Анализ заработной платы как одного из факторов установления стоимости жилья
Автор: Васильев И.И., Хандакова О.П.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 3-1 (49), 2019 года.
Бесплатный доступ
В данной статье методом корреляции и распределением Стъюдента исследована взаимосвязь цен на жилую площадь от размера заработной платы. В Республике Саха (Якутия) за 2018 г. введено в эксплуатацию более 850 тыс. квадратных метров жилой площади [2], а средняя цена на 1 кв.м. составила 71,2 тыс. руб. [1]. По сравнению с 2007 г. цена выросла в 2 раза. С каждым годом по статистическим данным средняя заработная плата увеличивается и данное исследование отражает, насколько цены зависят от уровня заработной платы.
Корреляция, взаимосвязь, заработная плата, стоимость жилья, цены
Короткий адрес: https://sciup.org/170189883
IDR: 170189883 | DOI: 10.24411/2411-0450-2019-10394
An analysis of wages as a factor in establishing the cost of housing
In this article, the correlation method and student distribution investigated the relationship of prices for living space on the size of wages. In the Republic of Sakha (Yakutia) for 2018. commissioned more than 850 thousand square meters of residential area [2], and the average price of 1 sq m amounted to 71.2 thousand RUB [1] compared to 2007 price has increased 2 times. Every year, according to statistics, the average wage increases and this study will show how prices depend on the level of wages.
Текст научной статьи Анализ заработной платы как одного из факторов установления стоимости жилья
По данным Государственной службы статистики отображен график изменения цен и заработной платы (рис. 1). Наглядно можно увидеть, что присутствует зависи мость цен.
1. Коэффициент корреляции Пирсона характеризует существование линейной зависимости между двумя величинами [3]. Для подтверждения зависимости, используем выборочный линейный коэффициент корреляции r-Пирсона, который вычисляется по формуле 1.
∑ i=i(xi Xcp) ∗( Yi Ycp ) =
∑ i(xi XCp) ∗∑ i(Yi Ycp)2
где x i – значение средней зарплаты, y i – стоимость 1 кв.м. в i-том периоде;
Среднее арифметическое значение для X cp ,Y cp вычисляется по формуле 2.
^cp =∑ ^ iх? (2)
где n – количество периодов;
Для проведения расчетов из официального сайта Госкомстата были использованы данные за 2007-2018 годы, которые представлены в таблице 1.
Таблица 1. Средняя зарплата и стоимость жилья
|
Год |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
|
|
Период |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
|
Средняя з/п |
19,409 |
23,816 |
26,533 |
28,708 |
34,052 |
39,916 |
|
|
Средняя стоимость 1кв.м. |
32,917 |
40,116 |
48,848 |
47,848 |
48,825 |
52,508 |
|
|
Год |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
X cp |
|
Период |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
|
Средняя з/п |
46,542 |
51,111 |
54,631 |
59,1 |
62,206 |
67,491 |
42,8 |
|
Средняя стоимость 1 кв.м. |
58,801 |
71,613 |
77,931 |
75,872 |
69,947 |
71,231 |
58,03 |
Таблица 2. Результаты расчетов вычисления коэффициента корреляции
|
Год |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
|
Период |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
x i – x ср |
-23,4 |
-19,0 |
-16,3 |
-14,1 |
-8,7 |
-2,9 |
|
(x i - x cp )2 |
547,1 |
360,4 |
264,6 |
198,6 |
76,5 |
8,3 |
|
-25,1 |
-17,9 |
-9,2 |
-10,2 |
-9,2 |
-5,5 |
|
|
630,7 |
320,9 |
84,3 |
103,7 |
84,7 |
30,5 |
|
|
(x i – x ср )*(y i -y cp ) |
587,4 |
340,1 |
149,4 |
143,5 |
80,5 |
15,9 |
|
Год |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
|
Период |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
x i – x ср |
3,7 |
8,3 |
11,8 |
16,3 |
19,4 |
24,7 |
|
(x i - x cp )2 |
14,0 |
69,1 |
140,0 |
265,7 |
376,6 |
609,6 |
|
y i -y cp |
0,8 |
13,6 |
19,9 |
17,8 |
11,9 |
13,2 |
|
(y i -y cp )2 |
0,6 |
184,5 |
396,0 |
318,3 |
142,0 |
174,3 |
|
(x i – x ср )*(y i -y cp ) |
2,9 |
112,9 |
235,4 |
290,8 |
231,3 |
325,9 |
На основе приведенных данных вычис- лим коэффициент корреляции, подставив значения в формулу:
2516.1
0.93
σ d = ∑( ) (4)
Интерпретация полученного значения парного t-критерия Стьюдента не отличается от оценки t-критерия для несвязанных совокупностей. Прежде всего, необходимо найти число степеней свободы f по следующей формуле:
f = n – 1; (5)
После этого определяем критическое значение t-критерия Стьюдента для требуемого уровня значимости (например, p=0,05, p=0,01, p=0,001) и при данном числе степеней свободы f .
разностей от средней [6]:
Таблица 3. Разность значений
|
Период |
Средний уровень з/п |
Средняя стоимость 1 кв.м. |
Разность значений, d |
|
1 |
19,409 |
32,917 |
13,508 |
|
2 |
23,816 |
40,116 |
16,3 |
|
3 |
26,533 |
48,848 |
22,315 |
|
4 |
28,708 |
47,848 |
19,14 |
|
5 |
34,052 |
48,825 |
14,773 |
|
6 |
39,916 |
52,508 |
12,592 |
|
7 |
46,542 |
58,801 |
12,259 |
|
8 |
51,111 |
71,613 |
20,502 |
|
9 |
54,631 |
77,931 |
23,3 |
|
10 |
59,1 |
75,872 |
16,772 |
|
11 |
62,206 |
69,947 |
7,741 |
|
12 |
67,491 |
71,231 |
3,74 |
|
∑d=182,94 |
Найдем среднюю арифметическую разностей: M d =182,94/12=15,24
Затем найдем среднее квадратическое отклонение разностей от средней:
_ /224 , 578
σ ==4,51
d
Рассчитаем парный t-критерий Стьюдента:
t= 15,=11.7
./√
Сравним полученное значение t-критерия Стьюдента 11,7 с табличным значением, которое при числе степеней свободы f равном 12 - 1 = 11 и уровне значимости p=0.05 составляет 2.201, при p=0.01 составляет 3.106, p=0.001 составляет 4,437 [7]. Полученное значение t больше критических значений при p=0.05, p=0.01 и при p=0.001.
Вывод: Коэффициент корреляции сильно приближен к единице, также по приведенному выше графику наблюдается прямое направление корреляционной связи, т.е. рост зарплаты влечет рост цен. Помимо корреляции Пирсона, был произведен расчет по t-критерию Стъюдента, где результаты показали, что полученное значение t больше критических значений, это говорит о наличии статистически значимых различий.
Таким образом, проведенный расчет показывает, что между заработной платой и ценой на жилую площадь в г. Якутске можно определить связь. В связи с этим приходим к выводу, что уровень заработной платы может являться одним определяющих факторов установления стоимости жилья.
Список литературы Анализ заработной платы как одного из факторов установления стоимости жилья
- Федеральная служба государственной статистики: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages
- http://sakha.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/sakha/ru/statistics/enterprises/construction/
- http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Коэффициент_корреляции_Пирсона
- Нужнова. С.В. Применение статистических методов в психолого -педагогических исследованиях: Учебное пособие. -Троицкий филиал ГОУ ВПО «ЧелГУ». -Троицк, 2005. -120 c.
- Гурман, В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. -М.: Высшая школа, 2004. -404 с.
