анализ финансового состояния. курсовая. 1 Теоретические основы анализа рынка недвижимости 5

• Название: 1 Теоретические основы анализа рынка недвижимости 5
• Анкор: анализ финансового состояния
• Дата: 25.04.2023
• Размер: 0.85 Mb.
• Имя файла: курсовая.docx
• Тип: Реферат; #1088841
• страница: 3 из 4

1.3 Сущность корреляционно-регрессионного анализа

Корреляционно-регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих количественные соотношения между случайными величинами изучаемого процесса. В социально-экономическом прогнозировании этот метод применяют для построения условных прогнозов и прогнозов, основанных на оценке устойчивых причинно-следственных связей. При этом значение независимой переменной (х) нам известно по предположению. В процессе прогнозирования оно может быть использовано нами для оценки зависимой переменной (y). Функция регрессии у = f(x_u х₂, х₃, х₄, ... х_т) показывает, каким будет в среднем значение переменной у, если переменные х примут конкретное значение.

Переменная у, характеризующая результат, формируется под воздействием других переменных и факторов. Поэтому она всегда хаотична (случайна) по природе. Переменные х (объясняющие переменные) характеризуют причину. Они поддаются регистрации, а часть из них – планированию и регулированию. Значения ряда переменных х могут характеризовать внутренние элементы системы или задаваться «извне» прогнозируемой системы.

По своей природе объясняющие переменные могут быть случайными и неслучайными. Регрессионные остатки в – это латентные (скрытые) случайные компоненты, влияющие на у, а также случайные ошибки в измерении анализируемых результирующих переменных.

В зависимости от количества исследуемых переменных различают парную и множественную корреляцию.

Парная корреляция – корреляционные связи между двумя переменными. Примерами парной корреляции могут служить зависимости между уровнем образования и производительностью труда, между ценой товара и спросом на него, между качественными параметрами товара и ценой.

Регрессионный анализ – часть теории корреляции. В процессе регрессионного анализа решаются задачи выбора независимых переменных, существенно влияющих на зависимую величину, определение формы уравнения регрессии, оценивание параметров.

Мы рассмотрим модель линейной регрессии как наиболее доступную для понимания и довольно часто используемую на практике. Множественные модели также находят практическое применение, но обычно для их построения используются пакеты прикладных программ. Проблема, с которой сталкивается прогнозист при использовании пакетов прикладных программ, заключается в оценке адекватности отображения действительности и будущих взаимосвязей в регрессионных моделях и корректное их использование для прогнозирования будущего.

1. Установление формы зависимости (линейная или нелинейная; положительная или отрицательная и т. д.).

2. Определение функции регрессии и установление влияния факторов на зависимую переменную. Важно не только определить форму регрессии, указать общую тенденцию изменения зависимой переменной, но и выяснить, каково было бы действие на зависимую переменную главных факторов, если бы прочие не изменялись и если бы были исключены случайные элементы. для этого определяют функцию регрессии в виде математического уравнения того или иного типа.

3. Оценка неизвестных значений зависимой переменной, т. е. решение задач экстраполяции и интерполяции. В ходе экстраполяции распространяются тенденции, установленные в прошлом, на будущий период. Экстраполяция широко используется в прогнозировании. В ходе интерполяции определяют недостающие значения, соответствующие моментам времени между известными моментами, т. е. определяют значения зависимой переменной внутри интервала заданных значений факторов.

2 Моделирование стоимости однокомнатной квартиры на вторичном рынке на примере Кировского района г.о. Самара

2.1 Краткая характеристика Кировского района г.о. Самара

Кировский район — один из внутригородских районов города Самары.

Занимает северо-восточную часть территории городского округа Самара и граничит с Промышленным и Красноглинским районами городского округа и Волжским сельским районом Самарской области.

Район является одним из крупнейших в городе Самаре (87,5 км²), обладая мощным экономическим, научным и инженерно-техническим потенциалом, творческими достижениями и традициями. В районе размещаются предприятия ряда отраслей промышленности, в том числе: цветная металлургия, машиностроение и металлообработка, производство подшипников, сборных железобетонных изделий и металлоконструкций, стройматериалов, а также мебельное и пищевое производство. Численность населения района – 228,4 тыс. чел. (с учётом миграционных процессов).

Район ограничен: улицами Земеца, Краснодонской, Физкультурной, проспектом Кирова, набережной реки Волги, 9 просекой, Барбошиной поляной, 18 км Московского шоссе, Орловым оврагом, восточной границей посёлка Аэропорт-2 и посёлка Зубчаниновка, набережной реки Самара.

Динамика роста численности населения Куйбышевского района приведена на рисунке 1.


Рисунок 1 - Рост численности населения Кировского района г. Самары
На территории Кировского района расположено 8579 домов, из них:

• 
  муниципальных – 1366;
  
• 
  ведомственных – 39;
  
• 
  общежитий – 33;
  
• 
  ЖСК, ТСЖ – 97 домов (из них ТСЖ – 76, ЖСК – 21);
  
• 
  частный сектор – 7044;
  

На территории района расположены:

1) Предприятия машиностроения, металлургии и металлообработки:

АО «РКЦ «Прогресс» - одно из ведущих предприятий российской ракетно-космической промышленности, производитель ракет-носителей семейства «Союз», космических аппаратов различного назначения;

ОАО «Авиакор – авиационный завод» — самарский авиационный завод, производитель самолётов семейств Ту-154 (один из самых массовых самолётов гражданской авиации РФ и СНГ) и Ту-95 (тяжёлый дальний бомбардировщик-ракетоносец).

Закрытое акционерное общество «Алкоа СМЗ» - металлургический завод

ООО «Завод приборных подшипников».

На «Авиакоре» и «Прогрессе» выпускались самолёты, вошедшие в летопись не только отечественной, но и мировой авиации. В память о тяжёлых военных годах, о самоотверженном труде рабочих и служащих завода Безымянки на пересечении Московского шоссе и проспекта Кирова установлен памятник штурмовику Ил-2, который фашисты окрестили «Чёрная смерть»;

2) Предприятия строительных материалов:

ОАО «Железобетон»,

ООО «Домостроительный комбинат № 1»,

ООО «Легкий керамзит»,

ООО «Керамзит ЛТД» ,

ФГУП «ПП ЖБИ и СМР» (Предприятие производства железобетонных изделий и строительно-монтажных работ),

1245 УНР филиала ФГУП «Управление обустройства войск Минобороны России»;

3) Предприятия пищевой промышленности:

Завод «Кока-Кола» в Самаре,

ОАО «Самарский хлебозавод № 5», Кондитерское объединение «Россия»,

ООО «Самарарыбхоз»,

ООО «Кока-Кола НВС Евразия» филиал в г. Самаре, ЗАО «Чистая вода»;

4) Предприятия мебельной промышленности:

ОАО «Авиакор-мебель»,

ООО «Эдем-Самара-1»;

5) Предприятия электроэнергетики:

ОАО «Волжская территориальная генерирующая компания» - филиал «Самарская ТЭЦ».

На восточной окраине района расположены аэродром «Безымянка» и аэропорт «Смышляевка».

Согласно статистике СОФЖИ (Самарский областной фонда жилья и ипотеке) на вторичном рынке жилой недвижимости в разрезе районов и квартир предложение к продаже в Кировском районе представлено на рисунке 2, а средняя удельная цена предложения 1 квадратного метра общей площади квартир в целом по г. Самара в разрезе административных районов на рисунке 3.



Рисунок 2 – Структура предложения к продаже объектов жилой недвижимости по районам и по количеству комнат
Таким образом наименьшая средняя удельная цена предложения в Куйбышевском районе, а доля рынка вторичного жилья составляет 7,1%.


Рисунок 3 – Средняя удельная цена предложения 1 кв. м общей площади квартир в целом по г. Самара в разрезе административных районов.