Статистика первичного рынка жилья в России. 2

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«НИЖЕГОРОДСКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

им. Н.И. ЛОБАЧЕВСКОГО»

 

 

 

ФИНАНСОВЫЙ  ФАКУЛЬТЕТ

 

 

 

КУРСОВАЯ  РАБОТА

 

По дисциплине:

 

 

 

«Статистика»

на тему:

«Статистика первичного рынка жилья в России»

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнила:

студентка 2 курса, группы 13203

дневного отделения,

специальности «экономика»

Мартынова Ю.Д.

Проверила: Едронова В.Н

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                     Нижний Новгород

2013 г.

Содержание

 

1. Введение.
2. Относительные величины

1.1 Относительная величина  координаций

2. Относительные величины динамики

 

2)   Средние величины

2.1. Средняя арифметическая  взвешенная

2.2. Графическое представление  ряда распределения.

2.3  Структурные средне-вспомогательные характеристики

2.4  Относительные показатели вариации

 

3) Ряды динамики.

3.1 Графическое  представления ряда динамики.

3.2 Абсолютный  прирост

3.3  Темп  роста

4. Темп прироста

3.5 Абсолютное значение одного процента прироста Ai .

3.6   Средние показатели.

3.7  Аналитическое  выравнивание ряда динамики

3.8  Тенденция развития стоимости 1 кв.м жилья на следующие 5 лет.

     

4)  Индексы

4.1 Индексы цен

4.2 Индексы кол-ва

 

      5) Взаимосвязь цен на 1 кв.м жилья и других показателей.

5.1. Инфляция и цены  на жилье

6)  Заключение

7)  Источники данных.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение.

 

Я выбрала тему первичный  рынок жилья, поскольку на сегодняшний  момент это одна из самых животрепещущих тем. Все мы на пороге серьёзной жизни, спустя несколько лет, создадим свою ячейку общества и, конечно, нас волнует  жилищный вопрос. Тем более, в силу последних разговоров в обществе, купить квартиру кажется чем-то нереальным и далеким.

 

Поэтому я решила изучить  рынок жилья. Выбрала первичный, т.к. покупка новой квартиры привлекательнее  и более предсказуема, все они  одинаковы, в них нет какого-то ремонта высочайшего качества или  дорогостоящей перепланировки. Поэтому  изучать их проще, и расчеты по первичному рынку жилья будут  более четкими.

 

В моей работе я взяла  усредненные показатели по всей России, кроме этого на уровень стоимости жилья в каждом конкретном городе влияют два простых фактора. Первый – это экономический и инвестиционный климат в городе в целом и состояние строительного рынка в частности. Второй – уровень жизни горожан. То есть, скорее рост цен на жилье будет происходить там, где людям хорошо живется.

 

Убедиться в том, что данная логика работает без перебоев, можно  на примере любой статистики по ценам. Города высоких заработков и качественной жизни - Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Владивосток – находятся в  лидерах по динамике стоимости жилья.

 

Нижний Новгород не находится  в списке таких городов-лидеров, поэтому я и стала исследовать  показатели по всей России, а не по одному конкретному городу.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1) Относительные величины.

 

1.1 Относительная величина координаций

 

 

Относительные величины координации  отражают отношение численности  двух частей единого целого, то есть показывают, сколько единиц одной  группы приходится в среднем на 1.00 или 100 единиц другой группы изучаемой  совокупности

 

 

Всего в России за последние 5 лет (2008-2012) было продано 4500600 квартир, из них 3780504 квартир площадью от 30 до 90 квадратных метров, т.е. квартиры среднего и улучшенного качества, и 720096 квартир площадью от 90 и выше квадратных метров, т.е элитные квартиры, тогда

 

ОВкоорд. = 3780504/ 720096= 5,25 раза

 

Вывод:

Количество покупки средних квартир превышает покупку элитных квартир  5,25 раза.

 

Или

 

На одну купленную элитную  квартиру, приходится 5 купленных средних.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Относительные величины динамики

 

Относительные величины динамики характеризуют изменение явления  во времени. Они показывают, во сколько  раз увеличился (или уменьшился) объем явления за определенный период времени. Эти отношения называют коэффициентами роста. Коэффициенты роста  можно исчислять в процентах, для этого отношения умножают на 100. Коэффициенты роста, выраженные в процентах, называют темпами роста. Коэффициенты роста и темпы роста  можно определять с переменной или  постоянной базой.

 

Различают относительные  величины с постоянной и переменной базой сравнения:

Если сравнение осуществляется с одним и тем же уровнем, принятым за базу, то относительные величины динамики с постоянной базой (базисные).

Если сравнение проводится с предшествующим уровнем, то получают относительные величины динамики с  переменной базой (цепные).

 

Данные о покупке квартир  в России за последние 5 лет:

 

Год	Кол-во купленных квартир (шт.)	В % к 2008 году (с постоянной базой  сравнения)	В % к предыдущему году (с переменной базой  сравнения)
2008	928 632	100	100
2009	781 404	84,1	84,1
2010	668 076	71,9	85,4
2011	1027 800	110,6	153,8
2012	1094 688	117,9	106,5

 

Для вычисления относительных  величин с постоянной базой сравнения  за базу примем уровень 2008 года:

(781 404/928 632) * 100% = 84,1

Численность квартир купленных в 2009, по сравнению с 2008 составила 84,1%

(668 076/928 632) * 100% = 71,9

Численность квартир купленных в 2010, по сравнению с 2008 составила 71,9%

(1027 800/928 632) * 100% = 110,6

Численность квартир купленных в 2011, по сравнению с 2008 составила 110,6%

(1094 688/928 632) * 100% = 117,9

Численность квартир купленных в 2012, по сравнению с 2008 составила 117,9%

 

Относительные величины с  переменной базой сравнения:

(781 404/928 632) * 100% = 84,1

Численность квартир купленных в 2009, по сравнению с 2008 составила 84,1%

(668 076/781 404) * 100% = 85,4

Численность квартир купленных в 2010, по сравнению с 2009 составила 85,4%

(1027 800/668 076) * 100% = 153,8

Численность квартир купленных в 2011, по сравнению с 2010 составила 153,8%

(1094 688/1027 800) * 100% = 106,5

Численность квартир купленных в 2012, по сравнению с 2011 составила 106,5%

 

Произведение всех относительных  величин с переменной базой сравнения  равно относительной величине с  постоянной базой сравнения за исследуемый  период: 0,841*0,854*1,538*1,065 = 1,179

 

3. Средние величины.

 

2.1.1. Средняя арифметическая  взвешенная

 

Распределение покупки квартир  в России по площади за последние 5 лет. (2008-2012 года.)

 

 

Средняя величина является обобщающей характеристикой  совокупности по качественно однородному  признаку и показывает типичный уровень  изучаемой совокупности.

 

Данные моей курсовой данные представлены в виде рядов распределения, в которых значения признака (x) объединены в группы с разными частотами (f), значит необходимо использовать формулу средней арифметической взвешенной

 

 

 

Средняя арифметическая взвешенная:

кв.м

 

Вывод: Средняя площадь  покупаемых квартир равна 68 кв.м.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1.2. Графическое  представление ряда распределения.

 

Гистограмма

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1.3  Структурные средне-вспомогательные характеристики

 

Модой (Мо) называют значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц совокупности. Для  дискретного ряда модой будет  являться вариант с наибольшей частотой. Для определения моды интервального  ряда сначала определяют модальный  интервал (интервал, имеющий наибольшую частоту). Затем в пределах этого  интервала находят то значение признака, которое может являться модой.

 

В данном примере модальный  интервал находится в пределах группы 50-70 квадратных метров, так как на этот интервал приходится наибольшая частота (1530204).

 

Рассчитаем величину моды:

кв.м

 

Вывод:

Наиболее часто встречающаяся  площадь квартиры, купленной за последние 5 лет равна 42,77 кв.м

 

 

 

 

Медиана (Ме) - это величина, которая соответствует варианту, находящемуся в середине ранжированного ряда.

 

Численное значение медианы  определяют по накопленным частотам в дискретном вариационном ряду. Для  этого сначала следует указать  интервал нахождения медианы в интервальном ряду распределения. Медианным называют первый интервал, где сумма накопленных  частот превышает половину наблюдений от общего числа всех наблюдений.

 

Медианный интервал находится  в группе 50-70 кв.м, так как в пределах этого интервала расположена варианта, которая делит совокупность на две равные части (Σfi/2 = 4500600/2 = 2250300).

кв.м

 

Это значит, что одна половина купивших квартиру за последние 5 лет, приобрели недвижимость площадью менее 55,59 кв.м, а половина более 55,59 кв.м

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Дисперсия есть не что иное, как средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от его средней величины

 

Считаем дисперсию (разными способами) :

 

Среднее линейное отклонение d, которое вычисляют для того, чтобы учесть различия всех единиц исследуемой совокупности. Эта величина определяется как средняя арифметическая из абсолютных значений отклонений от средней. Так как сумма отклонений значений признака от средней величины равна нулю, то все отклонения берутся  по модулю.

 

Среднее квадратическое отклонение:

кв.м

 

Значит, в среднем конкретные варианты отклоняются от их среднего значения (68) на 21,8 кв.м.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1.4  Относительные показатели вариации

 

Для сравнения вариации в  разных совокупностях рассчитываются относительные показатели вариации. К ним относятся коэффициент  вариации, коэффициент осцилляции и  линейный коэффициент вариации (относительное  линейное отклонение).

 

 

1) Коэффициент осцилляции – это отношение размаха вариации к средней, в процентах. Отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней.

 

коэффициент осцилляции:

 

 

2) Линейный коэффициент вариации характеризует долю усредненного значения

 

коэффициент относительного линейного отклонения

Значит доля усредненного значения абсолютных отклонений от средней арифметической равна 2.75%

 

 

 

3) Коэффициент вариации – это относительный показатель, который измеряет колеблемость признака относительно среднего уровня.

 

коэффициент вариации

коэффициент вариации меньше 33%, значит, средняя площадь купленной за последние 5 лет квартиры (68 кв.м) можно считать типичной.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Ряды динамики.

 

Средние цены на первичный рынок жилья в  России

Год	Цена за 1 кв.м в рублях
2008	52504
2009	47715
2010	48144
2011	43686
2012	48163

 

3.1 Графическое представления ряда динамики.

 

 

 

 

 

Тренд (от англ. Trend — тенденция, произносится «трэнд») — основная тенденция изменения временного ряда. В данном случае тренд виден явно и он понижательный.

Что говорит  о снижении цен на жилье на первичном  рынке в России.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Аналитические показатели:

3.2 Абсолютный прирост

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.

 

Абсолютный прирост (базисный)

 

y^б=y_i-y₁

 

• y^б₂₀₀₉=y₂₀₀₉-y₂₀₀₈=47715 - 52504=-4790 рубля

На 2009 год по сравнению с 2008 цены на 1кв.м жилья уменьшились на 4790 рубля.

 

• y^б₂₀₁₀=y₂₀₁₀-y₂₀₀₈=48144 - 52504=-4361 рубля

На 2010 год по сравнению с 2008 цены на 1кв.м жилья уменьшились на 4361 рубля.

 

• y^б₂₀₁₁=y₂₀₁₁-y₂₀₀₈=43686 - 52504=-8819 рубля

На 2011 год по сравнению с 2008 цены на 1кв.м жилья уменьшились на 8819 рубля.

 

• y^б₂₀₁₂=y₂₀₁₂-y₂₀₀₈=48163  - 52504= - 4342 рублей

На 2012 год по сравнению с 2008 цены на 1кв.м жилья уменьшались на 4342 рубля.

 

 

Абсолютный прирост с  переменной базой (цепной), который называют скоростью роста

 

• y^ц=y_i-y_i-1

 

• y^б₂₀₀₉=y₂₀₀₉-y₂₀₀₈=47715-52504=-4790 рубля

На 2008 год  по сравнению с 2007 цены на 1кв.м жилья уменьшились на 4790 рубля.

 

• y^б₂₀₁₀=y₂₀₁₀-y₂₀₀₉=47715 – 52504 = 429 рубля

На 2009 год  по сравнению с 2007 цены на 1кв.м жилья увеличились на 429 рублей.

 

• y^б₂₀₁₁=y₂₀₁₁-y₂₀₁₀=48144 - 47715=-4458рубля

На 2010 год  по сравнению с 2007 цены на 1кв.м жилья уменьшились на 4458 рублей.

 

• y^б₂₀₁₂=y₂₀₁₂-y₂₀₁₁=43686 - 48144= 4477 рублей

На 2011 год  по сравнению с 2007 цены на 1кв.м жилья увеличились на 4477 рублей.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.3  Темп роста

 Темп роста – определяется как отношение данного уровня к предыдущему или базисному, показывает относительную скорость изменения ряда.

 

Темп роста базисный

 

Tp^б=y_i/y₁

 

Тр^б₂₀₀₉=y₂₀₀₉/y₂₀₀₈=47715/52504=0,908

В 2009 году относительно 2008 цены на жилье в России уменьшались в 0,908 раза

 

Тр^б₂₀₁₀= y₂₀₁₀/y₂₀₀₈=48144/52504=0,916

В 2010 году относительно 2008 цены на жилье в России уменьшались в 0,916 раза

 

Тр^б₂₀₁₁= y₂₀₁₁/y₂₀₀₈=43686/52504=0,832

В 2011 году относительно 2008 цены на жилье в России уменьшались в 0,832 раза

 

Тр^б₂₀₁₂= y₂₀₁₂/y₂₀₀₉=48163/52504=0,917

В 2012 году относительно 2008 цены на жилье в России уменьшались в 0,917 раза

 

Темп роста цепной

 

Tp^ц=y_i/y_i-1

 

Тр^ц₂₀₀₉=y₂₀₀₉/y₂₀₀₈= 47715/ 52505=0,908

В 2009 году относительно 2008 цены на жилье в России уменьшались в 0,908 раза

 

Тр^ц₂₀₁₀= y₂₀₁₀/y₂₀₀₉= 48144/ 47715=1,008

В 2010 году относительно 2009 цены на жилье в России возросли в 1,008 раза

 

Тр^ц₂₀₁₁= y₂₀₁₁/y₂₀₁₀= 43686/ 48144=0,907

В 2011 году относительно 2010 цены на жилье в России уменьшались в 0,907 раза

 

Тр^ц₂₀₁₂= y₂₀₁₂/y₂₀₁₁= 48163/ 43686=1,102

В 2012 году относительно 2011 цены на жилье в России возросли в 1,102 раза

 

 

Существует связь между цепными и базисными темпами роста:

 

Тр^ц_2009* Тр^ц_2010* Тр^ц_2011* Тр^ц₂₀₁₂₌ Тр^б₂₀₁₂

0,908* 1,008* 0,907* 1,102= 0,917

 

 

 

 

 

 

 

 

3.4  Темп прироста

 

Темп прироста базисный

 

Tпp^б= Tp^б(%)-100%

 

Тпр^б₂₀₀₉= Тр^б₂₀₀₉(%)-100%=90,8%-100%= -9,12%

На 2009 год по сравнению с 2008 цены на рынке жилья уменьшились на 9,12%

 

Тпр^б₂₀₁₀= Тр^б₂₀₁₀(%)-100%=91,6%-100%= -8,3%

На 2010 год по сравнению  с 2009 цены на рынке жилья уменьшились на 8,3%

 

Тпр^б₂₀₁₁= Тр^б₂₀₁₁(%)-100%=83,2%-100%= -16,7%

На 2011 год по сравнению  с 2010 цены на рынке жилья уменьшились на 16,7%

 

Тпр^б₂₀₁₂= Тр^б₂₀₁₂(%)-100%=91,7%-100%= -8,2%

На 2012 год по сравнению  с 2011 цены на рынке жилья уменьшились на 8,2%

 

 

Темп прироста цепной

 

Tпp^ц= Tp^ц(%)-100%

 

Тпр^ц₂₀₀₉= Тр^ц₂₀₀₉(%)-100%=90,8%-100%= -9,12%

На 2009 год по сравнению  с 2008 цены на рынке жилья уменьшились на 9,12%

 

Тпр^ц₂₀₁₀= Тр^ц₂₀₁₀(%)-100%=100,8%-100%= 0,89%

На 2010 год по сравнению  с 2009 цены на рынке жилья увеличились на 0,89%

 

Тпр^ц₂₀₁₁= Тр^ц₂₀₁₁(%)-100%=90,7%-100%= -9,25%

На 2011 год по сравнению  с 2010 цены на рынке жилья уменьшились на 9,25%

 

Тпр^ц₂₀₁₂= Тр^ц₂₀₁₂(%)-100%=110,2%-100%=10,24%

На 2012 год по сравнению  с 2011 цены на рынке жилья увеличились на 10,24%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.  Абсолютное значение одного процента прироста Ai .

Этот показатель служит косвенной  мерой базисного уровня. Представляет собой одну сотую часть базисного  уровня, но одновременно представляет собой и отношение абсолютного  прироста к соответствующему темпу  роста.

 

Данный показатель можно  рассчитать 3 способами:

 

1. А^ц= у^ц/Тпр^ц(%)

А^ц₂₀₀₉= у^ц₂₀₀₉/Тпр^ц₂₀₀₉(%)= -4790/-9,12=525,05 рубл.

      А^ц₂₀₁₀= у^ц₂₀₁₀/Тпр^ц₂₀₁₀(%)= 429/ 0,89= 477,15 рубл.

      А^ц₂₀₁₁= у^ц₂₀₁₁/Тпр^ц₂₀₁₁(%)= -4458/-9,25=481,44 рубл

            А^ц₂₀₁₂= у^ц₂₀₁₂/Тпр^ц₂₀₁₂(%)= 4477/ 10,24= 436,86 рубл.

 

     2.  А^ц=0,01у_i-1

 

А^ц₂₀₀₈₌0,01*47715=477,15 рубл.

А^ц₂₀₀₉=0,01*48144= 481,44 рубл.

А^ц₂₀₁₀=0,01*43686=438,86 рубл

А^ц₂₀₁₁₌0,01*48163= 481,63 рубл.

 

      3.

 

А^ц₂₀₀₉= (47715-52504)/ ((47715-52504)/ (52504*100%))=525,05рубл.

По состоянию  на 2009 год по сравнению с 2008 каждый процент стоимости жилья уменьшился на 525,05рубля

 

А^ц₂₀₁₀= (48144-52504)/( (48144-52504)/ (52504*100%))=477,15рубл

По состоянию  на 2010 год по сравнению с 2009 каждый процент стоимости жилья увеличился на 477,15рубля

 

А^ц₂₀₁₁=(43686-48144)/( (43686-48144)/48144*100%))=481,44рубл.

По состоянию  на 2011 год по сравнению с 2010 каждый процент стоимости жилья уменьшился на 481,44рубля

 

А^ц₂₀₁₂=(46163-43686)/( (46163-43686)/43686 *100%))=436,86рубл.

По состоянию на 2012 год по сравнению с 2011 каждый процент стоимости жилья увеличивался на 436,86рубля

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.6   Средние показатели.

 

1). Средний  уровень ряда

Т.к. ряд моментный  полный используем именно эту формулу

 

 

По состоянию  на конец каждого года (2008,2009,2010,2011,2012) стоимость одного кв.м жилья составляет

 

 

2).Средний  абсолютный прирост

 

Можно рассчитать 3 способами:

1.

 

 

 

 

      2.

 

 

3 = -1085,5 рубл.

 

По состоянию на конец  каждого года 2008-2012 средний размер стоимости жилья в России уменьшался на 1085,5 рублей.

 

 

3) Средний темп роста

 

Показатель можно рассчитать 3 способами:

 

1.

 

 

2.                    

 

 

3.                    

 

В период с 2008 по 2012 год цены на жилье в России в среднем уменьшилась в 0,978 раза в год.

 

 

3.7 Аналитическое выравнивание ряда динамики

 

y

t

t2

yt

yt

(y-yt)2

y_t=a₀+a_it

 

a₀= 240213/5=48042,6

 

a_i= -12713/10 = -1271,3

 

Расчёт ошибок прогноза:

 

1) Абсолютная ошибка

 

 

2)  Относительная ошибка

 

 

 

Фактический уровень отклонения ряда от теоретических в ту и в  другую сторону в среднем на 5,81%.

5,83% < 33% Значит прогноз достаточно точный!

 

 

Вывод:

Я провела анализ ряда динамики, показывающего стоимость первичного жилья в России за последние 5 лет. И можем сделать вывод: с каждым годом стоимость первичного жилья немного снижается. В среднем а 0,978 раза год, а это говорит о слабом и незначительном уменьшении цен. И о том, что еще нескоро население сможет покупать жилье за приемлемые деньги.

 

 

 

 

 

 

3.8  Тенденция развития стоимости 1 кв.м жилья на следующие 5 лет. (2013-2017)

 

 

Применим способ, выравнивая по прямой, т.е. линейной функции

 

Где а0  и аi - параметры теоретической кривой

 

Зададим теоретическую прямую по уже исчисленным выше параметрам

 

а0  = 48042,6

аi = -11

Год	t	yt
2008	-2	52505
2009	-1	47715
2010	0	48144
2011	1	43686
2012	2	48163
2013	3	44228,7
2014	4	42957,4
2015	5	41686,1
2016	6	40414,8
2017	7	39143,5

 

 

По этим данным строим теоретическую  прямую, где по оси Х года, по оси  У прогнозируемая стоимость 1 кв.м  жилья

 

 

 

 

 

 

Нахождение значений признака за пределами анализируемого периода  называется экстраполяцией.

 

Значит, доверяя нашей  теоретической прямой

 

Стоимость жилья в 2013 составит 44228,7 рублей за кв.м

 

Стоимость жилья в 2014 составит 42957,4 рублей за кв.м

 

Стоимость жилья в 2015 составит 41686,1 рублей за кв.м

 

Стоимость жилья в 2016 составит 40414,8 рублей за кв.м

 

Стоимость жилья в 2017 составит 39143,5 рублей за кв.м

 

 

 

 

 

Вывод:

По прогнозам, стоимость 1кв.м жилья будет снижаться и в 2017 составит приблизительно 39143,5 рублей за 1 кв.м, что на 13361,5 меньше, чем в 2008, или на 22% ниже, чем 10 лет назад.

Следовательно, за 5 лет стоимость  первичного жилья снижается на 10%.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4) Индексы

 

Cведем данные по ценам за 1 кв.м и кол-ву купленных квартир с 2008 по 2012 год.

 

Год	Цена за 1 кв.м (p)	Кол-во (q)
2008	52505	928632
2009	47715	781404
2010	48144	668076
2011	43686	1027800
2012	48163	1094668
∑	240213	4500600

 

 

 

 

4.1 Индексы цен

 

Индекс цен - статистический показатель, применяемый для измерения динамики цен во времени и пространстве, представляет относительную величину.

 

 

Индексы цен за 2009-20112 года

 

Ip 2009 = 47715/52504=0.908

Цены на жилье в 2009 году в 0.908 раза меньше, чем в 2008

 

Ip 2010 = 48144/47715=1.008

Цены на жилье в 2010 году в 1,008 раза больше, чем в 2009

 

Ip 2011 = 43686/48144=0.907

Цены на жилье в 2011 году в 0,907 раза меньше, чем в 2010

 

Ip 2012 = 48163/43686=1.102

Цены на жилье в 2012 году в 1,102 раза больше, чем в 2011

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.2 Индексы кол-ва

                                                                    

 

Индексы количества покупаемых квартир в  2009-2012 года

 

Iq 2009 = 781404/928632=0.841

В 2009 году, по сравнению с 2008 покупаемость квартир упала на 15%

 

Iq 2010 = 668076/781404=0.855

В 2010 году, по сравнению с 2009 покупаемость квартир упала на 14%

 

Iq 2011 = 1027800/668076=1,54

В 2011 году, по сравнению с 2010 покупаемость квартир увеличилась на 54%

 

Iq 2012 = 1094688/1027800=1,065

В 2012 году, по сравнению с 2011 покупаемость квартир увеличилась на 6,5%

 

 

Можно сделать общий  вывод  из расчета индексов цен и индексов кол-ва

До 2008 года включительно цены на квартиры росли, а значит и индексы цен соответственно, индексы кол-ва уменьшались, что говорит об их обратнопропорциональной  связи, чем больше цены на жилье, тем меньше его покупают.

 

Начиная с 2009 года цены на жилье  постепенно опускаются, или практически  не изменяются как в 2010 году, а индексы  кол-ва растут. И жилья покупают значительно  больше.

 

В 2010 году население резко  реагирует на цены, в 2009 они уменьшались, а в 2010 они слегка увеличились, испугавшись, что в 2011 цены станут еще больше, население покупает в 1,5 раза больше жилья чем в прошлый год. Но когда в 2011 году цены резко снизились  в стране образуется рекордное кол-во сделок купле-продаж. Как утверждают специалисты, такого большого кол-ва квартир  жители не покупали еще ни в одном  году за несколько последних десятилетий.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5. Взаимосвязь  цен на 1 кв.м жилья и других  показателей.

 

5.1. Инфляция и  цены на жилье

 

 

 

Цены на жилье  в России

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Для наглядности я сразу  представила информацию ввиде графиков, расположенных друг под другом.

Из них видно, что с 1999 по 2006 год показатели инфляции уменьшаются,  и в 2006 году в 6 раз меньше чем в 1999.

Цены на жилье наоборот увеличиваются.