Построение эконометрической модели для оценки средней стоимости таунхаусов в Подмосковье
Федеральное агентство по образованию Российской Федерации
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Башкирский государственный университет
экономический факультет
кафедра «Математические методы в экономике»
КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине «Эконометрика»
на
тему: Построение эконометрической
модели для оценки средней
стоимости таунхаусов
в Подмосковье
Руководитель:
к.ф.-м.н., доцент Уразаева Л.Ю..
«____»____________200__ г.
УФА 2009
Содержание
- Введение……………………………………………………..
...3 - Описание предметной области………………………………4
- Постановка задачи…………………………………………….9
- Моделирование……………………………………………
......9 - Проверка выполнения предпосылок МНК………………...20
- Эластичность и ошибка аппроксимации……………...…...23
- Интерпретация окончательной модели………..…..............24
- Заключение………………………….………………………
.26 - Список использованной литературы……………………….27
Введение
В данной работе исследуется оценка стоимости таунхаусов, расположенных в Подмосковье. Рассматриваются такие факторы, как:
- количество этажей;
- отдаленность от Москвы (км);
- отдаленность от МКАД (Московская кольцевая автомобильная дорога) (км);
- площадь строения (кв.м.);
- площадь участка (соток);
- загрязненность воздуха.
Целью работы является построение и исследование адекватной модели, отражающей влияние данного набора факторов на значение результативного признака цены предложения таунхаусов в Подмосковье в 2009 году.
Продажа
таунхаусов в Подмосковье очень
популярное направление на рынке
загородной недвижимости, что неудивительно,
ведь это один из наиболее современных
типов загородных домов. Объектом исследования
выбрана совокупность из 50 таунхаусов
в разных направлениях от Москвы. В качестве
основного метода рассматривается регрессионный
анализ. Для определения оценок параметров
эконометрической модели, проведение
тестов, определяющих значимость найденных
оценок и модели в целом, используется
пакет MS Excel и STATISTICA_61_RU.
1. Описание предметной области
- Общее представление о таунхаусе
Таунхаус
- это гибрид городской квартиры и загородного
дома, представляющие собой сблокированные
коттеджи, трех-четырех уровневые, с прилегающими
земельными участками. Он представляет
собой комплекс малоэтажных комфортабельных
коттеджей, которые совмещены друг с другом
боковыми стенками и располагают собственными
земельными участками размером 1-4 сотки.
У каждого коттеджа просторные апартаменты,
площадью примерно 150-300 квадратных метров,
личный гараж, место для парковки автомобилей.
Первый этаж квартиры традиционно занимает
гостиная, кухня и подсобки, а жилые и рабочие
помещения расположены на втором и третьем.
Все уровни оснащены отдельными санузлами
Преимущества:
1. Это удобный, комфортабельный и экономичный тип жилья для людей среднего и высокого уровня достатка. Себестоимость поселка таунхаусов существенно ниже, чем коттеджного поселка. Это достигается меньшими затратами на строительство и экономией земли, которую занимает поселок. Поэтому те же жилые метры в таунхаусе стоят в 2-3 раза меньше, чем в отдельном коттедже.
2.
Сниженными будут и расходы
на эксплуатацию такой
Принципиальное
различие между ними в том, что
таунхаус рассчитан на проживание нескольких
семей, тогда как коттедж, как правило,
принадлежит одной. Коттеджи считаются
более комфортными, так как не надо делить
дом с соседями, однако таунхаусы обычно
дешевле, к тому же для каждой семьи в доме
есть отдельный вход, так что наличие соседей
не сильно мешает. Что же касается коттеджей
и простых домов, то принципиальных различий
нет. Однако когда речь идёт о продаже
коттеджей, то принято подразумевать новые,
более современные и дорогие дома с модной
отделкой, тогда как возраст, размер и
внешний вид обычного дачного дома может
быть абсолютно любым.
1.2. История возникновения таунхаусов
Таунхаусы появились в XIX веке в Англии. В переводе с английского, слово обозначает «дом в городе». Изначально этим термином называли городскую резиденцию представителя аристократии, — такие дома могли стоять отдельно, но в большинстве случаев они были встроены в ряд примыкающих друг к другу домов. Вследствие этого довольно трудно было различить, например, скромные таунхаусы мелкой аристократии и рядовую застройку британской высшей буржуазии, так как архитектурно они представляли собой одно и то же. После Первой мировой войны многие (но далеко не все) британские таунхаусы, как таковые, исчезли: они стали обычными мини-комплексами квартир.
В Россию термин пришёл из США. В начале
XXI века в России, прежде всего в Московской
области, наблюдается «коттеджный бум»,
активно строятся и таунхаусы. Поселки
таунхаусов зачастую возводятся на бывших
колхозных полях, в непосредственной близости
от шумных автомагистралей, вдали от крупных
населенных пунктов. Застройщики воспринимают
подобные поселки как поселения эконом-класса
и не утруждают себя привлечением архитекторов-специалистов
по малоэтажному строительству, пренебрегают
зонированием территории, созданием необходимой
инфраструктуры. При этом таунхаусы, как
правило, однообразны и монотонны, вытянутые
в ленту строения напоминают бараки или
казармы
1.3. Основные аспекты
Поселок таунхаусов располагается в тихом месте вблизи лесного массива и реки (Волга, Ока), имеет свою инфраструктуру и охрану. Строительство и продажа таунхаусов Подмосковья ведется в основном из чистых пород дерева.
Все
таунхаусы Подмосковья имеют
развитую инфраструктуру, систему охраны,
расположены недалеко от трасс, соединяющих
Москву с поселком эконом класса. Здесь
также имеется небольшой участок земли,
где можно устроить прогулочную зону.
Факторы, влияющие на выбор загородной недвижимости.
Купить недвижимость в Подмосковье – всегда очень важное вложение средств. Проанализируем факторы, которые определяют выбор таунхауса.
В данной работе в качестве основных факторов рассматриваются:
X1 – количество этажей
X2 – отдаленность от Москвы (км)
X3 – отдаленность от МКАД (Московская кольцевая автомобильная дорога) (км)
X4 – Площадь строения (кв.м.)
X5 – Площадь участка (соток)
X6
– Загрязненность воздуха
Удалённость загородного дома от квартиры:
Загородная недвижимость должная быть доступна не только по ценам, но и по времени, затрачиваемому на дорогу.
Экологическая обстановка:
Отсутствие рядом с домом каких-либо промышленных предприятий – это несомненно важнейший аргумент при выборе загородного жилья. Пригород – зона, насыщенная всевозможными предприятиями и организациями.
Загрязненность воздуха:
- Благоприятная обстановка (Превышений ПДК по данным компонентам не обнаружено)
- Напряженная обстановка (Превышения допустимой концентрации только по оксиду углерода)
- Неблагоприятная обстановка (Превышения по оксидам серы, оксидам азота или углеводорода)
В поселке таунхаусов среднего или эконом класса строиться, как правило, от 100 до 500 коттеджей разной площади с небольшими и средними земельными участками. Все таунхаусы в таком поселке имеют унифицированный архитектурный вид и более плотно прилегают друг к другу. Поселки эконом класса располагаются преимущественно не на самых престижных направлениях дальнего Подмосковья. Придомовая территория для таунхаусов составляет около 2 соток.
Самыми престижными считаются поселки таунхаусов, расположенные на западном направлении Москвы: Рублево-успенское, Новорижское, Пятницкое шоссе. Эти трассы не являются проходящими, здесь нет большегрузных машин, в этих направлениях самая благоприятная экологическая обстановка Подмосковья. В основном здесь преобладают элитные поселки клубного типа, premium класса, стоимость таунхаусов в которых доступна только наиболее обеспеченным людям. Среди поселков среднего класса популярными считаются Калужское, Киевское, Дмитровское направления. Калужское шоссе входит в тройку лидеров по количеству сделок на новые поселки таунхаусов, а Дмитровское шоссе богато своей разнообразной инфраструктурой, спортивными комплексами, водохранилищами. Менее популярными направлениями в области и строительства новых поселков таунхаусов, и спроса на них со стороны покупателей являются ленинградское, рязанское, горьковское шоссе. Это обусловлено большой загруженностью трасс и пробками. Такие факторы как пыль, мусор, выхлопные газы негативно сказываются и на окружающей природе. В данной работе рассматриваются следующие направления:
- Ярославское шоссе.
- Калужское шоссе.
- Горьковское шоссе.
- Пятницкое шоссе.
- Носовихинское шоссе, Горьковское шоссе.
- Варшавское шоссе, Калужское шоссе.
- Ленинградское шоссе, Куркинское шоссе.
- Дмитровское шоссе
- Носовихинское шоссе.
- Дмитровское шоссе, Ленинградское шоссе.
- Киевское шоссе.
- Алтуфьевское шоссе.
- Новорижское шоссе.
В следующих населенных пунктах (в скобках указана отдаленность от Москвы, км.):
- Мытищи (21,6)
- Лесные поляны (36,9)
- Газопровод (16,1)
- Балашиха (20,3)
- Никольско-Архангельское (16,4)
- Ангелово (23,5)
- Салтыковка (19,1)
- Потапово (23,9)
- Куркино (22,6)
- Долгопрудный (25,3)
- Сосенки (23,2)
- Картмазово (20,4)
- Нагорное (18,8)
- Воронки (24,1)
- Коммунарка (21,1)
2. Постановка задачи
В данной курсовой работе рассматривается задача построения аналитической формулы средней стоимости таунхауса в зависимости от факторов, влияющих на эту стоимость
Зависимая переменная: Y – оценка продажной цены таунхауса (в млн. руб.) Независимые переменные: факторы, от которых, предположительно, зависит цена предложения таунхауса.
Для
описания эконометрической модели зависимости
продажной цены таунхауса от указанных
факторов выбрана модель регрессионного
уравнения, в частности, модель множественной
регрессии.
3. Моделирование
В
работе будут рассматриваться
Имеются
следующие данные:
Проверим факторы на вариативность, мультиколлинеарность. Построим линейную модель, проверим её на значимость уравнения и значимость параметров уравнения регрессии.
Вариация
– это изменение значения признака
у отдельных единиц совокупности.
Считается, что если коэффициент вариации
больше 35%, то выборка неоднородна.
В нашем случае сильно варьирующими являются такие факторы, как:
- количество этажей
- площадь строения
- площадь участка
- загрязненность воздуха.
Для того чтобы определить коррелированность факторов, находят матрицу парных коэффициентов корреляции. Считается, что связь достаточно сильная, если коэффициент по абсолютной величине превышает 0,7, и слабая, если он менее 0,3. (Если парный коэффициент корреляции по модулю больше 0,7, то факторы коррелированны между собой.)
Таблица 3.3 Матрица парных коэффициентов корреляции
Значимость
уравнения множественной
F= ;
где n – объем выборки,
m – число параметров в уравнениях,
R2 – коэффициент детерминации,
(n-m-1) – число степеней свободы.
Оценка значимости параметров линейной регрессии основана на определение стандартной ошибки по каждому параметру. Принято стандартные ошибки обозначать mb; ma.
Значимость параметров парной линейной регрессии определяются путем проверки статистической гипотезы. В качестве критерия используется t критерий Стьюдента. Наблюдаемые значения t критерия находятся следующим образом:
Затем
наблюдаемые значения сравнивают с
табличными значениями t критерием. Табличные
значения находят, используя заданное
число уровней значимости
и число степеней свободы (n-2).
Теснота линейной взаимосвязи между переменной y и рядом переменных xi, рассматриваемых в целом, может быть определена с помощью коэффициента множественной корреляции. С помощью множественного коэффициента (по мере приближения R к 1) делается вывод о тесноте взаимосвязи. Величина R2, называемая множественным коэффициентом детерминации, показывает, какую долю вариации исследуемой переменной (y) объясняет вариация остальных учтенных переменных (x, z).
В данной линейной модели 4 фактора оказались
сильно варьирующими. Для того чтобы избавиться
от вариативности, преобразуем факторы
на значения квадратных корней. И получаем
следующие вариации после преобразования:
| Факторы | Вариация |
| Количество этажей | 0,219463 |
| Отдаленность от Москвы | 0,078833 |
| Отдаленность от МКАД | 0,158238 |
| Площадь строения | 0,215933 |
| Площадь участка | 0,202481 |
| Загрязненность воздуха | 0,189235 |
Все вариации меньше 0,35, это говорит об однородности выборки.
Рассмотрим теперь коррелированность факторов линейной модели, преобразованных.
Таблица 3.6 Матрица парных коэффициентов корреляции
В матрице парных коэффициентов корреляции присутствует коррелированные факторы – площадь строения и количество этажей. От коррелированности факторов можно избавиться путем объединения этих факторов. Объединим факторы площадь строения и количество этажей. Для этого находим отношение первого фактора ко второму, и получаем цену за квадратный метр на этаж. В дальнейшем вместо фактора цены будет использоваться фактор цена за квадратный метр на этаж.
Таким образом, для исследования модели у нас остается 4 фактора.
Рассмотрим для этих 4 факторов следующие модели:
- линейную;
- логарифмическую;
- полулогарифмическую;
- экспоненциальную по данным полулогарифмической модели;
- экспоненциальную по данным логарифмической модели;
- экспоненциальную по данным линейной модели.
И получаем для них следующие показатели:
| Модели | Вариативность факторов | R2 | Коррелированность факторов |
| Линейная | Сильно варьирующие факторы отсутствуют | 0,055094 | Мультиколлиниарность отсутствует |
| Логарифмическая | Сильно варьируют
площадь участка и |
0,043556 | Мультиколлиниарность отсутствует |
| Полулогарифмическая | Сильно варьирующие факторы отсутствуют | 0,051402 | Мультиколлиниарность отсутствует |
| Экспоненциальная по полулог. модели | Сильно варьирует отдаленность от Москвы | 0,063639 | Мультиколлиниарность отсутствует |
| Экспоненциальная по лог. модели | Сильно варьирующие факторы отсутствуют | 0,048754 | Мультиколлиниарность отсутствует |
| Экспоненциальная по линейной модели | Сильно варьирующие факторы отсутствуют | 0,049562 | Мультиколлиниарность отсутствует |
| Факторы | P-Значение | |||||
| Линейная | Лог. | Полулог. | Эксп. по полулог. | Эксп. по лог. | Эксп. по лин. | |
| Отдаленность от Москвы | 0,000266 | 6,83E-08 | 1,04E-10 | 2,91473E-20 | 0,000411 | 0,076724 |
| Отдаленность от МКАД | 0,739329 | 0,729842 | 0,723729 | 0,569707477 | 0,733346 | 0,619313 |
| Площадь участка | 0,999681 | 0,950482 | 0,892477 | 0,889027072 | 0,970336 | 0,230403 |
| Загрязненность воздуха | 0,167824 | 0,221457 | 0,190294 | 0,166303642 | 0,194912 | 0,519178 |
При уровне значимости 0,05, все рассматриваемые модели являются не значимыми.
По этой причине используем кластерный анализ, который разделит исходную выборку из 50 переменных с 6 факторами на 2 выборки.
Получаем 2 выборки.
Особый интерес представляет второй кластер, он занимает 90% на рынке. В дальнейшим будем использовать модель, построенную для второго кластера. Построим по этим данным 3 модели:
- линейную;
- логарифмическую;
- экспоненциальную.
Построив линейную модель, мы получаем высокую вариативность факторов, по этой причине преобразуем значения факторов переходя к корням: И, исходя из этого, построим остальные модели, получим следующие показатели:
| Модели | Вариативность факторов | R2 | Коррелированность факторов |
| Линейная | Сильно
варьирующие факторы |
0,867274 | Сильно
коррелированные факторы |
| Логарифмическая | Сильно варьирующими факторами являются площадь участка и загрязненность воздуха | 0,848004 | Сильно
коррелированные факторы |
| Экспоненциальная по лог. модели | Сильно
варьирующие факторы |
0,85615495 | Сильно
коррелированные факторы |
Таблица 3.11 P – Значения параметров при факторах в модели
| Факторы | P-Значение | ||
| Линейная | Логарифмическая | Экспоненциальная | |
| Количество этажей | 3,74929E-10 | 2,32E-07 | 1,65444E-08 |
| Отдаленность от Москвы | 0,042511694 | 0,0317 | 0,03438359 |
| Отдаленность от МКАД | 0,635523487 | 0,368258 | 0,491828437 |
| Площадь строения | 8,29359E-08 | 5,31E-09 | 1,56341E-08 |
| Площадь участка | 0,045825363 | 0,130262 | 0,089705056 |
| Загрязненность воздуха | 0,227502734 | 0,154519 | 0,186986331 |