателями будет, зависимость такого вида называется авторегрессионной.

Рисунок 1.3 – Корреляционное поле и линия тренда

Итак, остановимся на линейной форме связи между изучаемыми показателями, так как первоначальный вид модели предполагает именно такой вид зависимости, что облегчит интерпретацию регрессионных коэффициентов с экономической точки зрения.

Обобщая предварительные  выводы относительно формы модели, можно сделать однозначный вывод  о целесообразности построения линейной модели.

При прямолинейной форме  связи определяется линейный коэффициент  корреляции  r [2] :

Рассчитаем коэффициент корреляции (таблица 1.4).

Таблица 1.4 – Данные для  расчета коэффициента корреляции

Таблица 1.5 – Данные для  расчета коэффициента   

Выводы относительно связи между переменными подтвердились. Высокие значения коэффициентов корреляции свидетельствуют о тесной прямой связи между показателями.

Исследуем также корреляционную зависимость между исследуемыми показателями, представленными в  виде натуральных логарифмов, так  как данное преобразование будет  необходимо при переходе от нелинейной (степенной) к линейной форме зависимости.

В таблице 1.6 представлены данные для расчета коэффициента корреляции.  

Таблица 1.6 – Данные для  расчета коэффициента корреляции

Таблица 1.7 – Данные для  расчета коэффициента корреляции

Согласно проведенным  расчетам, наблюдается тесная прямая зависимость между показателями  и в случае перехода от исходных значений к натуральным логарифмам, так как коэффициент корреляции близок к единице.

Следовательно, предварительно можно сделать вывод о том, что регрессионная модель будет  характеризоваться высоким коэффициентом  детерминации и высокими статистическими  оценками всей модели в целом и коэффициентов в отдельности.

ГЛАВА 2 ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

2.1 Построение и анализ линейной модели регрессии

Построим регрессионное  уравнение вида (1.1).

Расчеты проводились  согласно формуле (2.1) расчета коэффициентов модели множественной регрессии [2]

                                         (2.1)

В качестве промежуточных  расчетов приведен результат расчета обратной матрицы, из которой необходимы будут элементы главной диагонали для расчета ошибок коэффициентов регрессии.

МНК-оценка дисперсии ошибок  вычисляется по формуле (2.2)

,                                             (2.2)

где n -  число наблюдений,

k=m+1 – количество оцениваемых параметров.

Дисперсии коэффициентов  регрессии можно определить по формуле (2.3)

, j=0,1,…,m                       (2.3)

где - j-ый диагональный элемент матрицы [1].

Ниже приводятся рассчитанные регрессионные коэффициенты.

Было получено регрессионное уравнение вида (2.4)

= -11,202 + 0,979Ст + 0,00077Вв,                      (2.4)

Далее следует этап оценки значимости коэффициентов модели и оценки адекватности модели в целом.

Для тестирования гипотезы о значимости коэффициентов регрессии используется t-статистика (формула 2.5) [2]:

,                                                  (2.5)

где – среднеквадратическое отклонение оценки .

Нулевая гипотеза не отклоняется на заданном уровне значимости , если , здесь есть -ная точка распределения Стьюдента с степенями свободы.

Рассчитаем стандартную  ошибку регрессионного уравнения, предварительно получив модельные значения согласно (2.4) и рассчитав квадраты остатков. В таблице 2.1 приводятся данные для расчета стандартной ошибки регрессионного уравнения 2.4.

Таблица 2.1 – Данные для расчета стандартной ошибки уравнения