МИНИСТЕРСТВО  СЕЛЬСКОГО  ХОЗЯЙСТВА РФ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ  ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ  УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО  ОБРАЗОВАНИЯ

ПЕРМСКАЯ  ГОСУДАРСТВЕННАЯ  СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ  АКАДЕМИЯ им. АКАДЕМИКА  Д. Н.  ПРЯНИШНИКОВА

   Кафедра финансов, кредита

и экономического анализа

КУРСОВАЯ  РАБОТА

По курсу: «Статистика»

Тема: Анализ стоимости жилья в Свердловском районе г. Пермь. 
 

Выполнила: студентка  2 курса экономического факультета специальность: 060500 «Бухгалтерский учёт, анализ и аудит»               Широкова Анастасия Александровна

Руководитель: старший преподаватель Бодрякова  Зоя Павловна

Пермь 2009

      СОДЕРЖАНИЕ

     Введение          3

     1 Понятие и показатели уровня  жизни населения   5

     2 Обеспеченность жильем на душу  населения    7

     3 Статистический анализ стоимости жилья

     3.1 Статистическая сводка и группировка    10

     3.2 Анализ вариационных рядов      16

     3.3 Группировка по двум признакам     24

     Выводы  и предложения       28

     Библиографический список       30

Приложение         31 
ВВЕДЕНИЕ

       Становление и развитие рыночных отношений в экономике России связано в значительной мере с объектами недвижимости, которые выступают в качестве средств производства (земля, производственные, складские, торговые, административные и прочие здания, помещения и сооружения). Кроме того, объектами недвижимости являются земельные участки, жилые дома, дачи, квартиры, гаражи, которые выступают в качестве предметов потребления. Объекты недвижимости, выступая в качестве основы общественного производства, являются базой хозяйственной деятельности, развития предприятий и организаций всех форм собственности. Недвижимость обладает особенностями товара, который продаётся и покупается, т.е. обращается на рынке.

     Современное устройство общества требует от всех его членов постоянно решать задачу по наиболее эффективному использованию имеющихся в их распоряжении ресурсов, как материальных, так и нематериальных.

     Но, рынок недвижимости, являясь частью инвестиционного рынка, имеет уникальные особенности. Он представляет собой  сферу вложения капитала в объекты недвижимости и систему экономических отношений, которые возникают при расширенном производстве. Эти отношения появляются между строителями и инвесторами при купле – продаже недвижимости, ипотеке, аренде и т. д.

     Рынок жилья является одним из наиболее динамично развивающихся сегментов рынка недвижимости и несет особую социальную нагрузку.

     Рынок жилья – это совокупность экономических  отношений, которые складываются в  сфере обмена по поводу реализации и покупки жилья.

     Обеспеченность  жильем и его доступность для населения напрямую влияют на уровень жизни, сказываются на рождаемости и темпах прироста населения, отражаются на его экономической культуре, поскольку приобретение жилья требует значительных затрат денежных средств, и моменту покупки обычно предшествует длительный период накопления. Массовый рынок жилья необходим как для решения социальных проблем, так и для развития экономики в целом.

     Целью работы является проведение анализа  стоимости квартир, выделение групп  квартир по стоимости, выявление закономерностей в зависимости стоимости жилья от разных факторов.

     Для достижения цели работы, были поставлены следующие задачи:

1. Изучили рынок жилья;
2. Проанализировали состав и структуру рынка;
3. Исследовали  основные статистические показатели;
4. Изучили влияние факторов на цену жилья.

     Объектами исследования в данной работе  являются двухкомнатные квартиры в Свердловском районе города Пермь. Анализ был проведен по совокупности, состоящей из 150 квартир, данные из журнала «Недвижимость  как 1,2,3»  № 8 за сентябрь 2008 года.

     В данной работе применены метод массовых наблюдений, метод статистических группировок  и таблиц, метод анализа с помощью  обобщающих показателей (констатация  фактов и их оценка, установление характерных  черт и причин явления, сопоставление явления с другими, принятыми за базу сравнения – нормативными, правовыми и прочими явлениями, формулирование гипотез, выводов и предложений, статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных статистических показателей), корреляционно-регрессивный анализ, позволяющий установить закономерности причинно-следственных связей общественных процессов и явлений; кроме того, мною был применен графический метод, позволяющий в наглядной форме представить результаты статистических исследований. 
1 Статистика рынка жилья

     1.1 Понятие и показатели уровня  жизни населения.

     Различают понятие уровня жизни в широком  и узком смысле слова. В широком  смысле слова уровень жизни - это  взаимосвязанный комплекс экономических, социальных, культурных, природных, экономических и других условий жизни людей. Он характеризуется всей системой социально – экономической статистики. В качестве наиболее общего показателя, анализирующего все условия в одном результате, часто применяется продолжительность жизни населения. Об уровне жизни можно судить также по показателям жизненности населения и стабильности условий жизни – наличию резких спадов и подъемов, социальных потрясений и т.п.

     В узком смысле слова уровень жизни  – это степень удовлетворения личных потребностей людей в условиях существования. Он характеризуется обширной системой показателей, охватывающих ряд разделов: обобщающие показатели; доходы населения; расходы и потребление; сбережения, накопленное имущество и жилье; социальная  дифференциация  населения; положение малообеспеченных слоев населения.

     Уровень жизни (уровень благосостояния) характеризуется  объемом реальных доходов на душу населения и соответствующим объемом потребления.

       Чем в стране ниже затраты  на питание и одежду, тем выше  доля затрат на оплату жилья,  что объясняется повышенным качеством  жилья и высокой степенью обеспеченности им. Жилье является «товаром престижного спроса», поэтому люди стремятся приобрести комфортабельные дома и квартиры не только ради удобства, но и общественного положения. Энгельс утверждал (и сегодня это общепризнанно), что если личное потребление во всех странах развивается по сходной модели, то анализ структуры семейных расходов позволяет сравнивать уровень благосостояния различных групп населения как в одной, отдельно взятой стране (принимая в качестве критерия долю расходов семьи на питание), так и в разных государствах.

     Ввиду отсутствия единого обобщающего  показателя, характеризующего уровень  жизни населения, для его анализа  рассчитывается целый ряд статистических показателей, отражающих различные  стороны данной категории и сгруппированных  в следующие блоки:

• Показатели доходов населения;
• Показатели расходов и потребления населением материальных благ и услуг;
• Показатели дифференциации доходов населения, уровня и границ бедности;
• Социально-демографические характеристики;
• Обобщающие оценки уровня жизни населения;
• Сбережение; показатели накопления имущества и обеспеченности населения жильем.[3]

     Жилищный  фонд г. Перми на 1 января 2008 г. составляет около 20 400 тыс.кв.м. уровень обеспеченности жильем пермяков на начало 2008 г. составляет 20,5 кв.м. на 1 человека, при среднем уровне обеспеченности жильем населения Европы в 35 кв.м./чел. Фундаментально потенциальный объем необходимого жилья, которое будет востребованное, составляет 9 500 тыс.кв.м. (при гипотезе в 30 кв.м. на 1 чел.)

     До 2020 года, по словам Самойленко, планируется увеличение городского жилого фонда до 30 млн. квадратных метров. Таким образом, перспективная жилищная программа в столице Пермского края составляет 12 млн. квадратных метров.

     Более 80 % нового строительства будет вестись  на свободных территориях в пределах городской черты, около 20 % - на реконструируемых территориях. При этом из общего объема нового жилищного строительства более 8 млн. квадратных метров, то есть порядка 70 %, придется на многоэтажную застройку. 20 % (2 млн. кв. метров) составит малоэтажная застройка и 10 % (1, 2 млн. кв. метров) - индивидуальная застройка.

      2 Обеспеченность жильем на душу  населения

     Количество  семей, имеющих возможность улучшить условия жилья, с начала реализации национального проекта "Доступное жилье гражданам России" - с 2006 года по 2008 год - увеличилось на 1 процентный пункт. "Несмотря на развитие ипотечного жилищного кредитования и увеличение темпов ввода жилья, его доступность практически не увеличилась. Доля семей, имеющих возможность приобрести жилье, соответствующее стандартам, увеличилась с 17% до 18%". По словам В. Басаргина, этот незначительный рост обусловлен увеличением стоимости квадратного метра жилья. В то же время в результате реализации нацпроекта жилищный фонд РФ увеличился на 5,5% - до 3,118 млрд. кв. метров. Обеспеченность жильем на душу населения в 2006-2008 годах увеличилась на 4,9% - до 21,9 кв. метров на человека. Годовой объем ввода жилья вырос на 40% - с 43 млн. кв. метров в год до 61 млн. кв. метров. Количество семей, стоящих в очереди на улучшение жилищных условий, сократилось на 21% - с 3,4 млн. семей до 2,8 млн. семей. 21.01.2009 [А].

     В январе стоимость пермского вторичного жилья выросла на 1,46%. Специалисты Лаборатории анализа и прогнозирования рынка недвижимости отмечают увеличение темпов роста цен на жилую недвижимость в первом месяце 2008 года. В частности, средняя цена квадратного метра на пермском рынке вторичного жилья в январе выросла на 1,46% и составила 57 тысяч 470 рублей, сообщает Гильдия риэлторов в Пермском крае.

     При этом рост цен произошел во всех районах города. Лидером по увеличению средней цены стал Ленинский район, где стоимость квадратного метра  выросла на 1,45%. В Свердловском районе цена практически не изменилась, увеличение составило 0,17%. В остальных районах рост составил около 1%.

     С учетом общей динамики цен на рынке  недвижимости, темпов роста цен на жилье в прошедшем году средняя  цена на вторичном рынке в феврале  может достичь 58 тысяч 330 рублей за квадратный метр [Б].

     Изменение средней цены квадратного метра вторичной жилой недвижимости на май 2008 года составило 0,37% или 216 руб., с начала года данные показатели составили 5,52% и 3 100 руб. 

      - изменение за месяц

      - средняя цена квартиры кв. м

     Рисунок 1. - Динамика цен на квартиры на вторичном рынке Перми в 1 квартале 2008 года.

     С начала года рост на квартиры различной  комнатности следующий: 
1-комнатные – 60 664 руб./кв.м → 63 868 руб./кв.м (5,28% или 3 204 руб./кв.м); 
2-комнатные – 53 965 руб./кв.м → 57 514 руб./кв.м (6,58% или 3 549 руб./кв.м); 
3-комнатные – 53 585 руб./кв.м → 56 859 руб./кв.м (6,11% или 3 273 руб./кв.м); 
4-комнатные – 52 063 руб./кв.м → 56 319 руб./кв.м (8,18% или 4 256 руб./кв.м);

     Объем предложения квартир вырос на 6,4%, по итогам же прошедших пяти месяцев  текущего года увеличение объектов в листинге составило более 35%. Структура предложения практически не изменилась: 1-комнатные - +0,5% 2-комнатные - -0,5%, с начала года данные изменения составили: -1,28%, -1,17%, +1,91% и +0,54% для 1-, 2-, 3- и 4-комнатных квартир соответственно.

     Таблица 1. - Средние цены предложений 1 кв.м. (тыс.руб.) на вторичном рынке многоквартирного жилья г. Перми, в зависимости  от размера квартиры и административного  района города. На период: с 28.07.2008г. по 29.08.2008г.

     В августе 2008г. на вторичном рынке  многоквартирного жилья максимальная доля спроса покупателей, в зависимости от размера квартиры, была отмечена на квартиры меньшего размера (1-но и 2-комнатные) – 66,7%. Соответственно, удельный вес спроса на квартиры большего размера (3-х и 4-комантные) составил 33,3%.

      3 Статистический анализ стоимости  жилья

     3.1 Статистическая сводка и группировка

     Начальной стадией статистических исследований является статистическое наблюдение –  научно-организованный сбор сведений об изучаемых социально-экономических  процессах и  явлениях. Полученные в результате статистического наблюдения данные являются исходным материалом для выполнения последующих этапов статистического исследования.

     Результатом моего статистического исследования являются данные, характеризующие состояние  вторичного рынка жилья в Свердловском районе города Перми.

     Отдельные элементы статистической совокупности объединяются  в группы при помощи метода группировки. Это позволяет  «сжать» информацию, полученную в  ходе наблюдения, и на этой основе выявить  закономерности, присущие изучаемому явлению.

     Статистическая  группировка – важнейшая часть  второго этапа статистического  исследования – сводки, в результате которой на основании зарегистрированных при статистическом наблюдении значений получаются общие (сводные) признаки для всей совокупности единиц объекта наблюдения. Это одно из самых сложных в методологическом плане этапов статистического исследования.

     Статистической  группировкой называется расчленение  множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным существенным для них признакам. Этот метод разделения сложного массового явления на существенно различные группы. Она позволяет исчислить показатели для каждой группы и, таким образом, всесторонне охарактеризовать состояние, развитие и взаимосвязи изучаемого явления в целом. Одновременно группировка представляет собой процесс объединения в группы однородных единиц, по которым возможна сводка значений варьирующих признаков и получение статистических показателей.

     Выделение ведут по величине и значению характеризующих единицы совокупности признаков. Важно правильно выделить и отобрать такие признаки, чтобы отделить друг от друга действительно различные группы. Признаки должны быть существенными, чтобы выделить типичные для рассматривания явления группы. Если взять малочисленные признаки, не определяющие главные различия в изучаемом явлении, можно получить поверхностное или даже искаженное представление о нем.

     Применение  метода статистических группировок  предполагает соблюдение следующих  требований:

1. Уяснить, опираясь на совокупность накопленных знаний и фактов, характер изучаемого массового явления, выделить основной процесс, определяющий его развитие, и другие изменения;
2. Установить, какие новые качества появляются в ходе развития данного явления, какие при этом формируются  специфические (типичные) группы единиц совокупности;
3. Определить с учетом места и времени развития изучаемого явления, в каких формах развиваются типические группы;
4. Установить наиболее существенные признаки, позволяющие отделить друг от друга типичные группы единиц в зависимости от конкретных условий.

     Одним из этапов процесса группировки является построение рядов распределения, т.е. группировка единиц наблюдения по величине или значению признака. Используя  данные о ценах на квартиры и основные характеристики этих квартир, я произвела запись ранжированного ряда по цене, в котором все единицы совокупности располагаются по возрастанию. Ранжированный ряд нарастания признаков дает нам совокупность, анализируемую по степени возрастания каждой единицы и интенсивность нарастания  признаков (∆Хi), по которой мы можем проверить качественную однородность анализируемой совокупности, т.е. найти сомнительное значение. (Таблица 2).

     Таблица 2. - Ранжированный ряд распределения  квартир по цене.

     Для наглядности я представила данные графически, отложив на оси ординат  значения цен на квартиры, а на оси  абсцисс – ранг по ранжиру (Рисунок 2).

     Х_i - цена квартир, тыс. руб.

     N - Ранги квартир по цене;

     Рисунок 2. – Ранжированный ряд распределения квартир по цене.

     Для оценки устойчивости ряда необходимо определить среднюю цену ряда квартир  без сомнительного значения. Сомнительным признается значение в том случае, если максимальные или минимальные  значения сильно отличаются от смежных с ними значений вариантов в упорядоченном ряду значений группировочного признака. Найдем абсолютный размах вариации без сомнительного значения цены  как разность между максимальным и минимальным значением признака:

     R=X_max-1 – X_min       (1)

     R = 5400 – 1000 = 4400.

     Далее определяем среднее значение цены без  сомнительного значения:

             (2)

     Затем сравним испытуемую варианту со средней,  принимая во внимание коэффициент k, зависящий от числа наблюдений (N). Так как N в данном случае равно 150, тогда k = 0,8.

     Если  сомнительное значение находится в  границах , то оно не исключается из ряда распределения.

     Сомнительное  значение из ряда распределения исключается, поскольку не входит в границы от -1263 до 5776. Таким образом, из совокупности следует исключить данные по 150 квартире.

     Таким же способом проверим цену 149 квартиры – 5400 тыс.руб. Она принадлежит интервалу от 64 до 150, значит К=0,8

       -413< 5400< 4882

     Получается, что 149 квартира имеет сомнительное значения. Все квартиры после 149 отбрасываем.

     Проверим  цену 148 квартиры – 4309тыс. руб.

     К=0,8;  R =3300

     Х   =  2220    

     419 < 4309 < 4860

     Данная  цена не является сомнительной, так  как входит в указанные границы, значит, не исключается из ряда распределения.

     Для обработки статистических данных группировка  единиц объекта проводится с помощью  стандартных процедур.

     Производим  свертывание ряда распределения, определив  количество групп и размер интервала  по формулам:

      ,       (3)

     где n – Число групп;

     N – Число единиц совокупности

     После определения числа групп следует  определить интервалы группировки. Интервал – это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Для определения границ интервалов найдем шаг интервала по формуле:

      ,      (4)

     где n – число групп; 

     X_max и X_min – соответственно максимальная и минимальная варианты устойчивого ряда распределения.

     Соответственно,      ₍₅₎

       тыс. руб.

     Минимальное значение цены, равное 1000 тыс. руб., принимается  за нижнюю границу первого интервала, а верхняя граница определяется как X_min+ i = 1000 тыс. руб.+414 тыс. руб.=1414 тыс. руб. Верхняя граница первого интервала служит нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней значение шага интервала, определим верхнюю границу второго интервала: 1414 тыс. руб.+414тыс. руб.=1828 тыс. руб. Чтобы решить, в какую группу попадают значения 1414 тыс. руб. – в первую или вторую, примем, что интервалы берем включительно, поэтому во вторую группу войдут значения свыше 1414 тыс. руб. Аналогично определяем границы всех семи интервалов.

3.2 Анализ вариационных  рядов

     Далее подсчитывается число квартир в  каждом интервале  и строится интервальный вариационный ряд распределения. Статистический ряд распределения – упорядоченное  распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Вариационными называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот. Вариантами считаются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, т. е. конкретное значение варьирующего признака. Частоты – это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т. е. это числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности, ее объем. Частостями называются частоты, выраженные в долях единицы, или в процентах к итогу. Соответственно, сумма частостей равна 1 или 100%. Центральное значение каждого интервала – X/ - определяется по формуле: 

     X/i = сумма нижней границы интервала и верхней границы интервала деленная на 2.

     Таблица 3. - Интервальный вариационный ряд распределения  квартир по цене, тыс. руб.