Статистический анализ рынка недвижимости Московского региона

Проверка остатков на гетероскедастичность была проведена с использованием теста Бреуша-Пагана-Годфри. Нулевая гипотеза Ho заключалась в том, что остатки гомоскедастичны, то есть гетероскедастичности в остатках не наблюдается. Тест (таблица 9) показал, что Ho не удается отвергнуть и гетероскедастичности в остатках нет.

Далее остатки были проверены на нормальность распределения (рисунок 13). Проверялась гипотеза Ho о том, что остатки распределены нормально. Тест нормальности показал P-value равный 0,185, что больше 0,05. Получается, что Ho отвергнуть не получается, и остатки в нашей модели распределены нормально.

Уравнение регрессии нашей итоговой модели будет выглядеть следующим образом:

Inprice = 12,369 - 0,001 * allsq + 0,001 * kitchensq - 0,104 * type - 0,006 * transport - 0,058 * child + 0,014 * school + 0,085 * hospital + 0,057 * market - 0,012 * center - 0,094 *2r - 0,095 * 3r - 0,171 * BADecology + 0,063 * GOODecology + 0,05 * maxfloor + 0,032 * schoollevel + 0,139 * tr_2 + 0,239 * tr_3 + 0,018 * infra_2 + 0,208 * lnfra_3.

Интерпретация результатов:

* Увеличение общей площади (allsq) квартиры на единицу измерения приводит к удешевлению стоимости квадратного метра квартиры на 0,1%;

Увеличение кухонной площади (kitchensq) квартиры на единицу измерения приводит к удорожанию стоимости квадратного метра квартиры на 0,1%;

• Если же дом является монолитным (type), то стоимость квадратного метра квартиры будет дороже на 10,4% по сравнению с панельным;

• Увеличение времени, затрачиваемого на то, чтобы добраться пешком до ближайшей станции метро (transport), уменьшает стоимость квадратного метра жилья на 0,6%;

• Такие объекты как школы (school), поликлиники (hospital) и магазины (market) своим наличием увеличивают стоимость квадратного метра жилья в новостройках на 1,4%, 8,5% и 5,7% соответственно;

• Наличие в непосредственной близости детских садов (child) не увеличивает стоимость квадратного метра жилья, а наоборот оказывает отрицательное влияние (уменьшает на 5,7%);

• С увеличением расстояния от объекта до центра Москвы (center) на единицу измерения стоимость квадратного метра квартиры будет снижаться на 1,2%;

• Касаемо типов квартир получились следующие результаты: квадратный метр двухкомнатной квартиры (2r) будет стоить на 9,4% меньше по сравнению с другими; квадратный метр трехкомнатной квартиры (3r) будет стоить на 9,5% меньше по сравнению с другими. Таким образом, увеличение количества комнат в квартире приводит к достаточно существенному удешевлению ее квадратного метра;

• Если в районе объекта плохой уровень экологии (BADecology), то стоимость квадратного метра снижается на 17,1%;

• Квартиры в районах с наиболее благополучной экологией (GOODecology) будут стоить на 6,3% дороже;

• Средний уровень транспортной доступности (tr_2) увеличивает стоимость квадратного метра новостроек на 13,9%, высокий (tr3) - увеличивает на

23,9%. Таким образом, улучшение состояния транспортной доступности сильно увеличивает стоимость квартир;

• Средний уровень инфраструктуры (infra_2) увеличивает стоимость квадратного метра новостроек на 1,8%, высокий (infra_3) - увеличивает на

20,8%. Таким образом, повышение уровня развития инфраструктуры района сильно увеличивает стоимость квартир.

Как и планировалось, сильнее всего на стоимость квадратного метра новостроек в Москве влияют географические факторы, уровень инфраструктуры и транспортной доступности, тип дома, экологические показатели районов. Данные переменные оказывают наиболее ощутимое влияние на качество жизни, и население в первую очередь обращает внимание на эти особенности и характеристики жилья.

3.4 Кластерный анализ в целях избавления от неоднородности населения

Москва - это огромный мегаполис со сложной структурой. Отрицать неоднородность данных внутри городской среды в этом случае было бы неправильно. Это означает, что между двумя районами Москвы качественные различия могут быть более ощутимыми, чем различия между двумя усредненными мегаполисами в целом.

Уже давно у ритейлеров и девелоперов неоднородность населения Москвы и социальная стратификация вызывают интерес. Понимание характеристик районов и объектов помогает максимально эффективно и правильно спозиционировать объект на рынке. Уровень доходов населения крайне сильно влияет на уровень его расходов. Поэтому уровень расходов может быть эффективным показателем для проведения оценки потенциала развития торговых объектов в городе.

На данную тему рассматривалась статься директора департамента геомаркетинга и ГИС-анализа компании RRG Вадима Каминского. Автор данной работы акцентирует внимание на том, что на сегодняшний день по каждому отдельному району отсутствуют дательные данные по уровням доходов и расходах населения. Однако для решения этой проблемы была разработана методология, которая позволила провести моделирование данных показателей. Модель дает возможность получать данные, которые агрегированы до уровня жилых кварталов. Данные Росстата по среднемесячным уровням доходов и среднедушевым потребительским расходам демонстрируют достаточно заметное различие между Москвой и Московской областью. Чтобы получить более точную картину, необходимо провести моделирование на уровне кластеров.

Было отмечено, что существует высокая корреляция уровня доходов жителей со стоимостью аренды и продажи жилой недвижимости. Данный факт не раз подтверждался в исследованиях по многим городам России. Значение коэффициента корреляции достигает 0,9. И в дальнейшем потребительские расходы были представлены как функция от средней стоимости квадратного метра недвижимости в каждом квартале города.

Также в качестве дополнительных параметров были использованы данные о заработной плате по муниципальным образованиям Московского региона и новое жилищное строительство. Результаты были представлены как функция от всех этих параметров и агрегированы на уровне кластеров. [21]

Результаты показывают, что среднедушевые расходы населения очень неоднородно распределены по районам Москвы. Ярко выражены районы, в которых на каждого жителя приходится ежемесячные траты более 45 000 рублей. Традиционно и ожидаемо люди с самыми высокими доходами выбирают для проживания районы в центре, на западе и юго-западе Москвы. Тверской кластер показал самые высокие потребительские расходы - на каждого жителя приходится порядка 109 900 рублей в месяц. Выделяются кластеры, которые находятся за Садовым кольцом - Москва-Сити, Фрунзенский, Пресненский и Киевский.

В кластеры с более низкими расходами населения входят Люберцы, Видное, Мытищи, Балашиха и Дзержинск, которые за МКАД формируют некий пояс. Такие города и районы, которые примыкают к столице России, имеют большое количество недостатков - проблемы транспортной доступности, проблемы инфраструктуры и другие. Соответственно на таких территориях цены на жилье сравнительно ниже, чем в центре и западной части Москвы, однако Новая Москва в этом плане выделяется.

Восточная часть Москвы имеет очень низкие показатели среднедушевых расходов населения. Удаленность от станций метро, территории с различными промышленными предприятиями и соответственно плохим качеством экологии сильно влияют на цены жилья и в целом на уровень жизни. [21]

Таким образом, было решено поделить выборку исследования на два кластера. В первый кластер (Кластер 1) вошли районы, в которых среднедушевые расходы превышают 45 000 рублей. Во втором кластере (Кластер 2) же расположились районы, в которых среднедушевые расходы ниже 45 000 рублей.

Далее в каждом отдельном кластере были построены полулогарифмические регрессионные модели. Зависимой переменной выступал логарифм цены квадратного метра в новостройках Москвы.

Перед построением регрессии в первом кластере данные были проверены на мультколлинеарность. По результатам расчета фактора роста дисперсии мультиколлинеарности не было обнаружено, так как все VIF принимают значения меньше 5.

Таблица 11. Расчет факторов роста дисперсии - Кластер 1