Практическая работа №3. Анализ тенденций развития первичного рынка недвижимости и прогнозирование стоимости строящихся объектов
(2 часа)
Цель и задачи работы:
-определить тенденции развития первичного рынка недвижимости Ростовской области (по городам) и провести прогнозирование стоимости строящихся жилых объектов.
-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:
Перед работой студенты разбиваются на группы по 3-4 человека и выбирают город Ростовской области, на основании данных которого, будет проведено исследование по стоимости объектов первичного рынка недвижимости и прогнозирование стоимости строящихся жилых объектов.
Исходные сведения для практической работы содержатся на сайтах, электронных порталах официальных органов исполнительной власти: Росстата, Минэкономразвития и Минрегиона, Администрации субъекта РФ, Департаментов; также может быть использована информация от застройщиков, в виде объявлений о предложениях объектов недвижимости, размещенных на информационных порталах по продаже недвижимости и прайс-листов риэлтерских агентств.
Для большей однородности выборки, необходимо исключать объекты индивидуальной застройки, а также объекты жилой недвижимости вторичного рынка.
Результаты работы сдаются в виде Отчета от группы студентов в эл.виде, оригинальность которого по системе Антиплагиат, должна быть не менее 55%.
Работа должна содержать библиографический список с указанием используемой литературы и ссылками на сайты, содержащие источники статистических данных, применяемых в работе.
Ход работы.
С целью непосредственного выявления основной тенденции развития (тренда) первичного рынка недвижимости, выбранного муниципального образования Ростовской области, необходимо определить вариационные характеристики ряда, которые позволят судить о его особенностях, сделать анализ ряда динамики, проверить его на наличие тренда, а затем, произвести выравнивание временного ряда и непосредственное выделение тренда с экстраполяцией полученных результатов. Для реализации цели работы необходимо:
1. На основании статистических данных определить рыночную стоимость 1м2 общей площади жилой недвижимости первичного рынка в соответствии с выбранным муниципальным образованием по месяцам за 3 года. Отразить вариационные характеристики стоимости квартир на первичном рынке города ___________ в таблице:
Таблица. Вариационные характеристики стоимости квартир на первичном рынке города________.
| Число комнат | Период | Ср. значение | Ср.квадратическое отклонение | Дисперсия | Коэффициент вариации | Мода | Минимальная цена | Максимальная цена |
Сделать вывод о тенденциях стоимости квартир и их зависимости от количества комнат.
2. Провести непосредственное выделение тренда методом аналитического выравнивания, для чего необходимо построить аддитивную модель временного ряда, обозначив через yt средневзвешенную стоимость 1м2 на первичном рынке жилой недвижимости по выбранному муниципальному образованию Ростовской области, руб. за 1 кв. м.
Представить полученные значения в виде таблицы:
Таблица. Средние стоимости 1 кв.м. общей площади жилой недвижимости первичного рынка по городу _______ по сегменту _______-комнатных квартирс января 20Х1Х1 года по июнь 20Х3Х3 года.
| 20Х1Х1 г. месяц | t | yt | 20Х2Х2 г. месяц | t | yt | 20Х3Х3 г. месяц | t | yt |
| ……….. | ||||||||
4. 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). Рекомендуется использовать вспомогательную расчетную таблицу:
| T | y(t) | y(t-1) | c=y(t)-y1 | d=y(t-1)-y2 | c*d | с2 | d2 |
| ……. | |||||||
5. Сделать вывод об имеющейся зависимости между средневзвешенной стоимостью квадратного метра жилой недвижимости на первичном рынке текущего и непосредственно, предшествующего месяца
6. Аналогично определить коэффициенты автокорреляции второго и более высоких порядков.
7. Провести 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.
8. Составить систему.
9. По правилу Крамера вычислить главный и вспомогательные определители.[1].
10. Рассчитать значения параметров а и b. Определить линейный тренд
11. Подставляя значения t =1, 2, …,30, рассчитать уровни Т, используя вспомогательную таблицу:
Таблица. Расчет уровней Т
| t | T | t | T |
| …. | |||
| ….. | |||
| ….. | |||
12. Провести расчет ошибки. Сделать выводы.
13. Используя уравнение тренда провести прогнозирование данных по ценам на недвижимость исследуемого сегмента рынка на следующий год
Примеропределения корреляционной зависимости, проведения аналитического выравнивания временного ряда с помощью линейного тренда и прогноз данных представлен в Приложении 2.
Задание для подготовки к практической работе №4:
В процессе подготовки к работе студенту необходимо повторить темы:
Технологии оценки объектов недвижимости: сравнительный (рыночный) подход: принципы, методы. Последовательность этапов реализации метода сравнения продаж. Правило корректировки. Метод парных продаж и его особенности. Метод валового рентного мультипликатора. Применение общего коэффициента капитализации в сравнительном подходе к оценке недвижимости.
Литература для подготовки к практическому занятию: [1, 4, 8, 10, 11]