Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Цены на рынке жилья

1.1 Основные понятия рынка недвижимости

1.2 Структура рынка недвижимости и ценообразование

1.3 Социально-экономическое значение статистического изучения проблем рынка жилья

2. Описание математического аппарата и статистических критериев, используемых в работе

3. Экономический и статистический анализ результатов

Заключение

Список использованных источников



Введение

Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации. Статистика в узком смысле представляет собой количественную совокупность, связанную с обработкой данных индивидуальных наблюдений, свойственных предметам, явлениям, составляющим отдельные параметры единицы совокупности. Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. Нередко им самим приходится проводить статистический анализ различных типов и направленности либо знакомиться с результатами статанализа, выполненного другими. В настоящее время от работника, занятого в любой области науки, техники, производства, бизнеса и прочее, связанной с изучением массовых явлений, требуется, чтобы он был, по крайней мере, статистически грамотным.

Статистика как особый вид деятельности позволяет на основе научного исследования выявить статистические закономерности.

В данной курсовой работе сделана попытка применить полученные знания по предмету «Статистика» для анализа конкретных данных. В качестве исходных данных были взяты цены на первичном и вторичном рынках жилья Российской Федерации за 2005 - 2012 гг.

Целью курсовой работы является проведение анализа данных в динамике по Российской Федерации в целом, а также в разрезе областей за 2012 г.

Основными задачами курсовой работы можно назвать следующие:

1) оценка динамики изучаемых признаков по всей совокупности за анализируемый период;

2) выделение и обоснование удаления из выборки аномальных единиц наблюдения;

3) расчет показателей описательной статистики за последний период;

4) проверка гипотезы о нормальном распределении признаков;

5) проверка гипотезы о влиянии фактора. положенного в основу группировки на анализируемые признаки с помощью дисперсионного анализа;

6) проведение выборочного отбора из генеральной совокупности, определение точечных и интервальных оценок параметров генеральной совокупности по выборочным данным;

7) формулировка выводов по результатам всех видов анализа.

Исходные данные были взяты с сайта Государственного статистического комитета Российской Федерации и приведены в приложении.



1. Цены на рынке жилья

1.1 Основные понятия рынка недвижимости

Рынок недвижимости -- это определенная сфера вложения денежных средств в систему экономических отношений, которые возникают при сделках с недвижимостью, и в объекты недвижимости.

Рынок недвижимости является частью финансового рынка.

Под сегментацией недвижимого имущества понимают разделение недвижимости на определенные однородные группы показателей.

Классификация рынков недвижимости:

По географическому признаку:

§ городской;

§ местный;

§ региональный;

§ мировой;

§ национальный;

По степени готовности к эксплуатации:

§ рынки существующих объектов;

§ незавершенное строительство;

§ новое строительство;

По виду сделок:

§ купля-продажа;

§ аренда;

§ вещные права;

§ ипотека;

§ По форме собственности:

§ государственных и муниципальных объектов;

§ частных объектов;

По способу совершения сделок:

§ первичный рынок и вторичный рынок;

§ организованный и неорганизованный;

§ традиционный и компьютеризированный;

§ биржевой и внебиржевой.

Основные сегменты рынка недвижимости:

§ рынок жилья;

§ рынок земли;

§ рынок нежилых помещений.

Рынок жилья подразделяется на:

§ городской жилищный фонд, который, в свою очередь, подразделяется на жилье низкого качества, типовое жилье, дома улучшенной планировки, застройки сталинских времен, элитное жилье;

§ рынок загородного жилья, его формирование связано со снятием ограничений на индивидуальное загородное строительство.

Рынок нежилых помещений. На данном рынке количество операций намного меньше, но в связи с очень высокой стоимостью объектов недвижимости оно является привлекательным для лиц, работающих на этом рынке.

Земля -- это составная часть в любом объекте недвижимого имущества.

Особенности рынка недвижимости:

§ локальность;

§ невысокая взаимозаменяемость объектов;

§ сезонные колебания цен;

§ сделки необходимо подвергать государственной регистрации;

§ вложение капитала в недвижимость.

1.2 Структура рынка недвижимости и ценообразование

На рынке недвижимости выделяются две его составляющие: первичный и вторичный рынок недвижимости.

На первичном рынке недвижимость как товар выступает впервые. Основными продавцами недвижимости в таком случае выступают государство в лице своих региональных и местных органов власти, а также строительные компании -- поставщики жилой и нежилой недвижимости.

На вторичном рынке недвижимость выступает как товар, ранее бывший в употреблении и принадлежащий определенному собственнику -- физическому или юридическому лицу.

Подобное деление рынка имеет место и на рынке потребительских товаров, рынке ценных бумаг и т.д. Но там товары свободно перемещаются в экономическом пространстве, в то время как предложение на рынке недвижимости всегда привязано к определенному региону, в рамках города -- определенному району или даже микрорайону.

Учитывая, что потребности населения в жилье, а предпринимателей в производственной недвижимости далеки от удовлетворения, дальнейшее развитие рынка недвижимости связано с новым строительством, а, следовательно, с более быстрым развитием первичного рынка недвижимости.

Первичный и вторичный рынки тесно взаимосвязаны. Например, если по каким-либо причинам (спад деловой активности, неблагоприятная экологическая обстановка, затяжной межнациональный или религиозный конфликт и т.д.) в регионе увеличивается предложение недвижимости на вторичном рынке, то автоматически падает спрос и цены на первичном рынке.

Основные функции рынка недвижимости:

§ установление равновесных цен, при которых платежеспособный спрос соответствует объему предложения недвижимости;

§ регулирующая функция, с помощью которой распределяются ресурсы по сферам экономики, формируется ее эффективная структура и удовлетворяются общественные интересы;

§ коммерческая функция, заключающаяся в организации движения капитала и получения прибыли;

§ функция санирования, выражающаяся в очищении экономики от слабых, неконкурентоспособных и малоэффективных элементов;

§ стимулирующая функция, заключающаяся в развитии конкуренции и использовании научно-технических и управленческих новшеств в погоне за прибылью при создании и использовании недвижимого имущества;

§ социальная функция, проявляющаяся в росте активности населения, стремящегося стать собственниками квартир, а также других капитальных и престижных объектов [4].

Рынок недвижимости определяется отношением спроса и предложения, от этого зависит цена. В свою очередь, высота цены определяет отношение спроса и предложения. Другими словами, если возрастает спрос, то возрастает цена, а если возрастает цена, то падает спрос, и наоборот, если падает спрос, цена понижается. На ценообразование влияют внешние и внутренние факторы.

К внешним факторам относят:

- доходы населения и их дифференцированность;

- условия и объем жилищного кредитования;

- макрофинансовые факторы (денежная база);

- макроэкономические факторы (темпы роста ВВП, промышленного производства, уровень занятости);

- инфляция и дефляция;

- цены на нефть и иные товары экспорта;

- изменение курсов валют (девальвация и ревальвация);

- объем вывоза капитала;

- наличие земельных участков под строительство жилья и условия доступа к ним.

К внутренним факторам относят:

- объем платежеспособного спроса на жилье;

- потребность в жилье;

- склонность покупателей к приобретению жилья и их ценовые ожидания;

- репутация застройщиков и объектов;

- объем предложения жилья;

- объемы строительства и ввода жилья, темпы возведения объектов;

- себестоимость и полная стоимость объектов [5].

1.3 Социально-экономическое значение статистического изучения проблем рынка жилья

Основная составляющая рынка жилья -- это жилищный фонд, под которым понимается совокупность жилых квартир и комнат со вспомогательными помещениями, находящихся как в жилых домах, так и в нежилых строениях, но имеющих жилые помещения (квартиры врачей при больницах, учителей при школах и т.п.).

В настоящее время в составе жилищного фонда не учитываются дачи, садовые дома, другие строения и помещения, предназначенные для сезонного или временного проживания, независимо от длительности проживания в них граждан.

В ежегодной статистической отчетности, представляемой предприятиями жилищного хозяйства (формы № 1-жилфонд «Отчет о жилищном фонде за 199_ год»), содержится достаточно широкий спектр показателей, характеризующих жилую и общую площадь жилищного фонда, его движение и состав по формам собственности, благоустройство. Согласно принятой в настоящее время методологии к жилой относится площадь жилых комнат (в том числе временно пустующих) в квартирах, домах, других помещениях; площадь спальных и столовых комнат, комнат для отдыха и внеклассных занятий в интернатах, детских домах и общежитиях учебных заведений, в домах инвалидов; жилых комнат в нежилых строениях и помещениях (школах, больницах и т.п.). Не включаются в жилую площадь жилые помещения, хотя и предназначенные для жилья, но используемые для других целей (под магазины, офисы, детские учреждения и т.п.).

Общая площадь включает не только жилую, но и площадь вспомогательных помещений, таких как кухни, коридоры, ванные комнаты (души), санузлы, кладовые и гардеробные комнаты, встроенные шкафы в общежитиях, а также комнаты культурно-бытового назначения и медицинского обслуживания.

Кроме размеров жилой и общей площади текущая отчетность о жилом фонде содержит сведения о численности постоянно проживающего в нем населения, числе квартир и количестве проживающих в них лиц, в том числе в коммунальных квартирах. Достаточно широко представлены данные о благоустройстве жилищного фонда, наличии водопровода, центрального отопления, канализации, ванны (душа), газа, горячего водоснабжения, напольных электрических плит, телефона, а также о численности лиц, имеющих перечисленные бытовые удобства.

Кроме того, в отчетности имеется информация об общей сумме доходов предприятий жилищного хозяйства, в том числе о той части доходов, которая формируется за счет квартирной платы, дотационных поступлений из бюджета и от сдачи жилищ в аренду.

Эти сведения приобретают особую актуальность в условиях новой жилищной политики, целью которой является перевод жилищного хозяйства на самофинансирование и повышение роли владельцев и нанимателей жилья в его содержании путем покрытия расходов по эксплуатации, обновлению, капитальному ремонту жилищ за счет личных доходов граждан.

Значительное место в текущей жилищной статистике отводится сведениям о движении жилищного фонда, которые представлены в соответствующем разделе упомянутой выше формы показателями увеличения общей площади, в том числе за счет нового строительства; выбытия жилищного фонда из-за его ветхости и аварийности, стихийных бедствий, в связи с отводом земель под новое строительство, реконструкцию и т.д.

Данные о состоянии жилищного фонда необходимы для оценки текущей степени пригодности помещений для проживания, его износа, выявления тенденций в области качества нового жилищного строительства.

Для качественных характеристик жилищного фонда используются также данные о капитальном ремонте (общая площадь капитально отремонтированных жилых домов) и затратах на его проведение, о размерах площади аварийных домов и численности лиц, проживающих на этой площади.

Очень важной информацией о рынке жилья являются сведения о том, кто является собственником жилищ. В настоящее время весь жилищный фонд распределяется по четырем основным формам собственности, а именно:

муниципальный -- жилые дома, принадлежащие местным органам власти;

ведомственный -- жилые дома, принадлежащие предприятиям и учреждениям, колхозам и другим кооперативным организациям и объединениям, иным общественным организациям;

фонд жилищных и жилищно-строительных кооперативов;

частный (индивидуальный) жилищный фонд, находящийся в личной собственности граждан.

Движение жилищного фонда по формам собственности является важным показателем функционирования рынка жилья.

По мере развития рынка жилья совершенствуется действующее законодательство и создаются соответствующая нормативная база и организационные структуры, в том числе оказывающие посреднические (риэлтерские) услуги физическим и юридическим лицам в части операций на рынке жилья. Отрабатывается механизм целевого и ипотечного кредитования жилищного строительства, в том числе на базе использования жилищных сертификатов, специальных субсидий для малообеспеченных групп населения и т.д.

Все эти процессы, происходящие на рынке жилья, требуют внесения изменений в соответствующую информационную базу и методы статистического наблюдения [6].



2. Описание математического аппарата и статистических критериев, используемых в работе

Выявление аномальных явлений

Любая изучаемая совокупность может содержать единицы наблюдения, значения признаков которых резко выделяются из основной массы значений. Такие нетипичные значения признаков (выбросы) могут быть обусловлены воздействием каких-либо сугубо случайных обстоятельств, возникать в результате ошибок наблюдения или же быть объективно присущими наблюдаемому явлению. В любом случае они являются аномальными для совокупности, так как нарушают статистическую закономерность изучаемого явления. Следовательно, статистическое изучение совокупности без предварительного выявления и анализа возможных аномальных наблюдений может не только исказить значения обобщающих показателей (средней, дисперсии, среднего квадратического отклонения и др.), но и привести к серьезным ошибкам в выводах о статистических свойствах совокупности, сделанных на основе полученных оценок показателей.

В случае выявления аномальных наблюдений правильность результатов анализа обеспечивается либо исключением аномалий из исходных данных вследствие их нетипичности для изучаемой выборки, либо корректировкой их влияния с помощью так называемой "подчистки данных", в основе которой лежат специальные методы робастного статистического оценивания (от англ. robust - устойчивый, крепкий).

Для выявления и исключения аномальных единиц наблюдения обычно строят диаграммы рассеяния и гистограммы изучаемых признаков.

Также для проверки аномальности явлений используется следующий способ, основанный на проверке гипотезы. О принадлежности значения признака при определенных условиях генеральной совокупности. Нулевой гипотезой в этом случае является предположение о том, что x принадлежит той же совокупности, что и все остальные n-1 наблюдений, т.е. x_n не является результатом ошибки наблюдения.

Проверка этой гипотезы состоит в том, что x_n сравнивается по величине с некоторой критической границей x. Если выделяющимся значением является наибольшее, то x_n сравнивается с верхней допустимой границей, выбранной таким образом, чтобы вероятность ее превзойти была равна уровню значимости, т.е.

(1)

где - среднее значение признака,

- критическое значение по таблице Лапласа, соответствующее необходимой вероятности,

- среднеквадратическое отклонение.

Гипотеза H₀ бракуется, если x_n превосходит во величине указанную границу.

Если же выделяющимся наблюдением является наименьшее, то его сравнивают с нижней границей:

(2)

Расчет показателей динамики

Для характеристики интенсивности развития во времени используются статистические показатели, получаемые сравнением уровней между собой, в результате чего получаем систему абсолютных и относительных показателей динамики: абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста.

Если в ходе исследования необходимо сравнить несколько последовательных уровней, то можно получить или сравнение с постоянной базой (базисные показатели), или сравнение с переменной базой (цепные показатели).

Базисные показатели характеризуют итоговый результат всех изменений в уровнях ряда от периода базисного уровня до данного (i-го) периода.

Цепные показатели характеризуют интенсивность изменения уровня от одного периода к другому в пределах того промежутка времени, который исследуется.

Абсолютный прирост определяется как разность между двумя уровнями динамического ряда и показывает, на сколько данный уровень ряда превышает уровень, принятый за базу сравнения:

, (3)

где - абсолютный прирост,

- уровень сравниваемого периода,

- уровень базисного периода.

При сравнении с переменной базой абсолютный прирост будет равен:

, (4)

где - уровень непосредственно предшествующего периода.

Абсолютный прирост с переменной базой иначе называют скоростью роста.

Темп роста определяется как отношение двух сравниваемых уровней и показывает, во сколько раз данный уровень превышает уровень базисного периода.

Базисный темп роста:

. (5)

Цепной темп роста:

. (6)

Темп прироста показывает, на сколько процентов уровень данного периода больше (или меньше) базисного уровня. Этот показатель может быть рассчитан двояко:

1) как отношение абсолютного прироста к уровню, принятому за базу сравнения;

2) как разность между темпом роста (в процентах) и 100%

. (7)

Абсолютное значение 1% прироста:

. (8)

Средние показатели динамики рассчитываются только для цепных индексов.

Средний абсолютный прирост

. (9)

Средний темп роста

. (10)

Средний темп прироста

(11)

Описательная статистика

Согласно типологии, предложенной Джозефом Хили, статистические методы можно разделить на описательную статистику и статистические выводы. Описательная статистика используется для простого обобщения данных, полученных в рамках выборочного исследования. В свою очередь, статистические выводы необходимы для того, чтобы данные, полученные из выборки, можно было распространить на всю генеральную совокупность.

К базовым методам описательной статистики относятся процентные показатели, меры центральной тенденции, меры вариации и парные коэффициенты связи. Они позволяют обобщить данные, имеющиеся по выборке.

Процентные показатели используются для того, чтобы частотное распределение по той или иной переменной привести к основе 100 (аналогично, пропорции используются для приведения данных к основе 1). В таком виде данные являются более предпочтительными в интуитивном смысле по сравнению с «сырым» частотным распределением.

Меры центральной тенденции (мода, медиана и среднее арифметическое) дают информацию о типичном или центральном значении распределения. Мода говорит о наиболее часто встречающемся значении, медиана - о серединном значении, среднее арифметическое - о наиболее ожидаемом значении.

Среднее рассчитывается по формуле средней арифметической:

= (12)

Средняя арифметическая простая используется в том случае, если у всех группировочных признаков равны между собой частоты признака. Средняя арифметическая взвешенная - используется, если частоты признака не равны между собой

(13)

К структурным средним, наиболее часто используемым статистикой, относят моду и медиану.

Мода (Мо) - это значение признака, наиболее часто встречающегося в данном ряду. В дискретном ряду распределения моду определяют по наибольшей частоте. В интервальном ряду распределения мода определяются по формуле

, (14)

где Х_Mo - нижнее значение модального интервала;

f_Mo - число наблюдений или объем взвешивающего признака в модальном интервале (в абсолютном либо относительном выражении);

f _Mo-1 - то же для интервала, предшествующего модальному;

f _Mo+1 - то же для интервала, следующего за модальным;

h - величина интервала изменения признака в группах.

Модальный интервал выбирается по максимальной частоте в исследуемом ряду распределения.

Медиана (Ме) - это значение признака, которое приходится на середину ранжированного ряда распределения. В интервальному ряду распределения медиана определяется по формуле

, (15)

где X_Me - нижняя граница медианного интервала;

h_Me - его величина;

(0.5?f) - половина от общего числа наблюдений или половина объема того показателя, который используется в качестве взвешивающего в формулах расчета средней величины (в абсолютном или относительном выражении);

f' _Me-1 - сумма наблюдений (или объема взвешивающего признака), накопленная до начала медианного интервала;

f_Me - число наблюдений или объем взвешивающего признака в медианном интервале (также в абсолютном либо относительном выражении).

Медианный интервал определяется по кумулятивным частотам, где впервые сумма частот превысит половину всех частот.

Средние величины, характеризуя вариационный ряд одним числом, не учитывают степень вариации признака. Для ее измерения используют показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Самым простым, как в смысле получаемой информации, так и в смысле подсчета, показателем меры вариативности является размах (R). Он равен разнице между наибольшим и наименьшим значениями распределения.

Для количественных признаков нижняя граница мер изменчивости равна 0 (по интересующей исследователя характеристике наблюдаемые объекты не отличаются). В свою очередь, верхняя граница - всегда открытая величина, определяющаяся особенностями изучаемого свойства и наблюдаемой неоднородностью распределения.

Дисперсия () наиболее часто используемый показатель вариации, показывает среднюю площадь отклонений вариантов признака от средней величины.

Простая дисперсия

, (16)

взвешенная дисперсия

. (17)

Среднее квадратическое отклонение () определяется как квадратный корень из дисперсии.

. (18)

Коэффициент вариации рассчитывается по формуле:

. (19)

Коэффициент вариации случайной величины -- мера относительного разброса случайной величины; показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет её средний разброс. При значении коэффициента вариации менее 33% делается вывод о неоднородности выборки.

Гистограмма, это способ представления статистических данных в графическом виде - в виде столбчатой диаграммы. Она отображает распределение отдельных измерений параметров изделия или процесса. Иногда ее называют частотным распределением, так как гистограмма показывает частоту появления измеренных значений параметров объекта.

Высота каждого столбца указывает на частоту появления значений параметров в выбранном диапазоне, а количество столбцов - на число выбранных диапазонов.

Важное преимущество гистограммы заключается в том, что она позволяет наглядно представить тенденции изменения измеряемых параметров качества объекта и зрительно оценить закон их распределения. Кроме того, гистограмма дает возможность быстро определить центр, разброс и форму распределения случайной величины. Строится гистограмма, как правило, для интервального изменения значений измеряемого параметра.

Критерий согласия Пирсона

Критерием согласия называется критерий проверки гипотезы о предполагаемом законе неизвестного распределения.

Пусть по выборке объема п получено эмпирическое распределение:

Таблица 1 - Пример вариационного ряда

Варианты xi	x1	x2	xs
Частоты ni	n1	n2	ns

С помощью критерия Пирсона можно проверить гипотезу о различных законах распределения генеральной совокупности (равномерном, нормаль-ном, показательном и др.) Для этого в предположении о конкретном виде распределения вычисляются теоретические частоты , и в качестве крите-рия выбирается случайная величина

, (20)

имеющая закон распределения ч² с числом степеней свободы

k = s - 1 - r, (21)

где s - число частичных интервалов выборки,

r - число параметров предполагаемого распределения.

Критическая область выбирается правосто-ронней, и граница ее при заданном уровне значимости б находится по таблице критических точек распределения ч².

Теоретические частоты вычисляются для заданного закона распределения как количества элементов выборки, которые должны были попасть в каждый интервал, если бы случайная величина имела выбранный закон распределения, параметры которого совпадают с их точечными оценками по выборке, а именно:

Для проверки гипотезы о нормальном законе распределения = п • Р_i, где п - объем выборки, x_i и x_{i + 1} - левая и правая границы i-го интервала, - выборочное среднее, s - исправленное среднее квадратическое отклонение. Поскольку нормальное распределение характеризуется двумя параметрами, число степеней свободы k = n - 3.

Однофакторный дисперсионный анализ

Во многих экономико-социальных задачах требуется оценить влияние одного или нескольких различных качественных факторов на изучаемую количественную характеристику величины Х. Например, разные формы организации производства могут оказывать существенное и несущественное влияние на прибыль фирмы или предприятия. Другим примером может служить задача оценки эффективности различных видов удобрений на урожайность. рынок недвижимость ценообразование статистический

Суть метода заключается в том, что

а) данный фактор (факторы) А можно разделить на ряд уровней, в качестве которых могут выступать, например, разные формы организации производства или разные виды удобрений,

б) дисперсия величины Х может быть разделена на 2 части: одна часть - факторная дисперсия вызвана действием различных уровней фактора(факторов) А, вторая - остаточная дисперсия, обусловленная неконтролируемыми, случайными воздействиями.

Если выясняется, что факторная дисперсия не велика по сравнению с остаточной, то считается, что фактор (факторы) А не оказывает(ют) существенного влияния на изучаемую величину Х.

Если рассматривается один фактор, дисперсионный анализ называется однофакторным, если более одного - многофакторным.

Алгоритм однофакторного дисперсионного анализа

а) Пусть на рассматриваемую количественную величину Х влияет качественный фактор А, который имеет k уровней. Для каждого уровня фактора А проводится одинаковое количество измерений величины Х. Число таких измерений на каждом из уровней равно n. Результаты измерений представляются в виде таблицы .

Замечание. В обозначениях индексов переменных величин таблицы будем следовать правилам алгебры матриц: строки будем обозна0чать индексом i, а столбцы - индексом j; для переменных с двумя индексами: первый индекс - номер строки, а второй индекс - номер столбца.

Таблица 2 - Пример расчетной таблицы

Номер измерений,	Уровни фактора,
	A1	A2	Aj	Ak
1	X11	X12	X1j	X1k
2	X21	X22	X2j	X2k
i	Xi1	Xi2	Xij	Xik
n	Xn1	Xn2	Xnj	Xnk
Групповая средняя

б) В последней строке помещены средние значения измерений для каждого уровня j фактора А, найденные по формуле

(22)

в) Рассмотрим основные понятия дисперсионного анализа.

1. Общей средней по всем измерениям (общее число измерений равно k·n) является величина, равная

(23)

2. Общей суммой квадратов отклонений измеренных значений x_ij от общей средней называется выражение:

(24)

3. Факторной суммой квадратов отклонений групповых средних от общей средней называется выражение:

(25)

4. Остаточной суммой квадратов отклонений измеренных значений от групповых средних служит сумма Q_ост, равная Q_ост=Q_общ-Q_факт.

г) Итак, подсчитав общую сумму Q_общ, факторную сумму Q_факт, и остаточную сумму Q_ост, можно получить дисперсии: общую - S²_общ, факторную - S²_факт и остаточную - S²_ост. Дисперсия S²_общ обязана своим появлением всем действующим факторам: как фактору А, так и фактору случайности на каждом уровне. Основная задача, которую решает дисперсионный анализ - это разложение общей дисперсии S²_общ на составляющие, которые характеризовали бы фактор А и фактор случайности в отдельности.

С учетом того, что факторная дисперсия S²_факт зависит от k составляющих и является смещенной оценкой, то формула для несмещенной оценки дисперсии принимает вид:

(26)

Остаточная дисперсия S²_ост зависит от X_ij(i= j=), т.е. от k·n составляющих. Следовательно, для несмещенной остаточной дисперсии имеем

. (27)

Здесь число степеней свободы по сравнению с n·k уменьшено на k, так как в каждой группе за счет групповой средней число степеней свободы уменьшается на единицу.

д) Для проверки нулевой гипотезы Н₀ о незначимом влиянии фактора А используем критерий Фишера - Снедекора, т.е. случайную функцию

(28)

равную отношению выборочных дисперсий двух нормально распределенных случайных величин (во всех случаях полагаем, что совокупности данных измерений распределены по нормальному закону).

По таблице распределения Фишера для уровня значимости б = 0,05 и степеням свободы k₁=k-1, k₂=k(n-1), находим F_крит(0,05; k₁; k₂).

е) Если F_крит>F_расч, то заключаем, что фактор влияет несущественно, и принимаем нулевую гипотезу.

Если F_крит<F_расч, то заключаем, что фактор влияет существенно, и нулевую гипотезу отвергаем.

Выборочное наблюдение

В общем случае выборка может осуществляться по схеме повторного и бесповторного отбора. В первом случае единицы совокупности снова возвращаются в генеральную совокупность. Во втором случае единицы, попавшие в выборку, в генеральную совокупность уже не возвращаются. Одна из задач, которая может решаться при выборочном обследовании состоит в определении границ среднего значения показателя по генеральной совокупности.

Границы (предела) среднего значения признака по генеральной совокупности () - (предельная граница среднего времени ответа) определяются следующим неравенством:

, (29)

где - среднее значение признака (среднее время ответа) по выборочной совокупности.

Формулы для расчета предельной ошибки средней приведены в таблице.

Таблица 3 - Формула определения предельной ошибки средней

Вид выборки	Формула	Примечание
Повторная выборка		Здесь t такое значение функции Лапласа, что Ф(t)=y, y доверительная вероятность. Функция Лапласа протабулирована и её значение можно найти в справочниках.
Бесповторная выборка		- предельная ошибка средней, n - объем выборочной совокупности, N - объем генеральной совокупности, у - среднее квадратическое отклонение признака

Построение интервального вариационного ряда

При построении интервальной группировки определяется число групп и величина интервала. Число групп (n) может быть определено с помощью формулы Стерджесса

(30)

где N - число единиц совокупности.

Величина интервала (k) в случае равномерного ряда распределения определяется по формуле

(31)

где x_max, x_min - соответственно максимальное и минимальное значения признаков совокупности.

Для нормализации признаков используется формула



3. Экономический и статистический анализ результатов

В качестве показателей для анализа были взяты данные по средним ценам за 1 квадратный метр на первичном и вторичном рынке жилья Российской Федерации за 2005-2012 гг.

Для начала проанализируем динамику указанных показателей за последние годы. Так как исходные данные по показателям приведены в российских рублях, для приведения в сопоставимый вид разделим все значения показателя на индексы цен, приводя таким образом все данные к рублевому эквиваленту на конец 2005 года. Индексы цен на первичном рынке жилья возьмем на сайте государственного статистического комитета Российской Федерации.

Результаты приведения средних цен на первичном рынке приведены в таблице 4.

Таблица 4 - Скорректированные значения цен на первичном рынке

	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
Российская Федерация, рублей за квадратный метр площади	25 394	36 221	47 482	52 504	47 715	48 144	43 686	48 163
Индекс цен, в % ,к концу 2005 года	1,00	1,48	1,82	2,01	1,86	1,86	1,99	2,20
Скорректированные цены по Российской Федерации, в ценах на конец 2005 г.	25 394	24 523	26 052	26 117	25 687	25 840	21 975	21 886

Построим график скорректированных данных.

Рисунок 1 - Динамика уровня цен на первичном рынке

По графику видно, что уровень цен с 2005 г. по 2010 г. был примерно одинаковым, однако, начиная с 2011 г. начал постепенно снижаться.

Рассчитаем цепные и базисные показатели динамики. За базу возьмем значение показателя в 2005 г. Результаты оформим в таблицу 5.

Таблица 5- Показатели динамики

Год	Цена за 1 кв. м., руб.	Абсол прирост, баз. руб.	Абсолютный прирост, цепной, руб.	Темп роста, баз., процентов	Темп роста, цепной, процентов	Темп прироста, баз., процентов	Темп прироста, цепной, процентов	Абсолютное значение 1% прироста, руб.
2005	25 394	-	-	-	-	-	-	-
2006	24 523	-871	-871	96,6	96,6	-3,4	-3,4	253,9
2007	26 052	658	1 528	102,6	106,2	2,6	6,2	245,2
2008	26 117	723	65	102,8	100,3	2,8	0,3	260,5
2009	25 687	293	-430	101,2	98,4	1,2	-1,6	261,2
2010	25 840	446	153	101,8	100,6	1,8	0,6	256,9
2011	21 975	-3 419	-3 865	86,5	85,0	-13,5	-15,0	258,4
2012	21 886	-3 508	-90	86,2	99,6	-13,8	-0,4	219,8

Если посмотреть на цепные абсолютные значения прироста, видим, что большинство из них отрицательные, что свидетельствует о снижении значения показателя по сравнению с предыдущим годом. В соответствующие года меньше 100% и цепные темпы роста.

Больший интерес представляют средние показатели динамики, которые рассчитываются по цепным показателям по формулам (9)-(11). Средний абсолютный прирост составил -501 рубль. То есть, за период с 2005 по 2012 гг. в среднем ежегодно цена за 1 кв. метр на первичном рынке жилья по Российской Федерации уменьшалась на 501 рубль в ценах на конец 2005 года. Средний темп роста составил 97,9%, а соответственно средний темп прироста за этот же период составил -2,1%. То есть уменьшение в 501 рубль в среднем составляло 2,1% по сравнению с предыдущим годом.

Проведем аналогичный анализ по ценам на вторичном рынке жилья, скорректировав их на индекс цен на вторичном рынке жилья. Исходные и скорректированные данные - в таблице 6.

Таблица 6 - Цены на вторичном рынке жилья в Российской Федерации

	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
Российская Федерация, рублей за квадратный метр площади	22 166	36 615	47 206	56 495	52 895	59 998	48 243	56 370
Индекс цен, в % ,к концу 2005 года	1,00	1,54	1,86	2,15	1,91	1,96	2,08	2,33
Скорректированные цены по Российской Федерации, в ценах на конец 2005 г.	22166,0	23714,4	25351,4	26314,0	27682,2	30574,0	23236,2	24219,9

График скорректированных данных - на рисунке 2.

Рисунок 2 - График скорректированных данных на вторичном рынке жилья

По рисунку видно, что тенденция к снижению после 2010 г. наблюдалась также и на вторичном рынке жилья. Однако до 2010 г. здесь явно видно ежегодное повышение цен. Рассчитаем показатели динамики.

Таблица 7 - Показатели динамики для вторичного рынка жилья

Год	Цена за 1 кв. м., руб.	Абсол прирост, баз. млн. долл.	Абсолютный прирост, цепной, млн. долл.	Темп роста, баз., процентов	Темп роста, цепной, процентов	Темп прироста, баз., процентов	Темп прироста, цепной, процентов	Абсолютное значение 1% прироста, млн. долл.
2005	22 166,0	-	-	-	-	-	-	-
2006	23 714,4	1 548	1 548	107,0	107,0	7,0	7,0	221,7
2007	25 351,4	3 185	1 637	114,4	106,9	14,4	6,9	237,1
2008	26 314,0	4 148	963	118,7	103,8	18,7	3,8	253,5
2009	27 682,2	5 516	1 368	124,9	105,2	24,9	5,2	263,1
2010	30 574,0	8 408	2 892	137,9	110,4	37,9	10,4	276,8
2011	23 236,2	1 070	-7 338	104,8	76,0	4,8	-24,0	305,7
2012	24 219,9	2 054	984	109,3	104,2	9,3	4,2	232,4

Абсолютные цепные приросты почти все положительные, кроме одного. Действительно, тенденция к нарастанию у данного показателя выше. Средний абсолютные прирост равен 293 рубля, темп роста 101,3%.

По исходным данным можно сравнить цены на первичном и вторичном рынке жилья в Российской Федерации. В данном случае построим график по нескорректированным данным, т.к. сравнение будет проводиться визуально каждый год.

Рисунок 3 - Графики нескорректированных цен

По рисунку 3 видно, что если с 2005 по 2007 гг. включительно цены были почти равные на обоих рынках, то с 2008 г. цены на первичном рынке меньше, чем цены на вторичном.

Перейдем к анализу признаков за последний период, в нашем случае это 2012 г. по областям Российской Федерации. Исходные данные приведены в приложении. Для начала построим графики рассеяния по имеющимся областям. График представлен на рисунке 4.

Рисунок 4 - Диаграмма рассеяния цен на первичном рынке

Точки, далеко отстоящие от общей массы - это и есть аномальные явления. Этим точкам соответствует г. Москва (129 966 руб.), г. Санкт-Петербург (88 238 руб.) и Московская область (77 595 руб.).

Аналогичный график для вторичного рынка жилья:

Рисунок 5 - Диаграмма рассеяния для вторичного рынка жилья

На данном графике также выделяется г. Москва (176 320 руб.), г. Санкт-Петербург (83 521 руб.) и Московская область (73 761 руб.) отходят от общей массы не так сильно, однако тоже выделяются.

Проверим на аномальность области с максимальным и минимальным значениями признака с помощью проверки соответствующих гипотез. Возьмем вероятность, равную 0,975, соответствующее ему значение t=1,96.

Начнем с проверки на аномальность цен на первичном рынке жилья по областям. Среднеквадратическое отклонение равно 14 422. Среднее равно 43 851. Соответственно границы среднего с вероятностью 0,975 лежат от 15 005 до 72 696 руб. Значения цен в г. Москва, г. Санкт-Петербурге и в Московской области лежат вне этих границ.

Среднее по ценам на вторичном рынке жилья равно 45 813 руб. Сигма 18 377 руб. Границы для генерального среднего 9 792-81 833. В данном случае г. Москва и г. Санкт-Петербург также признается аномальными. Московская область здесь не принадлежит к аномальным, однако, визуально можно и ее причислить к данному классу явлений.

Выявленные области с аномальными значениями показателя исключим из дальнейшего рассмотрения. Дальнейший анализ будет вестись по 77 и 79 областям соответственно для первичного и вторичного рынков. Разница обусловлена отсутствием данных по некоторым областям по ценам на первичном рынке.

Для более углубленного анализа рассчитаем показатели описательной статистики с помощью опции Анализ данных -> Описательная статистика. Результаты приведены в таблице 8.

Таблица 8 - Описательная статистика

Цены на первичном рынке, руб. за кв. метр общей площади	Цены на вторичном рынке, руб. за кв. метр общей площади
Среднее	41 718	Среднее	43 330,34177
Стандартная ошибка	992,6238366	Стандартная ошибка	1 137,495178
Медиана	39920	Медиана	41 578
Мода	#Н/Д	Мода	#Н/Д
Стандартное отклонение	8 710,238816	Стандартное отклонение	10 110,27829
Дисперсия выборки	75 868 260,24	Дисперсия выборки	102 217 727,2
Эксцесс	0,265134996	Эксцесс	1,065966337
Асимметричность	0,419893222	Асимметричность	0,880445134
Интервал	45 208	Интервал	50 476
Минимум	20 720	Минимум	24 629
Максимум	65 928	Максимум	75 105
Сумма	3 212 286	Сумма	3 423 097
Счет	77	Счет	79

Средняя цена на первичном рынке Российской Федерации составляла 41 718 рубля, на вторичном рынке она была несколько выше - 43 330 рублей. В половине исследуемых областей цена на первичном рынке была ниже чем 39 920 рубля, что касается вторичного рынка, тут медиана также выше и составляет 41 578 рублей. Моды не рассчитана ни по одному из показателей, это значит, что значение средней цены не повторялось ни в одной области. Дисперсия цен значительно выше на вторичном рынке, здесь также высок и размах выборки (на вторичном рынке размах вариации равен 50 476, на первичном - 45 208 рублей). На первичном рынке жилья минимальная цена (20 720 рублей) наблюдалась в Карачево-Черкесской республике, максимальная (65 928 рублей) - в Сахалинской области. На вторичном рынке минимальная цена (24 629 рублей) за квадратный метр наблюдалась в Чеченской республике, максимальная (75 105 руб.) - в Приморском крае.

Также рассчитаем по формуле (19) значение показателя вариации. В случае первичного рынка он равен 8 710/41 718*100%=20,9%. В случае вторичного рынка 10 110/43 330*100%=23,3%. В обоих случаях значение меньшее 33%, следовательно, обе выборки можно считать однородными.

По показателям ассиметрии и эксцесса можно предварительно судить о близости распределения исследуемых признаков к нормальному. Значения по первичному рынку близки к нулю, значит, предварительно можно сделать вывод о нормальности распределения. Такой же вывод можно сделать и по распределению цен на вторичном рынке. Однако здесь расхождение с нулем более высокое.

Для подтверждения построим гистограммы признаков с помощью опции Анализ данных->Гистограмма.

Рисунок 6 - Гистограмма распределения цен на первичном рынке жилья

По рисунку 6 видно, что действительно распределение имеет характерный вид колокола, и достаточно симметрично, т.е. близко к нормальному.

Вторая гистограмма имеет некоторую правостороннюю симметрию. Т.е. на вторичном рынке чаще встречаются очень высокие цены.

Проверим соответствие распределений признаков нормальному с помощью проверки гипотезы о виде распределения. Сделаем это с помощью критерия Пирсона.

Для этого сначала необходимо построить интервальный вариационный ряд. Число интервалов найдем с помощью формулы Стерджесса (30). В обоих случаях оно равно 7 (округляем до ближайшего целого числа).

Ширина интервала находится по формуле (31) и в случае первичного рынка равна (65 928-20 720)/7=6 458,3. Сформируем интервалы и подсчитаем частоты попадания областей в каждый интервал. Результаты представлены в таблице 9.

Рисунок 7 - Гистограмма распределения цен на вторичном рынке жилья

Таблица 9 - Интервальный ряд по ценам на первичном рынке

Нижняя граница	Верхняя граница	Середина интервала	Частота
20 720,0	27 178,3	23 949,1	3
27 178,3	33 636,6	30 407,4	9
33 636,6	40 094,9	36 865,7	27
40 094,9	46 553,1	43 324,0	15
46 553,1	53 011,4	49 782,3	15
53 011,4	59 469,7	56 240,6	5
59 469,7	65 928,0	62 698,9	3

Для расчета теоретического значения критерия необходимо нормализовать границы интервалов по формуле, предварительно рассчитав среднее и среднеквадратическое отклонение по формулам (13) и (17) соответственно. Расчет значений функции Лапласа произведем с помощью встроенной функции НОРМСТРАСП(). При расчете нормированных показателей в качестве нижней границы нижнего интервала был взят 0 (как аналог -?) и в качестве верхней границы последнего интервала 100 000 (как аналог +?). Результаты расчетов приведены в таблице 10.

Таблица 10 - Расчеты для критерия Пирсона

Нижняя граница	Верхняя граница	Середина интервала	Частота	Нормированная верхняя граница	Нормированная нижняя граница	Теоретическая частота
0	27 178,3	23 949,1	3	-2,34668	-1,62246	4,031
27 178,3	33 636,6	30 407,4	9	-1,62246	-0,89823	10,178
33 636,6	40 094,9	36 865,7	27	-0,89823	-0,174	18,973
40 094,9	46 553,1	43 324,0	15	-0,174	0,550224	21,405
46 553,1	53 011,4	49 782,3	15	0,550224	1,274451	14,617
53 011,4	59 469,7	56 240,6	5	1,274451	1,998678	6,039
59 469,7	100 000	62 698,9	3	1,998678	2,722905	1,757
среднее	41 646,5		77			77
дисперсия	79 521 617,8
сигма	8917,5

Теоретическое значение критерия, рассчитанное по формуле (20), равно 1,45. Критическое значение по таблице распределения Хи² при уровне значимости 0,05 количестве степеней свободы 74 (77-2-1) равно 95,1. Расчетное значение критерия меньше критического, следовательно, гипотеза о нормальном распределении признака не может быть отвергнута на указанном уровне значимости.

Проведем аналогичные вычисления для цен на вторичном рынке. Промежуточные расчеты приведены в таблице.



Таблица 11 - Промежуточные расчеты для проверки гипотезы

Нижняя граница	Верхняя граница	Середина интервала	Частота	Нормированная верхняя граница	Нормированная нижняя граница	Теоретическая частота
0	31 839,9	28 234,4	7	-1,89781	-1,16107	9,701
31 839,9	39 050,7	35 445,3	22	-1,16107	-0,42433	16,816
39 050,7	46 261,6	42 656,1	25	-0,42433	0,312416	22,671
46 261,6	53 472,4	49 867,0	15	0,312416	1,049159

Подобные документы

• Социально-экономическая статистика рынка жилья и недвижимости в России

  Социально-экономическое значение статистического изучения проблем рынка жилья и недвижимости, его перспективы в России. Структурный статистический анализ рынка, сравнительная оценка по регионам. Направленный совершенный показатель статистической оценки.
  
  курсовая работа [415,0 K], добавлен 06.02.2015
  

• Статистическое изучение рынка недвижимости в регионе

  Основные черты рынка жилья. Организация и механизм функционирования жилищного рынка. Инструменты статистического наблюдения за рынком недвижимости. Цели и направления, задачи и этапы анализа рынка недвижимости. Рынок жилья в России на сегодняшний день.
  
  курсовая работа [110,8 K], добавлен 23.07.2012
  

• Статистическое изучение рынка недвижимости

  Основные понятия и особенности рынка недвижимости. Статистический анализ рынка недвижимости в Российской Федерации. Оценка структуры ввода в действие жилых домов за 2000-2009 г. Динамика изменения средней цены за 1 кв.м. жилья на первичном рынке.
  
  дипломная работа [378,8 K], добавлен 09.12.2014
  

• Анализ рынка жилья 2006

  Организация и механизм функционирования жилищного рынка. Рынок жилья в России на сегодняшний день. Состояние рынка недвижимости г. Красноярска 1 квартал 2006 года. Причины роста цен на рынке жилья необходимость развития рынка доступного жилья. Ипотека.
  
  курсовая работа [35,1 K], добавлен 16.04.2008
  

• Анализ рынка жилья в городе Иркутске

  Характеристика движения рынка жилья Российской Федерации до кризиса. Постепенный выход страны из кризиса. Средняя стоимость квадратного метра жилья в Иркутске. Анализ рынка недвижимости в 2009 и 2010 годах. Современный рынок доступного жилья в Иркутске.
  
  реферат [877,1 K], добавлен 17.11.2010
  

• Анализ рынка недвижимости в регионе

  Рынок недвижимости как разновидность инвестиционного рынка и рынка услуг, его виды и субъекты. Принципы оценки недвижимости, связанные с пользователем. Анализ цен на рынке вторичного жилья г. Алматы. Ипотека и аренда рынка недвижимости Казахстана.
  
  дипломная работа [449,2 K], добавлен 09.11.2015
  

• Статистика рынка жилья РФ

  Организация и механизм функционирования жилищного рынка. Инструменты статистического наблюдения за рынком недвижимости. Управление спросом на региональном рынке жилья. Его проблемы и перспективы. Анализ источников финансирования жилищного строительства.
  
  курсовая работа [631,0 K], добавлен 11.03.2014
  

• Сегменты рынка недвижимости и их характеристика

  Сегментация рынка недвижимости: жилья; коммерческой недвижимости; земельных участков. Характеристика рынка жилой недвижимости Поволжья. Сделки купли-продажи больших земельных участков в Казани. Средняя стоимость объектов первичного и вторичного рынка.
  
  контрольная работа [681,6 K], добавлен 16.08.2010
  

• Становление и развитие рынка недвижимости в России

  Понятие и особенности рынка недвижимости, классификация его объектов. Основные этапы становления рынка недвижимости в РФ, перспективы его развития на современном этапе. Анализ стоимости квартир на рынке жилья в Санкт-Петербурга и Ленинградской области.
  
  курсовая работа [862,8 K], добавлен 07.11.2014
  

• Анализ первичного и вторичного рынка жилья г. Казани

  Определение понятий рынка недвижимости, жилья, первичного и вторичного рынка. Рассмотрение основных операций с помещениями в частной собственности. Виды, типы и серии жилых домов. Анализ цен предложений на современном рынке жилой недвижимости г. Казань.
  
  реферат [275,8 K], добавлен 19.06.2015
  

• Анализ рынка недвижимости Выборгского района Ленинградской области

  Совокупность статистических показателей, отражающих состояние и развитие жилищной сферы и рынка жилья в субъекте Российской Федерации. Соотношение статистических и маркетинговых направлений в исследовании рынка жилой недвижимости по Выборгскому району.
  
  дипломная работа [4,1 M], добавлен 29.12.2016
  

• Экономика недвижимости

  Понятие недвижимости, его содержание. Функции рынка недвижимости. Объекты, относящиеся к недвижимому имуществу и их классификация. Особенности рынка земельных участков. Сегменты рынка недвижимости и их современное развитие. Рынок жилья и его развитие.
  
  шпаргалка [53,3 K], добавлен 10.06.2009
  

• Проблемы становления и развития рынка жилья России

  Основные понятия рынка недвижимости. Состояние рынка жилья на середину 2009 года: стадии становления и развития рынка жилья, цены на недвижимость в настоящее время, факторы, на них влияющие. Закономерность долгосрочного развития региональных рынков.
  
  курсовая работа [1,5 M], добавлен 09.12.2010
  

• Рынок загородного жилья

  Понятие и виды загородной недвижимости. История развития рынка загородного жилья, его классификация. Анализ ситуации на рынке загородной недвижимости Свердловской области: обеспеченность жилыми площадями, структура потребления. Критерии выбора жилья.
  
  курсовая работа [784,8 K], добавлен 31.10.2011
  

• Регулирование рынка жилья

  Роль рынка жилья и его особенности. Градация жилищного фонда согласно Жилищному Кодексу РФ. Методы осуществления регулирования рынка жилья в России и их характеристика. Важнейшие проблемы, сдерживающие формирование рынка доступного жилья, пути их решения.
  
  реферат [35,7 K], добавлен 25.07.2010
  

• Рынок недвижимости (жилья) и проблемы его формирования в России

  Законодательная база рынка недвижимости, понятие, структура и факторы, влияющие на него. Современное состояние, проблемы и перспективы развития рынка жилья в РФ. Меры по улучшению обеспеченности населения жильем. Прогноз развития рынка Москвы и Перми.
  
  курсовая работа [1,7 M], добавлен 18.12.2014
  

• Субъекты рынка недвижимости, их характеристика. Посредническая деятельность на рынке недвижимости

  Влияние субъектов рынка недвижимости на сферу осуществления различных сделок с недвижимостью. Понятия, цели и задачи участников рынка недвижимости. Деятельность посредников на рынке недвижимости (риэлторов и оценщиков) на примере Волгоградской области.
  
  курсовая работа [4,3 M], добавлен 18.11.2014
  

• Статистические показатели развития рынка жилья

  Изучение предмета и задач статистики рынка жилья. Причины роста цен на рынке жилья, обоснование необходимости развития рынка доступного жилья. Статистическая сводка и группировка. Построение и анализ ранжированного и интервального ряда. Индексный анализ.
  
  курсовая работа [61,3 K], добавлен 19.10.2011
  

• Рынок жилья и его роль в развитии муниципального образования

  Обзор информации о рынке жилой недвижимости города Сызрань. Анализ системных связей и закономерностей ценообразования на рынке жилой недвижимости. Методика оценки объектов рынка жилой недвижимости. Тенденции и проблемы его развития, будущие перспективы.
  
  курсовая работа [270,6 K], добавлен 28.05.2014
  

• Текущее положение и тенденции развития в российском рынке недвижимости в условиях экономического кризиса

  Состояние рынка жилья на середину 2009 года. Стадии становления и развития рынка жилья в новейшей истории России. Баланс факторов, определяющих среднесрочную динамику цен на жилье. Изменения ситуации, корректировка прогноза: нефть; доллар; отток капитала.
  
  курсовая работа [1,5 M], добавлен 22.11.2009
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам