Статистика рынка жилья

Для определения моды вначале определили интервал с наибольшей частотой (f=50), следовательно, третий интервал, где нижняя граница равна 2120, значит мода больше средней арифметической взвешенной ( = 2377, 79 ), что указывает на правостороннюю скошенность ряда распределения.

Размах вариации : R = х'max – х'min = 4600 – 1300 = 3300 тыс.руб.

Размах вариации показывает, насколько велико различие между единицами совокупности, имеющими самое маленькое и самое большое значение. Показатель учитывает только два значения признака и не дает представления о вариации по всем единицам совокупности.

В нашем случае размах вариации (разность между наибольшим и наименьшими вариантами) составляет 3300.

Среднее линейное отклонение:

Этот показатель дает обобщенную характеристику степени колеблемости признака в совокупности. Таково в среднем отклонение вариантов признака от их средней величины. В нашем случае – это 381,4 тыс.руб. Это отклонение достаточно небольшое, что свидетельствует о том, что данная совокупность в отношении нашего признака однородна, а средняя себестоимость является устойчивой.

Дисперсия:

Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины.  Из неё найдем среднее квадратическое отклонение:

Этот показатель дает обобщающую характеристику размеров вариации признака в совокупности.

Итак, общее отклонение от средней себестоимости лежит в пределах от

381,4 тыс.руб. до  602,14 тыс.руб.                                                                                                                             

Коэффициент вариации:

1821,65 <2423,8 <3025,93

Оценивая степень вариации по оценочной шкале, видно, что в нашем случае имеется сильная вариация, но при этом показателе количественные изменения не переходят в качественные, а, следовательно, совокупность однородна по данному признаку.

Для расчета показателей вариации составляем таблицу (Таблица 3).

Таблица 3. Данные для расчета среднего линейного и среднего квадратического отклонения

3.3 Индексный анализ

В статистической практике индексный метод имеет такое же широкое распространение, как и метод средних величин.

Индекс - это результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение). Выбор базы зависит от цели исследования.

В нашем случае применим два способа расчета индексов: цепной и базисный.

Цепные индексы получают путем сопоставления текущих уровней с предшествующим, при этом база сравнения постоянно меняется.

Базисные индексы получают путем сопоставления с тем уровнем периода, который был принят за базу сравнения.

Определим цепной и базисный индексы и отобразим в таблице. (Таблица 4)

Таблица 4. Индексный анализ

При анализе можно заключить следующие выводы:

По цепным показателям:

Общая площадь квартир 3-ей группы по сравнению со 2-ой на 15 % больше по цене.

По площади кухни наблюдается убывание темпов роста, хотя, третья группа квартир по цене выделяется на 22 % (в 3-ей группе больше, чем во 2-ой). А в 4-ой по сравнению с 3-ей на 3 % .

По индексу средней стоимости квартиры  2-я группа на 25 % дороже, чем 1-ая группа. В 3-ей на 9 %, а в 4-ой по сравнению с 3-ей на 32 %.

По базисным показателям:

Общая площадь квартир 4-ой группы на 63% больше в сравнении с 1-ой группой.  Стоимость квадратного метра нарастает, виден темп роста.

Выводы и предложения

Основными проблемами современного рынка жилья России являются, таким образом, проблемы связанные с недоступностью жилья основной массе населения.

В нашей стране рынок жилья находится в развитии.

Основными проблемами современного рынка жилья России являются, таким образом, проблемы связанные с недоступностью жилья основной массе населения. Это такие факторы как:

      дефицит платежеспособного спроса населения;

      высокие кредитные ставки;

      административные барьеры, неурегулированные законодательством взаимоотношения между органами исполнительной власти, застройщиками и строителями;

      недостаточные объемы строительства жилья;

      дефицит заемных и привлеченных финансовых средств и неиспользованный в полной мере арсенал государственных регулирующих средств воздействия на жилищный сектор экономики и др.

При анализе ряда динамики можно заключить следующие выводы:

По цепным показателям:

Общая площадь квартир 3-ей группы по сравнению со 2-ой на 15 % больше по цене. По площади кухни наблюдается убывание темпов роста, хотя, третья группа квартир по цене выделяется на 22 %

По базисным показателям:

Общая площадь квартир 4-ой группы на 63% больше в сравнении с 1-ой группой.  Стоимость квадратного метра нарастает, виден темп роста.

Вычисленное значение tr сравнивается с критическим tb, которое берется из таблицы значений t Стьюдента. Полученная величина r = 0.6 означает, что в соответствии со шкалой Чеддока теснота связи между площадью и ценой прямая.

            Наличие связи между ценой и площадью позволяет сказать о ее направлении - прямая, а также форме выражения - криволинейная.

Так как «r» - линейный коэффициент парной корреляции положительный, то это свидетельствует о  прямой связи между ценой и площадью квартиры. По величине коэффициента детерминации следует заметить, что интенсивность связи между изучаемыми факторами не существенна, поскольку он не превышает 50% и составляет 33,18%.

Таким образом, для успешного развития рынка жилья необходимо привести в порядок законодательную базу. Прагматичной политикой государства должно стать создание условий для повышения платежеспособности населения.

Мировая практика обеспечения жильем строится на трех «китах»:

      Накопление сбережений граждан через ссудосберегательные кассы под 4% годовых.

      Ипотечное жилищное кредитование под 4-5% на 15-35 лет.

      Государственная поддержка создания благоприятных условий для жилищного строительства и доступа к долгосрочным рынкам кредитования.

Список использованных источников

1.      Васнев С.А. Статистика: Учебник. – М.: МГУП, 2001.

2.      Венецкий И.Г. Вариационные ряды и их характеристики. – М.: Статистика, 1970.

3.      Годин А. М. Статистика: Учебник. – М.: Дашков и К,2003.

4.      Грачев Н.Г. Статистические группировки. – М.: Госстатиздат

5.      Общая теория статистики: Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005.

6.      Практикум по статистике. Учебное пособие. / А.П. Зинченко и др. М. : Космос, 2001.

7.      Сборник "Пермский край в цифрах" 2009.

8.      Семянников В. В. Микрорайоны города Перми. Пермь: Пушка, 2008.

9.      Социальная статистика: учебное пособие для вузов/М.Р. Ефимова; С.Г. Бычкова: Финансы и статистика, 2003.

10. Социально-экономическое положение России в 2009 г. №12.

11. Статистический ежегодник Пермского края 2009.

12. Экономика недвижимости/В.А. Горемыкин.-3-е изд. перераб. и доп.-М.: Проспект, 2004.

13. Экономическая статистика/Ю.Н. Иванов.-2-е изд. перераб. и доп. ИНФРА-М, 2002.

14. www.rb.ru

15. www.wikipedia.ru

1