Индекс Кейса-Шиллера
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
ХАРКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ
В.Н. КАРАЗИНА
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ
КАФЕДРА СТАТИСТИКИ, УЧЕТА И АУДИТА
КУРСОВАЯ РАБОТА
На тему: «Индекс Кейса-Шиллера»
Выполнила:
Студентка 2-ого курса
Группы ЭС-21
направления подготовки
6.030506 «Прикладная статистика»
Возбранная Анастасия Игоревна
Проверила:
Кандидат экономических наук, доцент
Пономарева Татьяна Владимировна
Харьков 2015
СОДЕРЖАНИЕ:
Введение 3
Глава 1. Экономические индексы:
- Понятие экономического индекса 5
- Индивидуальные и общие индексы 8
- Индексы переменного и фиксированного состава. Индекс структурных сдвигов 10
Глава 2. Индекс Кейса-Шиллера:
2.1 Индекс цен на жилье 14
2.2 Методология расчета индекса цены на жилье 15
2.3 Индекс цен на дома в 20-ти крупнейших городах США 16
Заключение 17
Список использованных источников 18
Приложение 1 19
Приложение 2 22
Введение
Выбор темы данной курсовой работы обусловлен ее актуальностью в сфере экономики. Индексы позволяют измерять изменение сложных явлений. При помощи индексов можно характеризовать изменение во времени самых разных показателей: ВВП, реальных располагаемых денежных доходов, численности работающих, уровня безработицы, цен акций предприятий региона, цен на жилье и т.д. Индексы являются показателями сравнений не только с прошлым периодом (сравнение во времени), но и с другой территорией (сравнение в пространстве), а также с нормативами, планами, прогнозами и т.д.
Целью данной курсовой работы является исследование статистических аспектов индекса Кейса-Шиллера.
Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:
1. Дать определение индекса цен на жилье, индекс Кейса-Шиллера;
2. Изучить методику расчета данного индекса.
3. Рассмотреть индекс цен на дома S&P/Case-Shiller, рассчитываемый для 20-ти крупнейших городов США.
Объектом исследования является индекс Кейса - Шиллера. Предметом исследования – статистический анализ стоимости жилья однородного качества, проданного за определенный период в США.
Исходными источниками исследования индекса Кейса-Шиллера являются научные труды американских преподавателей экономики Карла Е. Кейса и Роберта Шиллера.
Информационными базами при изучении данного индекса являются сайты:
Индекс Кейса-Шиллера : http://quote.rbc.ru/topnews.
Такого рода изучение позволит понять, состояние рынка жилой недвижимости США, цены на жилье.
Работа состоит из титульного листа, содержания, введения, 2 глав, заключения, списка использованных источников, приложений. Общий объем работы составляет 22 страницы, список использованной литературы содержит 10 наименований.
Глава 1. Экономические индексы
1.1 Понятие экономического индекса
Индекс – относительная величина, которая характеризует изменение признака у одной единицы совокупности (индивидуальный индекс) или по совокупности целом (общий индекс).
В международной практике индексы принято обозначать символами i и I (начальная буква латинского слова index). Буквой «i» обозначаются индивидуальные (частные) индексы, буквой «I» -общие индексы. Знак внизу справа означает период: 0 - базисный; 1 - отчетный.
Рис. 1.1. Основные задачи индексного метода
Все экономические индексы можно классифицировать по следующим признакам:
1. По степени охвата явления индексы бывают индивидуальные и сводные.
1.1. Индивидуальные индексы служат для характеристики изменения отдельных элементов сложного явления.
1.2. Общие (сводные) индексы используются для измерения динамики сложного явления, составные части которого непосредственно несоизмеримы.
2. По базе сравнения все индексы можно разделить на две группы:
2.1. Динамические (базисные и цепные) отражают изменения явлений во времени.
2.2. Индексы выполнения плана
2.3. Территориальные применяются для межрегиональных сравнений. Большое значение эти индексы имеют в международной статистике.
3. По виду весов индексы бывают:
3.1. С постоянными весами (стандартными, отчетного периода, базисного периода)
3.2. С переменными весами
4. По форме построения различаются индексы агрегатные и средние взвешенные (арифметические и гармонические).
4.1. Агрегатная форма общих индексов является основной формой экономических индексов.
4.2. Средние взвешенные (гармонические и арифметические) это производные, они получаются в результате преобразования агрегатных индексов.
5. По составу явления можно выделить две группы индексов: постоянного состава и переменного состава. Деление индексов на эти две группы используется для анализа динамики средних показателей.
6. По характеру объема исследования общие индексы подразделяются на индексы количественных (индекс физического объема продукции) и качественных показателей (как цена, себестоимость, урожайность, производительность труда, заработная плата). В основе такого деления индексов лежит вид индексируемой величины.
7. По периоду исчисления индексы подразделяются на годовые, квартальные, месячные, недельные.
Рис. 1.2. Классификация индексов
С помощью экономических индексов решаются следующие задачи:
- измерение динамики социально-экономического явления за два и более периодов времени;
- измерение динамики среднего экономического показателя;
- измерение соотношения показателей по разным регионам;
- определение степени влияния изменений значений одних показателей на динамику других;
- пересчет значений макроэкономических показателей из фактических цен в сопоставимые цены.
1.2 Индивидуальные и общие индексы
Различают индексы индивидуальные и общие.
Индивидуальный индекс характеризует изменение явления, состоящего из однородных элементов. Индивидуальный индекс динамики явлений исчисляется как отношение индивидуального уровня явления отчетного периода к индивидуальному уровню явления базисного периода:
Формулы наиболее распространенных индивидуальных индексов:
– индекс цены
, (1.1)
где p1 и p0 – соответственно цены отчетного и базисного (предыдущего) периодов;
– индекс количества
, (1.2)
где q1 и q0 – соответственно количества продукции в отчетном и базисном периодах.
– индекс стоимости (товарооборота)
, (1.3)
Между исчисленными индексами существует следующая взаимосвязь . (1.4)
Общие индексы характеризуют динамику (территориальные сопоставления) сложных социально-экономических явлений как бы в целом, в среднем. Например, изменение цен по определенному набору товаров, изменение физического объема продукции различных видов.
Общий индекс цены:
; (1.5)
общий индекс физического объема:
; (1.6)
общий индекс товарооборота в фактических ценах:
. (1.7)
Взаимосвязь между индексами вычисляется по формуле:
. (1.8)
Абсолютное изменение товарооборота рассчитываются по следующим формулам:
где: - абсолютное изменение товарооборота, всего;
- абсолютное изменение товарооборота за счет изменения цены;
- абсолютное изменение товарооборота за счет изменения физического объема.
Одной из форм выражения общих индексов являются средние индексы: средний арифметический взвешенный индекс и средний гармонический взвешенный индекс.
Формулы наиболее распространенных индексов средних величин:
– индекс средней цены переменного состава;
где d – доля каждого продавца (производителя) в общем объеме продаж;
– индекс средней цены постоянного состава;
– индекс средней цены структурных сдвигов.
Взаимосвязь индексов:
1.3 Индексы переменного и фиксированного состава. Индекс структурных сдвигов
При изучении качественных показателей часто приходится рассматривать изменение во времени (или пространстве) средней величины индексируемого показателя для определенной однородной совокупности.
Будучи сводной характеристикой качественного показателя, средняя величина складывается как под влиянием значений показателя у индивидуальных элементов (единиц), из которых состоит объект, так и под влиянием соотношения их весов («структуры» объекта).
Если любой качественный индексируемый показатель обозначить через х, а его веса – через f, то динамику среднего показателя можно отразить как за счет изменения обоих факторов (х и f), так и за счет каждого фактора отдельно. В результате получим три различных индекса:
- индекс переменного состава;
- индекс фиксированного состава;
- индекс структурных сдвигов.
Таблица 1.1
Методика расчета индексов
Индекс переменного состава |
Индекс фиксированного состава |
Индекс структурных сдвигов |
Отражает динамику среднего показателя (для однородной совокупности) за счет изменения индексируемой величины х у отдельных элементов (частей целого) и за счет изменения весов f, по которым взвешиваются отдельные значения х. |
Отражает динамику среднего показателя лишь за счет изменения индексируемой величины х, при фиксировании весов на уровне, как правило, отчетного периода f1 |
Отражает динамику среднего показателя лишь за счет изменения весов f при фиксировании индексируемой величины на уровне базисного периода х0. |
Характеризует динамику средних величин не только за счет изменения индексируемой величины у отдельных элементов (частей целого), но и за 1 |
Исключает влияние изменения структуры (состава) совокупности на динамику средних величин, т.е. он характеризует динамику 2 |
-
3 |
счет изменения удельного веса этих частей в общей совокупности, т.е. изменения состава совокупности. |
средних величин, рассчитанных для двух периодов по одной и той же фиксированной структуре весов. |
- |
Этот индекс показывает, как изменилась средняя цена определенного вида товара, реализованная по разным ценам на разных рынках, за счет двух факторов: р - изменения цен на отдельных рынках и q - изменения количества (доли) товаров, реализованных на разных рынках; |
Этот индекс, устраняя влияние структурного фактора на динамику средних цен, определяет среднее изменение цен на данный товар на всех рынках, т.е. по всей совокупности реализованной продукции; |
Данный индекс характеризует изменение средней цены товара за счет структурного фактора, т.е. изменения долей продукции |
Если в индексах средних уровней в качестве весов используются удельные веса единиц совокупности в общей численности совокупности (доля d=f/Sf), то система индексов может быть записана в следующем виде:
Исходя из вышеизложенных формул, можно определить абсолютный прирост (уменьшение) среднего уровня признака в целом по совокупности и за счет отдельных факторов.
Таблица 1.2
Абсолютный прирост (уменьшение) среднего уровня признака
Изменения |
Формула расчета |
В целом по совокупности |
|
За счет изменения значений изучаемого признака у отдельных единиц совокупности |
|
За счет структурных изменений |
|
Глава 2. Индекс Кейса-Шиллера
2.1 Индекс цен на жилье
Индекс цен на жилье – это индикатор, который отражает изменение цен в секторе жилой недвижимости. Цены на недвижимость рассматриваются как ключевой индикатор инфляционных процессов. Этот показатель отражает процентное изменение к данным предыдущего месяца. Устойчивое увеличение показателя может привести к повышению учетной ставки.
Рост показателя положительно влияет на котировки национальной валюты, так как рост стоимости жилья ведет к росту потребительской инфляции, что сигнализирует о необходимости повышения процентных ставок в будущем. Высокое значение показателя рассматривается как позитивное для курса доллара, в то время низкое значение – как негативное.
История создания индекса Кейса Шиллера довольно необычна. Карл Кейс, профессор Wellesley College в Массачусетсе, изучал тенденции на рынке жилья в Бостоне, где в начале 80-х годов наблюдался очень быстрый рост цен, похожий на формирующийся "пузырь". Его коллега Роберт Шиллер, профессор Йельского университета, изучал поведенческие финансы и финансовые кризисы. Вдвоем они разработали методику составления индексов, учитывавших качество продаваемого жилья, и применили ее для составления индексов не только для Бостона, но и для других больших городов Америки. Их целью было выявить закономерности образования "пузырей" на жилищном рынке.
Впоследствии они основали компанию для продажи своих исследований, которая в итоге была приобретена Fiserv, Inc., собирающей данные, на основе которых и рассчитывается индекс. Затем эти данные поставляются через компанию Standard & Poor's.
Индекс Кейса - Шиллера (Case-Shiller index) – один из показателей динамики цен на жилье в США, считается наиболее надежным. Исчисляется ежеквартально по 20 крупнейшим городам страны по методике Карла Кейса и Роберта Шиллера .
2.2 Методология расчета индекса цены на жилье
Индекс Кейса-Шиллера формально известный как S&P/Case-Shiller home-price index в действительности представляет целое семейство показателей:
- Национальный индекс цен, охватывающий девять основных регионов США. Он рассчитывается ежеквартально и публикуется в последний вторник февраля, мая, августа и ноября.
- Сводный индекс десяти городов: Бостон, Чикаго, Денвер, Лас Вегас, Лос-Анджелес, Майями, Нью-Йорк, Сан-Диего, Сан-Франциско и Вашингтон.
- Сводный индекс двадцати городов, который включает все вышеперечисленные плюс Атланта, Шарлотт, Кливленд, Даллас, Детройт, Миннеаполис, Феникс, Портленд (Орегон), Сиэтл и Тампа.
- Двадцать индивидуальных индексов для каждого из перечисленных городов.
Все индексы, кроме национального, публикуются ежемесячно в последний вторник в 09:00 по стандартному восточному времени. При этом задержка составляет два месяца. Отчет опубликованный, скажем, в мае касается продаж имевших место в марте.
Каждый индекс измеряет изменения цен обособленного, односемейного жилья (домов) с использованием метода повторных продаж, который сравнивает цены на одну и ту же собственность во времени. Новостройки в индекс не включаются: поскольку они еще ни разу не продавались собственниками, нет возможности оценить разницу цен. Квартиры также исключены из расчета. Однако есть отдельный квартирный индекс, отслеживающий цены в пяти основных городах: Бостоне, Чикаго, Нью-Йорке, Лос-Анджелесе и Сан-Франциско.
Продажи, отслеживаемые индексом Кейса-Шиллера, относятся к коммерческим транзакциям. К примеру, продажа дома родственникам по цене ниже рыночной не будет учитываться. Продажи заложенной недвижимости учитываются, поскольку являются коммерческими и повторными.
(Методология расчета на
2.3 Индекс цен на дома S&P/Case-Shiller в 20-ти крупнейших городах США
Совокупный индекс цен на дома S&P/Case-Shiller, рассчитываемый для 20-ти крупнейших городов США. Динамика по сравнению с аналогичным периодом прошлого года является запаздывающим индикатором, поскольку публикуется через 60 дней после окончания отчётного месяца. Кроме индекса цен для 20-ти крупнейших городов, в отчёте представлен индекс цен для 10-ти крупнейших городов США. Помимо годового изменения цен, эксперты оценивают динамику цен по сравнению с предыдущим месяцем.
(Приложение 1)
Заключение
Индексы относятся к важнейшим обобщающим показателям. В практике статистики, индексы являются наиболее распространенными статистическими показателями.
Индексные показатели в статистике вычисляются на высшей ступени статистического обобщения и опираются на результаты сводки и обработки данных статистического наблюдения. Рост показателя положительно влияет на котировки национальной валюты, так как рост стоимости жилья ведет к росту потребительской инфляции, что сигнализирует о необходимости повышения процентных ставок в будущем. Высокое значение показателя рассматривается как позитивное для курса доллара, в то время низкое значение – как негативное.
Результат расчета любым способом должен быть одинаковым и это яркий пример того, что истина всегда одна, хотя пути ее достижения могут быть разными.
С методологии расчета индекса Кейса-Шиллера видно, что рынок недвижимости США на текущий момент в определенной мере недооценен. На мой взгляд стоит ожидать дальнейшего увеличения инвестиционной активности внутри страны. Тем не менее, из-за наличия большого количества предложения на рынке недвижимости США, не ожидается резкий рост цен на недвижимость. На мой взгляд, цены на недвижимость в США выросли в ближайшие 5 лет на 30% или на 5-6% ежегодно, т.е. немного опережая рост ВВП.
Список использованных источников
1. Гусаров В. М. Статистика: Учебное пособие для вузов. / В. М. Гусаров. – Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 463 с.
2. Кошевой О. С. Основы статистики: Учебное пособие / О. С. Кошевой. – Пенза: Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2005. – 168 с.
3. Мармоза А.О. Практикум по теории статистики: Учебное пособие. - 3-е изд.- К: Эльга, Ника - Центр, 2007 - 348 с.
4. Харченко Л. П. Статистика : Курс лекций / Л. П. Харченко, В. Г. Ионин, В. Г. Долженкова. – Новосибирск: НГАЭиУ; ИНФРА-М, 2000. – 310 с.
5. Елисеева И. И. Общая теория
статистики. Учебник [Електронний ресурс]
/ И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев // Москва «Финансы
и статистика». – 2005. – Режим доступа к
ресурсу: http://www.std72.ru/dir/
6. Кнаппе А. Доход с инвестиций
в недвижимость [Електронний ресурс]
/ Алла Кнаппе. – 2012. – Режим доступу до ресурсу: http://www.rb.ru/article/gde-
7. Сизова Т. М. Статистика. Учебное
пособие [Электронный ресурс] / Т. М. Сизова
// СПб.: СПбГУ ИТМО. – 2005. – Режим доступа
к ресурсу: http://window.edu.ru/resource/
8. Чернова Т.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. -140 с. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.aup.ru/books/m81/.
9. Индекс Кейса-Шиллера [Електронний
ресурс]. – 2013. – Режим доступа к ресурсу: http://quote.rbc.ru/topnews/
10. Индекс цен на жилье [Електронний
ресурс]. – 2015. – Режим доступа к ресурсу: http://www.comon.ru/
Приложение 1
Индекс цен на дома S&P/Case-Shiller в 20-ти крупнейших городах США
Показатель ежемесячно публикуется агентством S&P/Case-Shiller и US National Home Price Index (HPI) и представляет собой изменения средней цены на жилье в 20 наиболее развитых регионах страны.
Как правило, рост показателя позитивно отражается на котировках национальной валюты.
Рис 1. График роста цен на жилье
Таблица 1
Динамика цен по сравнению с предыдущим месяцем
Время (мск) |
Период |
Значение |
Прогноз |
Предыдущее |
Пересм. с |
26.05.2015, 16:00 |
март |
4.6% |
5.0% |
||
28.04.2015, 16:00 |
февраль |
5.0% |
4.7% |
4.5% |
4.6% |
31.03.2015, 16:00 |
январь |
4.6% |
4.6% |
4.4% |
4.5% |
24.02.2015, 17:00 |
декабрь |
4.5% |
4.5% |
4.3% |
|
27.01.2015, 17:00 |
ноябрь |
4.3% |
4.4% |
4.5% |
4.5% |
30.12.2014, 17:00 |
октябрь |
4.5% |
4.4% |
4.8% |
4.9% |
25.11.2014, 17:00 |
сентябрь |
4.9% |
4.7% |
5.6% |
|
28.10.2014, 16:00 |
август |
5.6% |
5.7% |
6.7% |
|
30.09.2014, 17:00 |
июль |
6.7% |
7.5% |
8.1% |
|
26.08.2014, 17:00 |
июнь |
8.1% |
8.2% |
9.4% |
9.3% |
29.07.2014, 17:00 |
май |
9.3% |
9.8% |
10.8% |
|
24.06.2014, 17:00 |
апрель |
10.8% |
11.7% |
12.4% |
|
27.05.2014, 17:00 |
март |
12.4% |
11.9% |
12.9% |
|
29.04.2014, 17:00 |
февраль |
12.9% |
12.9% |
13.2% |
|
25.03.2014, 17:00 |
январь |
13.2% |
13.3% |
13.4% |
|
25.02.2014, 18:00 |
декабрь |
13.4% |
13.3% |
13.7% |
|
28.01.2014, 18:00 |
ноябрь |
13.7% |
13.7% |
13.6% |
|
31.12.2013, 18:00 |
октябрь |
13.6% |
13.4% |
13.3% |
|
26.11.2013, 18:00 |
сентябрь |
13.3% |
13.0% |
12.8% |
|
29.10.2013, 17:00 |
август |
12.8% |
12.4% |
12.3% |
12.4% |
24.09.2013, 17:00 |
июль |
12.4% |
12.5% |
12.1% |
|
27.08.2013, 17:00 |
июнь |
12.1% |
11.9% |
12.2% |
|
30.07.2013, 17:00 |
май |
12.2% |
12.4% |
12.1% |
|
25.06.2013, 17:00 |
апрель |
12.1% |
10.6% |
10.9% |
|
28.05.2013, 17:00 |
март |
10.9% |
10.2% |
9.4% |
9.3% |
30.04.2013, 17:00 |
февраль |
9.3% |
9.1% |
8.1% |
|
26.03.2013, 17:00 |
январь |
8.1% |
7.9% |
6.8% |
|
26.02.2013, 18:00 |
декабрь |
6.8% |
6.7% |
5.4% |
5.5% |
29.01.2013, 18:00 |
ноябрь |
5.5% |
5.5% |
4.2% |
4.3% |
26.12.2012, 18:00 |
октябрь |
4.3% |
3.9% |
3.0% |
|
27.11.2012, 18:00 |
сентябрь |
3.0% |
2.9% |
2.0% |
|
30.10.2012, 17:00 |
август |
2.0% |
1.9% |
1.2% |
|
25.09.2012, 17:00 |
июль |
1.2% |
1.3% |
0.6% |
0.5% |
Время (мск) |
Период |
Значение |
Прогноз |
Предыдущее |
Пересм. с |
28.08.2012, 17:00 |
июнь |
0.5% |
−0.3% |
−0.7% |
|
31.07.2012, 17:00 |
май |
−0.7% |
−1.5% |
−1.8% |
−1.9% |
26.06.2012, 17:00 |
апрель |
−1.9% |
−2.4% |
−2.6% |
|
29.05.2012, 17:00 |
март |
−2.6% |
−2.7% |
−3.5% |
|
24.04.2012, 17:00 |
февраль |
−3.5% |
−3.5% |
−3.9% |
−3.8% |
27.03.2012, 17:00 |
январь |
−3.8% |
−3.8% |
−4.1% |
−4.0% |
28.02.2012, 18:00 |
декабрь |
−4.0% |
−3.6% |
−3.9% |
−3.7% |
31.01.2012, 18:00 |
ноябрь |
−3.7% |
−3.3% |
−3.4% |
|
27.12.2011, 18:00 |
октябрь |
−3.4% |
−3.2% |
−3.5% |
−3.6% |
29.11.2011, 18:00 |
сентябрь |
−3.6% |
−3.0% |
−3.8% |
−3.8% |
25.10.2011, 17:00 |
август |
−3.8% |
−3.6% |
−4.2% |
−4.1% |
27.09.2011, 17:00 |
июль |
−4.1% |
−4.4% |
−4.4% |
−4.5% |
30.08.2011, 17:00 |
июнь |
−4.5% |
−4.7% |
−4.6% |
−4.5% |
26.07.2011, 17:00 |
май |
−4.5% |
−4.6% |
−4.2% |
−4.0% |
28.06.2011, 17:00 |
апрель |
−4.0% |
−3.9% |
−3.8% |
−3.6% |
31.05.2011, 17:00 |
март |
−3.6% |
−3.4% |
−3.4% |
−3.3% |
26.04.2011, 17:00 |
февраль |
−3.3% |
−3.2% |
−3.1% |
|
29.03.2011, 17:00 |
январь |
−3.1% |
−3.1% |
−2.4% |
|
22.02.2011, 17:00 |
декабрь |
−2.4% |
−2.2% |
−1.6% |
|
25.01.2011, 17:00 |
ноябрь |
−1.6% |
−1.4% |
−0.8% |
|
28.12.2010, 17:00 |
октябрь |
−0.8% |
−0.1% |
0.4% |
0.6% |
30.11.2010, 17:00 |
сентябрь |
0.6% |
1.2% |
1.7% |
|
26.10.2010, 16:00 |
август |
1.7% |
2.4% |
3.2% |
|
28.09.2010, 17:00 |
июль |
3.2% |
3.1% |
4.2% |
|
31.08.2010, 17:00 |
июнь |
4.2% |
3.8% |
4.6% |
|
27.07.2010, 17:00 |
май |
4.6% |
3.9% |
3.8% |
|
29.06.2010, 17:00 |
апрель |
3.8% |
3.5% |
2.3% |
|
25.05.2010, 17:00 |
март |
2.3% |
2.5% |
0.7% |
0.6% |
27.04.2010, 17:00 |
февраль |
0.6% |
1.4% |
−0.7% |
|
30.03.2010, 17:00 |
январь |
−0.7% |
−0.6% |
−3.1% |
|
23.02.2010, 17:00 |
декабрь |
−3.1% |
−3.0% |
−5.3% |
|
26.01.2010, 17:00 |
ноябрь |
−5.3% |
−4.9% |
−7.3% |
|
Время (мск) |
Период |
Значение |
Прогноз |
Предыдущее |
Пересм. с |
Приложение 2
Case–Shiller index
The Standard & Poor's Case–Shiller Home Price Indices are repeat-sales house price indices for the United States. There are multiple Case–Shiller home price indices:
A national home price index, a 20-city composite index, a 10-city composite
index, and twenty individual metro area indices. These indices are calculated
and kept monthly by Standard and Poor, with data points calculated for
the time period of January 1987 through the present. The indices kept
by Standard and Poor are normalized to have a value of 100 in January
2000. These Indices are based on original work by economists Karl Case and Robert Shiller, in which their team calculated the home price index
back to 1890. That index is normalized to have 1890 have a value of
100. The Case–Shiller Index being kept on Robert Shillers website
(http://www.econ.yale.edu/~
- Индексный анализ валового сбора и средней урожайности по группе зерновых культур в УОХ ЗабАИ
- Индексный анализ в изучении урожайности
- Индексный анализ домашних хозяйств
- Индексный анализ продукции животноводства
- Индексный анализ реализованной продукции
- Индексный метод
- Индексный метод
- Инвнстиции
- Инворматика, ее место в процессе управления
- Индвивидульное предпринимательство
- Индейцы Северной Америки
- Индексация пищевых добавок
- Индексация социальной пенсии
- Индекс базовой инфляции (ИБИ): методология расчета, внедрение ИБИ в практику российской государственной статистики, результаты и рекоменд
