2020-06-08
560
Ленинский внутригородской район образован в составе городского округа Самара Самарской области в соответствии с Законом Самарской области от 30 марта 2015 года № 23 - ГД «Об осуществлении местного самоуправления на территории городского округа Самара Самарской области» и наделен статусом внутригородского района городского округа Самара, в котором органы местного самоуправления осуществляют полномочия по решению вопросов местного значения, а также могут осуществлять отдельные государственные полномочия, передаваемые органами местного самоуправления федеральными законами и законами Самарской области.
Ленинский район - один из старейших районов Самары. Формирование его происходило в 2 этапа: - 1-ый - конец XVIII в. - 40-е годы XIX в. - как городская окраина, застраиваемая деревянными постройками; - 2-ой - с середины 50-х годов XIX века по генеральному плану 1853 года, который отодвинул границу города к современной улице Полевой. По данному плану впервые была обозначена главная площадь города Соборная (ныне площадь имени В.В. Куйбышева). Площадь предусматривалась огромной: 575м Х 325м (для сравнения: Красная площадь в Москве - 330м Х 30м) и предназначалась для постановки на ней соборного храма столь же грандиозных размеров. Таким храмом стал Самарский кафедральный собор во имя Христа Спасителя и 12-ти апостолов, который строился в течение 25 лет - с 1869 г. по 1894 г. Автор проекта собора - петербургский академик живописи Эрнст Иванович Жибер (1823-1909 г.г.).
|
|
|
Почти все стили нашли свое отражение в архитектуре района: неоготика (Костел, ул.Фрунзе, 157), эклектика (дом Гринберга, ул.Самарская, 138), неоклассицизм (гимназия Хардиной, ул.Куйбышева, 125), модерн (особняк сестер Зеленко, ул.Самарская, 179; гимназия сестер Харитоновых, ул.Рабочая, 19), русский стиль, выраженный в камне и дереве (дом Челышева, ул.Красноармейская, 60), жилые дома с куполами, башенками и резьбой по улицам Самарской, Садовой, Арцыбушевской и др. Здесь есть все: от деревянных одноэтажных домиков до крупных (для XIX века) промышленных предприятий и выделяющимися по своей высоте и масштабности культовыми сооружениями - соборами, приходскими церквами, монастырями: церковь святого пророка Ильи, (1889 г.), Кафедральный собор с колокольней (строился с 1869 по 1894 г.), Петропавловская церковь (1864 г.), Воскресенская церковь (II пол. XIX в.), Иверский женский монастырь (1850 г.), Костел (1906 г.), Старообрядческая церковь (II половина XIX в.). За годы советской власти подавляющее большинство культовых строений было уничтожено или использовалось не по назначению. На улицах Садовой, Самарской, Ярмарочной словно в музейной коллекции собраны образчики деревянного зодчества.
|
|
|
Сотни вариантов наличников, сандриков, фризов представлено здесь. Кружевные узоры карнизов, причудливые деревянные цветы, красота которых не прочь посоперничать с чудом природы, украшают фасады зданий. Такое разнообразие архитектурных стилей, памятников архитектуры позволяет превратить Ленинский район в "музей под открытым небом", сделать его "лицом" города для все возрастающего потока гостей из ближнего и дальнего зарубежья, живой страницей истории родного края. Строительство жилья в районе производится по индивидуальным проектам с учетом современных требований градостроительства. Необходимое условие при этом - сохранение единого архитектурного ансамбля, когда памятники старины органично вписываются в кварталы современной застройки.
Одна из составляющих архитектурный ансамбль дореволюционной Самары - Самарский Иверский женский монастырь, являющийся старейшим архитектурно-историческим памятником второй половины XIX века, был сооружен для женской общины, возведенной позже в степень монастыря.
2.2 Экономико-математическое моделирование стоимости однокомнатных квартир на вторичном рынке в Ленинском районе г.о. Самара
Для разработки экономико-математической модели, позволяющей определить стоимость однокомнатной квартиры на вторичном рынке в ленинском районе г о Самара, было отобрано 30 типовых квартир. Источником информации послужили объявления, размещенные на сайте cian.ru. Все объекты относятся к категории типовых, все выставлены на свободном рынке, на котором действуют законы спроса и предложения. Среди указанных объектов нет тех, на которые влияют фактор срочности продажи.
Отобранные объекты представлены в таблице 1.
Таблица 1 – Отобранные объекты-аналоги
| Площадь общая, м2 | Площадь жилая, м2 | Этаж | Срок сдачи | Цена квартиры руб. | Адрес объекта | Адрес объявления |
| 48,50 | 22,40 | 7из25 | 4кв.2019 | 3880000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Самарская ул., 265 | https://samara.cian.ru/sale/flat/201415048/ |
| 47,48 | 19,20 | 3из9 | введен | 3727180 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул., 217 | https://samara.cian.ru/sale/flat/217449292/ |
| 42,44 | 18,20 | 15из16 | введен | 3430000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Садовая ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/220328227/ |
| 49,70 | 22,30 | 12из25 | 4кв.2019 | 4224500 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Самарская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/218777895/ |
| 47,80 | 19,00 | 4из16 | 4кв.2020 | 3670000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/213864667/ |
| 47,00 | 19,00 | 9из10 | 1кв.2020 | 3200000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/169865259/ |
| 41,30 | 17,00 | 17из25 | 4кв.2019 | 3717000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/218777926/ |
| 46,03 | 20,00 | 12из17 | 3кв.2019 | 3500000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/218219411/ |
| 45,22 | 19,70 | 4из26 | 4кв.2020 | 2396600 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Арцебушевская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/220098832/ |
| 42,60 | 19,20 | 18из26 | 4кв.2020 | 2370000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Самарская ул., 265 | https://samara.cian.ru/sale/flat/220098843/ |
| 48,90 | 18,20 | 18из25 | 4кв.2019 | 4401000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Самарская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/218777824/ |
| 47,48 | 19,20 | 3из10 | 4кв.2020 | 3650000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/214953160/ |
| 47,78 | 19,20 | 4из9 | 4кв2020 | 3700000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/214088548/ |
| 44,92 | 19,70 | 11из26 | 4кв.2020 | 2470600 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Московское ш., 1 | https://samara.cian.ru/sale/flat/2/10784092 |
| Площадь общая, м2 | Площадь жилая, м2 | Этаж | Срок сдачи | Цена квартиры руб. | Адрес объекта | Адрес объявления | ||
| 48,90 | 18,20 | 17из25 | 4кв.2019 | 4401000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Самарская ул.
| https://samara.cian.ru/sale/flat/214889867/ | ||
| 49,70 | 22,30 | 16из25 | 1кв.2019 | 4473000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Самарская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/201320308/ | ||
| 69,86 | 20,50 | 5из17 | 1кв.2019 | 4610760 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Арцыбушевская ул., 39 | https://samara.cian.ru/sale/flat/217691094/ | ||
| 47,10 | 19,20 | 6из13 | 4кв.2020 | 3620000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул., 217 | https://samara.cian.ru/sale/flat/211550216/ | ||
| 47,80 | 19,10 | 2из10 | 4кв.2020 | 3776200 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/215725709/ | ||
| 48,00 | 18,00 | 4из16 | 4кв.2020 | 3806400 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул. | https://samara.cian.ru/sale/flat/214890833/ | ||
| 44,50 | 12,30 | 14из17 | введен | 4100000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, ул. Буянова, 131 | https://samara.cian.ru/sale/flat/217219659/ | ||
| 50,00 | 20,00 | 2из16 | введен | 3889000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, ул. Буянова, 98 | https://samara.cian.ru/sale/flat/219416160/ | ||
| 70,00 | 20,00 | 5из17 | 3кв.2019 | 4690000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Арцыбушевская ул., 39 | https://samara.cian.ru/sale/flat/212161106/ | ||
| 49,30 | 20,70 | 16из16 | введен | 3000000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, ул. Буянова, 98 | https://samara.cian.ru/sale/flat/172777205/ | ||
| 47,00 | 19,00 | 9из10 | 1кв.2020 | 3200000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, ул. Пушкина, 199 | https://samara.cian.ru/sale/flat/169865259/ | ||
| 54,00 | 25,00 | 7из12 | введен | 5250000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, ул. Братьев Коростелевых, 152 | https://samara.cian.ru/sale/flat/218306690/ | ||
| 47,00 | 17,00 | 9из16 | введен | 4070000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул., 215 | https://samara.cian.ru/sale/flat/215009680/ | ||
| 54,80 | 33,50 | 15из16 | введен | 4000000 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, ул. Мичурина, 4 | https://samara.cian.ru/sale/flat/217792152/ | ||
| 47,48 | 19,20 | 3из9 | введен | 3727180 | Самарская область, Самара, р-н Ленинский, Ленинская ул., 217 | https://samara.cian.ru/sale/flat/217449292/ |
Для дальнейших вычислений преобразуем данные таблицы 1 для того чтобы их нужно было использовать для расчета для этого качественные показатели переведем к количественные например если квартира находится на первом или последним этажах значение показателя «этаж» принимается равное нулю поскольку это обстоятельство уменьшает стоимость объекта для типовых квартир во всех прочих случаях значение этажа принимается равное единицы.
|
|
|
Для показателя срок сдачи каждый дополнительный квартал увеличивается значение на одну 1 единицу. Преобразованные данные сведем в таблицу 2.
Таблица 2 – Преобразованные данные
| Площадь общая,м2 | Площадь жилая,м2 | Этаж | Срок сдачи | Цена квартиры руб. |
| 48,50 | 22,40 | 1 | 1 | 3880000 |
| 47,48 | 19,20 | 1 | 0 | 3727180 |
| 42,44 | 18,20 | 1 | 0 | 3430000 |
| 49,70 | 22,30 | 1 | 1 | 4224500 |
| 47,80 | 19,00 | 1 | 1 | 3670000 |
| 47,00 | 19,00 | 1 | 2 | 3200000 |
| 41,30 | 17,00 | 1 | 1 | 3717000 |
| 46,03 | 20,00 | 1 | 0 | 3500000 |
| 45,22 | 19,70 | 1 | 5 | 2396600 |
| 42,60 | 19,20 | 1 | 5 | 2370000 |
| 48,90 | 18,20 | 1 | 1 | 4401000 |
| 47,48 | 19,20 | 1 | 5 | 3650000 |
| 47,78 | 19,20 | 1 | 5 | 3700000 |
| 44,92 | 19,70 | 1 | 5 | 2470600 |
| 48,90 | 18,20 | 1 | 1 | 4401000 |
| 48,90 | 18,20 | 1 | 1 | 4401000 |
| 49,70 | 22,30 | 1 | 1 | 4473000 |
| 69,86 | 20,50 | 1 | 1 | 4610760 |
| 47,10 | 19,20 | 1 | 5 | 3620000 |
| 47,80 | 19,10 | 1 | 5 | 3776200 |
| 48,00 | 18,00 | 1 | 5 | 3806400 |
| 44,50 | 12,30 | 1 | 0 | 4100000 |
| 50,00 | 20,00 | 1 | 0 | 3889000 |
| 70,00 | 20,00 | 1 | 0 | 4690000 |
| 49,30 | 20,70 | 1 | 0 | 3000000 |
| 47,00 | 19,00 | 1 | 2 | 3200000 |
| 54,00 | 25,00 | 1 | 0 | 5250000 |
| 47,00 | 17,00 | 1 | 0 | 4070000 |
| 54,80 | 33,50 | 1 | 0 | 4000000 |
| 47,48 | 19,20 | 1 | 0 | 3727180 |
Составим однофакторную линейную модель парной регрессии, описывающую зависимость цены квартиры от её общей площади. В качестве фактора была отобрана общая площадь поскольку именно от неё в наибольшей степени зависит стоимость квартиры. Для подтверждения этого была получена матрица парных корреляции (табл. 3).
Таблица 3 – Матрица парных коэффициентов корреляции
| Площадь общая,м2 | Площадь жилая,м2 | Этаж | Срок сдачи | Цена квартиры руб. | |
| Площадь общая,м2 | 1,00 | ||||
| Площадь жилая,м2 | 0,35 | 1,00 | |||
| Этаж | -0,17 | -0,77 | 1,00 | ||
| Срок сдачи | -0,27 | -0,15 | 0,16 | 1,00 | |
| Цена квартиры руб. | 0,57 | 0,16 | -0,06 | -0,52 | 1,00 |
Как видно из таблицы 3 коэффициент корреляции между общей площадью и ценой квартиры больше чем все остальные коэффициенты корреляции между фактором и результатом. Положительные значения коэффициента корреляции между общей площадью и ценой квартиры свидетельствует о том, что с ростом площади цена квартиры увеличивается. Положительные значения коэффициента корреляции между жилой площадью и ценой квартиры свидетельствует о том, что с ростом жилой площади цена квартиры так же увеличивается. Отрицательные значения коэффициента корреляции между ценой квартиры и этажом говорит о том, что если квартира находится на первом или последнем этажах (значение этажа 0) при прочих равных условиях, она стоит дороже, чем если, она находится на других этажах (значение этажа 1). Однако коэффициент корреляции очень мал, что говорит о слабый тесноте связи между этими признаками.
Отрицательный коэффициент корреляции между сроком сдачи и ценой квартиры свидетельствует о том, что чем больше срок до сдачи объекта, тем при прочих равных условиях меньше стоит объект.
Результаты регрессионного анализа для линейной однофакторной модели показывающий зависимость между общей площадью и стоимостью квартиры представлены в таблице 4.
Таблица 4 - Результаты регрессионного анализа для линейной однофакторной модели показывающий зависимость между общей площадью и стоимостью квартиры
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | |
| Y-пересечение | 844386,25 | 809161,34 | 1,04 | 0,31 | -813105,61 | 2501878,10 | -813105,61 |
| Площадь общая,м2 | 59816,81 | 16364,86 | 3,66 | 0,00 | 26294,90 | 93338,71 | 26294,90 |
Экономическая интерпретация полученного коэффициента регрессии выглядит следующим образом: с увеличением общей площади квартиры на 1 квадратный метр её стоимость в среднем возрастает на 59816,81 рублей.
Полученное уравнение регрессии имеет вид вид yx = 844386,25 + 59816,81x, где x - общая площадь квартиры; квадратные метры, yx – стоимость квартиры руб.
Табличное значение t – критерия Стьюдента при количестве наблюдений 30 равно 2,05. В нашем случае коэффициент регрессии является статистическим значимым поскольку фактическое значение t – критерия Стьюдента для него меньше табличного (3,66 меньше 2,05).
Параметр регрессии является статистическим не значимым, поскольку фактическое значение t – критерия Стьюдента для него меньше табличного (1,04 меньше 2,05).
Коэффициент регрессии является статистическим значимым поскольку фактическое значение t – критерия Стьюдента для него больше табличного (3,66 больше 2,05).
Совместим фактические прогнозные значения на одном графике (рис 2).
Рисунок 2 – Совмещение фактических и модельных данных
Согласно шкале Чеддока теснота связи между общей площадью и стоимостью квартиры заметная (таблица 5) поскольку множественный коэффициент корреляции равен 0,57. Возведя коэффициент корреляции в квадрат получаем коэффициент детерминации. В нашем случае он равен 0,32 это говорит о том что стоимость квартиры на 32 процентов зависит от общей площади и на 68 процентов от прочих факторов не включен в модель.
Таблица 5 - Проверка качества моделей
| Показатель | Значение |
| Множественный R | 0,57 |
| R-квадрат | 0,32 |
| Нормированный R-квадрат | 0,30 |
| Стандартная ошибка | 559346,80 |
| Наблюдения | 30,00 |
Табличное значение критерия Фишера 4,2 в нашем случае фактическое значение 13,36, то есть больше критического, это говорит о том, что уравнение регрессии является статистическим значимым (таблица 6).
Таблица 6 – Дисперсионный анализ
| df | SS | MS | F | Значимость F | |
| Регрессия | 1,00 | 4180073403242,05 | 4180073403242,05 | 13,36 | 0,00 |
| Остаток | 28,00 | 8760327581944,62 | 312868842212,31 | ||
| Итого | 29,00 | 12940400985186,70 |
Оценим эффективность нелинейных однофакторных моделей (таблица 7).
Таблица 7 – Сравнительный анализ нелинейных однофакторных моделей регрессии
| Вид функции | Уравнение | Коэффициент детерминации |
| Экспоненциальная |
y = 1 702 492,52e0,02x | 0,28 |
| Полиноминальная | y = -3 768,18x2 + 484 943,90x - 10 795 461,44 | 0,42 |
| Логарифмическая | y = 3 439 578,82ln(x) - 9 587 596,73 | 0,35 |
| Полиноминальная | y = 0,14x6 - 49,54x5 + 7 320,32x4 - 581 384,09x3 + 26 036 274,89x2 - 620 375 077,22x + 6 123 649 853,11 | 0,55 |
| Степенная | y = 104 071,40x0,92 | 0,31 |
Как видно из таблицы 7 наилучшим образом аппроксимирует исходные данные полиномиальная функция (4) поскольку она характеризуется наибольшим коэффициентом детерминации.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной курсовой работе, был исследован рынок вторичного жилья, а также объявление однокомнатных квартир Ленинского района г.о. Самары. Для получения информации выступил сайт:https://samara.cian.ru.
Рассмотрев информацию по исследованию вторичного рынка г.о. Самара за 2019 год на примере однокомнатных квартир, найденную на официальных сайтах застройщиков анализируемых жилых комплексов, можно сделать вывод, что новая жилая недвижимость на рынке Самары представлена в довольно большом количестве. Это связано в первую очередь с возрастанием потребительского спроса на новостройки. В свою очередь спрос, по большей мере, связан с желанием покупателей сэкономить средства, вкладывая деньги в долевое строительство или приобретая квартиры в черновой отделке. Данный объём разнообразие объектов способно качественно осуществить потребности большинство слоев населения.
