Статья:

Прогнозирование цен на недвижимость с учетом сезонности

Конференция: XL Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: общественные и экономические науки»

Секция: Экономика

Выходные данные
Зенчик А.С. Прогнозирование цен на недвижимость с учетом сезонности // Молодежный научный форум: Общественные и экономические науки: электр. сб. ст. по мат. XL междунар. студ. науч.-практ. конф. № 11(40). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_social/11(40).pdf (дата обращения: 18.08.2018)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Прогнозирование цен на недвижимость с учетом сезонности

Зенчик Анастасия Сергеевна
студент, Академия управлении при Президенте Республики Беларусь, Республика Беларусь, г.Минск
Морозова Наталья Николаевна
научный руководитель, канд. экон. наук, доц., Академия управлении при Президенте Республики Беларусь, Республика Беларусь, г.Минск

 

В настоящее время ни одна экономическая система не может обойтись без рынка недвижимости, так как он является одним из ведущих элементов рыночной экономики. Ежегодно увеличивается количество сделок, совершаемых на рынке недвижимости физическими и юридическими лицами. Объекты рынка недвижимости позволяют удовлетворять личные потребности населения, в то же время являясь источником получения прибыли для ряда организаций.

Рынок недвижимости, как и многие виды экономической деятельности, подвержен фактору сезонности, который заключается в периодических колебаниях цен в результате смены времен года. Таким образом, прогнозирование стоимости недвижимости с учетом фактора сезонности позволит определить периоды, в которые совершение сделок будет сопровождаться наименьшими потерями.

Прогноз цен на недвижимость осуществим на основе следующих данных (таблица 1) [1]:

Таблица 1.

Средняя рыночная стоимость жилья в г.Минске, в долл. США за 1 м2

 

Янв

Фев

Мар

Апр

Май

Июн

Июл

Авг

Сен

Окт

Ноя

Дек

2014

1777

1789

1787

1777

1771

1745

1744

1743

1750

1749

1737

1734

2015

1709

1669

1619

1568

1521

1487

1473

1460

1410

1390

1362

1332

2016

1315

1268

1208

1188

1171

1171

1181

1198

1206

1209

-

-

 

Прогнозирование стоимости жилья с учетом фактора сезонности будем проводить на основе полиномиального тренда. Преимущество данного тренда заключается в том, что он подходит для описания значений временных данных, которые попеременно снижаются и повышаются.

Сперва построим график изменения стоимости квадратного метра жилья в течение рассматриваемого периода на основе данных таблицы 1 и характеризующий его полиномиальный тренд (рисунок 1).

Рисунок 1. Полиномиальный тренд, построенный с учетом динамики стоимости 1 м2 в г. Минске

 

Следует отметить, что в нашем случае мы построили полином третьей степени. На наш взгляд, нет необходимости рассматривать полином большей степени, так как значение коэффициента аппроксимации составляет 0,989, что свидетельствует о высокой точности построения графика.

Следующим шагом станет определение абсолютных значений тренда [2]. Для этого необходимо определить коэффициенты уравнения полиномиального тренда, исходя из уравнения, которое представлено на рисунке 1. В нашем случае a=0,061; b=-3,453; c=30,67; d=1717. Также определяется номер периода во временном ряде x. Затем полученные данные подставляются в уравнение и по каждому периоду определяется значение тренда. Представим вышеперечисленный алгоритм и проведенные на его основе расчеты в таблице.

Таблица 2.

Значение тренда в динамике

Год

Месяц

х

Значение тренда

Год

Месяц

х

Значение тренда

Год

Месяц

х

Значение тренда

2014

Янв

1

1744,28

2015

Янв

13

1666,17

2016

Янв

25

1278,75

Фев

2

1765,02

Фев

14

1636,98

Фев

26

1252,33

Мар

3

1779,58

Мар

15

1606

Мар

27

1228,52

Апр

4

1788,34

Апр

16

1573,61

Апр

28

1207,68

Май

5

1791,65

Май

17

1540,17

Май

29

1190,19

Июн

6

1789,89

Июн

18

1506,04

Июн

30

1176,4

Июл

7

1783,42

Июл

19

1471,60

Июл

31

1166,69

Авг

8

1772,6

Авг

20

1437,2

Авг

32

1161,42

Сен

9

1757,81

Сен

21

1403,22

Сен

33

1160,95

Окт

10

1739,4

Окт

22

1370,02

Окт

34

1165,66

Ноя

11

1717,75

Ноя

23

1337,96

Ноя

-

-

Дек

12

1693,22

Дек

24

1307,42

Дек

-

-

 

Следующим этапом необходимо определить процентное отклонение фактических значений от значений тренда, а затем определить среднее отклонение за каждый месяц (таблица 3).

Таблица 3.

Среднее отклонение за каждый месяц

Месяц

Янв

Фев

Мар

Апр

Май

Июн

Июл

Авг

Сен

Окт

Ноя

Дек

Средняя за месяц

1,02

1,02

0,99

0,99

0,99

0,99

0,99

1,01

1,01

1,02

1,01

1,02

 

После чего определяется общая средняя:

Ūобщ=(1,02+1,02+0,99+0,99+...+1,01+1,02):12 = 1,005.

Так как текущая ситуация на рынке недвижимости в г.Минске характеризуется общей тенденцией снижения, то необходимо следующим этапом определить коэффициенты сезонности, очищенные от тенденции снижения, как отношение средней за месяц к общей средней.

Таблица 4.

Исправленные коэффициенты сезонности

Месяц

Янв

Фев

Мар

Апр

Май

Июн

Июл

Авг

Сен

Окт

Ноя

Дек

Средняя за месяц

1,02

1,01

0,99

0,98

0,98

0,98

0,99

1,00

1,01

1,01

1,01

1,01

 

Затем определяется период, на который составляется прогноз, рассчитываются значения тренда для будущих периодов и рассчитывается прогноз. В нашем случае прогноз будем делать на 8 месяцев, то есть до июля 2017 года. Результаты произведенных расчетов представим в таблице 5:

Таблица 5.

Прогноз и тренд на конец 2016 – начало 2017 гг.

Год

Месяц

Значение тренда для будущего периода

Прогноз

Год

Месяц

Значение тренда для будущего периода

Прогноз

2016

Янв

-

-

2017

Янв

1214,47

1204,91

Фев

-

-

Фев

1243,52

1224,77

Мар

-

-

Мар

1279,58

1254,40

Апр

-

-

Апр

1323

1296

Май

-

-

Май

1374,16

1361,32

Июн

-

-

Июн

1433,42

1438,80

Июл

-

-

Июл

-

-

Авг

-

-

Авг

-

-

Сен

-

-

Сен

-

-

Окт

-

-

Окт

-

-

Ноя

1175,9

1196,73

Ноя

-

-

Дек

1192,05

1202,45

Дек

-

-

 

Представим спрогнозированные значения с учетом текущей ситуации на рынке недвижимости в г. Минске (рисунок 2).

 

Рисунок 2. Динамика средней стоимости 1 м2 с учетом прогноза, в долл. США за 1 м2, 2014–2017 гг.

 

Таким образом, в декабре 2016 года прогнозируется снижение стоимости 1 метра квадратного по сравнению с аналогичным периодом 2015 года на 9–10%, что подтверждает наблюдаемую на рынке общую тенденцию снижения. Однако в первом полугодии 2017 года прогнозируется увеличение цен на рынке недвижимости в г.Минске. Таким образом, прогнозируемая стоимость жилья в июне 2017 года по отношению к декабрю 2016 года может возрасти до 20%.

Таким образом, был составлен прогноз стоимости жилья в г.Минске с учетом фактора сезонности и общей тенденции снижения.

 

Список литературы:
1. Динамика изменения цен на недвижимость // realt.by: недвижимость – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://realt.by/statistics/dynamics/. – Дата доступа: 01.12.2016.
2. Как рассчитать прогноз продаж с учетом роста и сезонности в Excel // analytics: решения для бизнес-анализа – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://4analytics.ru/prognozirovanie/kak-rasschitat-prognoz-prodaj-s-uch.... – Дата доступа: 02.12.2016.