Прогнозирование развития строительной отрасли Тюменской области статистическими методами

Обзор классических и современных методов оценки купных массивов позволил выделить наиболее приемлемые методы для проведения оценки текущего состояния и перспектив развития рынка жилищного строительства:

1.  Комплексное исследование (одновременный анализ всех показателей оценки РЖС региона). Методика расчета интегрального показателя состояния РЖС, основанная на модели жилищно-строительного индекса, разработанная Институтом макроэкономических исследований (ИМЭИ) позволяет  дополнить набор показателей с учетом специфики региона. В общем виде интегральный индикатор (ИИ) – это сумма пяти взвешенных индексов, каждый из которых отражает динамику групп важнейших составляющих жилищного сектора: жилищного строительства (как правило ввод жилья), источников финансирования, рынка жилой недвижимости, процессов воспроизводства жилья и уровня обеспеченности населения жильем.

2.  Поэлементное исследование представляет собой исследование каждого индикатора, в совокупности характеризующих РЖС региона. Данная методика разработана правительством РФ, положена в основу жилищной политики.

3.  Методика когнитивного исследования жилищной сферы.  Методика представляет собой качественное моделирование жилищной сферы, предложена учеными Института проблем управления РАН.

Наиболее актуальным при исследовании РЖС является проведение оценки взаимосвязей и взаимозависимостей факторов, определяющих спрос на жилье, так как нельзя рассматривать отрасль строительства в разрыве от потребностей и его предпочтений. Для оценки социально-экономической эффективности развития рынка жилищного строительства региона рекомендуется синтез описанных методик: Института макроэкономических исследований при Минэкономразвития РФ (ИМЭИ) и  методика оценки эффективности федеральной целевой программы «Жилище» на 2011 - 2015 годы [4].

На рисунке 8 представлен усовершенствованный механизм оценки социально-экономической эффективности развития рынка жилищного строительства региона, который способен повысить оперативность управления системами на рынке жилой недвижимости и создать условия для дополнительного привлечения инвестиций из-за повышения качества информации в виду минимизации информационных и инвестиционных рисков потенциальных инвесторов на данном рынке.

 

 

 

Рис. 8. Механизм оценки развития рынка жилищного строительства 

 

Согласно механизму, приведенному на рисунке 8, на пятом этапе происходит формирование показателей по следующим направлениям:

- «Социальная эффективность»;

- «Развитие жилищного строительства»;

- «Состояние жилищно-коммунального комплекса»;

- «Инвестиционная привлекательность рынка жилищного строительства региона».

Механизм оценки динамичен, что позволяет осуществлять мониторинг изменений в жилищной сфере, корректировать цели, задачи и программы развития отрасли и региона в целом.

 

2.2. Автокорреляция в рядах  динамики. Построение моделей авторегрессии

 

Последовательная  оценка тесноты связи между показателями с помощью корреляционного анализа ставит своей целью проверку наличия, тесноты и направленности возможных связей, что позволяет проводить обоснование возможных перспектив развития процессов и явлений. Формула (1):

 (1)

 

где      - линейный коэффициент корреляции; 

          n  -  количество наблюдений;

            -  данные наблюдений; 

            - средние значения переменных x и y; 

          <  - среднее квадратическое отклонение переменных x и y.

 

При формировании оценочной системы осуществляется фильтрация  исходных показателей, которые обеспечивают связь в диапазоне 0,33≤  ≤0,75. На данном этапе по четырем заданным направлениям была сформирована  система из 32 показателей, характеризующих развитие рынка жилищного строительства в Тюменской области.

Далее на 6 и 7 этапах, также используя статистический аппарат оценки факторов, рекомендуется определить значимость выбранных показателей с использованием следующих критериев:

1) Для оценки статистической значимости полученного значения линейного коэффициента корреляции  используется t-критерий Стьюдента, согласно которому показатель считается статистически значимым, если выполняется следующее условие:

    (2) 

 

где    n - количество наблюдений; 

         - представляет собой табличное значение t-критерия Стьюдента при уровне значимости α и числе степеней свободы   

Под уровнем значимости α понимается вероятность отвергнуть верную гипотезу. Обычно уровень значимости принимается равным α = 0,05 или α = 0,01.

2) Для характеристики динамики изменения экономических показателей используется понятие автокорреляции, которая характеризует не только взаимозависимость уровней одного и того же ряда, относящихся к разным моментам наблюдений, но и степень устойчивости развития процесса во времени, величину оптимального периода прогнозирования и т.п. Для определения значимости коэффициентов автокорреляции используют Q-критерий Бокса – Пирса, рассчитываемый по формуле (3): 

 

  (3) 

 

где    n - объем выборочной совокупности (длина временного ряда); 

         m - максимальный рассматриваемый лаг;

r– коэффициент автокорреляции со смещением (лагом) на k периодов, рассчитываемый по формуле (4): 

 

 (4) 

 

где    k – период смещения показателя (лаг); 

         yt – значение показателя в t-ый период времени; 

         yt+k - значение показателя в период t со смещением на k периодов.

 

Статистика  имеет распределение   с m - степенями свободы и поэтому в случае, когда расчетное значение   превосходит критическое значение  с соответствующими степенями свободы, то, в целом, вся группа коэффициентов для лагов, не превосходящих m, считается значимой.

При  исследовании процесса формирования многокритериальных моделей сформирован и обоснован перечень показателей-индикаторов различной направленности, включенный в оценочную систему механизма оценки РЖС. В процессе фильтрации оценочных показателей-индикаторов из 32 показателей прошедших фильтрацию по t-критерию Стьюдента значимыми оказались только 13 показателей: уровень обеспеченности населения жильем; количество семей, состоявших на учете на получение жилья и улучшившие жилищные условия; рост количества зданий и сооружений, находящихся в незавершенном строительстве; доля себестоимости строительства в общей средней стоимости 1 кв.м. жилья; общее количество застройщиков, осуществляющих жилищное строительство; индекс цен производителей в строительстве (СМР); удельный вес индивидуального жилищного строительства в общем объеме вводимого жилья; годовой рост общего количества организаций ЖКХ, поставленных на учет; количество отказов на инженерных сетях водоснабжения в год; количество отказов на инженерных сетях теплоснабжения в год; доля жилищного фонда, обеспеченного основными системами инженерного обеспечения, в общем объеме жилищного фонда; индекс стоимости; годовой рост ВРП на душу населения.

Рассчитав коэффициенты автокорреляции со смещением на четыре периода была проверена значимость всех показателей с помощью Q-критерия Бокса-Пирса. По результатам проверки показателей на автокоррелированность, обнаружено, что оценку значимости прошли только 10:  уровень обеспеченности населения жильем; количество семей, состоявших на учете на получение жилья и улучшившие жилищные условия; рост количества зданий и сооружений, находящихся в незавершенном строительстве; общее количество застройщиков, осуществляющих жилищное строительство; удельный вес индивидуального жилищного строительства в общем объеме вводимого жилья; годовой рост общего количества организаций ЖКХ, поставленных на учет; количество отказов на инженерных сетях водоснабжения в год; количество отказов на инженерных сетях теплоснабжения в год; доля жилищного фонда, обеспеченного основными системами инженерного обеспечения, в общем объеме жилищного фонда; удельный вес жилищного фонда - аварийное жилье.

Завершающим этапом фильтрации явилось формирование оценочных критериев. В модель оценки рынка жилищного строительства, при сопоставлении полученных результатов о значимости каждого показателя с помощью t-критерия Стьюдента и Q-критерия Бокса-Пирса, вошли только  9 показателей.  С помощью многомерного анализа спрогнозирован годовой объем ввода жилья в Тюменской области на 2012-2015 годы.

 

2.4. Корреляция рядов динамики и проведение регрессионного анализа показателей развития строительной отрасли в Тюменской области

 

Исходные данные для расчета параметров уравнения множественной регрессии и полученные результаты представлены в таблице 6.

Таблица 6

Критерии оценки РЖС

 

Данный механизм оценки РЖС определяет правила расчета целевых показателей-индикаторов оценки социально-экономической эффективности развития жилищного рынка в регионе. 

После отбора независимых критериев по выделенным группам и оценки их значимости, была проведена процедура их нормализации (Этап 8) в целях перехода от многоразмерных величин к безразмерным δit по каждому i-ому показателю в t-ый период времени в соответствии с предложенной методикой (формулы (5), (6))

Процедура нормализации критериев сводится к поиску «общей» размерности всех (m) критериев оптимальности, если это не удается осуществить, к представлению всех (m) критериев   в виде безразмерных величин < , то есть к переходу Процедура рассчитывается по следующей схеме:

 (5) 

 

где      - номера оцениваемых показателей; 

          - номера периодов времени; 

          - значение j-го критерия оптимальности для периода времени t;  

          - оптимальное значение j-го  критерия оптимальности из Т-периодов времени, определяемое как:

   (6) 

 

где    M1 - подмножество критериев оптимальности, которые максимизируются;

     M2 - подмножество критериев оптимальности, которые минимизируются.

Свертка показателей осуществляется согласно схеме (7):

   (7)

где     - компромиссный критерий оптимальности для периода времени t;

 - значимость j-го показателя, задаваемая экспертно,  .

В результате проведенной оценки социально-экономической эффективности развития РЖС  Тюменской области  в докризисный период (2000-2007гг.) и в период 2000-2011гг. следует, что самыми неустойчивыми сферами в условиях меняющейся экономической ситуации в стране являются жилищное строительство и социальная сфера (их интегральные коэффициенты имеют наихудшие значения). В результате общая интегральная оценка в большей степени определена их влиянием.  

 

 

Рис. 9. Сравнение результатов оценки социально-экономической эффективности развития РЖС Тюменской области 

 

На основе статистического и эконометрического аппаратов  осуществлен прогноз частных и комплексного интегральных коэффициентов социально-экономической эффективности развития рынка жилищного строительства в Тюменской области на 2012-2015 гг.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Прогнозирование развития строительной отрасли Тюменской области статистическими методами

 

На основании уравнения множественной регрессии и ранее полученных прогнозных интегральных показателей оценки социально-экономической эффективности развития рынка жилищного строительства дана прогнозная оценка объемов ввода жилой площади по Тюменской области на 2012-2015 года.

Таблица 7

Расчет прогнозных значений годового объема ввода жилья в Тюменской области на 2012-2015 гг.

 

По результатам расчетов, представленным в таблице 7, следует, что годовой объем ввода жилья в Тюменской области с 2012 по 2015 годы будет ежегодно увеличиваться и к 2015 году составит 2126,64 тыс.кв.м.

 

 

 

Рис. 10. Динамика фактических и прогнозных значений интегрального показателя оценки социально-экономической эффективности развития РЖС в Тюменской области 

 

Поскольку динамика интегральных коэффициентов инвестиционной привлекательности РЖС и состояния ЖКХ устойчива и стабильна, то имеется тенденция к повышению общего уровня социально-экономической эффективности развития РЖС (под влиянием четырех групп показателей-индикаторов).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

На основании проанализированной информации, можно сделать вывод, что строительная отрасль играет ключевую роль в экономике Тюменской области. Это объясняется тем, что строительная отрасль создает значительное количество рабочих мест, прирост валового регионального продукта, величины инвестиций и т.д.. Поэтому выделим наиболее важные проблемы выявленные нами при анализе:

- высокий уровень цен на строительную  продукцию по сравнению с другими регионами;

- значительный процент строительных  машин и оборудования с истекшим  сроком службы;

- недостаточное инвертирование  в основные фонды производственного  назначения;

- большая доля убыточных предприятий;