Статистико-экономический анализ рынка жилья Кировского района г.Перми

 
 

   

 Далее я произвела необходимые расчеты:

  а) Размах вариации определяется:  R = х'_max – х'_min =2300-510=1790 тысяч рублей

  б) Величина среднего линейного отклонения:

                       å| х^'_i - | f_i

                L = --------------=24550.8/99=248.1 тыс.руб.

                           å f_i

  в)  Рассчитала дисперсию

                       å( х^'_i - )² f_i

                d² = -----------------=7708038.2/99=77859.1

                             å f_i

  г)  Рассчитала среднее квадратичное отклонение

                d = √77859.1=279.1  тыс.руб.

2039,1 – 279,1<2039,1<2039,1+279,1

1760<2039,1<2318,2

  д)  Вычислила  коэффициент вариации

              V = d/ · 100 = =20.3%

х_о - начало отсчета (обычно принимается центральное значение ряда).

     Чем больше значение коэффициента вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность исследуемых значений.

Если  коэффициент вариации меньше 10%, то изменчивость вариационного ряда принято  считать незначительной, от 10% до 20% относится к средней, больше 20% и  меньше 33% к значительной и если коэффициент  вариации превышает 33%, то это говорит  о неоднородности информации и необходимости  исключения самых больших и самых  маленьких значений.[9] По нашим расчетам коэффициент вариации равен 20,3%,что означает средний разброс исследуемых значений. 

3) Расчет  моментов и характеристик форм  распределения.

      Используя данные интервального ряда (таблица 1), я рассчитала коэффициент скошенности (ассиметрии) и коэффициент островершинности (эксцесса).

Для начала я рассчитала центральные моменты 3 и 4 порядков по формулам:

-50,512/99=-0,51

Величина  третьего момента, зависит, как и  его знак, от преобладания положительных  кубов отклонений над отрицательными кубами либо наоборот. При нормальном и любом другом строго симметричном распределении сумма положительных  кубов строго равна сумме отрицательных  кубов.

На основе момента третьего порядка можно  построить показатель, характеризующий  степень асимметричности распределения:

      

r₃ называют коэффициентом асимметрии.

      Если он > 0,5 (независимо от знака), то асимметрия считается существенной. Знак же указывает направленность  асимметрии: плюс – правосторонняя, минус – левосторонняя. 

   51,61/99=0,52

    Вычислим  нормированный момент 4-го порядка:

    С помощью момента четвертого порядка  характеризуется еще более сложное  свойство рядов распределения, чем  асимметрия, называемое эксцессом. При  одних и тех же характеристиках (средней арифметической и среднем  квадратическом отклонении) ряд может  быть более островершинным или низковершинным по сравнению с кривой нормального  распределения.

Определяем  коэффициент эксцесса по формуле:

          Е_к = r₄ –3 = 0,008 – 3 = -2,992

Т.е. сравниваем отношение для изучаемого распределения  с величиной данного отношения  нормального распределения, т.е. с  величиной 3.

Если E_k> 0, то распределение будет островершинным по сравнению с нормальным, если E_k < 0, то распределение будет плосковершинным.[11]

Данные  расчета я занесла в таблицу 8

Таблица 8.  Расчет среднего квадратичного отклонения  способом отсчета от условного начала и упрощенным способом

 
 

     По величине r4 и Ek даётся оценка крутости полигона Е_к = -2,992<0,значение распределения плосковершинное. 

   
 

                3.3 Индексный анализ

      Составляю таблицу, в которой  рассчитываю показатели анализа  рядов динамики. По исходным данным (таблица 1) рассчитываю базисным и цепным способом индексы зависимости показателей по группам квартир.

    Таблица 9– Базисные и цепные индексы

    В таблице было произведено сравнение  первой группы, принятой за отчетную, со всеми остальными. Во второй группе все показатели выше, чем в отчетной группе. В третьей группе наблюдается  также рост показателей по отношению  к отчетной и второй группе при  расчете цепных индексов. Динамика показателей четвертой группы аналогична, за исключением относительно изменения  показателя количества квартир в  группе.  

       3.3 Корреляционный анализ связи цены квартиры с общей площадью.

     Определение показателей регрессии  связи при парной линейной  зависимости.

     На основании данных приложения 1 о ценах на квартиры и общей или жилой площади составляю и решаю линейное уравнение парной корреляции и вычисляю показатели тесноты связи.

    Для определения направления и формы  связи построим корреляционное поле. (Приложение 3)

   Составляю нормированные уравнения:

    åу = na + båх   135985=99а+48,3*3689,7    

             99а=135985-178212,5

              а=-426,5 

    åху = аåх + båх² 

    77 26048=а*3689,7+48,3*192583,1  3689,

    7а=77 26048-9301763,7

  а=-426,5

Вычисляю  значение параметра уравнения

            b =

= (

   Производится запись уравнения регрессии, выражающую связь между общей площадью и ценой  на квартиры  у_х = а + b ₌426,5+48,3=378,2

   а) значение факторного признака (площади) вычисляется по формуле:

              = _м²

   б) среднее значение результативного  признака (цены) вычисляется по формуле: 

              у = _{тыс.руб.}

   в) среднее значение произведения  вычисляется по формуле: 

              ху=

    г) среднее квадратичное отклонение  по площади вычисляется по  формуле:         

 д)  среднее квадратичное отклонение  по цене вычисляется по формуле:  

Определяю тесноту связи между анализируемыми факторами путем расчета линейного  коэффициента парной корреляции по формуле :

             r = =

    Этот показатель представляет собой стандартизованный коэффициент регрессии, т. е. коэффициент, выраженный не в абсолютных единицах измерения признаков, а в долях среднего квадратического отклонения результативного признака. Количественная мера тесноты связи r = 0,4,что согласно шкале Чеддока означает низкую силу связи.

    Коэффициент детерминации (В %) вычисляется по формуле:

             d= r²*100=0,16*100=16%  Т.е. различия в значениях зависимой переменной y - цена квартиры на 16% объясняются различиями в значениях независимой переменной x – количество метров (и на 84% - факторами, не учтенными в уравнении регрессии). Проверяю коэффициент корреляции и регрессии на существенность вычисляю по формулам:

             t _r=

t_b=b*

   Величина коэффициента регрессии, корреляции фактически достоверна, цена на квартиру зависит от её площади.

                                         Выводы и предложения.

   Рынок жилья - это совокупность экономических отношений, которые складываются в сфере обмена по поводу реализации и купли жилья. Нет другого товара (разве что хлеб), который бы до такой степени определял жизнь каждой семьи. Эту сторону дела искусно использовали коммунисты, вообще « изгнав» жильё из товарного мира. Другие две причины - техническая сложность рынка жилья и тесная связь его с рынком земли. Жильё нельзя производить и продавать как пакеты с молоком: здесь мы имеем дело, по существу, уже с рынком капитала, частью инфраструктуры.

    Проанализировав  рынок жилья Кировского района  города Перми, я сделала следующие  выводы, что:

     1)   До сих пор велика потребность населения в собственном жилье, Почти две трети россиян не удовлетворены сегодня жилищными условиями. При этом каждая четвертая семья живет в плохих и очень плохих жилищных условиях.