Исследование влияния различных факторов на цену однокомнатных квартир в городе Рудном

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РЕСПУБЛИКИ  КАЗАХСТАН

 

Рудненский  индустриальный институт

 

 

 

ДОМАШНЯЯ  РАБОТА

 

 

по дисциплине: «Эконометрика»

 

На тему: «Исследование влияния различных факторов на цену

однокомнатных квартир в городе Рудном»

 

 

 

 

 

                                                                                                                                            

 

Проверил: Лукманова М.Б.

Выполнили: Векшина  Н.С.

     Шапченко О.В.

 

 

 

 

 

 

Рудный  2013

 

ВВЕДЕНИЕ

В данном разделе  мы постараемся ответить на основные вопросы, которые задает себе каждый покупатель жилья. Мы расскажем о главных моментах, на которые следует обратить внимание при выборе однокомнатной квартиры, и постараемся дать Вам представление о том, какие варианты жилья представлены сегодня на рынке.

У вторичного жилья  есть один большой плюс – Вы можете сразу оценить его состояние, проверить ухоженность прилегающей  территории и подъездов. С другой стороны, приобретая новое жилье, Вы можете быть уверены, что все коммуникации в Вашем доме будут новыми, прилегающая территория будет облагорожена. К тому же на новое жилье чаще предлагаются более выгодные кредитные программы.

При выборе района, в котором Вы будете приобретать жилье, обратите внимание на следующие факторы:

• Возможность быстро добраться до дома (работы) на личном или общественном транспорте
• Наличие зеленых зон, общая экологическая обстановка
• Инфраструктура района: магазины, детские сады, развлекательные центры
• Спортивные комплексы

Конечно Вы не найдете район, который будет удовлетворять всем этим требованиям. Вам необходимо просто определиться с тем, какие требования для Вас наиболее важны, и навести справки об имеющихся и планируемых объектах в районе.

    В  связи с этим, в условиях жёсткой  конкуренции, для торгового предприятия важно правильно выбрать ассортиментную политику, а также более полно удовлетворить возросшие требования населения в конкурентоспособной обуви высокого качества.

     

Данная работа выполнялась в  следующей последовательности:

1. Составление выборки наблюдений, выделение факторов;
2. Определение значимости коэффициентов при помощи EViews;
3. Исследование модели на мультиколлинеарность;
4. Исследование модели на гетероскедастичность и автокорреляцию;
5. Интерпретация полученных результатов.

 

 

 

 

 

 

 

Выполнение работы:

 

     1.   Главной целью  нашей работы является выявление факторов, влияющих на стоимость однокомнатных квартир в городе Рудном.

В ходе работы нами была отобрана выборка из 50 наблюдений, и выделены следующие факторы:

1. общая площадь
2. площадь кухни
3. площадь комнаты
4. этаж
5. категория дома
6. удаленность от остановки
7. цена, тыс. тенге

 

	VARIABLES
№	№
distc	м
totsq	кв. м.
kitsq	кв. м.
livsq	кв. м.
floor	0 - первый/последний ; 1 - нет
cat	1- кирпичный ; 0 - нет
price	у. е.

 

Имеются данные выборки, которые представлены в таблице 2.

 

 

Таблица 2

№	address	distc	totsq	kitsq	livsq	floor	cat	price
1	Парковая	100	34	5	14	0	1	16
2	Горняков	105	36	6	15	0	1	15
3	Ленина	100	35	7	15	1	1	18,5
4	р-н  Экоса	90	40	7	19	0	1	17
5	Парковая	115	29	5	14	0	1	16
6	Сандригайло	115	32	5	15	0	1	17
7	Ленина	100	28	5	13	1	1	15
8	7 мкр	100	42	6	20	0	1	20
9	8 мкр	95	45	7	21	1	1	16,8
10	16 мкр	100	36	6	15	0	0	19,5
11	р-н  Цума	120	34	5	15	0	0	16
12	Корчагина	120	34	5	15	1	0	15
13	50 лет Октября	105	36	6	15	1	1	15
14	Франко	120	31	5	14	1	1	16
15	Ленина	115	30	5	14	1	0	17
16	Ленина	95	29	5	14	0	1	17,5
17	Парковая	90	27	5	14	0	0	15
18	40 лет Октября	90	32	6	15	1	1	15
19	Качарская	90	33	6	15	1	0	16
20	р-н  церкви	105	34	7	15	1	1	16
21	13  мкр	100	31	5	15	0	1	16
22	10  мкр	120	30	5	15	1	1	16
23	Парковая	115	28	5	14	1	1	16
24	13  мкр	113	25	5	13	1	1	16
25	13  мкр	114	46	8	20	1	1	20
26	20  мкр	120	41	7	19	0	0	19
27	20  мкр	100	42	7	18	1	0	19
28	Качарская	105	45	7	20	0	0	19
29	Сандригайло	90	35	6	15	0	1	17
30	8-квартирный	98	33	6	17	1	1	17
31	р-н  автовокзала	100	36	6	17	0	1	17
32	Корчагина	98	32	6	15	0	0	16
33	Ленина	100	29	5	15	1	1	16
34	Горняков	120	31	6	15	1	0	16
35	Фрунзе	125	44	7	20	0	1	18
36	Горняков	125	42	7	19	1	0	18
37	14  мкр	125	46	8	22	1	1	18
38	14 мкр	100	33	6	17	0	0	15
39	р-н  Цума	100	38	6	19	0	1	17,5
40	центр. рынок	90	36	7	17	1	0	16,5
41	р-н  церкви	93	32	6	15	1	0	15
42	10  мкр	97	30	6	16	1	0	15,5
43	10  мкр	95	30	6	16	0	0	16
44	Ленина	100	29	6	16	0	0	16
45	Гагарина	90	34	6	18	1	1	17
46	14  мкр	97	33	6	18	1	1	15
47	6  мкр	120	36	7	18	1	1	18
48	6  мкр	115	33	7	17	1	1	16
49	Мира	115	43	8	20	1	0	19
50	Качарская	111	45	8	20	1	0	19,5

 

Таким образом, получим следующее  уравнение регрессии:

Y (цена) = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + β₃X₃ + β₄X₄ + β₅X₅ + β₆X₆ + u

 

2. При помощи EViews получаем описание статистики, то есть минимальные и максимальные значения:

 

3. Путем ввода формулы: ls C CAT DISTC FLOOR KITSQ LIVSQ PRICE  TOTSQ, получаем значение коэффициентов:

 

 

Анализируя данную таблицу можно  сделать следующие  выводы:

Удаленность от остановки значима, так как t-Statistic, больше чем t табличное (3,78 и 8,40 > 2.22). Также очень маленькая вероятность их не значимости.

Необходимо проверить наличие в модели мультиколлениарности. Для этого необходимо составить матрицу корреляции:

 

 

 

При анализе полученной матрицы  можно выявить, что связь между  коэффициентами отсутствует, а значит и отсутствует мультиколлинеарность. Также об отсутствии мультиколлениарности говорит не большое значение стандартных  ошибок, нулевая вероятность не значимости коэффициентов.

Исследуем модель на гетероскедастичность

При помощи специального теста Уайта  на гетероскедастичность в EViews получаем следующие результаты:

 

 

 

Выводы: в ходе работы по определению  факторов влияющих на стоимость однокомнатных квартир в городе Рудном, получили следующее уравнение множественной регрессии:

 

Y (цена) = β_{0 +} β₁ X₁ + β₂X₂ + β₃ X₃ + β₄X₄ + β₅X₅ + β₆X₆ +u

 

где: X₁ – общая площадь

        X₂ – площадь комнаты

        X₃ – площадь кухни

        X₄ - этаж

       X₅ – категория дома

       X₆ – удалённость от остановки

         Y - цена

   β₀ - константа

   Uι - ошибка

Выяснили при помощи матрицы корреляции, что мультиколлениарности в модели нет. При проверке модели на гетероскедастичность с помощью теста Уайта, получили, что на цену однокомнатных квартир в городе Рудном  влияет следующий фактор:

 

      - удалённость от остановки J

     

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Таким образом, с помощью эконометрики мы получили количественное  значение данной модели, и выяснили, какие на самом деле показатели в большей мере оказывают влияние на спрос, а значит и на формирование цены однокомнатных квартир. Это удалённость от остановки.