Евстафьев А. И., Максимов Д. В



Скачать 223.4 Kb.
страница4/6
Дата01.07.2018
Размер223.4 Kb.
ТипИсследование
1   2   3   4   5   6

Предлагаемые методы и подходы


Основу настоящего исследования составит группа методов, направленных на изучение экономических явлений и процессов локального характера. Основная задача исследования сводится к моделированию набора факторов пространственного и экономического характера, проявляющих изменчивый характер с течением времени. Данное обстоятельство диктует требование к регулярному обновлению данных о рынке недвижимости.

В мониторинге рынка недвижимости применение ГИС в первую очередь подразумевает районирование территории города. Оно имеет ту же цель, что и сегментирование объектов: уменьшение разброса цен и других индикаторов локального рынка в каждом сечении выборки. Достигается это, прежде всего, топонимическим районированием, которое позволяет построить объективную модель функционирования локального рынка.

Система мониторинга рынка характеризуется несводимостью правил сечения и агрегации выборок к сугубо первоначальным мероприятиям по ее построению. Мониторинг постоянно нуждается в анализе адекватности классификационного деления объектов и их признаков (адекватности проведения границ топонимических зон рынка недвижимости, сегментирования по качеству объектов, по их размеру и т.д.). Поэтому методы районирования должны отличаться относительно небольшой затратностью, возможностью регулярной проверки и корректировки границ районов и других пространственных характеристик.

Одним из таких методов является предлагаемый в настоящем исследовании интегральный пространственно-топологический метод районирования рынка недвижимости.

Первым этапом является построение объектов города, представляющих интерес с точки зрения анализа рынка недвижимости, в формате ГИС. Прежде всего, это улицы, многоэтажные дома, природные объекты.

Достигается это путем, как автоматической оцифровки космических снимков высокого разрешения, так и путем ручного построения каждого слоя объектов с одновременным внесением данных в атрибутивную таблицу.

На рисунке 1 видны зоны компактного расположения многоквартирных домов – спальные районы.

Рис. 1. Карта Краснодара в формате ГИС. Отображены слои домов, улиц и водоемов.

Далее с помощью анкетирования риэлтеров-экспертов, аналитиков рынка, а также за счет выявленных закономерностей в рекламных объявлениях по отнесению продавцами своих квартир к определенному району, были построены границы риэлтерских районов города. Слой домов трансформируется в слой точек с идентичными координатами и атрибутивной таблицей.

Путем объединения атрибутивной таблицы домов с таблицей, содержащей сведения о сделках купли-продажи, прошедших на рынке жилой недвижимости Краснодара за определенный период, получаются точки, соответствующие координатам домов, в которых прошли сделки (см. рис. 2).



Рис. 2. Карта риэлтерских районов города и координаты домов, в которых в течение наблюдаемого периода прошли сделки

Далее проводится пространственный анализ распределения: строится растровое изображение плотности сделок на единице площади территории города; сверху проводятся изолинии (см. рис. 3).

Рис. 3. Карта транзакционной интенсивности рынка недвижимости города

Полученное изображение чем-то напоминает физическую карту высот, но оно имеет иной смысл. В географии обычно изолинии соединяют точки с одинаковым значением какого-либо атрибута (высоты, глубины). В рассматриваемом случае изолинии ограничивают области одинаковой интенсивности рассматриваемого явления (в данном примере: сделок на вторичном рынке жилья). Их можно сравнить скорее с линиями напряженности электромагнитного поля, а не с изогипсами высот физико-географической карты.

Обращает внимание то, что границы интенсивности проходят как по нежилым массивам (это и понятно: там просто нет рассматриваемого явления), так и через жилые массивы, где есть дома и проходят сделки. Однако степень интенсивности явления не соответствует плотности рядом стоящих районов.

Полученная карта служит в качестве инструмента корректировки топонимического районирования, полученного в результате применения методики оптимизации дискретной пространственно-параметрической модели.

Дискретная пространственно-параметрическая модель (ДППМ) рынка недвижимости – упорядоченный набор (матрица) индикаторов состояния рынка по всем его сегментам, полученный в результате параллельного сечения рассматриваемой выборки объектов недвижимости по следующим измерениям: Размер, Местоположение, Качество, Срок сдачи объекта и (реже) другие.

Метод оптимизации ДППМ заключается в построении диаграммы распределения цен предложения с ошибкой определения средних величин по каждому риэлтерскому району города с последующим объединением районов в топонимические зоны на основании пересечения диапазонов ошибок средних цен и географической близости районов.

Районирование рынка недвижимости на основе ГИС рассматривает, прежде всего, пространственный аспект распределения закономерностей рынка, выявляет географические границы экономических явлений.

Результаты топонимического районирования позволяют наладить эффективный и непротиворечивый мониторинг рынка недвижимости в разрезе всех сечений ДППМ. Одновременно выявляются локальные характеристики рынка недвижимости: границы и плотность распространения явлений.

Следующим этапом применения ГИС в анализе рынка недвижимости является применение метода определения и расчета количественных атрибутов объекта недвижимости путем пространственного анализа.

Аналогичным способом построения карты интенсивности сделок на рынке жилья строятся карты плотности социальной инфраструктуры (образовательных, здравоохранительных учреждений), карты интенсивности предложения объектов недвижимости (карта напряженности предложения) и т.д. (см. рис. 4).

Рис. 4. Объекты недвижимости, выставленные на продажу, на карте плотности социальной инфраструктуры города

Каждому объекту недвижимости в пределах анализируемой выборки присваивается количественная характеристика по каждому пространственному явлению в зависимости от положения объекта на той или иной изолинии.

Полученный комплекс переменных будет включать:

а) характеристику местоположения объекта недвижимости (данная характеристика объекта указывает на географический район размещения объекта; например, дом находится в Комсомольском микрорайоне);

б) большинство характеристик расположения объекта недвижимости (характеризует положение данного объекта относительно других объектов; например, дом находится в 100 метрах от школы;

в) особенности локального рынка недвижимости в непосредственной близости от рассматриваемого объекта.

Достоинством такого преобразования является отход от качественных и порядковых характеристик местоположения района, в котором находится объект, к количественным характеристикам и местоположения и расположения самого объекта. При этом количественная характеристика месторасположения рассматриваемого объекта определяется через закономерность изменения свойств подобных объектов в зависимости от попадания в ту или иную область плотности (напряженности) какого-либо социально-экономического явления города, и в первую очередь напряженности различных явлений рынка купли-продажи аналогичных объектов.

Полученные результаты пространственного ГИС анализа используются в регрессионном моделировании, где в качестве зависимой переменной можно использовать рыночную характеристику объекта недвижимости (наиболее вероятная цена продажи, период экспозиции, целевой сегмент покупателей, динамические и пространственные особенности продажи крупного объекта по частям). Применение предложенной коллективом методологии позволяет (впервые) количественно учитывать локальные характеристики рынка недвижимости при определении рыночных параметров объектов недвижимости.

С помощью ГИС получается таблица значений каждого пространственного атрибута для каждого объекта недвижимости (в эксперименте рассматривались квартиры на вторичном рынке жилья). Параллельной проверкой жизнеспособности модели является введение булевых и порядковых переменных для ряда пространственных характеристик жилых объектов недвижимости. Модель также включает стандартный набор непространственных (в географическом аспекте) переменных: площадь квартиры, состояние квартиры, наличие балкона, лифта, этажность дома и этаж квартиры и т.д.

Далее проводится сравнительный анализ различных регрессионных моделей по критерию максимальной надежности (максимальное значение коэффициента детерминации в сочетании с приемлемым значением уровня значимости). В таблице 1 приведены модели, принимающие участие в отборе.

Таблица 1

Математические формулы регрессионных моделей, участвовавших в отборе


Модель

Формула

Линейная

у = b0+ b1 * X

Логарифмическая

у = b0+ b1 * ln(Х)

Обратная

у = b0+ b1 / X

Квадратичная

у = b0+ b1 * X + b2 * X2

Кубическая

у = b0+ b1 * Х + b2 * X2 + b3 * X3

Степенная

y = b0 * Xb1

Экспоненциальная

y = b0 * е^(b1 * Х)

Интерпретация коэффициентов и Бета-коэффициентов в получаемых уравнениях регрессии позволяет выявить механизм воздействия локальных факторов размещения объекта недвижимости на его рыночные показатели.

Наличие обратной корреляционной зависимости между плотностью социальной инфраструктуры района и сроком экспозиции квартиры на рынке может свидетельствовать как о позитивном влиянии близости школ, медицинских учреждений на принятии решения о покупке, так и о наличии скрытых закономерностей размещения подсистемы социальной инфраструктуры в структуре рассматриваемой территориальной социально-экономической системы. Во втором случае имеет место ложная корреляция.

Поскольку сам по себе факт корреляционной зависимости не даёт основания утверждать, какая из переменных предшествует или является причиной изменений, или что переменные вообще причинно связаны между собой, например, ввиду действия третьего фактора (Лопатников Л. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. 2003), особую роль приобретает возможность сравнительного анализа по различным территориям-топонимическим зонам, который позволяет вскрыть действие третьих факторов.

Следует отметить универсальный характер алгоритма анализа рынка жилья города на основе методологии регресионной многофакторной пространственно-параметрической модели, так как он применим к широкому классу экономических явлений, отличающихся неоднородностью пространственного распределения.

Ряд авторов приводят следующие основные отрасли экономики города:



  • розничная торговля и общественное питание (магазины, рынки, столовые, кафе);

  • бытовое обслуживание (ремонт и пошив одежды, обуви и др., парик­махерские, химчистки, пункты проката и т.д.);

  • жилищно-коммунальное хозяйство;

  • кредитно-финансовое обслуживание (банки, страховые организации);

  • рекреационное обслуживание (туристические и экскурсионные организации, дома отдыха, гостиницы);

  • здравоохранение (поликлиники, больницы, медпункты, санатории, учреждения физкультуры и спорта);

  • социальное обеспечение (детские дома, дома для престарелых и инвалидов, организации пенсионного обеспечения);

  • услуги связи (почта, телеграф, телефонные переговорные пункты):

  • культурное обслуживание (театры и кинотеатры, музеи, библио­теки, клубы и дома культуры, радио и телевидение, издательства);

  • образование и воспитание детей (детские сады и ясли, общеобра­зовательные учебные учреждения).

Все перечисленные объекты и характеристики их пространственного распределения могут выступать в качестве факторов в регрессионной модели.

В дополнение к этому можно отнести следующие характеристики местоположения:



  • доступность к рабочим местам, магазинам, местам развлечений, которая в зависимости от положения может быть очень разной,

  • качество окружающей среды: разное качество воздуха, воды, разные уровни шума;

  • внешний вид (ландшафт), внешние характеристики домов и участков.

В качестве зависимых переменных могут выступать:

  • индикаторы рынка недвижимости (система ценовых показателей, показатели ликвидности объектов недвижимости и волатильности отдельных сегментов рынка и территорий);

  • характеристики девелоперской деятельности (индивидуальные и групповые показатели инвестиционной активности, показатели динамики реализации девелоперского проекта, его влияния на социально-экономическое положение территорий);

  • локальные характеристики развития местных сообществ.

Конкретный характер зависимости искомой переменной от факторов (вид формулы регрессии и степень детерминации) в различных пространственно-временных рамках может меняться.


Каталог: files
files -> Истоки и причины отклоняющегося поведения
files -> №1. Введение в клиническую психологию
files -> Общая характеристика исследования
files -> Клиническая психология
files -> Валявский Андрей Как понять ребенка
files -> К вопросу о формировании специальных компетенций руководителей общеобразовательных учреждений в целях создания внутришкольных межэтнических коммуникаций
files -> Русские глазами французов и французы глазами русских. Стереотипы восприятия


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6


База данных защищена авторским правом ©znate.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница