Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Октября 2011 в 18:52, курсовая работа
Целью работы является проведение анализа стоимости квартир, выделение групп квартир по стоимости, выявление закономерностей в зависимости стоимости жилья от разных факторов.
Введение 3
1 Понятие и показатели уровня жизни населения 5
2 Обеспеченность жильем на душу населения 7
3 Статистический анализ стоимости жилья
3.1 Статистическая сводка и группировка 10
3.2 Анализ вариационных рядов 16
3.3 Группировка по двум признакам 24
Выводы и предложения 28
Библиографический список 30
Вычислим нормированные моменты 3-го и 4-го порядков:
(15)
(16)
Определим коэффициент крутости:
(17)
Оценим скошенность полигона ряда по величине нормированного момента 3-го порядка: скошенность левосторонняя, т.к. .
По
величине
или
дадим оценку крутости полигона:
, т.е. распределение островершинное.
3.3 Группировка по двум признакам
Вторичная группировка – операция по образованию новых групп на основе ранее построенной группировки. Путем укрупнения групп интервального ряда выделяем 5 групп квартир по цене, соблюдая 2 условия: достаточное количество квартир в каждой группе и однородность качественного состава каждой группы. Этот способ употребляется, когда необходимо в ходе перегруппировки данных определить, какая часть (доля) единиц совокупности перейдет из старых групп в новые.
Таблица 6. – Сводные данные по группам квартир
Группы квартир по цене, тыс. руб. | Кол-во кв. в группе | Кол-во кв. на 1-ом и последнем этажах | Общая S, м² | Жилая S, м² | S кухни, м² | Количество квартир УП и ИП | Наличие балкона и лоджии |
до 1800 | 22 | 14 | 634,7 | 358 | 136,7 | 0 | 6 |
1850-2000 | 29 | 12 | 881,4 | 486 | 178,5 | 1 | 16 |
2040-2270 | 42 | 15 | 1375 | 711 | 293,8 | 9 | 24 |
2300-2500 | 27 | 9 | 914,8 | 466,3 | 192 | 11 | 20 |
свыше 2570 | 28 | 7 | 1107 | 524 | 250 | 19 | 19 |
Итого: | 148 | Х | Х | Х | Х | 40 | 85 |
В подлежащем необходимо указать группировочный признак, а в сказуемом – показатели, формирующие группы квартир по цене (таблица 7).
Таблица 7. – Подлежащее и сказуемое по группам квартир
Подлежащее | Сказуемое | Удельный вес в % | ||||||
Группы квартир по цене | Кол-во кв. в группе | Средняя стоимость квартиры | Стоимость 1 м² | Средняя S квартиры, м² | Средняя S кухни, м² | Кол-во кв. на 1-ом и последнем этажах | Кол-во квартир УП и ИП | Наличие балкона (лоджии) |
до 1800 | 22 | 1631,36 | 56,55 | 28,85 | 6,21 | 64 | 0 | 27 |
1850-2000 | 29 | 1936,97 | 63,73 | 30,39 | 6,16 | 41 | 3 | 55 |
2040-2270 | 42 | 2146,43 | 65,57 | 32,74 | 7,00 | 36 | 21 | 57 |
2300-2500 | 27 | 2382,30 | 70,31 | 13,01 | 7,11 | 33 | 41 | 74 |
свыше 2570 | 28 | 3008,18 | 76,10 | 39,53 | 8,93 | 25 | 68 | 68 |
Итого (в среднем) | 148 | 11105,23 | Х | Х | Х | Х | Х | Х |
Корреляционно-
Рисунок 3. – Зависимость между площадью и ценой квартиры
Рисунок предварительно характеризует о наличии связи, о направлении (прямая), о форме связи (линейная). Поэтому для корреляционного анализа применяем парную линейную зависимость.
Составим систему нормальных уравнений:
Вычислим значение параметра :
Подставив значение b в систему уравнений, получим a =81,4
Произведем запись уравнения регрессии, выражающее связь между общей (жилой) площадью и ценой на квартиры:
Т.е. при увеличении площади на 1 м2, стоимость квартиры возрастет на 64,88 тыс. руб. Это можно использовать для краткосрочного прогноза стоимости жилья ( ) при определенной площади ( ).
Определим величины для исчисления коэффициента корреляции:
а) среднее значение факторного признака (площади):
б) среднее значение результативного признака (цены):
в) среднее значение произведения цены и площади:
г) среднее квадратичное отклонение по площади:
д) среднее квадратичное отклонение по цене:
Вычислим линейный коэффициент парной корреляции по формуле:
Мы видим, что связь прямая ( >0), по тесноте высокая (0,7< <0,9 по шкале Чеддока).
Вычислим коэффициент детерминации:
Коэффициент детерминации >50, следовательно, влияние факторного признака (площади) признается существенным. На все остальные факторы существенность влияния остается 47,53%.
Проверим коэффициенты корреляции и регрессии на существенность (при уровне значимости = 0,05):
;
;
Выводы и предложения
Ранжированный ряд дает нам совокупность, анализируемую по степени увеличения или уменьшения каждой единицы и интенсивность нарастания признаков, по которым мы можем проверить качественную однородность анализируемой совокупности.
Интервальный
ряд позволяет разделить
Точное значение получаем методом интерполирования. Мода, как значение признака Хmo с наибольшей частотой n, находится рядом с серединой интервала (0,5i или 207 тыс. руб.) и равной 2117,8 тыс. руб.
Значение медианы Хme также определяется методом интерполирования. Медиана, как и мода, в данном примере больше средней арифметической взвешенной, что указывает на левостороннюю скошенность ряда распределения.
При увеличении средней стоимости квартиры пропорционально увеличиваются цена квадратного метра площади, средняя площадь квартиры и средняя площадь кухни.
Анализ показал, что при увеличении стоимости квартиры все показатели изменяются не пропорционально.
Группа квартир с наибольшим удельным весом квартир на первом и последнем этажах имеет наименьшую стоимость, а при увеличении стоимости количество квартир на первом и последнем этажах сокращается.
При увеличении удельного веса УП и ИП, балконов и лоджий стоимость квартир увеличивается.
С вероятностью 0,95 мы отвергаем гипотезу о равенстве коэффициента корреляции в генеральной совокупности нулю. Фактическое значение t критерия Стьюдента превышает его критическое значение. Следовательно, величина коэффициента регрессии и корреляции статистически достоверна, а, следовательно, цена на квартиру зависит от ее общей площади.
По проведенному исследованию можем предложить следующие мероприятия:
государственные и местные инвестиционные ресурсы должны использоваться на строительство жилых домов для малоимущих слоев населения;
необходим
пересмотр порядка
необходимо обеспечить защиту интересов наиболее уязвимых групп населения – пенсионеров, молодых семей, детей;
необходима разработка действенных методов кредитования жилищного строительства за счет средств населения.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
Интернет ресурсы:
Приложение
Информация о работе Анализ стоимости жилья в Свердловском районе г. Пермь