Перевод названия: MATHEMATICAL MODELING OF THE COST OF SECONDARY HOUSING IN THE CITY OF KRASNOYARSK IN 2017
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2018
Идентификатор DOI: 10.31772/2587-6066-2018-19-4-581-588
Ключевые слова: стоимость жилья, мнк, линейная регрессионная многофакторная модель, housing cost, Lsm, linear regression multifactor model
Аннотация: Собраны и проанализированы данные по стоимости вторичного жилья в городе Красноярске за 2017 г. Количество объектов - 1609 квартир. Рассмотрены количественные характеристики однокомнатных - че- тырехкомнатных квартир. Цель работы - выявить факторы, оказывающие существенное влияние на форми- рование цены квартиры, и построить зависиПоказать полностьюмость стоимости квартиры от этих факторов. Математиче- ский аппарат для анализа рассматриваемых зависимостей - корреляционно-регрессионный анализ. Из-за зна- чимого разброса данных этот массив разбит по группам квартир с разным количеством комнат. Результаты статистического анализа полученных совокупностей представлены в виде гистограмм частот. Проанализи- рованы показатели, влияющие на стоимость квартиры. Показано, что существенными являются только 4 фактора: этаж, площадь общая, площадь жилая и площадь кухни. Вычисление проводилось с помощью Excel. Для каждой выборки были рассчитаны основные статистические характеристики. На их основе были сделаны статистические выводы о характере распределения совокупностей. Показано, что для совокупно- стей однокомнатных, двухкомнатных и трехкомнатных квартир медиана незначительно меньше среднего значения выборки, мода немного меньше медианы, отсутствует длинный хвост распределения. Поэтому сред- нее значение отражает «центральное значение». Кривая распределения имеет более высокую и острую вер- шину по сравнению с нормальным распределением. Для однокомнатных и двухкомнатных квартир отличие средней стоимости одного квадратного метра не является статистически значимым. Поэтому в группах одно- и двухкомнатных квартир средние цены одного квадратного метра примерно равны. Такой же эффект - для пары трехкомнатных и четырехкомнатных квартир. В остальных парах различия статистически значи- мы. Проведенный анализ показывает, что наиболее часто выставляемые на продажу квартиры имеют стои- мость, близкую к средней. При разбиении совокупности квартир на группы по числу комнат получаются выборки, эмпирические распределения которых близки к нормальным, и, соответственно, построение регрес- сионных моделей для таких совокупностей обоснованно. Проведенное исследование подтверждает высокое влияние на цену квартиры, предлагаемой к продаже, общей площади и умеренное влияние остальных факто- ров. Построенные модели адекватно описывают опытные данные. In this article the authors collected and analyzed data on the cost of second housing in the city of Krasnoyarsk in 2017. The number of the objects for analysis accounted for 1609 apartments. The authors considered the quantitative characteristics of one-room, two-room, three-room and four-room apartments. The purpose of the work is to identify the factors that have a significant impact on the formation of the price of the apartment, and build a dependence of the cost of the apartment on these factors. The mathematical apparatus for the analysis of the considered dependences is correlation and regression analysis. Because of the significant spread of data, this array is divided into groups of apartments with different number of rooms. The results of statistical analysis of the obtained sets are presented in the form of frequency histograms. The indicators that affect the cost of the apartment are analyzed. It is shown that only 4 factors are essential: a floor, a total area, a living room and a kitchen. The calculation was performed using MS Excel. The main statistical characteristics for each sample were calculated in the article. On the basis of these characteristics statistical conclusions about the nature of the distribution of populations were made. The authors showed that the median for one -, two-and three-room apartment complexes is slightly less than the average value of the sample, the fashion is slightly less than the median, and there is no long tail of the distribution. And the average value reflects the ”Central value”. The distribution curve has a higher and sharper vertex than the normal distribution. For one-room and two-room apartments the difference between the average costs of one square meter is not statisti- cally significant. Therefore, in groups of one-and two-bedroom apartments average prices per square meter are ap- proximately equal. The same effect is for a pair of two-bedroom and four-bedroom apartments. In other pairs differ- ences are statistically significant. The analysis shows that the most frequently offered for sale apartments have a cost close to the average. When dividing a set of apartments into groups by the number of rooms, samples are obtained, the empirical distributions of which are close to normal and, accordingly, the construction of regression models for such sets is justified. The study confirms the high impact on the price of the apartment offered for sale, the total area and the moderate influence of other factors. The constructed models adequately describe the experimental data.
Журнал: Сибирский журнал науки и технологий
Выпуск журнала: Т. 19, № 4
Номера страниц: 581-588
ISSN журнала: 25876066
Место издания: Красноярск
Издатель: Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева