1. Описание предметной области

Описать географическое положение, удаленность от крупных предприятий, центра города, наличие инфраструктуры, оснащенность транспортом, социальный состав населения, занятость населения и география занятости населения(относится ли к спальным районам), состояние экологии в районе, основные виды построек и их типы, престижность района.

2. Постановка задачи

Словесная постановка задачи. Требуется на основе данных открытой печати построить эконометрическую модель и получить на ее основе оценку средней ожидаемой цены однокомнатной квартиры в Черниковке с учетом факторов, определяющих цену. Базой для проведения исследования является выборка, объемом ...., данные получены на основе материалов открытой печати(см. Приложении 1).

Исходя из здравого смысла можно выделить следующие факторы, влияющие на цену и отраженные в предложениях по продажам жилья: . жилая площадь (в м2); общая площадь (в м2); . этажность дома; этаж квартиры; количество балконов; материал стен дома; наличие ремонта в квартире; наличие квартирной железной двери; наличие подъездного домофона; проект квартиры; удаленность квартиры от транспортных развязок или центра; застекленность балкона; участие посредника в продаже квартиры;

Дать пояснения по выбранным факторам(при необходимости пояснить), указать как качественная информация была переведена в количественную. Некоторые факторы, выбранные для построения модели цены предложения вторичных трёхкомнатных квартир, имеют ряд особенностей, описанных ниже.

Целесообразно рассматривать следующие проекты квартир: «хрущевка»; полнометражная; типовой проект; элитная.

Для перевода качественной переменной вид проекта в количественную использовать фиктивную переменную.Удобство положения отражает наличие удобной инфраструктуры вблизи рассматриваемой квартиры

Математическая постановка задачи

Построить уравнение регрессии средней стоимости квартиры от факторов, влияющих на эту стоимость.

Зависимая переменная: Y - оценка продажной цены квартиры (в тыс.руб).

Независимые переменные: факторы, от которых, предположительно, зависит цена предложения квартиры.

Х1- этажей в доме

Х 2- этаж

Х3 жилая площадь (в м2)

Х4 общая площадь (в м2)

Х5-материал стен(значения задаются согласно предложенной ординальной шкале)

,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

Для описания эконометрической модели зависимости продажной цены квартиры от указанных факторов выбрана модель регрессионного уравнения, в частности, модель множественной регрессии.

В работе предполагается рассмотреть три типа регрессионных моделей, тип моделей выбрать самостоятельно

3. Моделирование.

На этапе моделирования ставится задача построения различных регрессионных моделей продажной цены квартир .

Выявление факторов, имеющих большую вариативность(при необходимости-выделить группы и вести анализ для групп)

Проверка на мультиколлинеарность

Для выявления эффекта мультиколлинеарности оцениваем матрицу парных коэффициентов корреляции (она приведена в Приложении 2).

Факторы проверены на наличие мультиколлинеарности-коллинеарные факторы исключены

Проверка значимости уравнения и значимости параметров уравнения регресиии

Удалить незначимые факторы(см. Литературу)

Построение окончательного вида моделимодель.

Проверка качества модели

Сделать выводы по величинам коэффициента детерминации и приведенного коэффициента детерминации для каждой модели

Привести список значимых факторов по степени их влияния на результативный признак, изобразить графически степени связи факторв с признаком.

Указать пересекаются ли множества значимых факторов для моделей

Выявить лучшую модель, построить доверительные интервалы для средних ожидаемых параметров регресии и зсреднего ожидаемого значения результативного признака.