1. Выбираем значение, которое необходимо спрогнозировать – Прогноз цены на вторичном рынке жилья на квартиры среднего уровня (типовые). Берем данные с 1998 по 2014 год.

1. Выбираем значение, которое необходимо спрогнозировать – Прогноз цены на вторичном рынке жилья на квартиры среднего уровня (типовые). Берем данные с 1998 по 2014 год.

2. Заносим данные в таблицу эксель.

3. Выбираем некоторые факторы, которые могут повлиять на стоимость жилья. Факторы отражаем в таблице.

4. Проверим зависимость нашего показателя - цены на вторичном рынке жилья на квартиры среднего уровня – от выбранных факторов.

Для этого можно по каждому из факторов построить диаграмму, где по оси Y будет наш показатель, а по оси X – каждый факторов по отдельности. Добавить линию тренда для каждого, и посмотреть точечный разброс. Если точки графика находятся у линии тренда – зависимость есть. Если расположены хаотично – зависимости нет, либо она слаба, а, следовательно, несущественна.

Для начала рассмотрим изменение цены по годам. На графике представлена зависимость от года. Можно сделать вывод, что цена на квартиры с каждым годом увеличивается.

График.

Рассмотрим остальные факторы. По фактору 1 зависимость представлена на рисунке 1.

Рис.1 Зависимость от фактора 1

Далее аналогично представлены данные по факторам 2- 6 на рисунках 2-6 соответственно.

Рис.2

Рис. 3

Рис. 4

Рис. 5

Рис. 6

Рассматривая следующие факторы, можно сделать вывод о наличии зависимости рассматриваемого показателя от них. Например, рисунок 7 отражает зависимость нашего показателя от фактора 7.

Рис. 7

Слабая зависимость от факторов 8-10 отражена на рисунках 8-10.

Рис. 8

Рис.9

Рис. 10

Зависимость от факторов 11 и 12 имеется, что подтверждается рисунками 11 и 12.

Рис. 11

Рис. 12

Рис. 13

Аналогично, из рисунка 13 можно сделать вывод о слабой зависимости нашего показателя от фактора 13.

Рис. 14

Рисунок 14 указывает о наличии связи между фактором 14 и рассматриваемым показателем.

Таким образом, можно сделать вывод, что на выбранный показатель - цены на вторичном рынке жилья на квартиры среднего уровня – влияют следующие факторы: цены на первичном рынке жилья, средние цены на наружные стеновые панели, средние цены на строительные растворы, а также индексы тарифов на грузовые перевозки. Цены на товары и услуги, а также на строительные работы, включая стоимость оборудования, на анализируемый показатель весомого значения не оказывают. Помимо вышесказанного, цены на вторичном рынке жилья повышаются каждый год.

5. Далее в работе переходим в лист 2.

Копируем созданную таблицу. Удаляем факторы, которые не влияют на изменения нашего показателя.

Для более точного прогноза посчитаем коэффициент корреляции для оставшихся факторов. Чем ближе значение к 1, тем более корреляция сильная, значит, тем более сильная зависимость. Данные представлены в таблице 1.

Таблица 1. Расчет коэффициента корреляции.

год	типовые квартиры, руб за метр2	7.Средние цены на первичном рынке жилья	11. Средние цены на Панели стеновые наружные	12. Средние цены на Растворы строительные	14. Индексы тарифов на грузовые перевозки
					100,3
					105,4
					100,1
					102,1
					100,1
					99,9
					100,2
					101,4
					99,3
					101,3
0,936769		0,993946	0,959932	0,969482	-0,3619996

Последняя строка таблицы 1 – коэффициент корреляции. Соответственно, наибольшая зависимость наблюдается между выбранным показателем и фактором 7 – средними ценами на первичном рынке жилья.

Далее рассмотрим этот показатель подробнее.

6. Рассмотрим влияние показателя 7.

Построим снова график с линией тренда и добавим уравнение.(Рис.15)

Рис.15

Линия тренда и уравнение отобразилась на диаграмме. Точное уравнение зависимости: y = 1,1035x – 1338,2.

То есть: Цена на рынке вторичного жилья = 1,1035 умножить на цену на рынке первичного жилья - 1338,2.

Поэтому, если мы предполагаем, что средняя цена на первичном рынке жилья в 2015 году будет 51200 рублей за метр квадратный, то цена на рынке вторичного жилья за метр квадратный будет равна: 1,1035 * 51200 – 1338,2 = 55161.

7. Проведем анализ, используя пакет аналитических инструментов.

Проведем анализ «регрессия».

По показателю 7 получаем следующие данные:

В этой таблице также содержится полезное значение «R-квадрат». Если это значение близко к 1, тогда зависимость имеется и можно строить уравнение исходя из данных столбца «Коэффициенты». В данном случае «R-квадрат» равен 0,98 – зависимость сильная, можно строить уравнение:

В столбце «Коэффициенты» «пересечение» является константой, коэффициент «переменной X» - это коэффициент Х (в нашем случае это фактор 7 – цена на первичном рынке жилья). Таким образом, мы определяем уравнение "тренда". Цены на вторичном рынке жилья= – 1338,2 + 1,1035 *предполагаемая цена на первичном рынке жилья.

То есть получаем то же уравнение, что и в случае расчета корреляции и построении линии тренда.

Проанализируем оставшиеся факторы. Если «R-квадрат» будет менее приближен к 1, чем при анализе фактора 7, то остановимся на полученном уравнении: Цены на вторичном рынке жилья= – 1338,2 + 1,1035 *предполагаемая цена на первичном рынке жилья. (Цена на рынке вторичного жилья = 1,1035 умножить на цену на рынке первичного жилья - 1338,2.)

Данные анализа представлены в таблице эксель на листах регрессия ф.7, регрессия ф.11, регрессия ф.12, регрессия ф.14.

«R-квадрат» фактора 7 = 0,98

«R-квадрат» фактора 11 = 0,92

«R-квадрат» фактора 12 = 0,93

«R-квадрат» фактора 14 = 0,13.

Таким образом, наиболее приближен к 1 «R-квадрат» фактора 7. Значит:

Цена на рынке вторичного жилья = 1,1035 умножить на цену на рынке первичного жилья - 1338,2.

Дата добавления: 2015-10-21