Изменение динамики показателей и статистической значимости корреляционной связи между изменениями задолженности по ипотечным кредитам и уровнем безработицы населения
Год |
Объем задолженности по ипотечным кредитам, дефлированный на индекс цен первичного жилья, млн. руб. (x) |
Уровень безработицы населения в % (y) |
Отклонение объема задолженности по ипотечным кредитам от среднего значения (Dx) |
Отклонение уровня безработицы населения от среднего значения (Dy) |
Dx2 |
Dy2 |
Dx × Dy |
2011 |
94,35 |
11,1 |
-89,958 |
0,540 |
8092,44 |
0,292 |
-48,58 |
2012 |
119,57 |
10,6 |
-64,738 |
0,040 |
4191,01 |
0,002 |
-2,59 |
2013 |
175,46 |
10,6 |
-8,848 |
0,040 |
78,29 |
0,002 |
-0,35 |
2014 |
241,83 |
10,5 |
57,522 |
-0,060 |
3308,78 |
0,004 |
-3,45 |
2015 |
290,33 |
10 |
106,022 |
-0,560 |
11240,66 |
0,314 |
-59,37 |
Сумма |
921,54 |
52,8 |
- |
- |
26911,18 |
0,612 |
-114,344 |
Среднее ариф. |
184,31 |
10,56 |
- |
- |
- |
- |
- |
Продолжение приложения 8
При этом коэффициенты корреляции Пирсона по приведенной выше формуле будут равны R1 = -0,91 и R2 = -0,89.
Результаты корреляционного анализа свидетельствуют о наличии сильной связи между показателями. Причем наиболее значимая корреляционная зависимость наблюдается при индексе цен первичного жилья. Высокая корреляция обусловлена тем, что оба показателя отражают общие тенденции социально-экономического развития Забайкальского края, поэтому ее следует учитывать при разработке сценариев экономических прогнозов.
На втором этапе разрабатывается прогноз развития рынка ипотечного жилищного кредитования в Забайкальском крае на период до 2030 года в случае реализации оптимистического и пессимистического сценариев развития экономический ситуации в крае и динамики уровня безработицы как одного из важнейших индикаторов.
В качестве оптимистического сценария рассматривается пессимистический сценарий слабого экономического роста и прироста ВРП на уровне 5,5%. Такая экономическая ситуация не дает шансов на высокие темпы роста. При развитии оптимистического сценария предполагается снижение уровня безработицы к 2030 году до 1,9% по отношению к 2011 году. В таком случае прогнозируется рост рынка ипотечного кредитования и снижение уровня безработицы в долгосрочной перспективе. Однако реализация такого сценария маловероятна, учитывая сложившуюся экономическую ситуацию в крае и рост объема задолженности по ипотечным кредитам в 4,2 раза по сравнению с показателем 2011 года.
В рамках пессимистического сценария предполагается отсутствие экономического роста и прирост ВРП 1,5% в год.
При реализации такого сценария уровень безработицы может достичь условно 8% в рамках линейного прогнозного роста. Наращивание объемов рынка ипотечного кредитования будет происходить меньшими темпами, чем в случае оптимистического сценария, однако величина изменения задолженности по выданным ипотечным жилищным кредитам будет снижаться. При этом объем задолженности по ипотечным кредитам 2030 году увеличится в 1,3 раза по сравнению с его величиной в 2011 году. Разница между значениями сценариев составит 2,9 раза в пользу пессимистического сценария.
Поскольку коэффициенты показателей корреляционной зависимости близки к единице, на их основе можно спрогнозировать объемы ипотечного кредитования путем трендового анализа.
Трендовый анализ носит перспективный, прогнозный характер, поскольку позволяет на основе изучения закономерностей изменения экономического показателя в прошлом спрогнозировать величину показателя на перспективу путем построения линии тренда. Линии тренда широко используются для решения задач прогнозирования с помощью методов регрессионного анализа. Для этого рассчитывается уравнение регрессии, где в качестве переменной выступает анализируемый показатель, а в качестве фактора, под влиянием которого изменяется переменная, — временной интервал t. В данном случае временной интервал прогнозируемого периода будет равен 3 при линейном уравнении тренда y = b0 + b1t
Продолжение приложения 8
Находятся параметры заданного уравнения методом наименьших квадратов путем решения системы уравнений.
С
истема
уравнений:
b0 n + b1∑t = ∑y;
b0∑t + b1∑ t2 = ∑y × t
b0 и b1 - эмпирические коэффициенты тренда
Расчет параметров тренда приведен в таблице 6.
Таблица 6