Вкр. При Президенте Российской Федерации

• Название: При Президенте Российской Федерации
• Дата: 03.11.2021
• Размер: 1.12 Mb.
• Имя файла: Vkr_Bublik_A_d.docx
• Тип: Реферат; #262750
• страница: 3 из 4

2.2 Выявление особенностей рынка торговых помещений


Первичный анализ. В процессе разработки комплексного аналитического инструментария с использованием MS Excel для группировки данных использован инструмент «гистограмма», находящиеся в наборе надстройки «Пакет анализа»¹.

Также из набора надстройки «Пакет анализа» использован инструмент «описательная статистика»², который рассчитывает основные числовые характеристики выбранного диапазона. В процессе группировки данных этот инструмент позволяет узнать минимум и максимум значений величины, диапазон изменения выборочных данных (разность между максимальным и минимальным значениями), объем и количество наблюдений.

При применении группировки данных (сегментирования) и описательной статистики³ на заданной выборке и вывода показателей на диаграммы получились следующие результаты, описанные ниже:

1. 
   Ставка аренды торгового помещения.
   

Данные исходя из описательной статистики:

• 
  Минимальная ставка – 792 руб.;
  
• 
  Максимальная ставка – 8400 руб.;
  
• 
  Средняя ставка – 2944 руб.;
  
• 
  Медианное значение ставки – 2417 руб.;
  
• 
  Ставка по моде – 2000 руб.;
  
• 
  Стандартное отклонение ставки – 1763 руб.
  

Данные исходя из группировки данных (сегментирования):

Было решено распределить значения арендной ставки по 9 карманам (интервалам) равным 1000 руб.



Рис. 2.2 Сегментация по арендной ставке торгового помещения

Исходя из данной диаграммы сделаны следующие выводы:

• 
  Наиболее многочисленную долю занимают значения арендной ставки в пределах 1000 – 2000 рублей за один квадратный метр торгового помещения, что составляет 34,84% или 77 наблюдений из 221 (объем выборки);
  
• 
  Наименьшую долю занимают значения арендной ставки в интервале 8000 – 9000 рублей за один квадратный метр торгового помещения, что составляет 1,36% от общего объема или 3 наблюдений из 221.
  
• 
  Большую часть всего объема значений арендной ставки занимает группа с 2 по 3 интервал (с 1000 по 3000 рублей), что составляет более 60% от объема выборки.
  
• 
  После 3 интервала (с 2000 по 3000 рублей) происходит резкий спад в процентном соотношении с 29,41% до 12,22% в 4 интервале (с 3000 по 4000 рублей) и в последующих интервалах не превышает 6%, что свидетельствует о непопулярности арендной ставки, превышающий 3000 рублей.
  
• 
  Максимальный разрыв наблюдается между интервалом арендной ставки до 1000 рублей и интервалом с 1000 по 2000 рублей и составляет около 30%, что указывает на непопулярность ставки меньше 1000 рублей.
  

2. 
   Этаж торгового помещения.
   

Данные исходя из описательной статистики:

• 
  Минимальный этаж – -2;
  
• 
  Максимальный этаж – 4;
  
• 
  Среднее значение по этажу – 1,06;
  
• 
  Медианное значение по этажу – 1;
  
• 
  Мода по этажу – 1;
  
• 
  Стандартное отклонение по этажу – 1,04.
  

Данные исходя из группировки данных (сегментирования):

Количество интервалов равно 6. Для наглядности гистограмма преобразована в круговую диаграмму.



Рис. 2.3 Сегментация по этажу торгового помещения

Исходя из данной диаграммы сделаны следующие выводы:

• 
  Первый этаж наиболее часто встречающемся этаж в данной выборке, что составляет около 70% от общего объема или 156 наблюдений из 221;
  
• 
  Второй уровень подвального этажа (-2 этаж) является наименее распространенным и составляет менее 1% или 2 наблюдения из 221;
  
• 
  Подвальный этаж (-1) является более распространенным, чем второй этаж или 10,41% в сравнении с 9,5%.
  

2. 
   Высота потолков торгового помещения.
   

Данные исходя из описательной статистики:

• 
  Минимальная высота потолков – 2,3;
  
• 
  Максимальная высота потолков – 6;
  
• 
  Средняя высота потолков – 3,45;
  
• 
  Медианное значение по высоте потолков – 3,5;
  
• 
  Мода по высоте потолков – 3,5;
  
• 
  Стандартное отклонение по высоте потолков – 0,61.
  

Данные исходя из группировки данных (сегментирования):

Было решено распределить значения высоты потолков по 7 карманам (интервалам) равным 0,5 м.



Рис. 2.4 Сегментация по высоте потолков торгового помещения

Исходя из данной диаграммы сделаны следующие выводы:

• 
  Наиболее распространенная высота потолка находится в пределах 2,5 и 3 метров, что составляет около 34% или 75 наблюдений из 221;
  
• 
  Наименее распространенной высотой потолка является значение в интервале 4,5 – 5 метров и составляет меньше 1% (2 наблюдения из 221);
  
• 
  Абсолютное большинство значений входит в группу с 2,5 по 4 метра, что составляет более 90% от объема выборки.
  

2. 
   Здание (жилое или нежилое), в котором расположено торговое помещение.
   

Так как данный фактор изначально качественный, преобразованный в количественный, и имеет значение либо 0, либо 1, то отсутствует целесообразность описательной статистики.

Данные исходя из группировки данных (сегментирования):

Для наглядности гистограмма преобразована в круговую диаграмму.



Рис. 2.5 Сегментация по жилому и нежилому типу здания, в котором расположено торговое помещение

На данной диаграмме видно, что больший процент торговых помещений находится в жилых зданиях и равен 59 (131 наблюдение). Однако это не является подавляющим большинством в сравнении с нежилыми (90 наблюдение).

2. 
   Время, затраченное в пути от расположения торгового помещения до ближайшей станции метро.
   

Данные исходя из описательной статистики:

• 
  Минимальное время – 1;
  
• 
  Максимальное время– 24;
  
• 
  Среднее время – 6,75;
  
• 
  Медианное значение по времени – 5;
  
• 
  Мода по времени – 3;
  
• 
  Стандартное отклонение по времени – 0,32.
  

Данные исходя из группировки данных (сегментирования):

Было решено распределить значения по 6 интервалам равным 5 минутам.



Рис. 2.6 Сегментация по времени, затраченному на путь до ближайший станции метро

Исходя из данной диаграммы сделаны следующие выводы:

• 
  Наиболее распространенное время пути до метро находится в пределах 1-5 минут и составляет 48,87% или 108 наблюдений из 221;
  
• 
  Наименее распространенное время имеет значения в пределах интервала 20-25 минут и составляет менее 1% или 1 наблюдение из 221;
  
• 
  5,88% значений времени до 1 минуты, что указывает на количество арендуемых торговых помещений, находящихся непосредственно рядом со станцией метро – 13 наблюдений из 221.
  

2. 
   Наличие отдельного входа в торговом помещении.
   

Так как данный фактор изначально качественный, преобразованный в количественный, и имеет значение либо 0, либо 1, то отсутствует целесообразность описательной статистики.

Данные исходя из группировки данных (сегментирования):

Для наглядности гистограмма преобразована в круговую диаграмму.



Рис. 2.7 Сегментация по наличию отдельного входа в торговое помещение

На диаграмме показано, что наибольшие число торговых помещений имеет отдельный вход, то есть 148 наблюдений из 221 или 67% от общего объема выборки.

2. 
   Площадь торгового помещения.
   

Данные исходя из описательной статистики:

• 
  Минимальная площадь – 5,7;
  
• 
  Максимальная площадь– 461;
  
• 
  Средняя площадь – 149;
  
• 
  Медианное значение по площади – 135;
  
• 
  Мода по площади – 223;
  
• 
  Стандартное отклонение по площади – 103,3.
  

Данные исходя из группировки данных (сегментирования):

Было решено распределить значения по 10 интервалам равным 50 кв. м.


Рис. 2.8 Сегментация по площади торгового помещения

Исходя из данной диаграммы сделаны следующие выводы:

• 
  Наиболее частое значение площади торгового помещения находится в диапазоне 100-150 квадратных метров и составляет 25,79% выборки или 57 наблюдений из 221;
  
• 
  Наименее распространенное значение площади торгового помещения в пределах 450-500 квадратных метрах, что составляет менее 1% или 2 наблюдения из 221;
  
• 
  Большей частью объема является значения до 150 квадратных метров и занимают около 60% от объема выборки.
  
• 
  После интервала 100-150 квадратных метров наблюдается резкое уменьшение с 25,79% до 10,41% и в последующих интервалах процент постепенно снижается, что указывает на относительную редкость наличие у торгового помещения более 150 квадратных метров по рассматриваемой выборке.
  

8. 
   Расположение торгового помещения в торговом центре.
   

Так как данный фактор изначально качественный, преобразованный в количественный, и имеет значение либо 0, либо 1, то отсутствует целесообразность описательной статистики.

Данные исходя из группировки данных (сегментирования):

Для наглядности гистограмма преобразована в круговую диаграмму.



Рис. 2.9 Сегментация по расположению торгового помещения в ТЦ

Исходя из диаграммы подавляющие число торговых помещений не находится в торговых или торгово-развлекательных комплексах, что составляет 86% или 191 наблюдения из 221.

В процессе разработки комплексного аналитического инструментария с использованием MS Excel для построения однофакторной регрессионной модели использована «точечная диаграмма» с последующим выбором формата линии тренда.

Для вычисления коэффициентов корреляции использован инструмент «корреляция», находящиеся в наборе надстройки «Пакет анализа».

Факторный анализ. В рамках построения однофакторной регрессионной модели рассматриваются только факторы с изначально количественными значениями: «Площадь», «Метро», «Этаж» и «Высота потолков».

При применении однофакторной регрессионной модели на выбранных факторах, влияющих на ставку аренды торговых помещений на заданной выборке и вывода показателей на диаграммы, получились следующие результаты, описанные ниже:

1. 
   «Площадь».
   

Наиболее подходящий способ (формат) построения тренда – полиномиальный со степенью 3.

Получившиеся формула тренда:

y= -0,0001x³ + 0,1092x² - 31,647x + 5204
Коэффициент детерминации: R² = 0,1981.

Это указывает на то, что по тренду около 20% изменения ставки торговых помещений обусловлено изменением фактора «Площадь», а на 80% иными факторами. Далее представлена точечная диаграмма и линия тренда по данному фактору – рис. 2.10:



Рис. 2.10 Точечная диаграмма с трендом по фактору «Площадь»

Исходя из данной диаграммы и линии тренда сделаны следующие выводы:

• 
  В диапазоне значений фактора от 0 до 200 кв. м. присутствует весомый разброс значений арендной ставки, однако линия тренда указывает на стабильно нисходящую тенденцию ставки с увеличением площади торгового помещения;
  
• 
  В диапазоне значений фактора от 200 до 450 кв. м. разброс значений арендной ставки в двое снизился и находится в одном интервале;
  
• 
  В диапазоне значений фактора от 200 до 350 кв. м. линия тренда указывает на отсутствие значительных изменений арендной ставки в зависимости от роста площади торгового помещения;
  
• 
  В диапазоне значений фактора от 350 до 450 кв. м. линия тренда указывает на возобновления нисходящей тенденции арендной ставки в зависимости от роста площади торгового помещения;
  

2. 
   «Метро».
   

Наиболее подходящий способ (формат) построения тренда – полиномиальный со степенью 4.

Получившиеся формула тренда:

y = 0,0327x⁴ - 2,1329x³ + 49,447x² - 500,87x + 4385,2

Коэффициент детерминации: R² = 0,0677.

Это указывает на то, что по тренду около 7% изменения ставки торговых помещений обусловлено изменением фактора «Метро», а на 93% иными факторами. Далее представлена точечная диаграмма и линия тренда по данному фактору – рис. 2.11:


Рис. 2.11 Точечная диаграмма с трендом по фактору «Метро»

Исходя из данной диаграммы и линии тренда сделаны следующие выводы:

• 
  На диапазоне с 0 по 10 мин. тренд указывает на нисходящую тенденцию ставки, исходя из увеличения минут, затраченных на путь до ближайшей станции метро;
  
• 
  На диапазоне с 10 по 25 мин. наблюдается отсутствия изменения арендной ставки с ростом значения данного фактора;
  
• 
  На общем диапазоне наблюдается значительный разброс значений арендной ставки.
  

3. 
   «Этаж».
   

Наиболее подходящий способ (формат) построения тренда – полиномиальный со степенью 2.

Получившиеся формула тренда:

y = -153,61x² + 586,47x + 2661,4

Коэффициент детерминации: R² = 0,0569.

Это указывает на то, что по тренду около 6% изменения ставки торговых помещений обусловлено изменением фактора «Этаж», а на 94% иными факторами. Далее представлена точечная диаграмма и линия тренда по данному фактору – рис. 2.12:



Рис. 2.12 Точечная диаграмма с трендом по фактору «Этаж»

Исходя из данной диаграммы и линии тренда сделаны следующие выводы:

• 
  На диапазоне с -2 по 1 этаж тренд указывает на восходящую тенденцию значений арендной ставки;
  
• 
  На диапазоне с 1 по 4 этаж тренд указывает на обратную ситуацию – нисходящую тенденцию арендной ставки от увеличения этажа торгового помещения.
  

4. 
   «Высота потолков».
   

Наиболее подходящий способ (формат) построения тренда –экспоненциальная.

Получившиеся формула тренда:

y = 968,19e^0,2786х

Коэффициент детерминации: R² = 0,1021.

Это указывает на то, что по тренду около 10% изменения ставки торговых помещений обусловлено изменением фактора «Высота потолков», а на 90% иными факторами. Далее представлена точечная диаграмма и линия тренда по данному фактору – рис. 2.13:



Рис. 2.13 Точечная диаграмма с трендом по фактору «Высота потолков»
Исходя из линии тренда данной диаграммы на всем диапазоне присутствует восходящая тенденция значения арендной ставки от увеличения высоты потолка торгового помещения.

Далее при вычислении коэффициентов корреляции всех отобранных факторов, влияющих на ставку аренды торговых помещений, получились следующие результаты, представленные в таблице 2.3:

Таблица 2.3

Значение коэффициента корреляции по каждому фактору

Название фактора	Этаж	Высота потолков	Здание	Метро	Вход	Площадь	ТРЦ/ТЦ
Коэффициент Корреляции	0,146	0,289	0,081	-0,228	0,094	-0,368	-0,092

Исходя из данных таблицы сделаны следующие выводы:

• 
  Наиболее влияющими факторами оказались «Площадь» (-0,37), «Метро» (-0,23), «Этаж» (0,15) и «Высота потолков» (0,29).
  
• 
  Наименее влияющим факторами являются «Здание» (0,08), «Вход» (0,09) и «ТРЦ/ТЦ (-0,1).