eun-2012x - Тюменский государственный архитектурно

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВПО ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АРХИТЕКТУРНОСТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ИНЖЭКИ
КАФЕДРА ЭКОНОМИКИ
ФИЛИМОНОВА Л.А.
«СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ»
Методические указания и задание для практической и
самостоятельной работы на тему: «Оценка динамики и прогноз
рыночной стоимости жилья в регионе»
для студентов специальности 270115 «Экспертиза и управление
недвижимостью»
ТЮМЕНЬ, 2012 г.
2
Филимонова, Л.А. Методические указания и задание для практической и
самостоятельной работы на тему: «Оценка динамики и прогноз рыночной
стоимости жилья в регионе» по дисциплине «Статистические методы
исследования» для студентов специальности 270115 «Экспертиза и
управление недвижимостью»,
очной и заочной формы обучения./
Л.А.Филимонова. - Тюмень: РИО ФГБОУ ВПО «ТюмГАСУ», 2012г. - 17 с.
Методические указания разработаны на основании рабочего учебного
плана подготовки студентов специальности 270115 «Экспертиза и
управление недвижимостью» и в соответствии
с государственным
образовательным стандартом высшего профессионального образования
(Москва, 2000 год).
Данная разработка направлена на формирование у студентов
способности выполнять экономические расчеты, обосновывать полученные
в результате расчетов результаты, формулировать выводы.
Рецензент - к.э.н., доцент
Н.С.Корпусова
Тираж: 25 экз.
© ФГБОУ ВПО «Тюменский государственный архитектурно-строительный
университет »
© Филимонова Л.А.
Редакционно-издательский отдел ФГБОУ
архитектурно-строительный университет»
ВПО
«Тюменский
государственный
3
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .............................................................................................................. 4
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ
И ПРАКТИЧЕСКОЙ РАБОТЫ ........................................................................... 5
Рекомендуемая литература .................................................................................... 5
Содержание самостоятельной и практической работы: ..................................... 6
Исходные данные для самостоятельной и практической работы ...................... 7
I Горизонтальный анализ динамики ...................................................................... 8
II Анализ вариации показателей .......................................................................... 11
III Корреляционный метод анализа ..................................................................... 12
IV Прогноз рыночной стоимости 1 кв. метра жилья на среднесрочный
период методом подбора функций (МПФ) ......................................................... 13
V Регрессионный метод анализа ......................................................................... 13
ОБРАЗЕЦ ТИТУЛЬНОГО ЛИСТА ..................................................................... 18
4
ВВЕДЕНИЕ
Статистика – это вид практической деятельности юридических и
физических лиц, по сбору (регистрации), группировке, систематизации и
классификации, анализу и обобщению социально-экономических явлений в
жизни общества в соответствии с чем или на основании чего
разрабатываются прогнозы, проекты и программы. Предметом статистики
является количественная сторона массовых общественных явлений в
неразрывной связи с их качественной стороной, или их содержанием, а также
количественное выражение закономерностей общественного развития в
конкретных условиях места и времени. Свой предмет статистика изучает
при помощи определенных категорий (понятий), которые отражают наиболее
общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов и
явлений объективного мира.
Цель выполнения самостоятельной и практической работы:
Оценить текущее состояние и перспективы развития рынка жилья. Объект
исследования - субъект Российской Федерации. Предметом данного
исследования является текущее состояние и перспективы развития рынка
жилой недвижимости на территории субъекта РФ на основании следующих
оценочных критериев за период от пяти до восьми лет от отчетного периода
выполнения студентом самостоятельной и практической работы: стоимость
строительства 1 кв. метра общей площади жилья; численность
трудоспособного населения; объем работ, жил. строительства; ввод в
действие жилых домов; число построенных квартир. Факторы могут быть
изменены в силу сложившейся социально-экономической ситуации на
территории России.
В соответствие с поставленной целью исследования необходимо
решить следующие задачи:
1. Дать оценку динамики и построить прогнозы заданных оценочных
критериев на среднесрочный период (три года) с помощью следующих
статистических методов исследования и прогнозирования:
 метод относительных величин;
 метод корреляционного анализа;
 метод регрессионного анализа;
 метод сравнений;
 метод подбора функций.
2. Используя корреляционно-регрессионный метод анализа построить
уравнение множественной регрессии для рыночной стоимости квадратного
метра жилья. Осуществить проверку значимости параметров регрессии по
эмпирическим данным последнего отчетного периода.
5
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ
САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ И ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ
В соответствие с учебным планом студенты специальности «Экспертиза и
управление недвижимостью» выполняют самостоятельную работу на тему:
Оценка текущего состояния и перспектив развития рынка недвижимости
региона и защищают на практических занятиях. Основной
целью
выполнения самостоятельной и практической работы является развитие
творческих навыков в оценочной деятельности специалиста и закрепление
теоретических знаний в области реализации формализованных расчетов. При
выполнении самостоятельной и практической работы следует обратить
внимание на следующие требования.
1. Задание для самостоятельной и практической работы представляет
собой систему показателей – критериев оценки. На семинаре коллегиально
студентами с участием преподавателя принимается решение по перечню
индикаторов, необходимых для включения в параметрическую модель в
рамках выполнения самостоятельной и практической работы.
2. Самостоятельная работа студента: Выбор региона обследования.
Проводится оценка ряда динамики по спектру социально-экономических
показателей, характеризующих развитие рынка недвижимости на уровне
выбранного региона РФ.
На основе результатов оценки причинноследственных связей развития региона разрабатывается прогноз на
среднесрочный период с использованием следующих способов:
эвристического, стохастического, детерминированного, имитационного.
Студент, выполняя контрольную работу, закрепляет теоретические
знания методов подбора функций, средних величин, скользящего среднего.
Далее на основе результатов прогнозирования производится оценка точности
и достоверности результатов диагностики и прогнозных расчетов, вносятся
поправки на недоучет.
3.
Работа должна быть написана разборчиво, без помарок и
сокращений слов, либо с использованием ПЭВМ. На обложке необходимо
указать фамилию, имя, отчество, курс, группа, специальность, номер
зачетной книжки.
4.
Работа должна содержать список используемой литературы и
ссылки на сайты с источниками статистических данных для выполнения
заданий.
Рекомендуемая литература
Для самостоятельной и практической работы рекомендуется следующая
литература:
1. Абушева, Л.А., Зубарев, А.А. Основы экономико-статистического
анализа на макро- и микроуровнях: Учебное пособие – Тюмень: ТюмГНГУ,
2005. – 228 с.
6
2. Адамов, В.Е. Факторный индексный анализ (методология и
проблемы). – М.:Статистика, 1997.-197с.
3. Бэндат, Дж.,Пирсол, А. Применение корреляционного и
спектрального анализа.-М.:Мир, 1979.-311с.
4. Васильев, В.Д., Зенкина, М.В., Зубарев, А.А., Филимонова, Л.А.
Многовариантные расчеты в оптимизации структуры капитала. Теория и
практикум по дисциплинам «Экономика
предприятия», «Финансы и
кредит»: Уч.пос.- Тюмень: ТюмГАСУ, 2009 г. – 345 с.
5. Вуколов,Э.А. Основы статистического анализа: Практикум по
статистическим методам и исследованию операций с использованием
пакетов STATISTICA и EXCEL: учебное пособие .- М : ФОРУМ; ИНФРА-М,
2004.- 464 с.
6. Гришин, А.Ф., Кочерова, Е.В. Статистические модели: Построение,
оценка, анализ;учебное пособие .- М : Финансы и статистика, 2005.- 416 с. ,
Ил
7. Демиденко, Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. –М.:Финансы и
статистика, 1981г. – 301с.
8. Дрейпер, Н., Смит Т. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х
книгах, Кн.-1 – М.: Финансы и статистика, 1985. – 366с, Кн.2. – М.: Финансы
и статистика, 1987. – 351с.
9. Дубров,А.М. и др., Многомерные статистические методы: Для
экономистов и менеджеров; учеб. для вузов / Дубров, А.М., Мхитарян, В.С.,
Трошин, Л.И.- М. : Финансы и статистика, 1998.- 352 с. , Ил.
10.Кендэлл, М. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975 – 212с
11.Кокрэн, У. Методы выборочного исследования. –М.: Статистика,
1975. – 440с.
Содержание самостоятельной и практической работы:
Стр
I
II
III
IV
V
VI
Введение
Исходные данные
Горизонтальный анализ динамики
Анализ вариации показателей
Анализ корреляции
Прогноз стоимости 1 кв. метра жилья на предстоящие три года
методом сравнения вариантов
Прогноз стоимости 1 кв. метра жилья на предстоящие три года
методом подбора функций
Анализ регрессии
Заключение
Список используемой литературы
7
Исходные данные для самостоятельной и практической работы
Исходные сведения для самостоятельной и практической работы
студент берет на сайтах, электронных ресурсах официальных органов
исполнительной власти:
Росстата, Минэкономразвития и Минрегиона,
Администрации субъекта РФ, Департаментов и пр.
Район исследования – индивидуальное задание.
Период упреждения – пять-семь лет, включая год выполнения
самостоятельной и практической работы
Результирующий фактор Y – рыночная стоимость 1 кв. метра общей
площади жилья (на начало года; руб. ):
Факторы влияния – оценочные критерии:
Х1 – Валовой региональный продукт на душу населения, руб.
Х2 – Численность трудоспособного населения, тыс. чел.;
X3 – Индекс удорожания на СМР к ценам 2000 года;
X4 – Ввод в действие жилых домов, тыс. кв. метров общей площади;
X5 – Средний уровень заработной платы по экономике, либо среднедушевые
денежные доходы населения в месяц, руб.
Таблица 1 - Сводная таблица оценочных критериев (факторов)
Периоды
наблюдения
Рыночная
стоимость
м2 общей
площади
жилья (на
н.г., руб.)
Y
СреднедуВвод в
шевые
Индекс
Численность
действие
денежные
ВРП на
удорожания
трудоспособного
жилых
доходы
душу
СМР
к
населения, тыс.
домов,
населения
населения,
ценам 2000
чел.
тыс.м2
в месяц,
руб.
года
общей
руб.
площади
X1
Х2
Х3
Х4
Х5
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
Всего
в среднем
за год
Динамику факторов изобразить графически. Далее используя
статистический аппарат оценки явления во времени и в пространстве студент
приступает к выполнению самостоятельной и практической работы по
заданному объекту и региону обследованию.
8
Система статистических показателей оценки социальноэкономического явления:
I Горизонтальный анализ динамики
1. Индексы роста:
с постоянной базой (базисный)
iiб 
с переменной базой
(цепной)
y1
,
y0
iiц 
2. Темпы роста:
с постоянной базой
yi
.
yi 1
с переменной базой
(цепной)
y1
 100%  I iб  100%,
y0
3. Темп прироста (процент):
с постоянной базой
T pi 
T pi 
yi
 100%  I iц  100%.
yi 1
с переменной базой
(базисный)


 y  y0

% пр  Т рi  100%   1
 1  100%,
 y0

% пр  Т рi  100%  

4. Абсолютный прирост(убыль):
с постоянной базой
yi  yi 1
 1  100%.
yi 1

с переменной базой
(базисный)
 i  y1  y0 ,
i  y1  yi 1.
Каждый из факторов студент должен оценить с помощью
горизонтального метода анализа, расчетные показатели сводятся в таблицу 2.
Например: Таблица 2 - Динамика рыночной стоимости жилья 1 м2 общей
годы
Рыночная стоимость м2
общей площади жилья ,
(у)
Индекс роста
цепн.
баз.
Процент
прироста/убыли
цепн.
баз.
Абсолютное
отклонение
цепн.
Всего
в
среднем
где
I год  Т 1 ПI цеп  Т 1
yТ
- среднегодовой индекс роста явления;
y0
T
 год 

t 0
Т 1

уТ  у 0
- среднегодовой абсолютный прирост явления.
Т 1
баз.
9
С применением метода средних величин и моделей экстраполяции
произвести расчет теоретических уровней явлений и дать их прогноз по
двум сценариям: от 2005 года и от базы 2011 года.
Метод средних величин. Модели экстраполяции.
1.
Модель экстраполяции на основе абсолютного изменения явления:
Yпр.г.  Yn    T  i ,
(1)
где Yпр.г . – прогнозируемое значение явления;
Yn
– явление за последний год;
– среднегодовой абсолютный прирост прогнозируемого фактора;

T
– количество лет вперед, на которое составляется прогноз.
Модель экстраполяции на основе схемы простых процентов
2.


%
Yпр.г.  Yn  1 
 T  i ,
 100

где
3.
(2)
% - среднегодовая процентная ставка изменения;
 Y

%   Т 1 Т  100   100.
 Y0

(3)
Модель экстраполяции на основе схемы сложных процентов:
Yпр.г .

% 

 Yn  1 
100


T i
(4)
,
Так как вариация прогноза высокая для прогноза результирующего
фактора, то фактор влияния осредняем по формуле:
П  4 В  О
(5)
,
n
где П – пессимистическое значение варианта;
В – наиболее вероятное значение варианта;
О – оптимистическое значение варианта.
Результаты свести по каждому оценочному критерию – фактору в
таблицы 9-13.
Yпр.г . 
ПРИМЕР: Таблица 9 - Прогноз стоимости строительства 1 кв. метра жилья на
среднесрочный период методом средних величин
Годы
Фактор t
Yф
Схема
абсолютного
прироста
ут
(уф-ут)2
Схема простых
процентов
ут
(уф-ут)2
Схема сложных
процентов
ут
(уф-ут)2
10
Продолжение таблицы 9
1
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
3
4
Х
Х
Х
5
6
7
Х
Х
Х
8
Х
Х
Х
9
Х
Х
Х
Всего
в среднем
Ошибка
аппроксима
ции
Вывод по разделу должен содержать обоснование значимости
теоретического ряда оцениваемого критерия (У, Х1-Х5), построенного по
одной из трех моделей экстраполяции.
Оценка достоверности теоретических данных
Проверка теоретических данных, представленных в таблицах 9-13,
производиться с помощью следующих формул:
n
Ошибка аппроксимации
(y
 апп 
i 1
 yт ) 2
ф
(6)
.
n
Предельно допустимый интервал прогноза:
  y факт  y теор 
n

прогн
стоим ость1кв . м
 t cn 
2
i 1
n
.
(7)
Вариация (волатильность) признака:
Varапп 
 апп
y
*100%.
(8)
11
II Анализ вариации показателей
Используя регрессионный метод анализа построить парную регрессию
(пять вариантов), например, в таблице 14 представлен макет таблицы для
расчета параметров парной регрессии y  а0  а1  хn по методу наименьших
квадратов.
ПРИМЕР: Таблица 14 - Расчет теоретических значений рыночной
стоимости 1 кв. метра общей площади жилья в зависимости от
среднедушевых денежных доходов населения в месяц
годы
Рыночная
стоимость
1 кв. метра
общей
площади
жилья ,
Yфакт
Среднедушевые
денежные
доходы
населения
в месяц,
руб., Х5
x*y
(xi-xср.)2
(yi-yср.)2
x2
Рыночная
стоимость
1 кв. метра
общей
площади
жилья ,
Утеор.
(Yфакт Yтеор.)2
2005
//
- // - //
- //
- // - //
- //
- //
- // - //
- //
- // - //
- //
- //
- //
Всего
в
среднем
Ошибка
, риск
Вариаци
я
руб.
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
2005
2006
2007
2008
2009
стоимость
строительства 1 кв.
10200
12850
21950
30900
28750
метра общей
площади жилья (на
конец года; рублей )
11044.25 14871.66 19499.64 26893.06 32341.39
y теор.
ПРИМЕР: Рисунок 6 - Динамика стоимости строительства 1 кв. метра
общей площади жилья в зависимости от среднедушевых денежных доходов
населения в месяц
12
Оценка достоверности теоретической линии может быть проверена с
помощью коэффициента вариации. Если анализ проводиться на протяжении
ряда лет по одному объекту, то вариация допустима менее 5-10% .
Свертка результатов оценки вариации должна быть сведена в таблицу
19, согласно которой необходимо сделать выбор наиболее значимой парной
зависимости.
III Корреляционный метод анализа
Корреляционный анализ позволяет оценить тесноту связи между
факторами с помощью парных, частных и множественных коэффициентов
корреляции.
XY  X * Y
Линейный коэффициент корреляции:
rx , y 
.
 x * y
Коэффициент используется при наличии линейной зависимости между
Х и У. Интервалы зависимости:
0,0 - 0,2 – связь отсутствует;
0,2 - 0,4 – связь слабая, близка к заметной;
0,4 - 0,6 – связь заметная, близка к умеренной;
0,6 - 0,8 – умеренная, близка к сильной;
0,8 – 1,0 – сильная, близка к функциональной.
Расчет риска достоверности средних величин осуществляем на основе
формулы среднего квадратического отклонения:
n
y 
 ( yi  y)
i 1
n
2
n
.
x 
 ( xi  x)
i 1
n
2
.
(9)
После нахождения линейных коэффициентов корреляции между
выбранными факторами строится матрица линейных коэффициентов
корреляции. Для упрощения задачи и точности вычисления оценку
корреляции проводим с помощью программы Microsoft Excel. Результаты
оформляем в виде таблицы 20 – матрицы линейных коэффициентов
корреляции.
Студент дает социально-экономическую интерпретацию
результатов оценки.
13
IV Прогноз рыночной стоимости 1 кв. метра жилья на среднесрочный
период методом подбора функций (МПФ)
МПФ представляет собой универсальный механизм прогнозирования,
основанный на аналитическом выравнивании эмпирического ряда данных с
помощью различных математических функций.
Модели регрессии в рядах динамики:
1.
Линейное уравнение y m  a0  a1t .
2.
Уравнение параболы 2-го порядка ym  a0  a1t  a2t 2 .
1.
2.
3.
4.
5.
1
t
Уравнение степенной функции y t  a 0 t a1 .
3.
Уравнение гиперболы y m  a 0  a1 .
4.
5.
6.
Уравнение логарифмическое y m  a0  a1 lg( t ) .
Уравнение показательной функции и др.
Данный метод может быть реализован с помощью программы
Microsoft Excel по следующему алгоритму:
По эмпирическим данным оцениваемого критерия - фактора строим график
динамики.
На график добавляем линию тренда с помощью заданной математической
функции, зафиксировав требование «вывести формулу» и «вывести
коэффициент доверия» на диаграмму.
Полученные коэффициенты заносим в таблицы 21-26 в колонку
соответствующей функции.
Рассчитываем теоретические значения оцениваемого критерия - фактора за
выбранный период исследования с периодами прогноза.
Рассчитывает ошибку аппроксимации по каждой функции, в соответствие с
которой осуществляем выбор наиболее приемлемой функции для построения
прогноза. Выбираем подходящие прогнозные значения на среднесрочный
период путем сравнения коэффициента доверия и ошибки аппроксимации:
предпочтение отдаем той функции, в которой ошибка аппроксимации будет
наименьшей, а коэффициент доверия – наибольший.
V Регрессионный метод анализа
Парная корреляция характеризует связь между двумя признаками:
результативным и факторным. Для характеристики влияния изменений Х на
вариацию У служат методы регрессионного анализа:
1.Парная линейная регрессии y  a 0  a1 x ,
где a 0 , a1 - коэффициенты, определяемые с помощью системы нормальных
уравнений:
14
 y  a0 n  a1  xi  a0 .

2
 yx  a0  x  a1  xi .
(10)
где х - фактор влияния – оценочный критерий;
a 0 - коэффициент регрессии, определяющий степень влияния
неучтенных факторов на вариацию результирующего признака;
a1 - коэффициент регрессии, определяющий направление и силу
влияния оценочного критерия Хi на результирующий признак У.
2. Множественная линейная регрессия: y  a0  a1 x  a2 z  a3  ...
 y  a 0 n  a1  xi  a 2  z  a 3    ...  a 0

2
. yx  a 0  x  a1  xi  a 2  zx  a 3  x  ...  a1

2
 yz  a 0  z  a1  xz  a 2  z  a 3  z  a 2

2
 y  a 0    a1  x  a 2  z  a 3    a 3
(11)
15
ПРИМЕР: Таблица 21-26 - Прогноз стоимости строительства 1 кв. метра жилья на 2012-2014г. методом подбора функций
Линейная
годы
Y
ут
2005 (1)
2006 (2)
2007(3)
2008(4)
2009(5)
2010(6)
2011(7)
2012(8)
2013(9)
2014(10)
Всего
в среднем
а0
Х
Х
Х
а1
а2
Ошибка
аппроксимации
Вариация,%
Коэффициент
доверия
(YфактYтеор.)2
Х
Х
Х
Параболическая
ут
(YфактYтеор.)2
Х
Х
Х
Степенная
ут
Экспоненциальная
(YфактYтеор.)2
Х
Х
Х
ут
(YфактYтеор.)2
Х
Х
Х
Логарифмическая
ут
(YфактYтеор.)2
Х
Х
Х
16
В таблицу 27 для построения уравнения множественной регрессии
вносим лишь те теоретические значения факторов влияния (Х1-Х5), которые
ранее были обоснованы как самые объективные и надежные для оценки и
прогноза результирующего признака (У) – рыночной стоимости 1 м2 общей
площади жилья.
Расчет коэффициента эластичности осуществляем с помощью
формулы:
Э  a1
x
,
y
который
показывает изменение
результирующего
признака У в % в силу увеличения на 1% оценочного критерия Х.
Для упрощения процедуры счета и повышения точности вычисления
построение уравнения регрессии осуществляем с помощью программы
Microsoft Excel.
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R
1
R-квадрат
Нормированный Rквадрат
1
65535
Стандартная ошибка
0
Наблюдения
5
Дисперсионный анализ
df
SS
MS
Регрессия
4
342013000
85503250
Остаток
0
0
65535
Итого
4
342013000
Стандартная
ошибка
t-статистика
Коэффициенты
Верхние 95,0%
Y-пересечение
13894,41774
0
65535
13894,41774
Переменная X 1
-1,598397087
0
65535
-1,59839709
Переменная X 2
0,022844311
0
65535
0,022844311
Переменная X 3
-1776,727494
0
65535
-1776,72749
Переменная X 4
130,688024
0
65535
130,688024
ПРИМЕР: Рисунок - Результаты корреляционно-регрессионного анализа
рыночной стоимости 1 м2 жилья
В соответствии с результатами множественного регрессионного
анализа студент должен сделать соответствующие выводы и дать
относительные и абсолютные величины прогноза рыночной стоимости
квадратного метра жилья с учетом прогнозов построенных в таблице 27.
В завершении, осуществить проверку теоретических данных,
построенных на основе множественного уравнения регрессии, с помощью
ошибки аппроксимации и вариации.
В заключение оформляется сводная таблица 28 с прогнозными
значениями рыночной стоимости 1 м2 жилья, полученными с помощью
метода средних величин, метода корреляционно-регрессионного анализа,
метода подбора функций; ошибкой аппроксимации и коэффициентом
вариации. Студент подводит итог проведенной аналитической работе.
17
ПРИМЕР: Таблица 27 – Оценка и прогнозы рыночной стоимости 1 м2 жилья по региону
годы
Ввод в
Среднедудействие
шевые
жилых
денежные
домов,
доходы
2
тыс.м
населения в
общей
месяц, руб.
площади
Статистически обоснованные теоретические уровни оценочного
критерия
X1
Х2
Х3
Х4
Х5
Численность
Рыночная
ВРП на
трудоспостоимость
душу
собного
м2 площади
населения, населения,
жилья
руб.
тыс. чел.
(руб.)
ОТЧЕТ
Yфакт
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Х
2013
Х
2014
Х
Всего
в
среднем
Ошибка
аппроксимации
Вариация,%
Индекс
удорожания
на СМР к
ценам
2000 года
Рыночная
стоимость
м2
площади Погрешность
жилья
(руб.)
(Yфакт-Yтеор.)2
ПРОЕКТ
Yтеор
Х
Х
Х
18
ОБРАЗЕЦ ТИТУЛЬНОГО ЛИСТА
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВПО ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АРХИТЕКТУРНОСТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ИНЖЭКИ
КАФЕДРА ЭКОНОМИКИ
САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине «Статистические методы исследования»
на тему:
Оценка динамики и прогноз рыночной стоимости
жилья в регионе
Выполнил:
Ст. Иванов С.П.
гр. ЭУН07-2
Проверила:
Филимонова Л.А.
Тюмень, 2012