Статистический анализ и прогнозирование жилищных условий Республики Татарстан

Результаты расчета параметров модели представлены на рисунке 11.Рис. 11 – Оценка параметров модели полинома второй степени для показателя общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя в Республике ТатарстанВеличина коэффициента детерминации, равного 0,973 свидетельствует о высоком качестве подбора уравнения. Таким образом, 97,3% вариации общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя в Республике Татарстан объясняется фактором времени.Выполним сравнение расчетного значения F-критерия с критическим для принятия решения о статистической значимости модели.В виду того, что расчетное значение F-критерия превышает критическое значение, то уравнение тренда можно признать статистически значимым.Выполним оценку уравнения тренда на основе средней ошибки аппроксимации:Для оценки качества модели на основе ошибки аппроксимации построим расчетную таблицу (таблица 5).Таблица 5 – Расчетная таблица для расчета параметров качества уравнения трендаtyy(t)(yi-y(t)):yi121.320.9550.0162221.120.8550.0116320.820.8110.000514420.720.8230.00593520.520.8910.0191620.521.0150.0251720.921.1960.0142821.221.4330.011921.821.7260.003411022.422.0750.01451122.822.480.0141223.322.9420.01541323.723.460.01011424.224.0330.006881524.724.6640.001471625.225.350.005951725.726.0920.0153Сумма380.80.191Выполним расчет средней ошибки аппроксимации:В виду того, что ошибка аппроксимации не превышает 7%, данное уравнение адекватно отражает тенденцию ряда и может быть использовано для построения прогноза общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя в Республике Татарстан на будущие периоды.Оценка влияния факторов на жилищные условия населения Республики Татарстан и прогнозирование показателейДля оценки влияния факторов на жилищные условия населения, сформируем систему показателей. В качестве результативного признака определим показатель общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя в Республике Татарстан, кв. м.Система факторных признаков сформирована следующим образом: - ВРП на душу населения в Республике Татарстан, руб.; – уровень инфляции в Республике Татарстан, %; – уровень безработицы в Республике Татарстан, %; – численность населения в Республике Татарстан, млн. чел.; – жилищный фонд, тыс. кв. метров жилья; – среднедушевые денежные доходы населения.Таким образом, сформирована система показателей для построения моделей влияния факторов на жилищные условия населения в Республике Татарстан.Выполним отбор факторов на основе матрицы парных коэффициентов корреляции. На рисунке 12 представлены результаты построения матрицы парных коэффициентов корреляции.Рис. 12 - Матрица парных коэффициентов корреляции для показателей по РоссииКак показывает анализ, все факторные признаки оказывают сильное и значимое влияние на показатель общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя в Республике Татарстан. Вместе с тем высокий уровень корреляции наблюдается для показателя «численность населения» (Х4) с другими факторными признаками, что позволяет предположить наличие эффекта мультиколлинеарности и сделать вывод о целесообразности исключения данного фактора из дальнейшего исследования. Выполним построение модели регрессии на основе пяти факторов. Результаты построения модели представлены в таблице 5.Таблица 5 – Модель множественной регрессииСводка для моделиМодельRR-квадратСкорректированный R-квадратСтандартная ошибка оценки1,999a,999,998,07538a. Предикторы: (константа), X6, X2, X3, X5, X1ANOVAaМодельСумма квадратовст.св.Средний квадратFЗначимость1Регрессия49,47759,8951741,320,000bОстаток,06311,006Всего49,54016a. Зависимая переменная: Жилая_площадь_на_1_челb. Предикторы: (константа), X6, X2, X3, X5, X1КоэффициентыaМодельНестандартизованные коэффициентыСтандартизованные коэффициентытЗначимостьBСтандартная ошибкаБета1(Константа)3,809,7245,263,000X1-1,641E-6,000-,145-1,009,335X2,001,007,002,111,914X3,041,021,0351,958,076X5,210,012,88718,162,000X64,726E-5,000,2892,062,064a. Зависимая переменная: Жилая_площадь_на_1_челАнализ показывает, что модель в целом является статистически значимой, но значимым на 5% уровне является только коэффициент при переменной Х5, отражающей динамику жилищного фонда в регионе. Таким образом, выполним построение модели парной регрессии (таблица 6).Таблица 6 – Модель парной регрессииСводка для моделиМодельRR-квадратСкорректированный R-квадратСтандартная ошибка оценки1,998a,997,996,10583a. Предикторы: (константа), X5ANOVAaМодельСумма квадратовст.св.Средний квадратFЗначимость1Регрессия49,372149,3724408,138,000bОстаток,16815,011Всего49,54016a. Зависимая переменная: Жилая_площадь_на_1_челb. Предикторы: (константа), X5КоэффициентыaМодельНестандартизованные коэффициентыСтандартизованные коэффициентытЗначимостьBСтандартная ошибкаБета1(Константа)2,185,3067,152,000X5,237,004,99866,394,000a. Зависимая переменная: Жилая_площадь_на_1_челТаким образом, модель в целом и параметры модели статистически значимы. Коэффициент при переменной можно интерпретировать следующим образом: рост показателя жилищного фонда на 1000 кв. м приводит к росту общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя в Республике Татарстан на 0,237 кв. м..Прогнозирование жилищных условий населения в Республике ТатарстанДля построения прогноза показателя общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя в Республике Татарстан, выполним проверку временных рядов на автокорреляцию остатков. Воспользуемся для этого критерием Дарбина-Уотсона.По модели регрессии, полученной в п. 2.3 настоящей работы рассчитаем значение критерия. Результаты расчета представлены на рисунке 13.Рис. 13 - Значение критерия Дарбина-Уотсона для модели парной регрессииВыдвигаются следующие гипотезы:–автокорреляция в остатках отсутствует, - в остатках присутствует положительная автокорреляция,- в остатках присутствует отрицательная автокорреляция.Задается уровень значимости α = 0,05.Для 17 наблюдений и 1 независимой переменной критические значения , при уровне значимости 0,05. Значение параметра dравно 1,227.Таким образом, формируются следующие отрезки на интервале [0;4]:[0; 1,13] – H0 отклоняется,с вероятностью 99% принимается H1;[1,13; 1,38] – зона неопределенности (H0 отклоняется);[1,38;2,62] – с вероятностью 99% принимается H0;[2,62; 2,87] – зона неопределенности (H0 отклоняется);[2,87; 4] – H0 отклоняется. С вероятностью 99% принимается H1*.Таким образом, рассчитанный коэффициент dпопадает вовторой интервал, которому соответствует вывод о неопределенности результатов теста, но H0 отклоняется. Таким образом, модель парной регрессии не целесообразно использовать для построения прогноза. Выполним построение прогноза на основе линии тренда. Результаты представлены на рисунке 14.Рис. 14 – Результаты построения прогноза общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя в Республике Татарстан на основе полинома второй степени до 2020 годаКак показывает анализ, до 2020 года в Республике Татарстан сохраняется возрастающая тенденция показателя общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя.ЗаключениеВ рамках исследования в соответствии с целью и задачами был сформирован теоретический аппарат статистического анализа и прогнозирования жилищных условий, выявлены особенности применения статистических методов и средств для оценки основных индикаторов исследуемой области.По результатам проведенного анализа можно сделать следующие выводы:В 2010-2016 гг. темпы прироста населения в Республике Татарстан в основном выше общероссийских показателей за исключением показателя 2015 года, но данный факт обусловлен, прежде всего, вхождением Республики Крым в состав России.В период с 2000 по 2011 гг. значение показателя среднедушевых доходов населения в Республике Татарстан находились ниже среднероссийских показателей, начиная с 2012 года, значение показателя по региону превышает показатель по России.В 2010-2016 гг. наблюдается общая положительная тенденция объема введенных в эксплуатацию жилых квадратных метров, но период 2012-2016 гг. характеризуется низкими темпами прироста показателя.По показателю ввода в эксплуатацию жилых домов Республика Татарстан находится на втором месте среди регионов Приволжского федерального округа.Положительная динамика ввода в эксплуатацию жилых домов определяет рост общей площади жилых помещений в регионе. Так в период с 2010 года прирост показателя в 2016 году составил 16,3%, что является одним из самых высоких индикаторов в Приволжском федеральном округе.Показатель общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя в Республике Татарстан, характеризуется положительной динамикой в исследуемом периоде и превышением среднероссийского и среднеокружного показателя. Так в 2016 году рост общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя, по сравнению с показателем 2010 года составил 2,9.Снижением удельного веса ветхого и аварийного жилья в общем объеме жилищного фонда характеризуется динамика показателя в 2010-2016 гг. (2010 г. – 1,3%, 2016 г. – 0,8%). Кроме того, данный показатель находится ниже средних значений по России (2,4%) и по Приволжскому федеральному округу (2,3%).Показатели Республики Татарстан характеризуются более высоким уровнем благоустройства жилых помещений по сравнению с аналогичными показателями по стране в целом и по Приволжскому федеральному округу.Для выявления факторов, оказывающих влияние на показатель общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя в Республике Татарстан, в рамках исследования выполнено построение уравнение регрессии. С этой целью сформирована система из шести факторных признаков. По результатам анализа качества построенной модели выполнен отбор фактора и построение модели парной регрессии. Таким образом, значимое влияние на показатель общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя в Республике Татарстан, оказывает показатель жилищного фонда региона, что согласуется с логикой анализа.Для построения прогноза показателя общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя в Республике Татарстан, в рамках исследования выполнено построение уравнения тренда.Результаты построения прогноза показали, что в период до 2020 года в регионе сохранится возрастающая динамика показателя общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя в Республике Татарстан.Список использованной литературыПостановление Правительства Российской Федерации от 17.12.2010 г. № 1050 "О федеральной целевой программе "Жилище" на 2011-2015 годы".Айвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. - М.: Магистр: ИНФРА-М, 2010.Барбасов А.А. Жилищные условия и демографическое поведение россиян [Электронный ресурс] / Государственное управление. Электронный вестник. №15, 2008 г. Режим доступа: http://e-journal.spa.msu.ru/images/File/2008/15/Barbasov.pdfДубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.- М.: Финансы и статистика, 2011.Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2012Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе: Курс лекций. М.: ГУ ВШЭ, 2012. -122 с.Кисуркин А.А. Факторы, влияющие на инновационное развитие региона и их классификация по уровням управления. / Современные проблемы науки и образования. 2012. № 2. С. 17.Кондаков Н.С. Эконометрика. Часть 1: учебное пособие и практикум/ Кондаков Н.С.— М.: Московский гуманитарный университет, 2015.— 100 c.МхитарянВ.С., АрхиповаМ.Ю. , МиронкинаЮ.Н. , СиротинВ.П. Анализ данных. Учебник для академическогобакалавриата / Под общ.ред.: В.С. Мхитарян. М. :Юрайт, 2016.Озерова К.А. Уровень и дифференциация доходов населения в субъектах Российской Федерации. // Экономика образования. 2012Олейникова Е.Г. Социальная политика государства в современной России: проблемы научного анализа // Философия социальных коммуникаций. 2014. № 1 (18).Олейникова Е.Г., Родин А.В. Проблемы гармонизации общественных интересов в условиях социально ориентированной экономики: теория и практика // Вестник Евразийской академии административных наук. 2013. № 4Печенкина А.В. Использование многоуровневой факторной модели при прогнозировании ситуации на региональном рынке недвижимости (на примере Пермского края). - Журнал «Имущественные отношения в Российской Федерации» № 11 (110), Москва, 2010Регионы России. Социально-экономические показатели. 2017: Стат. сб. / Росстат. М., 2017. 1266 с.Романова М.В. Методические подходы к оценке эффективности функционирования региональной инновационной системы. // Мир культуры и образования. 2012. №5. С. 114.Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Татарстан. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://tatstat.gks.ru/.Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru/.Флоринская Ю.Ф. Материальное положение и жилищные условия как факторы, влияющие на мобильность российского населения / Проблемы прогнозирования, 2008, №6. С. 140-155Хабибрахманов Р.Р. Влияние мирового финансового кризисана развитие рынка недвижимости г.Казани. http://realtymarket.ru/stati-kolleg/Vliyanie-mirovogo-finansovogo-krizisa-na-razvitie-rinka-nedvijimosti-g.Kazani..htmlAteca-Amestoy V., E. Vera-Toscano. The Relevance of Social Interactions on Housing Satisfaction. / Social Indicators Research, Vol. 86, No. 2, Apr., 2013, pp. 257-274Dixon S. L., Evens A., Jacobs D. E., Smith J., Wilson J. The Relationship of Housing and Population Health: A 30-Year Retrospective Analysis. / Environmental Health Perspectives, Vol. 117, № 4, Apr. 2009, pp. 597-604Maslow A. H. Motivation and Personality. / New York: Harpaer & Row, 1954.