Практическая работа№1. Анализ рынка жилой недвижимости
Практическая работа №2. Динамика развития рынка недвижимости
(2 часа)
Цели и задачи работы:
- закрепить знания студентов о рынке недвижимости, как интегрированной категории рынков;
- провести анализ динамики развития рынка недвижимости микрорайона города и определить основную, проявляющуюся во времени, тенденцию его развития;
-познакомить студентов с элементами оценочной деятельности на рынке недвижимости;
-совершенствовать навыки исследовательской работы студентов за счет привлечения статистического инструментария для исследования рынка недвижимости микрорайонов города и обработки результатов, в том числе, с помощью программы Microsoft Excel.
Методические указания по выполнению работы:
Работа выполняется на основе данных, полученных в ходе практической работы 1 по рынку недвижимости города.
Результаты работы сдаются в виде Отчета от группы студентов в эл.виде.
Ход работы:
1. По определенной группе квартир города исследовать данные о ценах за 20ХХ год на начало каждого месяца:
| месяц | ||||||||||||
| цена, тыс.руб |
2. Рассчитать вариационные характеристики стоимости квартир выбранного сегмента и отразить их в таблице:
Таблица. Вариационные характеристики стоимости квартир на первичном рынке недвижимости города________.
| Число комнат | Период | Ср. значение | Ср.квадратическое отклонение | Дисперсия | Коэффициент вариации | Мода | Минимальная цена | Максимальная цена |
Прокомментировать полученные значение показателей вариации Сделать вывод о тенденциях стоимости квартир и их зависимости от количества комнат.
2.Определить показатели ряда динамики. Представить полученные данные в виде таблицы:
| месяц | цены на недвижимость, тыс. руб. | абсолютные приросты | темпы роста, % | темпы прироста , % | абсолютное значение 1% прироста | |||
| цепные | базисные | цепные | базисные | цепные | базисные | |||
| ……… |
3. Прокомментировать полученные значение показателей динамики.
4. Выполнить аналитическое выравнивание ряда. Представить полученные данные в виде таблицы:
| Месяцы | Y | t | t2 | Yt | Yt (a0+a1t) | Yt-Y | (Yt-Y)2 |
| ……… | |||||||
| Итого |
4. Построить графики фактический и модельный.
5. Прокомментировать выявленную тенденцию развития выбранного сегмента рынка недвижимости города.
Пример определения показателей ряда динамики, аналитического выравнивания и вид Графика распределения уровней ряда, представлен в Приложении 1.
Задание для подготовки к практической работе №3:
В процессе подготовки к работе студенту необходимо повторить темы:
Курса «Экономика недвижимости»:
Рынок недвижимости как система. Сделки на рынке недвижимости
Курса «Статистика»:
Ряды динамики. Аналитическое выравнивание рядов динамики. Статистические методы исследования взаимосвязей между явлениями.
Литература для подготовки к практическому занятию: [1, 4, 7, 8, 9, 10, 12]
Варианты 1,2,3,10
Задание 4. Рассчитать возможную рыночную цену жилого комплекса, состоящего из 30 квартир, по характеристикам объектов-аналогов.
Объект 1. Продан 6 месяца назад. Местоположение аналогичное, но ландшафт хуже, нежели у объекта оценки (различие оценено в 15000 руб.). Плавательный бассейн аналогичен (оценен в 36000 руб.). Объект расположен ближе к центру, что увеличивает стоимость продажи на 15000 руб.
Объект 2. Продан 5 месяцев назад. Имеется бассейн. Льготное финансирование сделки, предоставленное продавцом, прибавило к цене 25000 руб. по сравнению с обычным финансированием. Расположен в спальном районе, что приравнено к центру, ландшафт лучше.
Объект 3. Расположен ближе к автобусной остановке, нежели объект оценки, что увеличивает стоимость на 30000 руб. Продан 3 месяца назад. Бассейн отсутствует.
Темпы роста цен на недвижимость составляют 0,5% в месяц.
Задание 5 Рассчитать возможную рыночную цену объекта недвижимости (Е) на основании следующих данных объектов-аналогов:
| Объекты | А | Б | С | Д | Е |
| Цена продажи, тыс.р. | ? | ||||
| Площадь, кв.м | |||||
| Встроенная мебель | + | + | + | - | + |
| Бассейн | + | - | + | - | - |
Варианты 4,5,6.
Задание 4.Рассчитать возможную рыночную цену земельного участка под строительство индивидуального дома, расположенного в Западном районе г.Таганрога, если известно, что земельные участки в Западном районе дешевле, чем в районе Русское поле на 5 %, чем в Центре на 10 %, и дороже, чем в Северном районе города на 7 %.
| Участки | Цена продажи, тыс. р. | Доступность транспорта | Развитость инфраструктуры | Степень подготовки к строительству | Район |
| хуже на 1 % | лучше на 5 % | аналогична оцениваемому | Западный | ||
| аналогична оцениваемому | лучше на 10 % | лучше на 5 % | Центр | ||
| хуже на 15 % | лучше на 10 % | хуже на 5 % | Северный | ||
| хуже на 5 % | лучше на 2 % | аналогична оцениваемому | Западный | ||
| лучше на 2 % | аналогична оцениваемому | лучше на 10 % | Западный | ||
| хуже на 1 % | хуже на 30 % | хуже на 1 % | Западный | ||
| лучше на 8 % | аналогична оцениваемому | хуже на 2 % | Северный | ||
| лучше на 3 % | хуже на 2 % | аналогична оцениваемому | Русское поле | ||
| лучше на 10 % | лучше на 20% | лучше на 5 % | Центр |
Задание 5.Рассчитать возможную рыночную цену объекта оценки – (Е) на основании следующих данных объектов-аналогов:
| Характеристика | Объекты-аналоги | Объект оценки | |||
| А | Б | С | Д | Е | |
| Цена продажи, тыс. руб. | ? | ||||
| Площадь, кв.м | |||||
| Возможность газификации | + | - | + | - | + |
| Въезд | + | - | + | + | - |
Варианты 7,8,9.
Задание 4.
Рассчитать возможную рыночную цену объекта оценки – квартиры, если известна следующая информация о рынке:
- срочная продажа изменяет цену на 10 %;
- особый интерес изменяет цену на 15 %;
- за три месяца цены выросли на 10 %;
- разница в ценах центра (центр) и среднеотдаленных (с/о) районов составляет 3 %, с/о и отдаленных (отд) составляет 4 %;
- разница в ценах между третьим и первым этажом 7 %, третьим и пятым 5 %;
- разница в ценах между кирпичными (кир) и панельными (пан) домами составляет 6 %;
- разница в ценах между хорошим (хор) и отличным (отл) состоянием составляет 5 %, хорошим и удовлетворительным (уд) составляет 3 %.
| Показатели | Объект оценки | Объекты-аналоги | ||||
| Цена, тыс. р. | ? | |||||
| Отдаленность от центра | с/о | центр | центр | отд | отд | с/о |
| Состояние | хор | хор | отл | уд | хор | уд |
| Условия продажи | чистая продажа | чистая продажа | чистая продажа | куплена соседняя квартира | срочная продажа | чистая продажа |
| Этаж | 3-й | 1-й | 5-й | 3-й | 1-й | 5-й |
| Дата продажи | наст. время | наст. время | 3 мес. назад | наст. время | 3 мес. назад | наст. время |
| Материал стен | пан | пан | кир | кир | пан | пан |
Задание 5.
Оценить объект Д на основании следующих данных:
| Объект оценки Д, | Объекты-аналоги | ||||
| А | Б | В | Г | ||
| Площадь, кв.м | |||||
| Баня | - | + | - | + | - |
| Бассейн | - | + | + | + | - |
| Цена продажи, у.е. |
Задание для подготовки к практической работе №5:
В процессе подготовки к работе студенту необходимо повторить темы:
Технологии оценки объектов недвижимости: Затратный подход: принципы, методы, этапы. Стоимость замещения или восстановительная стоимость объекта недвижимости: особенности расчета. Типы и виды износа и методы их определения.
Литература для подготовки к практическому занятию: [1, 4, 8, 10, 11]
ПРИЛОЖЕНИЕ 1.
Пример расчетов для практической работы №2.
Имеются следующие данные о ценах на однокомнатные квартиры за 20ХХ год на начало каждого месяца:
| Месяц | 07… | ||||||
| Цена, тыс. руб. |
1. Определяем показатели ряда динамики.
Решение:
| Месяц | Цены на недвижимость, тыс. $ | Абсолютные приросты | Темпы роста, % | Темпы прироста , % | Абсолютное значение 1% прироста | |||
| цепные | базисные | цепные | базисные | цепные | базисные | |||
| - | - | - | - | - | - | - | ||
| 1,00 | 1,00 | 100,5 % | 100,5 % | 0,5 % | 0,5 % | 1,89 | ||
| 15,00 | 16,00 | 107,9 % | 108,5 % | 7,9 % | 8,5 % | 1,90 | ||
| 21,00 | 37,00 | 110,2 % | 119,6 % | 10,2 % | 19,6 % | 2,05 | ||
| -18,00 | 19,00 | 92,0 % | 110,1 % | -8,0 % | 10,1 % | 2,26 | ||
| -13,00 | 6,00 | 93,8 % | 103,2 % | -6,3 % | 3,2 % | 2,08 | ||
| -5,00 | 1,00 | 97,4 % | 100,5 % | -2,6 % | 0,5 % | 1,95 |
Пример расчета для уровня «Июль»:
Δбаз=Yi-Y0=190-189=1 тыс., $.
Абсолютный базисный прирост цен на недвижимость в июле составил 1 тыс. долларов.
Δцеп=Yi-Y0=190-195=5 тыс., $.
Абсолютный цепной прирост (снижение) активов коммерческих банков в июле составил 5 тыс. долларов.
Тр.баз.=Yi/Y0=190/189*100%=100.5%.
Темп роста цен на недвижимость в июле составил 100,5 %.
Тр.баз.=Yi/Y0=190/195*100%=97,4%.
Темп роста (падения) цен на недвижимость в июле составил 97,4 %.
Тпр.баз.=Тр.баз.-100%=100,5-100=0,5.
Темп прироста цен на недвижимость в июле составил 0,5 %.
Тпр.цеп.=Тр.цеп.-100%=97,4-100=-2,6.
Темп прироста (падения) цен на недвижимость в июле составил -2,6 %.
Абсолютное значение 1 % прироста составило 1,95 тыс. $.
На основании полученных данных задачи проведем аналитическое выравнивание ряда.
Решение:
| Месяцы | Y | t | t2 | Yt | Yt (a0+a1t) | Yt-Y | (Yt-Y)2 |
| -3 | -567 | 198,71 | 9,71 | 94,37 | |||
| -2 | -380 | 199,29 | 9,29 | 86,22 | |||
| -1 | -205 | 199,86 | -5,14 | 26,45 | |||
| 200,43 | -25,57 | 653,90 | |||||
| 201,00 | -7,00 | 49,00 | |||||
| 201,57 | 6,57 | 43,18 | |||||
| 202,14 | 12,14 | 147,45 | |||||
| Итого | 0,00 | 1100,57 |
f(t)=200,43+0,57t.
Построить графики фактический и модельный.
Рисунок 1. График распределения уровней ряда.
ПРИЛОЖЕНИЕ 2.
Пример расчетов для практической работы №3.
Данные о средней стоимости 1 кв.м. общей площади жилой недвижимости первичного рынка по городу Таганрогу с января 20Х1Х1 года по июнь 20Х3Х3 года, представлены в таблице:
| 20Х1Х1 г. месяц | t | yt | 20Х2Х2 г. месяц | t | yt | 20Х3Х3 г. месяц | t | yt |
| январь | ||||||||
| февраль | ||||||||
| март | ||||||||
| апрель | ||||||||
| май | ||||||||
| июнь | ||||||||
| июль | ……… | |||||||
| август | ||||||||
| сентябрь | ||||||||
| октябрь | ||||||||
| ноябрь | ||||||||
| декабрь |
1. Определить с помощью линейного коэффициента корреляции корреляционную зависимость между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на несколько шагов по времени (автокорреляцию уровней ряда).
Для приведенного примера в табл.1, расчеты линейного коэффициента корреляции проведены по формуле:
;
Пример расчетов по данным табл.1, приведен в табл.2.
Таблица 2. Расчетная таблица
| T | y(t) | y(t-1) | c=y(t)-y1 | d=y(t-1)-y2 | c*d | с2 | d2 |
| -13343,1 | -14745,103 | ||||||
| -11864,1 | -13453,103 | ||||||
| -10535,1 | -11974,103 | ||||||
| -8660,07 | -10645,103 | ||||||
| -7125,07 | -8770,1034 | 62487591,9 | |||||
| -5539,07 | -7235,1034 | ||||||
| -3833,07 | -5649,1034 | 21653403,1 | |||||
| -2030,07 | -3943,1034 | 8004771,94 | |||||
| -441,069 | -2140,1034 | 943933,214 | 194541,83 | ||||
| 1127,931 | -551,10345 | -621606,68 | 1272228,4 | ||||
| 2163,931 | 1017,89655 | 2202657,94 | 4682597,5 | ||||
| 3198,931 | 2053,89655 | 6570273,42 | |||||
| 3942,931 | 3088,89655 | 12179306,1 | |||||
| 4765,931 | 3832,89655 | 18267320,6 | |||||
| 5613,931 | 4655,89655 | 26137882,1 | |||||
| 6471,931 | 5503,89655 | 35620838,9 | |||||
| 7463,931 | 6361,89655 | 47484757,1 | |||||
| 8669,931 | 7353,89655 | 63757775,9 | |||||
| 9526,931 | 8559,89655 | 81549544,1 | |||||
| 10659,93 | 9416,89655 | ||||||
| 9312,931 | 10549,8966 | 1,11E+08 | |||||
| 8456,931 | 9202,89655 | 77828261,5 | |||||
| 6189,931 | 8346,89655 | ||||||
| 4912,931 | 6079,89655 | 29870112,5 | |||||
| 3575,931 | 4802,89655 | 17174826,8 | |||||
| 2463,931 | 3465,89655 | 8539730,08 | 6070956,1 | ||||
| -4939,07 | 2353,89655 | -11626057 | |||||
| -12383,1 | -5049,1034 | 62523396,2 | |||||
| -17826,1 | -12493,103 | 1,56E+08 |
Таким образом, полученное значение r1 подтверждает вывод об имеющейся тесной зависимости между средневзвешенной стоимостью квадратного метра жилой недвижимости на первичном рынке текущего и непосредственно, предшествующего месяца, т.е. во временном ряде стоимости жилья есть сильная линейная тенденция.
2. Аналогично определяем коэффициенты автокорреляции второго и более высоких порядков.
Число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции, называют лагом. С увеличением лага число пар значений, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции, уменьшается. Для обеспечения статистической достоверности следует использовать правило: максимальный лаг должен быть не больше n/4.
r2=0,800835;
r3=0,622271;
r4=0,485877;
r5=0,328325;
r6=0,158173;
r7= -0,01903
Анализ значений коэффициентов корреляции позволяет выявить структуру временного ряда. Так как наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, исследуемый ряд содержит только тенденцию.
3. Проведем аналитическое выравнивание временного ряда с помощью линейного тренда:
T=a+bt,
параметры которого необходимо определить методом наименьших квадратов (МНК).
В качестве независимой переменной в нашем примере используется время t, а в качестве зависимой переменной – уровни временного ряда yt.
В нашем примере
4. Составим систему. В нашем примере:
5. По правилу Крамера вычислим главный и вспомогательные определители (чтобы вычислить определитель матрицы А второго порядка, надо от произведения элементов главной диагонали вычесть произведение элементов побочной диагонали). В нашем примере:
∆ = 67425;
∆а= 2710696730;
∆в= 25430505
6. Рассчитаем значения параметров а и b. В нашем примере:
а = ∆а / ∆ =40203,1402
b = ∆в / ∆ = 377,167297
Таким образом, имеем следующий линейный тренд:
T = 40203,14 + 377,17 t.
7. Подставляя значения t =1, 2, …,30, рассчитаем уровни Т (пример см.табл.3).
Таблица 3. Расчет уровней Т
| t | T | t | T |
| 40580,308 | 46237,817 | ||
| 40957,475 | 46614,984 | ||
| 41334,642 | 46992,152 | ||
| 41711,809 | 47369,319 | ||
| 42088,977 | 47746,486 | ||
| 42466,144 | 48123,653 | ||
| 42843,311 | 48500,821 | ||
| 43220,479 | 48877,988 | ||
| 43597,646 | 49255,155 | ||
| 43974,813 | 49632,323 | ||
| 44351,98 | 50009,49 | ||
| 44729,148 | 50386,657 | ||
| 45106,315 | 50763,825 | ||
| 45483,482 | 51140,992 | ||
| 45860,65 | 51518,159 |
8. Проведем расчет ошибки. Для нашего примера вычисляем ошибку по формуле:
(см.табл.4)
Для оценки качества построенной модели применяем отношение суммы квадратов абсолютных ошибок (1690751063) к общей сумме квадратов отклонений уровней ряда от его среднего уровня (9445479142).Эта величина составляет 17,9%.
Следовательно, можно сказать, что построенный тренд объясняет 82,1% общей вариации уровней ряда стоимости квадратного метра недвижимости.
Таблица 4. Расчет ошибки
| t | y(t) | T | e=y(t)-T | e^2 | f=y(t)-ycp | f^2 | |
| 40580,308 | -8678,31 | 75313021,5 | 1595,5 | 2545620,25 | |||
| 40957,475 | -7763,47 | 60271541,3 | 2887,5 | 8337656,25 | |||
| 41334,642 | -6661,64 | 44377475,7 | 4366,5 | 19066322,3 | |||
| 41711,809 | -5709,81 | 32601923,6 | 5695,5 | 32438720,3 | |||
| 42088,977 | -4211,98 | 17740747,8 | 7570,5 | 57312470,3 | |||
| 42466,144 | -3054,14 | 9327795,65 | 9105,5 | 82910130,3 | |||
| 42843,311 | -1845,31 | 3405173,83 | 10691,5 | ||||
| 43220,479 | -516,479 | 266750,15 | 12397,5 | ||||
| 43597,646 | 909,3541 | 826924,874 | 14200,5 | ||||
| 43974,813 | 2121,187 | 4499433,44 | 15789,5 | ||||
| 44351,98 | 3313,02 | 10976098,2 | 17358,5 | ||||
| 44729,148 | 3971,852 | 15775609,9 | 18394,5 | ||||
| 45106,315 | 4629,685 | 21433982,4 | 19429,5 | ||||
| 45483,482 | 4996,518 | 24965188,2 | 20173,5 | ||||
| 45860,65 | 5442,35 | 20996,5 | |||||
| 46237,817 | 5913,183 | 34965733,4 | 21844,5 | ||||
| 46614,984 | 6394,016 | 22702,5 | |||||
| 46992,152 | 7008,848 | 49123956,2 | 23694,5 | ||||
| 47369,319 | 7837,681 | 61429245,5 | 24900,5 | ||||
| 47746,486 | 8317,514 | 69181036,3 | 25757,5 | ||||
| 48123,653 | 9073,347 | 82325617,3 | 26890,5 | ||||
| 48500,821 | 7349,179 | 54010435,4 | 25543,5 | ||||
| 48877,988 | 6116,012 | 24687,5 | |||||
| 49255,155 | 3471,845 | 12053705,2 | 22420,5 | ||||
| 49632,323 | 1817,677 | 3303950,93 | 21143,5 | ||||
| 50009,49 | 103,51 | 10714,3301 | 19806,5 | ||||
| 50386,657 | -1385,66 | 1920046,01 | 18694,5 | ||||
| 50763,825 | -9165,82 | 84012339,6 | 11291,5 | ||||
| 51140,992 | -16987 | 3847,5 | 14803256,3 | ||||
| 51518,159 | -22807,2 | -1595,5 | 2545620,25 | ||||
Уравнение тренда можно использовать для прогноза данных на следующий год (см.табл.5).
Таблица 5. Прогноз данных до конца 20Х3Х3 года и на следующий 20Х4Х4 год
| t | 20Х3Х3 год, месяцы | Прогноз |
| 51895,326 | ||
| 52272,494 | ||
| 52649,661 | ||
| 53026,828 | ||
| 53403,996 | ||
| 53781,163 | ||
| 20Х4Х4 год | ||
| 54158,33 | ||
| 54535,498 | ||
| 54912,665 | ||
| 55289,832 | ||
| 55666,999 | ||
| 56044,167 |
Тренд – это не обязательное поведение стоимости первичного жилья, это линейная зависимость изменения стоимости кв.м. от периода (в данном случае, за период взят месяц), то есть он не прогнозирует точные результаты.
Для построения тренда был рассмотрен достаточно большой период времени, в итоге, результат был получен соответствующий реальным ценам 20Х4Х4 года.
Полученные результаты по определению тренда говорят о том, что в г.Ростове- на- Дону в июне 20Х4Х4 года средняя цена 1 кв.м. должна подняться и приблизиться к средней стоимости 1кв.м. первичной недвижимости в августе-сентябре 20Х2Х2 года.
Список литературы:
1. Асаул А.Н. Экономика недвижимости. 2-е издание. Учебник. М. и др.: Питер. 2007.
2. Балабанов И.Т. Операции с недвижимостью в России. М.: Финансы и статистика, 1996.
3. Волочков Н.Г. Справочник по недвижимости. – М.: ИНФРА –М, 1996. – 672 с.
4. Горемыкин В.А., Бугулов Э.Р. Экономика недвижимости. Учебник. – М.: Информационно-издательский дом “Филинъ”, 1999. – 592 с.
5. Гранова И.В. Оценка недвижимости. – СПб: Питер, 2001. – (Серия “Учебное пособие”).
6. Грибовский С.В. Оценка доходной недвижимости. – СПб: Питер, 2001.- 336 с.: ил. – (Серия “Учебники для вузов”).
7. Гриненко С. В. Экономика недвижимости. Конспект лекций.: – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007.
8. Гриненко С.В., Седова Т.В. Методические рекомендации к выполнению лабораторных работ по курсу «Статистика» (лабораторная работа №1). Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011
9. Гриненко С.В., Седова Т.В. Методические рекомендации к выполнению лабораторных работ по курсу «Статистика» (лабораторная работа №2). Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011
10. Гриненко С.В., Седова Т.В. Практикум по статистике. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2012
11. Маховикова Г. А. Экономика недвижимости: учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 080100 "Экономика" и экономическим специальностям. Москва, 2009.
12. Мурзин А. Д. Экономика недвижимости: [учебное пособие]. Ростов-на-Дону, 2008.
[1] чтобы вычислить определитель матрицы А второго порядка, надо от произведения элементов главной диагонали вычесть произведение элементов побочной диагонали
Практическая работа№1. Анализ рынка жилой недвижимости
(2 часа)
В процессе подготовки к работе студенту необходимо повторить:
Общие понятия курса «Экономика недвижимости».
Средние величины и показатели вариации.
Литература для подготовки к практическому занятию: [1, 4, 7,10]
Цели и задачи работы:
- закрепить общие понятия темы;
-провести исследование рынка жилой недвижимости города (сегмент: благоустроенные квартиры в многоквартирных домах вторичного рынка);
-выявить особенности рынка недвижимости и его организационно-экономическое содержание;
-исследовать факторы, оказывающие влияние на стоимость объектов недвижимости выбранного сегмента рынка.
- привить навыки исследовательской работы студентов.
Методические указания по выполнению работы:
Работа выполняется на основании данных объявлений о сделках с недвижимостью, размещенных на информационных порталах по продаже недвижимости и прайс-листов риэлтерских агентств.
Перед работой студенты разбиваются на группы по 3-4 человека и выбирают определенный район города.
Для большей однородности выборки, необходимо исключать объекты, в описании которых присутствуют признаки несоответствия современным требованиям (квартиры в домах жактовского типа, отсутствие удобств и др.), а также объекты жилой недвижимости первичного рынка.
Результаты работы сдаются в виде Отчета от группы студентов в эл.виде.
Ход работы:
1. Провести общее описание выбранного микрорайона города по пунктам:
- местоположение,
- развитость инфраструктуры: наличие промышленных, административных и иных учреждений;
- наличие зданий, имеющих историческую и культурную ценность,
-транспортная доступность;
- наличие рекреационно- досуговых зон и др.
- преимущественный характер застройки, оказывающий влияние на облик района в целом: современный жилой комплекс, «хрущевки», «сталинки», индивидуальные жилые строения и т.д.;
- девелоперская активность в районе.
Сделать вывод о наличии факторов, влияющих на стоимость квартир данного района (повышающих и понижающих).
2. На основании статистических данных выполнить сравнение стоимости квартир по группам: 1-комнатные квартиры; 2-комнатные квартиры; 3-комнатные квартиры; 4-комнатные и более квартиры (не менее 20 квартир в каждой группе).
Среднюю стоимость квартиры в группе необходимо рассчитать, используя формулу простой средней для несгруппированных данных, или средней взвешенной величины для сгруппированных данных.
Простая средняя:
,
где Xi - варианта (значение) осредняемого признака;
m - показатель степени средней;
n - число вариант.
Взвешенная средняя:
,
где Xi - варианта (значение) осредняемого признака или серединное значение интервала, в котором измеряется варианта;
m - показатель степени средней;
fi - частота, показывающая, сколько раз встречается i-e значение осредняемого признака.
Представить полученные данные в виде таблицы:
Таблица. Сравнение стоимости благоустроенных квартир в многоквартирных домах____________района города_______________
| 1 - комн.квартиры | 2- комн.квартиры | 3- комн.квартиры | |||||||||
| Минимальная стоимость | Максимальная стоимость | Средняя цена квартиры | Ср.стоимость 1 кв.м. | Минимальная стоимость | Максимальная стоимость | Средняя цена квартиры | Ср.стоимость 1 кв.м. | Минимальная стоимость | Максимальная стоимость | Средняя цена квартиры | Ср.стоимость 1 кв.м. |
| … |
3. На основе полученных данных сделать выводы о средней стоимости квартир данного района города;
4. Сопоставить данные по району с данными исследований по другим районам города, выполненных остальными группами студентов, на основании которых представить общую таблицу по городу:
Таблица. Анализ стоимости благоустроенных квартир в многоквартирных домах города ____________
| Район Центральный | |||||||||||
| 1 - комн.квартиры | 2- комн.квартиры | 3- комн.квартиры | |||||||||
| Минимальная стоимость | Максимальная стоимость | Средняя цена квартиры | Ср.стоимость 1 кв.м. | Минимальная стоимость | Максимальная стоимость | Средняя цена квартиры | Ср.стоимость 1 кв.м. | Минимальная стоимость | Максимальная стоимость | Средняя цена квартиры | Ср.стоимость 1 кв.м. |
| … | |||||||||||
| Район Западный | |||||||||||
| 1 - комн.квартиры | 2- комн.квартиры | 3- комн.квартиры | |||||||||
| Минимальная стоимость | Максимальная стоимость | Средняя цена квартиры | Ср.стоимость 1 кв.м. | Минимальная стоимость | Максимальная стоимость | Средняя цена квартиры | Ср.стоимость 1 кв.м. | Минимальная стоимость | Максимальная стоимость | Средняя цена квартиры | Ср.стоимость 1 кв.м. |
| … |
5. Сделать расчеты средней стоимости квартир города по группам
6. Сопоставить данные по стоимости квартир по группам исследуемого района и в целом по городу;
7. Сделать выводы по престижности квартир города (сегмент: благоустроенные квартиры в многоквартирных домах вторичного рынка).
Задание для подготовки к практической работе №2:
В процессе подготовки к работе студенту необходимо повторить темы:
Курса «Экономика недвижимости»:
Рынок недвижимости как система.
Курса «Статистика»:
Ряды динамики. Аналитическое выравнивание рядов динамики. Статистические методы исследования взаимосвязей между явлениями.
Литература для подготовки к практическому занятию: [1, 4, 7, 8, 9, 10].