Прогнозирование стоимости квадратного метра в новостройках в городе Самаре

Автор: Батраченко Екатерина Константиновна

Журнал: Теория и практика общественного развития @teoria-practica

Рубрика: Экономика

Статья в выпуске: 7, 2019 года.

Бесплатный доступ

Статья посвящена оценке рынка недвижимости и прогнозированию стоимости квадратного метра в новостройках в Самаре. В работе изучено текущее состояние рынка первичной и вторичной недвижимости, а также проведен его множественный регрессионный анализ. Для исследования взяты следующие факторы: цена за квадратный метр на вторичном рынке, количество предложений квартир вторичного жилья, стоимость квадратного метра в новостройках, число предложений квартир в новостройках, средняя заработная плата в регионе. Выявлена зависимость между факторами регрессии. С помощью множественного регрессионного анализа удалось получить модель стоимости квадратного метра и на ее основе составить прогноз на 2019-2020 гг. Оценка общей модели показала, что представленное уравнение регрессии является достаточно эффективным.

Еще

Регрессионный анализ, множественная регрессия, рынок недвижимости, первичная недвижимость, факторы, модель, прогноз, корреляция, анализ

Короткий адрес: https://sciup.org/149132874

IDR: 149132874   |   DOI: 10.24158/tipor.2019.7.5

Список литературы Прогнозирование стоимости квадратного метра в новостройках в городе Самаре

  • Асаул А.Н., Иванов С.Н., Старовойтов М.К. Экономика недвижимости: учебник для вузов. 3-е изд., испр. СПб., 2009. 304 с
  • Рынок недвижимости [Электронный ресурс] // Grandars.ru: энциклопедия экономиста. URL: http://www.grandars.ru/college/biznes/rynok-nedvizhimosti.html (дата обращения: 02.07.2019)
  • Васильев А. Что будет с ценами на недвижимость в 2019 г. [Электронный ресурс] // Банки сегодня: информационно-аналитическое финансовое издание. 2018. 4 сент. URL: https://bankstoday.net/last-articles/chto-budet-s-tsenami-na-nedvizhimost-v-2019-godu (дата обращения: 02.07.2019)
  • Хусаинов И. Рынок недвижимости России вошел в необычное для себя состояние [Электронный ресурс] // РБК Недвижимость. 2019. 7 мая. URL: https://realty.rbc.ru/news/5cd1069a9a7947b28feaebfd (дата обращения: 02.07.2019)
  • Цены на недвижимость в Самаре в декабре 2014 г. [Электронный ресурс] // Росриэлт. URL: https://rosrealt.ru/samara/cena/161 (дата обращения: 02.07.2019)
  • Карачун С.В. Использование регрессионного анализа для оценки стоимости жилья [Электронный ресурс] // Сборник работ 68-й научной конференции студентов и аспирантов Белорусского государственного университета: в 3 ч. Ч. 2. Минск, 2011. С. 5-8. URL: http://www.elib.bsu.by/bitstream/123456789/28708/1/5-8.pdf (дата обращения: 02.07.2019)
  • Прогноз инфляции на 2019-2022 гг. в России [Электронный ресурс] // Агентство прогнозирования экономики. URL: https://apecon.ru/prognoz-inflyatsii-na-gody-v-rossii (дата обращения: 02.07.2019)
Еще
Статья научная