 |
1. Анализ рынка жилья в Приволжском федеральном округе
|
|
|
|
Содержание
Введение. 8
1. Анализ рынка жилья в Приволжском федеральном округе. 10
2. 1 Расчет параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии 15
2. 1. 1 Расчет параметров линейной парной регрессии. 15
2. 1. 2 Расчет параметров степенной парной регрессии. 17
2. 1. 3 Расчет параметров показательной парной регрессии. 19
2. 2 Дисперсионный анализ линейной функции регрессии. 24
2. 3 Оценка тесноты связи экспорт и импорта с помощью показателей корреляции и детерминации. 27
2. 4 Оценка ошибки аппроксимации уравнений регрессии. 29
2. 5 Сравнительная оценка силы связи импорта с экспортом с помощью среднего коэффициента эластичности. 32
2. 6 Оценка статистической надежности результатов линейного регрессионного моделирования. 34
2. 7 Расчет прогнозного значения экспорта по линейной модели при увеличении импорта. 36
2. 8 Реализация решенных задач на компьютере. 38
2. 8. 1 Реализация процедуры «ЛИНЕЙН». 38
2. 8. 2 Реализация процедуры «Анализ данных». 39
2. 8. 3 Реализация процедуры «ТРЕНД». 42
Выводы.. 44
Библиографический список. 46
Введение
Целью курсовой работы является освоение и отработка навыков использования основных экономико-математических моделей и стандартных компьютерных процедур их анализа в процессе решения прикладной задачи статистического анализа экспорта товаров от импорта товаров за 2007 год (12 месяцев).
В настоящее время для решения большого числа практических задач разработаны и широко применяются экономико-математические модели, в основу которых положены уравнения регрессии.
В настоящей курсовой работе стоит задача обосновать математическую модель экспорта товаров в зависимости от экспорта товаров в 2007 году. Исходными данными для ее расчета являются реальные значения экспорта товаров и импорта товаров за 2007 год (всего 12 месяцев). Для обоснования модели в курсовой работе рассматриваются линейные и нелинейные парные функции регрессии. В работе на основе полученных функций регрессии выполнен выбор математической модели, позволяющей прогнозировать экспорта товара.
|
|
|
Основные задачи:
1. Рассчитать методом наименьших квадратов параметры уравнений линейной и нелинейной парной регрессии.
2. Оценить тесноту связи цен жилья на первичном рынке и себестоимости строительства с помощью показателей корреляции и детерминации.
3. Выполнить дисперсионный анализ линейной и степенной регрессий.
4. Провести сравнительную оценку силы связи фактора (импорт) с результатом (средним экспортом) с помощью среднего коэффициента эластичности.
5. Оценить с помощью ошибки аппроксимации качество уравнения регрессии среднего экспорта товаров от импорта товаров.
6. Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов линейного регрессионного моделирования.
7. Рассчитать прогнозное значение среднего экспорта в предположении увеличения значения импорта товаров на 10% от ее среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости 0, 05.
1. Анализ рынка жилья в Приволжском федеральном округе
В настоящее время для решения большого числа практических задач разработаны и широко применяются экономико-математические модели, в основу которых положены уравнения регрессии.
В настоящей курсовой работе стоит задача обосновать математическую модель цены 
жилья на первичном рынке в зависимости от полной себестоимости 
строительства домов массового спроса в Приволжском федеральном округе. Исходными данными для ее расчета являются реальные значения цен на первичном рынке в общих ценах и себестоимости строительства (всего 12 областей и республик). Для обоснования модели в курсовой работе рассматриваются линейные и нелинейные парные функции регрессии. В работе на основе полученных функций регрессии выполнен выбор математической модели, позволяющей прогнозировать цену жилья на первичном рынке.
|
|
|
В 2008 г. в Приволжском федеральном округе введено в эксплуатацию жилья общей площадью 13, 55 млн. кв. метров, что составило 110, 2% к предыдущему году (в 2007 г. было введено 12, 29 млн. кв. метров, 122, 7% к 2006г. ). На рис. 1 – рис. 4 приведены основные сведения по строительству жилья в Приволжском федеральном округе.
Рис. 1
Рис. 2
Рис. 3
Рис. 4
На первичном рынке в ПФО в среднем цена на метр держится на уровне 33 500 рублей. Самые высокие показатели цены в среднем за метр на первичном рынке – в Нижегородской области, где кв. метр стоит 52 300 рублей, в Удмуртской Республике (38 900 рублей) и в Республике Башкортостан (35 900 рублей). Самые низкие показатели на сегодняшний день в пяти регионах: Республике Мордовия, Оренбургской, Пензенской и Саратовской областях. Здесь цены в среднем за квадратный метр балансируют на уровне между 20 тыс. и 24 тыс. рублей за квадратный метр. На вторичном рынке самая высокая цена в Удмуртской Республике – 47 000 рублей, в республике Башкортостан (46 100 рублей), в Пермском крае и Нижегородской области (по 39 000 тыс. рублей).
В качестве информации для анализа причин образования таких трендов в регионах можно привести цифры прошедшего года. В Приволжье в прошлом году эти показатели были следующими: в числе лидеров – Республика Башкортостан (0, 42 кв. м на душу населения), Республика Татарстан (0, 47), Чувашская Республика (0, 6). В числе отстающих – Кировская область (0, 2), Самарская область (также 0, 2), Нижегородская область (0, 24). За первое полугодие текущего года было введено в общей сложности 3, 9 млн. кв. метров. Это, по сравнению с предыдущим годом, больше на 48%. Наибольшие объемы ввода жилья были продемонстрированы в Республике Татарстан (почти 1 млн. ), в Республике Башкортостан (700 тыс. ), Нижегородской области (400 тыс. ). Наименьший объем ввода жилья был зафиксирован в Республике Мордовия, в Республике Марий Эл и в Кировской области – менее 10 тыс. кв. метров. Нужно отметить, что из 3, 9 млн. построенных кв. метров 2, 3 млн. построено индивидуальными застройщиками. Этот показатель на 44% больше, чем за аналогичный период прошлого года.
|
|
|
В среднем стоимость 1 кв. метра жилья по итогом второго квартала на первичном рынке увеличилась на 3%, на вторичном снизилась на 3%. В среднем на первичном рынке она составляет 32 тыс. рублей, на вторичном – 32 300 рублей. Основными показателями и факторами, которые влияют на рост стоимости жилья, оказались, помимо названных, увеличение стоимости строительных материалов и монтажных работ на 10%, а также спрос на жилье, рост доходов населения и увеличение объема выданных ипотечных кредитов на 40%. На сегодняшний день плановый показатель по предоставлению ипотечного кредита в среднем по регионам Приволжья выполнен на 60%, т. е. идет с опережением графика.
В качестве позитивных тенденций, которые в обозримом будущем должны повлиять на цену кв. метра, на обеспеченность людей жильем, можно назвать проекты комплексной застройки, которые сегодня взяли старт и уже реализуются в Пензенской, Кировской, Нижегородской, Саратовской, Самарской, Ульяновской областях, в Республике Татарстан и Чувашской Республике, а также проекты возведения новых, мощных современных производств в строительной индустрии. В частности, такие строительства начаты в Республике Мордовия, Чувашской Республике, Кировской, Оренбургской, Саратовской, Ульяновской областях, Удмуртской Республике и Республике Башкортостан. Главная составляющая – это обеспечение строительной деятельности нормативным материалом, и здесь можно сказать о том, что в целом ряде субъектов Приволжья проводится серьезная работа по разработке региональных планов градостроительного развития, схем территориального планирования муниципальных районов, городских округов. Тем не менее, приходится озвучивать такую цифру: субъектам России, входящим в Приволжский округ, необходимо утвердить 7 776 планов поселений, однако на 1 июля текущего года принято всего 1364, что составляет 18% от общего количества. Наиболее благополучная ситуация в Республике Башкортостан, Республике Татарстан, Чувашской Республике, Кировской и Нижегородской областях. Поэтому работа предстоит весьма большая.
|
|
|
