16. Суть регресій в оціночній діяльності

При проведені розрахунків за методами порівняльного підходу застосовуються статистичні оцінки екон.моделей, а саме модель однофакторної лінійної регресії.

З урахуванням того, що вартість нер-ті, як об/оц визначається за основним критерієм, яким є місцезнаходження, то якщо об/ан підібрані достатньо близько за своїм місцеммзнаходженням та збігаються за своїми характеристиками найбільш доцільно застосовувати однофакторну модель лінійної регресії.

Фактор, за яким проводяться розрахунки є площа квартири. Другий фактор, який можна застосовувати, це вартість 1 м² квартри –аналогів. Застосування регресійного аналізу в оцінці дозволяє встановити закономірності впиливу основних ціноутворюючих факторів на кінцевий результат.

За допомогою методу регресійного аналізу можна знайти і описати формулу аналітичної залежності кінцевого результату від факторних змін.

Побудова регресійної моделі здійснюється в кілька етапів:

1. змістовна постановка задачі дослідження і формулювання вихідної інформації. На цьому етапі виявляють основні зв’язки в досліджувальній системі. Висувають гцпотези про взаємозв’язок. Такий попередній аналіз дозволить визначити кінцевий результат, намітить перелік факторних змін. Також на цьому етапі проводять збір і перевірку на однорідність вихідних статистичних данних. При необхідності здійснюється збір додаткової інформації.

2. Специфікація моделей. На данному етапі приймають рішення щодо того, який з факторів, що впливають на результуючий показник, слід включати в модель, а також аналізують особливості впливу цих факторів на результат.

3. Калібровка моделей. На данному етапі знах. Оцінки коеф. регресіної моделі. Здійснюють перевірку якості отриманої моделі. Якщо результати перевірки не задовольняють розробників моделей, то необхідно внести зміни до спецфікації моделі, тобто повернутися до 2-го етапу.

4. Застосування моделей для прогнозу та прийняття рішень. Побудована модель застосовуються для знаходження прогнозного значення кінцевого показника ,а також для аналізу ступення впливу факторних змін на кінцевий показник. На данному етапі побудова регресійної моделі необхідно з’ясовувати такі основні питання:

1. Перетворення якісних чинників у кількісні;

2. Оцінка міри залежності кожного з відібраних факторних змінних і результату;

3. Аналіз взаємодії між окремими фактоними змінами;

4. Вибір типу функціональної залежності для регресійної моделі.

15. Види гіпотез та алгоритм їх перевірки

Статистичною гіпотезою називають припущення про вигляд або параметри невідомого закону розподілу, яке може бути перевірене за результатами спострежень.

Припущення гіпотези можуть бути різними та їх можна перевірити за допомогою статичстичних данних.

Обмеженість вибіркових данних випускає можливість прийняття неправильного рішення.

Очевидно, що за статистичними данними важко, а іноді і не можливо робити беспомилкові висновки при цьлму помилки при перевірці гіпотез можуть бути 2-х родів: помилка 1-го роду скадається в тому, що відкидається основна гіпотеза, коли вона вірна. При помилці 2-го роду відкадається вірна конкуруюча гіпотеза. Ймовірність припуститися помилки 1-го роду називається рівнем значущості критерію.

Ймовірність не припуститися помилки 2-го роду називають потужності критерію. З метою перевірки статистичної гіпотези використовують спеціальну скоадену випадкову величину (критерій) розподіл якої відомий.

Етапи перевірки статистичних гіпотез

1 Формулювання основної гіпотези  і конкуруючої гіпотези . Гіпотези повинні бути чітко формалізовані в математичних термінах.

2 Задання вірогідності , що називається рівнем значущості і що відповідає помилкам першого роду, на якому надалі і буде зроблений висновок про правдивість гіпотези.

3. Розрахунок статистики  критерію такий, що: -її величина залежить від початкової вибірки  ;-за її значенням можна зробити висновки про істинність основної гіпотези ;

4. Побудова критичної області..

5. Висновок про істинність гіпотези. Спостережувані значення вибірки підставляються в статистику  і за попаданням (або непопаданням) у критичну область  виноситься ухвала про відкидання (або ухвалення) висунутої гіпотези .

Задача інтервальної оцінки полягає у побудові по данним вибірки такого інтервалу, щоб із заданої ймовірності можна було стверджувати, що значення оцінюваного параметру належить цьому інтревалу. Цільвикористання інтервалів полягає в тому, щоб по можливості позбутися від невизначеності і зробити більш точний висновок. Ймвірність дозволяє нам формулювати точні твердження в умлвах невизначеності.