(044) 501-12-28

Украина, 01033,
г. Киев, ул. Паньковская, 20, оф.1
info@wconsulting.com.ua

Д.Ю. Консалтинг

На главную Статьи и публикации Эконометрические исследования рынка земельных участков под жилую застройку в Сакском районе

Эконометрические исследования рынка земельных участков под жилую застройку в Сакском районе

Активное развитие рынка земли несельхозназначения в последние 1,5 года в Сакском районе позволило сотрудникам нашей фирмы собрать материал о фактах купли продажи (сделок) начиная с мая 2002 года.

Продажа участков началась в населенных пунктах, расположенных в рекреационно привлекательных прибрежных зонах и в настоящее время составляет 75 % всех сделок.

На рис. 1  представленного Вам раздаточного материала по докладу указано месторасположение и количество проданных земельных участков, а в таблице 1 – выборочные данные о земельных участках

 

Для более детального изучения рынка земли и тенденций его развития произведена статистическая обработка полученной информации, выявлены наиболее значимые ценообразующие факторы,  построена регрессионная модель определения стоимости земельных участков.

Наши исследования состоят из 4-х разделов:

1.Оценка параметров и вида распределения.
2.Факторные признаки, их ранжирование и корреляционный анализ.
3. Построение статистической модели множественной регрессии.
4. Анализ временного фактора.

1.Оценка параметров и вида распределения,

Данные по оценке параметров представлены в таблице №1 выборки.
Исследования показали соответствие выборки нормальному закону распределения. Выборка характеризуется следующими параметрами:


-

объем выборки

51

-

выборочное среднее значение

$196,93

-

медианное значение

$200

-

модальное значение

$200

-

размах вариации

$329,9

-

интердециальный размах

$242,5

-

Дисперсия

7634,38

-

среднеквадратическое отклонение

$87,37

-

коэффициент вариации

44,4%

-

коэффициент асимметрии

0,073

-

коэффициент эксцесса

- 0,83

 

 

 

 

 

 

* Доверительный интервал в целом по Сакскому району не рассчитывался, т.к. не представляет практического интереса, но легко может быть рассчитан для конкретного населенного пункта или региона.

Следует отметить, что модальное и медианное значения равны и практически не отличаются от среднего значения выборки.

На рис. 2 представлены гистограмма и полигон плотности распределения стоимостей земельных участков.

Выброс значения плотности в диапазоне «30-80» объясняется большим количеством нетипичных (ускоренных) условий продаж по цене этого интервала.

Графический анализ позволяет предположить, а расчеты приближенными методами проверки утверждать, что наша выборка соответствует нормальному закону распределения.

2.Определение факторных признаков, их ранжирование
и корреляционный анализ.

В нашем исследовании были учтены следующие ценообразующие факторы:

  1. Площадь земельного участка;
  2. Инженерное обеспечение;
  3. Условия купли-продажи;
  4. Расположение участка в населенном пункте;
  5. Удаленность земельного участка (населенного пункта) от административного центра (г. Саки или г. Евпатория);
  6. Удаленность населенного пункта (земельного участка) от побережья;
  7. Геологические условия;
  8. Рекреационная привлекательность.

Результаты ранжирования ценообразующих факторов представлены в таблице № 2.

Расчет коэффициентов корреляции выполнен с помощью программы MS EXCEL с использованием функции «Корреляция» «Пакета анализа».

Анализ парных коэффициентов корреляции показал, что теснота связи имеет слабый или заметный характер. Однако исследования, проведенные нами в начале 2003 года по земельным участкам прибрежных населенных пунктов, показали, что ценообразующие факторы имели умеренную или заметную тесноту связи нелинейного характера. Множественный коэффициент корреляции равен 0,781, т.е. больше 0,7. Это позволяет утверждать, что связь между стоимостью 1 сотки земельного участка в исследуемом регионе и ценообразующими факторами очень сильная. Коэффициент множественной детерминации соответственно равен 0,61.

Таким образом, 61% общей дисперсии стоимости земельных участков обусловлен вариацией учитываемых ценообразующих факторов и 39% - другими, неучтенными факторами, например, фактором даты сделки (этот фактор рассмотрен в 4 части) или субъективными факторами.

3. Построение статистической модели множественной регрессии.

Ранее мы отмечали, что стоимость земельных участков от ценообразующих факторов вероятнее всего имеет нелинейную зависимость. Поэтому были рассмотрены несколько вариантов мультипликативной модели, принимая во внимание, что переменные X2; X3; X5; X6; X7 могут принять значения «0» и в модели не могут быть основанием степени.

Модель множественной регрессии после логарифмирования имеет вид:

Регрессионный анализ выявил, что переменная Х7 (геологические условия) не имеет статистической значимости (t – статистика = 0,46), а переменные Х6 и Х8 – мультиколлинеарны (коэффициент корреляции между ними равен 0,844). Поэтому переменные Х6 и Х7 из уравнения регрессии были удалены. Удаление переменной Х8 значительно ухудшает практически все параметры модели. Кроме того, замена ранжирования по размерам земельных участков на их прямые логарифмические значения, а также замена данных ранжирования переменной Х8 на их логарифмические значения значительно улучшают параметры модели.

Таким образом, из многочисленных вариантов регрессионной модели мы для окончательного анализа выбрали три модели, имеющие вид:

По представленным формулам были получены расчетные значения стоимости земельных участков и рассчитаны коэффициенты корреляции с фактическим значением стоимости

По модели 1 – 0,783
По модели 2 – 0,737
По модели 3 – 0,791

Таким образом, третья модель имеет наибольший коэффициент корреляции и может быть принята нами за основу для ориентировочных расчетов стоимости земельных участков.

4. Анализ временного фактора
В таблице 3 представлен расчет показателей динамики временного ряда средней стоимости 1 сотки земельного участка по Сакскому району.

 

 

Таблица 3. Показатели динамики временного ряда средней стоимости 1 сотки земельного участка под жилой застройкой по Сакскому району.


  • Продажи отсутствовали.

Средний абсолютный прирост стоимости 1 сотки земли по району составил 11$ в месяц, а средний коэффициент роста – 1,077. Соответственно темп прироста – 7,7%.

Абсолютные приросты имеют как положительные, так и отрицательные значения, что объясняется продажей в разные периоды земельных участков различной стоимости. Так, в августе прошлого года были проданы наиболее привлекательные и дорогие участки в с. Поповка и в с. Ивановка, а в сентябре продан всего один маленький (8 соток) земельный участок в Новофедоровке. Аналогичные небольшие (10 соток) земельные участки (4 шт.) были проданы в ноябре.

При этом выявляется тенденция роста средней стоимости 1 сотки земельных участков, особенно участков размером более 15 соток: в августе прошлого года (2002 г.)- 185$; в марте 2003 г. – 333,3$ за сотку; в апреле372,3$.

Среднемесячный абсолютный прирост стоимости 1 сотки земельного участка за  период: май 2002 - июнь 2003 г. составил 11$ в месяц, те. значительно снизился, т.к. за первое полугодие 2002г.  прирост составлял более 20$ в месяц.

Средняя стоимость 1 сотки земельного участка по Сакскому району составила 196,9$, в тоже время средняя стоимость 1 сотки земельного участка размером более 15 соток составляет 284,7$ , что на 88$ больше.

Средняя стоимость 1 сотки земельного участка менее 15 соток составляет 180,6$, что на 16,3$ меньше средней для всех участков и более, чем в 1,5 раза меньше стоимости 1 сотки земельного участка размером более 15 соток.

Для анализа общей тенденции изменения стоимости земельного участка построили диаграмму фактических значений стоимости и аналитическую функцию-модель тренда (рис.3).


Рис. 3. Фактическая средняя стоимость 1-й сотки и аналитическая модель в среднем по району.

Анализ нескольких функций временного тренда дал максимальный коэффициент корреляции для логистической модели вида  . После расчета параметров «a», «b», и «c» получим уравнение с коэффициентом корреляции 0,907.
Кроме того, рассмотрена динамика изменения цен на земельные участки размером до 15 соток (рис.4).

Рис. 4. Динамика цены 1-сотки земли для участков площадью менее 15 соток.

Ежемесячный темп прироста уровня цены на данные участки составил 6,43 %.
Расчетная формула с коэффициентом корреляции 0,942.

 

 

 

 

Динамика изменения цен на рекреационно привлекательные земельные участки показана на рис.5

Рис. 5. Динамика изменения цены на рекреационнопривлекательные земельные участки.

Ежемесячный темп прироста стоимости 12,84%.
Расчетная формула y=18,298*t+46,44 с коэффициентом корреляции 0,968.

Как видно из анализа динамики изменения цен, ежемесячные темпы прироста стоимости рекреационно привлекательных земельных участков более, чем в 1,5 раза превышает темпы прироста стоимости земельных участков в целом по району и в 2 раза участков рекреационно непривлекательных.

ВЫВОДЫ

  • Рынок земли в Сакском районе, особенно в прибрежных населенных пунктах, развивается весьма динамично. Спрос на земельные участки под жилую застройку, дачное строительство, садоводство и огородничество постоянно повышается. Цены на земельные участки за последние 14 месяцев возросли в 3-3,5 раза, начиная с 90$ за сотку в мае 2002 года до 270-300$ в июне 2003 года.
  • Применение корреляционно-регрессионного анализа в изучении рынка земли, построение эконометрических моделей очень полезны в оценочной практике как с точки зрения выявления ценообразующих факторов, их весового значения, так и с точки зрения убедительности (аргументированности) полученных результатов оценки.
  • Из ценообразующих факторов наиболее весомым является «рекреационная привлекательность», имеющий максимальный коэффициент в уравнении регрессии, равный 1,244. Так, участки, проданные при типичных условиях в одно время (аналоги №№ 11, 20, 22 из табл. 1), но имеющие разную привлекательность, различаются в стоимости в следующем соотношении: непривлекательные: малопривлекательные : привлекательные – 1 : 1,26 : 3,29.

Вторым по значимости ценообразующим фактором являются условия купли – продажи, имеющим значение коэффициента в уравнении регрессии равное 0,94.
Так, для привлекательных земельных участков, имеющих равнозначные параметры (аналоги 6 и 7), проданных в одно и то же время, но при различных условиях, цена за 1 сотку при ускоренной продаже отличается от рыночной более чем в 2,5 раза. Для малопривлекательных земельных участков (см. аналоги №43 и №47) разница в цене в 2 раза.

Таким образом, ускоренная продажа предполагает снижение стоимости в 2 – 2,5 раза.

Нетипичные условия продажи предполагают не только ускоренную продажу, но и ускоренную покупку, которая ведет к повышению стоимости. Так, земельные участки, имеющие одинаковые параметры (см. аналоги №№ 42, 44 и 48), проданные в одном населенном пункте, в одно и тоже время, имеют разную стоимость. Участки №44 и №48 приобретены по ускоренной схеме. Соотношение цен составило 1 : 1,29 : 1,29, т.е. ускоренная покупка ведет к повышению стоимости на 25-30%.

Третьим по весомости является фактор размера земельного участка, имеющий в уравнении регрессии значение, равное 0,49. При прочих равных условиях, увеличение площади земельного участка с 8 до 16 соток, т.е. в 2 раза, ведет к увеличению стоимости 1 сотки приблизительно в 1,5 раза.

Место расположения З.У. в границах населенного пункта в рекреационно- непривлекатальном населенном пункте не имеет значения, а в некоторых случаях, даже предпочтительнее окраина, т.к. мотивом является возможность ведения подсобного хозяйства (подвоз кормов, выгон скота).


Наличие дорог с твердым покрытием имеет большее значение в рекреационно привлекательных районах, наличие природного газа, напротив, – в рекреационно непривлекательных.

Прогнозирование изменения цен на земельные участки требует более углубленного и постоянного изучения рынка, построения более точных моделей регрессии и моделей тренда. Это требует дополнительных затрат времени и, следовательно, оценочные фирмы, работающие на субъективно-интуитивном уровне и, как правило, демпенгующие, не могут проводить каких-либо исследований рынка.