Автор: Пользователь скрыл имя, 30 Апреля 2012 в 14:28, курсовая работа
На первый взгляд все квартиры одинаковые, но могут сильно отличаться по стоимости. Назначая цену, необходимо учитывать множество факторов, которые влияют на стоимость квартиры. Среди них можно выделить внешние, то есть те, которые непосредственно не относятся к Вам и Вашей квартире, но, тем не менее, влияют на ее стоимость. Это такие факторы, как: экология района; близость к общественному транспорту; наличие рядом с домом магазинов, детских садов, школ и т.д.
ВВЕДНИЕ……………………………………………………………...………….3
1. Основные сведения необходимые для анализа………………………..5
1.2 Специфика формирования рынка недвижимости……………..5
1.3 Множественная регрессия и корреляция………………………9
2. Модель множественной регрессии для анализа стоимости квартир.12
1.1 Факторы, оказывающие влияние на стоимость квартир …………..12
1.2 Анализ факторов, влияющих на стоимость квартир ……………....19
1.3 Прогнозирование………….. ………………………………………....22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………….24
Список использованной литературы ………………………………………..…25
ПРИЛОЖЕНИЕ 1……………………………………………………………….26
ПРИЛОЖЕНИЕ 2…………………………………………………………….…27
ПРИЛОЖЕНИЕ 3……………………………………………………………….28
Таблица 6. Итоги регрессии (включены все факторы).
Итоги
регрессии для зависимой | ||||||
БЕТА | Стд.Ош. | B | Стд.Ош. | t(11) | p-уров. | |
Св.член | 33,4076 | 180,7961 | 0,184781 | 0,856764 | ||
x1 | -0,049132 | 0,143408 | -25,4204 | 74,1978 | -0,342603 | 0,738354 |
x2 | 0,972716 | 0,143408 | 33,5844 | 4,9514 | 6,782839 | 0,000030 |
На уровне значимости р=0,000000 в модель вошел только один фактор – .
Исключив из первоначальной модели незначимые факторы, получим следующую таблицу регрессии:
Таблица 7. Итоги регрессии (включены только значимые факторы).
Итоги
регрессии для зависимой | ||||||
БЕТА | Стд.Ош. | B | Стд.Ош. | t(12) | p-уров. | |
Св.член | 43,11631 | 171,8693 | 0,250867 | 0,806161 | ||
x2 | 0,938676 | 0,099535 | 32,40910 | 3,4366 | 9,430571 | 0,000001 |
На данном шаге все факторы модели оказываются надежными на уровне значимости р=0,0000.
Используя полученные B-коэффициенты, получим следующее уравнение:
Y= 43,116 +32,409*
Таким образом, на y оказывает наибольшее влияние - . Таким образом подтверждаются результаты корреляционного анализа.
2.2.2. Анализ фактора y в г. Кирове (центр):
Таблица 8. Итоги регрессии (включены все факторы).
Итоги
регрессии для зависимой | ||||||
БЕТА | Стд.Ош. | B | Стд.Ош. | t(15) | p-уров. | |
Св.член | -162,649 | 338,7569 | -0,480134 | 0,638059 | ||
X1 | 0,011983 | 0,191576 | 10,936 | 174,8489 | 0,062548 | 0,950953 |
X2 | 0,875446 | 0,191576 | 40,365 | 8,8333 | 4,569694 | 0,000368 |
На уровне значимости р=0,00001 в модель вошел только один фактор – .
Исключив из первоначальной модели незначимые факторы, получим следующую таблицу регрессии:
Таблица 9. Итоги регрессии (все факторы включены)
Итоги регрессии для зависимой переменной: y (Киров(центр)) R= ,88477066 R2= ,78281911 Скорректир. R2= ,76924531 F(1,16)=57,671 p | ||||||
БЕТА | Стд.Ош. | B | Стд.Ош. | t(16) | p-уров. | |
Св.член | -163,867 | 327,5000 | -0,500357 | 0,623636 | ||
X2 | 0,884771 | 0,116507 | 40,795 | 5,3719 | 7,594163 | 0,000001 |
На данном шаге все факторы модели оказываются надежными на уровне значимости р=0,0000.
Используя полученные B-коэффициенты, получим следующее уравнение:
Y= -163,867 +40,795* ;
Таким
образом, на y оказывает наибольшее влияние
такой фактор как
. При этом
подтверждаются результаты корреляционного
анализа.
Произведем прогноз на 1 года с помощью экспоненциального сглаживания в программе Statistica 6.0.
Получили следующие результаты:
Рис 11. Экспоненциальное сглаживание по переменной Y.
Исходя, из результатов экспоненциального сглаживания получили, что в 2012 г. средняя стоимость квартир в г. Кирове Нововятском районе и центре Кирова будет стоить 1 614 952 руб.
2.3.1. Произведем прогноз в экспоненциальном сглаживании для г. Кирова Нововятского района.
Полученные результаты:
Рис 12. Экспоненциальное сглаживание по переменной Y.
Исходя
из результатов получили, что в 2012
г. средняя стоимость квартир
в Нововятске будет стоить примерно 1 517 057
руб.
2.3.2. Произведем
прогноз экспоненциального
Рис 13.
Экспоненциально сглаживание
Получили,
что в 2012 г. средняя стоимость квартиры
в центре г. Кирова будет стоить примерно
2 003 118 руб.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ:
Обобщим полученные результаты:
Список использованной литературы
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Стоимость квартир г. Кирова (центр и Нововятск)
Цена
квартиры
Y |
Город (район)
Z |
Число комнат
|
Площадь в кварт.
|
1600 | 0 | 1 | 40 |
4400 | 1 | 3 | 105 |
1420 | 0 | 3 | 60 |
1500 | 1 | 2 | 46 |
1650 | 0 | 2 | 50 |
3600 | 1 | 3 | 70 |
1500 | 0 | 3 | 76 |
2500 | 1 | 2 | 64 |
1430 | 0 | 1 | 40 |
1600 | 1 | 1 | 50 |
1250 | 0 | 1 | 64 |
1480 | 1 | 1 | 38 |
1180 | 0 | 1 | 32 |
1870 | 1 | 1 | 40 |
2430 | 1 | 4 | 78 |
2900 | 1 | 4 | 80 |
1480 | 0 | 3 | 59 |
3450 | 1 | 3 | 74 |
1380 | 0 | 3 | 51 |
2650 | 1 | 3 | 61 |
1430 | 0 | 2 | 43 |
1270 | 1 | 2 | 40 |
1430 | 0 | 2 | 47 |
1730 | 1 | 2 | 54 |
2150 | 1 | 2 | 77 |
1800 | 1 | 2 | 51 |
1580 | 0 | 2 | 50 |
1500 | 1 | 2 | 45 |
1030 | 0 | 1 | 34 |
1350 | 1 | 1 | 38 |
1060 | 0 | 1 | 32 |
1420 | 1 | 1 | 32 |
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
Стоимость квартиры в г. Кирове Нововятском районе
Цена
квартиры
Y |
Число комнат
|
Площадь в кварт.
|
1600 | 1 | 40 |
1420 | 3 | 60 |
1650 | 2 | 50 |
1500 | 3 | 76 |
1430 | 1 | 40 |
1250 | 1 | 64 |
1180 | 1 | 32 |
1480 | 3 | 59 |
1380 | 3 | 51 |
1430 | 2 | 43 |
1430 | 2 | 47 |
1580 | 2 | 50 |
1030 | 1 | 34 |
1060 | 1 | 32 |
ПРИЛОЖЕНИЕ 3
Стоимость квартиры в центре г. Кирова
Цена
квартиры
Y |
Число комнат
|
Площадь в кварт.
|
4400 | 3 | 105 |
1500 | 2 | 46 |
3600 | 3 | 70 |
2500 | 2 | 64 |
1600 | 1 | 50 |
1480 | 1 | 38 |
1870 | 1 | 40 |
2430 | 4 | 78 |
2900 | 4 | 80 |
3450 | 3 | 74 |
2650 | 3 | 61 |
1270 | 2 | 40 |
1730 | 2 | 54 |
2150 | 2 | 77 |
1800 | 2 | 51 |
1500 | 2 | 45 |
1350 | 1 | 38 |
1420 | 1 | 32 |