Тема 8. Статистико-экономический анализ стоимости жилья в районах города Перми

1. Система показателей оценки стоимости жилья.

2. Краткая характеристика объекта исследования (город).

3. Содержание конкретного статистического исследования в решающей степени зависит от вида группировочного признака. Для раскрытия данной темы могут быть выбраны следующие группировочные признаки: цена однокомнатной, двухкомнатной, трехкомнатной квартир; цена кв. м. общей площади в разрезе перечисленных по размеру квартир. В качестве объекта анализа студент выбирает совокупность, состоящую из не менее 100 квартир одного района или смежных районов города. Источником информации служат газеты. Используются все признаки, характеризующие квартиры и влияющие на их цену: этажность дома, этаж квартиры, размер площади (общий, жилой, кухни), тип дома, материалы стен, наличие балкона (лоджии), наличие телефона, цена.

а) Выбирается объект исследования (одно, двух, трех комнатные квартиры) и определяется объем совокупности и группированный признак;

б) Строится ранжированный ряд по группировочному признаку (табл. 1), изображается графически, в случае необходимости проверяется на устойчивость;

в) Формируется интервальный (7-10 групп) и кумулятивный ряды (табл. 2), изображается графически (рис. 2);

г) Определяются характеристики положения статистического ряда (среднеарифметическая, мода и медиана по графикам). Основные показатели вариации (средне квадратическое отклонение и коэффициент вариации) (табл. 3). Показатели определяются упрощенным способом или по данным корреляционного анализа.

д) По материалам анализа ранжированного и интервальных рядов выделяются 4-5 группы для статистико-экономического анализа, соблюдая при этом два основных требования: однородность групп по цене и достаточная многочисленность по числу единиц (табл. 4).

е) Для проведения статистико-экономического анализа производится сводка данных (на ПК). Материалы сводки оформить как приложение 1, где единицы совокупности располагаются в ранжированном порядке с указанием всех показателей, итогов по группам и всей совокупности. Данные сводки подвергнуть логическому и арифметическому контролю, так как к ошибкам регистрации добавляются ошибки при вводе данных ПК.

ж) Анализ следует начинать со сравнения уровней цен между группами и выявления степени влияния факторов, непосредственно формирующих этот уровень. Для этого на основе данных определить по группам среднюю цену квартир, среднюю цену общей площади, среднюю площадь квартир. Используя зависимость: цена квартиры = цена 1 кв. м. × площадь, сравнить за счет каких факторов происходит рост цен от группы к группе (табл. 5) или цена 1 кв. м. = цена квартиры: площадь.

з) Путем аналитической результативной группировки (табл. 6) установить зависимость цены от факторов, данные по которым имеются в исходной информации: этажность квартиры: общая площадь. В сказуемом таблицы большинство показателей определяются как относительные: уд. вес квартиры на первом и последнем этажах, уд. вес квартир с улучшенной планировкой, уд. вес квартир со стенами из кирпича, уд. вес квартир с лоджиями балконами, уд. вес телефонизированных квартир и др.

и) Путем построения комбинационной таблицы определить влияние 2х (связь между которыми наиболее четко проявляется по материалам предыдущей таблицы) на цену квартир. (1 кв. м.). Для выбора наиболее важных факторов определить коэффициенты эластичности между результативным показателем и факторными (табл. 7). Произвести чтение таблицы, определить эффект взаимодействия факторов. Сводку по 2м признакам оформить как приложение 2.

к) Построить модель корреляционной зависимости цены от ряда факторов (не менее 2х-3х) влияние которых наиболее ясно проявляется по данным результативной аналитической группировки. Для этого все показатели, включаемые в уравнение, оформить в виде приложения 3. Решить уравнение множественной регрессии на ПК. Раскрыть экономическое содержание уравнения. Для сравнительной оценки коэффициентов чистой регрессии на ПК. Раскрыть экономическое содержание уравнения. Для сравнительной оценки коэффициентов чистой регрессии рассчитать β – коэффициенты и коэффициенты эластичности. Проанализировать показатели тесноты связи и существенности. Поскольку в данном случае факторные переменные по характеру вариации являются альтернативными, то необходимо заменять их так называемыми «фиктивными переменными» (первый и последний этажи – остальные, наличие балкона – его отсутствие, наличие телефона – его отсутствие улучшенная планировка – другие. Для построения регрессионной модели можно использовать данные аналитической таблицы 6, по методике, изложенной в учебниках (1, 2).

д) Расчеты завершаются написанием пояснительной записки, в которой, прежде всего, необходимо определиться с количеством пунктов и подпунктов оглавления, которые бы наилучшим образом отражали структуру содержания (п. 2 данных методических указаний). Текстовая часть должна объяснять, доказывать, обосновывать расчетные данные, раскрывать их экономическое содержание, отдельные вопросы должны быть логически увязаны. Особенностью статистического анализа является выявление связей между признаками, закономерностей изменения явлений.

Выводы и предложения.

Список использованных источников.

Приложение.

 


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: