Статистико-экономический анализ цены двухкомнатных квартир г.Перми

1. Путем  укрупнения интервально ряда  выделить 4 группы хозяйств по цене квартир, опираясь на данные таблицы 1 и приложения 1 соблюдая 2 условия: достаточное количество квартир в каждой группе и однородность качественного состава каждой группы

2. По  выделенным группа хозяйств произвести  статистическую сводку данных. Итоги  по группам и всей совокупности  квартир записать в таблицу  2. 

Таблица 2 - Сводные данные по группам квартир 

Группы  квартир по цене,т.р.	Количество квартир	Количество квартир на первом этаже	Количество квартир на последнем этаже	Общая площадь квартир	Количество квартир с ХР	Количество квартир со стенами из кирпича
1500-1850	3	0	2	109,3	1	2
1850-2200	24	15	3	1035,9	10	4
2200-2550	12	1	3	541	3	5
2550-3600	11	4	1	595,3	0	6
Итого:	50	20	9	2281,5	14	17

 

3. Построить таблицу 3, в подлежащем которой группировочный признак, а в сказуемом показатели, характеризующие уровень интенсивности (средняя площадь, средняя стоимость, доля квартир на 1-м и последнем этажах, с ХР, со стенами из кирпича).

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Таблица 3- Влияние  качественных признаков на цены квартир 

Группы Количество Общая Жилая Средняя Доля квартир в %   квартир квартир площадь, м кв. площадь,м кв. стимость, на первом и С со стенами по  цене,тыс.руб.   м кв. м кв. тыс.руб. последнем этаже ХР из кирпича 1500-1850 3 109,3 80,1 1650 0 33 66 1850-2200 24 1035,9 681,2 2073 75 42 16 2200-2550 12 541 354,7 2346 33 25 42 2550-3600 11 595,3 354,7 3013 36 0 55

 

      Итак, цена квартиры зависит от этажности  дома и этажа квартиры, от общей площади, от типа дома, но на цену влияют и другие факторы, такие как, планировка и месторасположение дома, и т.д. В зависимости от этих факторов и устанавливается та или иная цена на квартиру. Группировка – распределение единиц по группам в соответствии со следующим принципом: различия между единицами, отнесенными к одной группе, должны быть меньше, чем между единицами, отнесенными к разным группам. Значение группировки состоит в том, что этот метод обеспечивает обобщение данных, представление их в компактном, обозримом виде; кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных.  

                           109,3*3+1035,9*24+541*12+595,3*11

Средняя площадь = ———————————————— =3479,6

                                                                        50

                                         80,1*3+681,2*24+354,7*12+354,7*11

Жилая площадь =  —————————————————— = 3979

                                                                    50

                                   

                                    1650*3+2073*24+2346*12+3013*11

Средняя стоимость = ——————————————— =  6299

                                                                50

                                                                                                                     

                                                                     20

Удельный вес  квартир на 1-ом этаже = —— = 40%

                                                                     50        

                                                                                 9

Удельный вес  квартир на последних этажах = —— = 18%

                                                                                 50

                                                      14                                

Удельный вес  квартир с ХР = —— = 28%

                                                     50                          

                                                                                      17

Удельный вес квартир с кирпичными стенами = —— = 34%

                                                                                     50 
 

2.5 Определение показателей связи при парной линейной зависимости. 

    Выпишем из таблицы 1 (прил.1) данные о цене и площади квартир в таблицу 8 (прил.4).

1. Вычислим ху, х², у² и их суммы.
2. Система нормальных уравнений:

                      Σ у = n а + в Σ х ,                   

                      Σ ху = а Σ х + в Σ х²

  Значение параметра «в» и «а»:

B = ( - · ) / ( ² – ( )² = (108202 – 2320· 45,6) / (2120,3 – 2079,4) =58,8

А = – в · = 2320 -58,8· 45,6 = 2320 – 2681= -361   

3.   Уравнение регрессии: у_х =  -361 + 58,8 х

Уравнение регрессии показывает связь между общей (жилой) площадью и ценой на квартиру

4.    Линейный коэффициент парной корреляции по формуле:

= = 2120,3 – 2079,4 = 6,4

= = 5572716-5382400=436,3

r = = 108202-2320*45,6/6,4*436,3= 0,86

Коэффициент корреляции равен 0,86, это означает, что связь между показателями прямая и сильная.

5. Коэффициент детерминации (в %) :   d = r² · 100 = 74%;

По  коэффициенту детерминации заключаем, что изученный фактор (площадь) влияет на результативный фактор признака на 74%, а остальные 26% - прочие факторы. Поскольку детерминация превышает 50% , влияние факторного признака признается существенным.

6. Проверяем коэффициенты корреляции и регрессии на существенность (при уровне значимости  = 0,05):

t_r = r · = 11,7             t_b = b · =  11,7

tтабл.=1.97 

          t факт.>t табл., нулевая гипотеза о равенстве коэффициента регрессии в генеральной совокупности отвергается и, следовательно, выборочный коэффициент регрессии достоверен .                 

    Нормальные  уравнения  для прямой линии регрессии  являются системой двух уравнений с  двумя неизвестными а и в. Все  остальные величины, входящие в систему, определяются по исходной информации. Таким образом, однозначно вычисляются при решении этой системы уравнений оба параметра уравнения линейной регрессии. Коэффициент парной линейной регрессии (в) имеет смысл показателя силы связи между вариацией факторного признака х и вариацией результативного признака у.  
 
 
 
 
 
 

Выводы  и предложения

    В ранжированном ряду цены на квартиры колеблются от 1500 до 3600. При этом более интенсивный рост цены наблюдается в начале и в конце ряда, а в середине более плавный рост, что визуально видно на «Огиве Гальтона» (прил.Б). Свернув ранжированный ряд, выполнила группировку по 1 признаку с равным интервалом. Среди 6 групп интервального ряда выделяется по численности 2, где представлено более 30% всего объема квартир.

    Размах  вариации, как разность между максимальным и минимальным значением равно 2100т.р., показатель, учитывающий только 2 кратковременных случайных значений и признаков и не дает представление о вариациях по всей совокупности единиц. Правосторонняя скошенность(правая ветвь распределения длиннее). Плосковершинное распределение.

    На  фоне высокого спроса на жильё в  городах края количество участков под  застройку уменьшается. Кроме того, из года в год нарастает дефицит  мощностей для подключения объектов строительства к инженерным сетям. Не секрет, что некоторые новостройки, подлежащие сдаче госкомиссии, стоят без тепла, воды и электричества, а компании – застройщики вынуждены вкладывать собственные средства (которые потом возвращают, увеличивая продажную стоимость недвижимости) в строительство автономных газовых котельных и использовать на время строительства дизель – генераторы. В результате высокой стоимости строительства в городах края менее качественное панельное жильё вытесняется в пригород, а в Перми растет доля жилья бизнес – и – премиум – класса. Такое жильё сегодня является наиболее рентабельным.  
 
 
 

Список  использованной литературы 

1. Елисеева  И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика,1995.2004.
2. Общая теория статистики/под ред. А.Я. Боярского, Г.Л. Громыко/Издательство Московского университета, 1985.
3. Теория статистики/под ред.  Р.А. Шмойловой/ М.: «Финансы и статистика»,1996
4. Практикум по статистике/под ред. А.П. Зинченко. М.: Колос, 2001
5. Эконометрика/под ред. И.И. Елисеевой/ М.: «финансы и статистика» 2001
6. Курс социально-экономической статистики/ под ред. М.Г. Назарова/ М.:  Финстат информ, ЮНИТИ, 2000
7. Статистический ежегодник Пермской области.
8. Газеты: «Пермские квартиры, дома офисы». «Из рук в руки»
9. Компьютерные программы: DIASTA (diasta bat); EXSEL; пакет STATISTIKA