Статистика рынка жилья

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 12 Ноября 2011 в 13:28, курсовая работа

Краткое описание

Рассмотрены такие вопросы как Причины роста цен на рынке жилья необходимость развития рынка доступного жилья
Статистическая сводка и группировка

Содержание

1.Введение……………………………………………………………...…3 - 4
2.Статистика рынка жилья…………………………………………….....5 - 8
3.Причины роста цен на рынке жилья необходимость развития

рынка доступного жилья…………………………...............................9 - 11
4.Статистическая сводка и группировка……………………………...11 - 19

4.1 Построение и анализ ранжированного ряда…………………….11-13

4.2 Построение и анализ интервального ряда……………………..13 - 18

4.3 Индексный анализ…………………………….............................18 - 20

5.Выводы и предложения……………………………………………..20 - 21
6.Литература…………………………………………………………….…..22

Прикрепленные файлы: 1 файл

КУРСОВАЯ СТАТИСТИКА 2 курс.doc

— 258.00 Кб (Скачать документ)

     Выступающим от стороны застройщиков можно считать  генерального директора Инвестиционной корпорации ВНЛ, который полагает, что  в Москве и других крупных городах  пора в корне менять экономическую политику участников строительного бизнеса. В отличие от других отраслей экономики специфика жилищного строительства состоит в том, что в его орбиту включены не только застройщики, но и инвесторы и представители территориальных администраций. Каждый из участников этого бизнеса преследует свои цели: администрация территории (города) заинтересована в получении с инвесторов максимальной суммы в счет своей доли на начальном этапе жилищных проектов; инвесторы должны внести эти деньги в течение года после заключения инвестиционного контракта, не считая расходов на участие в инвестиционном конкурсе; застройщики вынуждены изыскивать средства в размере достаточном для  финансирования «нулевого» цикла (это 30-35% от общих затрат:  5-6% на разработку предпроектной и проектной документации, 25-26% - на внесение «доли города» в строящемся объекте).

     Закон от 30.12.04 №214-ФЗ «Об участии в долевом  строительстве многоквартирных  домов», вступивший в действие с 1 апреля 2005 года, ввел новый запрет на привлечение  средств частных инвесторов до момента получения разрешения на строительство. Значит, отношения застройщиков и инвесторов на достроительной стадии остаются неурегулированными. В результате конкурентоспособными оказываются только крупнейшие застройщики, которые, пользуясь своим монопольным положением, дополнительно поднимают и без того высокие цены. И все же остановить рост цен на новое жилье можно:

     - предоставив застройщикам рассрочку  в выплате доли города на  весь период строительства;

     - комбинируя долю города в натуральном (по площади) и стоимости выражении;

     - кредитуя за счет государственных  целевых программ предприятия  строительной индустрии, а не  инвесторов – покупателей жилья,  что увеличит предложение на  рынке жилья, а не спрос на  него;

     - упростив и четко регламентировав саму достроительную стадию: инвесторы должны  быть хорошо информированы обо всех её этапах, о лицах, ответственных за решение возникающих в ходе проекта проблем.

 

3. Статистическая сводка и группировка

3.1 Построение и анализ ранжированного ряда.

    Используя данные оценок на квартиры и их основные характеристики по одному из вариантов  распределения квартир, составим возрастающий ранжированный ряд. (Таблица 1)

    Таблица 1. Ранжированный ряд распределения квартир Митинского района города Москвы (тыс. руб.)

Ранги квартир по цене Цена  квартиры, тыс.руб. Интенсивность нарастания признака

(∆Xi)

Ранги квартир по цене Цена  квартиры Интенсивность нарастания признака

(∆Xi)

1 1300 - 51 2350 0
2 1400 100 52 2350 0
3 1400 0 53 2350 0
4 1450 50 54 2350 0
5 1500 50 55 2350 0
6 1600 100 56 2380 30
7 1650 50 57 2400 20
8 1650 0 58 2400 0
9 1700 50 59 2400 0
10 1750 50 60 2400 0
11 1750 0 61 2450 50
12 1780 30 62 2450 0
13 1800 20 63 2450 0
14 1850 50 64 2450 0
15 1925 75 65 2450 0
16 1950 25 66 2450 0
17 2050 100 67 2480 30
18 2050 0 68 2500 20
19 2050 0 69 2500 0
20 2050 0 70 2500 0
21 2095 45 71 2500 0
22 2100 5 72 2500 0
23 2100 0 73 2500 0
24 2130 30 74 2550 50
25 2150 20 75 2550 0
26 2150 0 76 2559 9
27 2150 0 77 2600 41
28 2150 0 78 2600 0
29 2150 0 79 2600 0
30 2150 0 80 2650 50
31 2200 50 81 2650 0
32 2200 0 82 2700 50
33 2200 0 83 2700 0
34 2200 0 84 2750 50
35 2250 50 85 2800 50
36 2250 0 86 2800 0
37 2250 0 87 2830 30
38 2250 0 88 2850 20
39 2250 0 89 2950 100
40 2250 0 90 3050 100
41 2270 20 91 3200 150
42 2280 10 92 3200 0
43 2280 0 93 3300 100
44 2300 20 94 3550 250
45 2300 0 95 3600 50
46 2300 0 96 4200 600
47 2300 0 97 4300 100
48 2300 0 98 4500 200
49 2320 20 99 4550 50
50 2350 30 100 4600 50
      Итого: 242379 Х
 

    Из  таблицы 1 можно увидеть прирост цены от минимальной 1300 тыс. руб. до максимальной 4600 тыс. руб..

    Видна интенсивность её прироста от ранга к рангу: более плавная в середине ряда и скачкообразная в начале и в конце ранжированного ряда распределения.

    Ранжированный ряд дает нам совокупность анализировать  по степени возрастания или убывания каждой единиц и интенсивность нарастания признаков по которым мы можем  проверить качественную однородность анализируемой совокупности.

    Если  провести анализ на устойчивость ранжированного ряда то получим следующее:

      – k * R < сомн + k * R, где - среднее значение себестоимости;

k – коэффициент, равный 0,8; R – размах вариации; сомн – среднее значение себестоимости с сомнительным показателем.

    2401,81 – 0,8*3250 < 4600 < 2401,81 + 0,8*3250

    2321,81 < 4600 < 5001,81

    Путём расчётов сомнительное значение не выходит за границы, т.е. оно не исключается из ряда распределения и является устойчивым.

 

3.2 Построение и анализ интервального ряда

 

    Необходимо  сжать информацию, полученную в ходе наблюдения и систематизированную в ходе сводки и на этой основе выявить закономерности, присущие изучаемому явлению. Поэтому объединяем отдельные единицы статистической совокупности в группы при помощи метода группировки.

    Группировкой  называется расчленение множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным существенным для них признакам. Группировка является одним из самых сложных в методологическом плане этапов статистического исследования.

    Интервальный  ряд распределения помогает выявить структуру изучаемого явления. Для его построения произвели свертывание ранжированного ряда, выделив необходимое число групп с равными интервалами. Для этого необходимо использовать формулу Стерджесса:

    n = 1 + 3,3 lg N , где n – число интервалов (групп), N – число единиц совокупности.

    Согласно  этой формуле выбор числа групп  зависит от объема совокупности. В нашем случае n = 1 + 3.3 lg 100 = 1 + 3*2 = 8, т. е нужно выделить 8 групп.

    После определения числа групп следует  определить интервалы группировки.

    Интервал – это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала. Выделяем равные интервалы, поскольку распределение носит более или менее равномерный характер.

    Величина  равного интервала определяется по следующей формуле:

, где xmax и xmin – максимальное и минимальное значения признака в совокупности. В нашем случае величина интервала составляет:

  i = (4600 – 1300)/8 = 410 тыс.руб.

Полученные  группы представим в таблице в виде интервального ряда. (Таблица 2)

    Таблица 2. Интервальный ряд распределения квартир по цене

Группы квартир по цене (тыс.руб.) Количество квартир (частоты) Структура распределения  квартир (частости,%) Куммулятивный ряд распределения квартир по: Центральное значение интервала

Xi

 
по  частотам частостям
до 1710 9 9 9 9 1505
1710-2120 14 14 23 23 1915
2120-2530 50 50 73 73 2325
2530-2940 15 15 88 88 2735
2940-3350 5 5 93 93 3145
3350-3760 2 2 95 95 3555
3760-4170 1 1 96 96 3965
свыше 4170 4 4 100 100 4385
Итого: 100 100 Х Х 23530

    Самой насыщенной в нашем ряду распределения оказалась группа со средней  ценой от 2120 тыс. руб. до 2530 тыс. руб.. В эту группу входит 50% квартир от общего объема.

    Кумулятивный  ряд распределения определяется путем последовательного суммирования частот по группам, отражает процесс концентрации себестоимости и показывает, сколько хозяйств в совокупности имеют значения  уровня себестоимости не больше, чем рассматриваемое. Для большей наглядности кумулятивный ряд по частотам необходимо выразить в % (частостях).

    В целях наглядности изобразим  вариационный ряд графически в виде гистограммы (Рисунок 1). При её построении на оси абсцисс откладываются величины интервалов, а частоты изображаются прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота столбиков должна быть пропорциональна частотам. По графику видно, что распределение квартир по группам неравномерно (правосторонняя ассиметрия). Самая насыщенная группа – со средней ценой, а в группах с отличной от средней величиной – квартир значительно меньше.

    Распределение одновершинное, поэтому можно считать, что наше распределение однородно.

    Рисунок 1. Гистограмма интервального ряда распределения квартир по цене.

    Интервальный  ряд позволяет нам разделить совокупность на качественно однородные группы и определить типичный уровень признака совокупности и предварительно оценить какое распределение нормальное или близко к нормальному.

    Колеблемость, многообразие, изменяемость цены квартир называются вариацией. Исследование вариации в статистике имеет большое значение.

    Измерение вариации дает возможность оценить степень воздействия на себестоимость других варьирующих признаков.

    Рассчитаем  следующие показатели:

    Средняя арифметическая:

     = , где x – центральное значение каждого интервала; f – частоты интервального ряда;

 тыс.руб.

    Мода( ): тыс. руб.

где x0 – нижняя граница модального интервала; i – величина интервала; f1 – частота предмодального интервала; f2 –частота модального интервала; f3 – частота постмодального интервала.

Информация о работе Статистика рынка жилья