Пример Оформления модели рынка

Проверка значимости уравнения регрессии оценивается с помощью F-критерия Фишера. Фактические значения частных F-критериев больше табличного (2,45 для числа степеней свободы 5 (количество факторов) и 40 (кол-во объектов минус кол-во факторов) при 5-% уровне значимости). При сравнении табличных значений столбца t-статистика со значением, полученным с помощью функции Стьюдента (2,021 для числа степеней свободы 40 при 5-% уровне значимости), возможно фактор Х… исключить(нет) из данной модели.

Табличное значение F-критериев должно быть больше полученного.

Табличное значение t-статистики должно быть больше полученного

Окончательный вид модели (таблица 10).

Таблица 10 - Итоговая таблица для расчета

№	X1	X2	X3	X5	Y
1	2	4	4	1	40000
2	1	4	4	1	37000
3	2	3	4	1	35000
4	2	4	4	1	45800
5	2	4	4	1	42500
6	2	4	4	1	40100
7	2	4	4	1	41000
8	2	4	4	1	40300
9	1	4	4	2	46700
10	2	4	4	2	44400
11	1	4	4	2	44800
12	1	4	4	2	47300
13	1	4	4	2	45300
14	1	3	4	2	45200
15	2	4	4	2	49300
16	2	4	4	2	46000
17	2	4	4	2	47000
18	1	4	4	2	43300
19	2	4	4	2	48800
20	1	3	4	2	41300
21	1	3	2	2	37800
22	1	4	4	2	45300
23	1	4	2	2	41300
24	1	3	2	2	37200
25	1	3	2	2	35000
26	1	1	4	2	32700
27	1	1	2	2	28300
28	2	4	4	2	50000
29	2	4	4	2	51400
30	2	4	4	2	50000
31	2	4	4	1	45000
32	2	4	4	2	49800
33	2	4	4	1	41750
34	2	4	4	1	42000
35	2	4	4	1	41300
36	2	3	4	1	38000
37	2	3	4	1	35000
38	2	4	3	1	41200
39	2	3	2	1	29500
40	2	4	4	2	44400
41	2	4	4	2	45000
42	2	4	4	2	45000
43	2	3	2	1	30000
44	2	4	4	1	43000
45	2	4	4	1	43000

Затем вычисляем множественный коэффициент детерминации R² , коэффициенты парной корреляции для составления окончательного уравнения:

Таблица 11 - Показатели кореляционно-регрессионного анализа

Регрессионная статистика
Множественный R						0,933843
R-квадрат						0,872063
Нормированный R-квадрат						0,859269
Стандартная ошибка						2101,74
Наблюдения						45
Дисперсионный анализ										2,59997
		df		SS			MS			F		Знач F
Регрессия		4		1,2E+09			3,01E+08			68,16335		2,55E-17
Остаток		40		1,77E+08			4417313
Итого		44		1,38E+09
		Коэф		Станд ошибка			t-стат			P-Знач		Ниж 95%		Верх 95%	Ниж 95,0%	Верх 95,0%
Y		3205,873		2534,783			1,264752			0,213279		-1917,11		8328,861	-1917,11	8328,861
X1		1802,353		848,8497			2,123288			0,039966		86,76347		3517,942	86,76347	3517,942
X2		4428,372		522,6617			8,47273			1,83E-10		3372,033		5484,71	3372,033	5484,71
X3		2671,173		492,5867			5,422747			3,05E-06		1675,618		3666,728	1675,618	3666,728
X5		6304,406		742,4692			8,491134			1,73E-10		4803,819		7804,992	4803,819	7804,992
							2,01954
	X1		X2		X3				X5		Y
X1	1
X2	0,379374		1
X3	0,322749		0,460959		1
X5	-0,50903		-0,11218		-0,08214				1
Y	0,194435		0,7203		0,614905				0,39194		1

После всех вычислений можно сделать вывод, что ценообразующими факторами для жилой недвижимости в г.Архангельске являются:

Х… –

Х… -

.

.

.

Уравнение множественной регрессии примет вид:

У= Свободный член+коэ-т при 1 факторе Х1+ коэ-т при 2 факторе Х2+…+ коэ-т при n факторе Хn

Определим с помощью имеющейся модели стоимость кв.м. жилого помещения в рассматриваемом объекте дипломного проектирования. Значения ценообразующих факторов:

Х… –название фактора– хар-ка конкретного объекта (Х…=код);

Х… –название фактора– хар-ка конкретного объекта (Х…=код);

.

.

.

Подставляя данные значения в уравнение множественной регрессии, получим:

У= Свободный член+коэ-т при 1 факторе Х1+ коэ-т при 2 факторе Х2+…+ коэ-т при n факторе Хn

У= … руб/кв.м – для конкретного объекта

Сравниваем полученное (расчетное) значение с реальным (из газеты или др.).

Определяем отклонение от реального значения для всех отсавшихся в модели объектов, т.е определяем насколько реальна ваша модель. Необходимо указать характеристики модели (коэффициенты: корреляции, квадрат корреляции, СКО). Не забудьте сделать вывод: положительные и отрицательные стороны данного вида анализа рынка, на основании полученных результатов краткое состояние рассматриваемого сегмента рынка недвижимости и …ваши прогнозы.