Xх І і международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых «новые перспективы развития экономических наук: инновации и риски»

Скачать 2 Mb.

Название	Xх І і международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых «новые перспективы развития экономических наук: инновации и риски»
страница	35/37
Дата публикации	23.10.2014
Размер	2 Mb.
Тип	Документы

100-bal.ru > Экономика > Документы

1 ... 29 30 31 32 33 34 35 36 37

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Мингазова Л.М.

Соискатель кафедры управления в социальных и экономических системах

Уфимский государственный авиационный технический университет

г. Уфа, РФ

ПРОГНОЗНАЯ МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ РЫНКОВ НЕДВИЖИМОСТИ

Региональный рынок недвижимости можно рассматривать посредствам исследования макроэкономических моделей, описывающих взаимное влияние рынков жилья первичного и вторичного пользования. При этом обязательно следует учитывать мультипликативный эффект влияния доходов региона, в частности валового регионального продукта, на развитие рынка недвижимости. Настоящее исследование развития региональных рынков недвижимости проводилось с помощью эконометрического моделирования, где модель учитывала, как взаимное влияние первичного и вторичного рынка жилья, в том числе лаговое, так и влияние ВРП в степенной форме.

Исходными данными для построения модели развития регионального рынка жилой недвижимости являлись следующие переменные:

Средней индекс стоимости 1 м² общей площади жилых объектов соответственно певичного и вторичного пользования по регионам;

ВРП на душу населения;

Индекс цен на строительно-монтажные работы;

Все переменные представляют собой сбалансированные панели [3], состоящие из 33 кросс-секций (региона РФ) и 11 временных периодов с 2001 по 2011 гг.

В результате оценки модели методом инструментальных переменных [2], позволяющем получить эффективные оценки параметров, и проведения процедуры спецификации панельных эффектов [1], получили:

(1)

Здесь PERV_it – индекс стоимости 1 м² жилья на рынке недвижимости первичного пользования (%); VTOR_it – индекс стоимость 1 м² жилья на рынке недвижимости вторичного пользования в текущий период времени t (%); VTOR_it-₁– индекс стоимости 1 м² жилья на рынке недвижимости вторичного пользования в предыдущий период t-1 (%); VRP_it – значение валового регионального продукта; IndStroit_i_t – значение индекса строительства 1 м² жилья на рынке недвижимости; i – номер региона (i = 1,…,33), t – момент времени (t=1,…,11) – ежегодно за 11 лет. Здесь

– значение фиксированных индивидуальных эффектов для каждого региона соответственно на первичном и вторичном рынках жилья,

– значение фиксированных эффектов по периоду.

Формулы для расчета фиксированных эффектов по кросс-секциям для первого уравнения системы (1):

, (2),

где

, T=11,

.

Формулы для расчета фиксированных эффектов по кросс-секциям для второго уравнения системы (1):

(3)

где

, T=11,

.

Формулы для расчета фиксированных эффектов по периодам для второго уравнения системы (1):

(4)

где

, п=33,

.

Основной целью построения любой модели является прогнозирование, поэтому уверенность в прогностической ценности моделей (1)- (4) необходима для построения будущего прогноза и принятия каких-либо решений, связанных с этим прогнозом.

На основе расчета критериев оценки качества прогноза для первого уравнения модели (1) с эффектами (2), описывающей изменение индекса цены на первичном рынке недвижимости, можно сделать следующие выводы:

Чем меньше средняя ошибка предсказания, тем выше прогностическая ценность модели. Средняя ошибка аппроксимации составляет 6,8%, что свидетельствует о хорошем соответствии модели исходным данным.
Коэффициент неравенства Тейла, служащий для общей оценки качества прогностической модели (1) (I уравнение), составляет 0,077% т.е. незначительное его отличие от 0 говорит о достаточно хорошем качестве прогноза.
Доля систематической ошибки очень мала и равна 0,0018, то есть всего1,8%.
Доля вариации составляет 0,0013 или 1,3%, а доля ковариации 0,9969 или 99,69%. Когда доля ковариации близка к единице, это означает, что доля вариации и доля систематической ошибки в прогнозах близки к нулю. В этом случае можно сделать вывод о хорошем качестве полученных прогнозов.

Оценку прогностической ценности для второго уравнения модели (1) с эффектами (3) и (4), описывающей изменение индекса цены на вторичном рынке недвижимости, проводили аналогично по схеме проверки качества прогноза.

Средняя ошибка аппроксимации по модулю равна 6, 88%, что говорит о хорошем соответствии модели исходным данным.
Коэффициент неравенства Тейла составляет 0,042%, что свидетельствует о достаточно высоком качестве прогноза.
Доля систематической ошибки очень мала и равна 0,0023, то есть 2,3%.
Для модели (1) (II уравнение системы) доля вариации составляет 0,027 или 2,7%, а доля ковариации 0,9711 или 97,11%. Можно сделать вывод о хорошем качестве полученных прогнозов.

Убедившись в высокой прогностической ценности выбранных моделей, был построен пробный прогноз на их основе на 2012 год.

Графическое сравнение прогнозных и реальных статистических значений приведенной цены 1 м²жилья для рынка недвижимости первичного и вторичного пользования приведено на рисунках 1 и 2 соответственно.
Рисунок 1. Тестирование модели для первичного рынка недвижимости на 2012 год.
Рисунок 2. Тестирование модели для вторичного рынка недвижимости на 2012 год.

Полученная прогнозная модель зависимости приведенной цены (индекса) 1 м² жилья первичного пользования от индекса строительства 1м² жилья и валового регионального продукта достаточно хорошо описывает реальные данные и обладает достаточно высокой прогностической ценностью.

Полученная модель формирования цены на региональных рынках недвижимости может быть использована для прогнозирования развития рынка недвижимости в регионах РФ.

Литература

Wooldridge Jeffrey M. Analysis of Cross Section and Panel Data, The MIT Press, 2002, –396 р.
Ebbes, Peter (2007) “A non-technical guide to instrumental variables and regressor–error dependencies,” Quantile, No.2, pp. 3–20.
Лакман И.А. Преимущества использования панельных данных/ Статья в сборнике «Прикладная и фундаментальная математика», Т.2, - Уфа, 2007, с.179-188.

1 ... 29 30 31 32 33 34 35 36 37

Похожие:

	Xх І і международная научно-практическая конференция для студентов,... Хіі международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых		Xх І і международная научно-практическая конференция для студентов,... Хіі международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых
	Xх І международная научно-практическая конференция для студентов,... Хі международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых		«современные концепции экономической теории и практики: новые пути исследований и развития» Международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых
	I международная заочная научно-практическая конференция юриспруденция:... Приглашаем Вас принять участие в международной научно-практической конференции ученых, аспирантов и студентов		Региональная научно-практическая конференция студентов, аспирантов... Региональная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых
	Региональная научно-практическая конференция студентов, аспирантов... Региональная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых		Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых
	Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых		Конкурса Международная научно-практическая конференция молодых ученых «Теория и практика формирования коммуникативной культуры: традиции и...
	Сборник статей d Ставрополь, 2012 удк (082): 159. 9: 616-085:=>616-089:... Научно-практическая конференция с международным участием «Инновации молодых учёных», посвященная 75-летию гбоу впо «Ставропольская...		Международная научно-практическая конференция общество, наука и инновации Цель конференции: поиск решений по актуальным проблемам современной науки и распространение научных теоретических и практических...
	Дальневосточный федеральный университет Школа гуманитарных наук вторая... Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования		Международная научно-практическая заочная конференция «перспективы... Международная ежегодная научно-практическая заочная конференция: «Перспективы развития информационных технологий», Вязьма: филиал...
	Восьмая международная научно-практическая конференция Криогенные... Восьмая международная научно-практическая конференция «Криогенные технологии и оборудование. Перспективы развития», посвящённая 300-летию...		Международная Научно-практическая конференция «v Международная конференция... Международная конференция посвященная проблемам общественных наук: Международная Научно-практическая конференция, г. Москва, 23 февраля...

Школьные материалы