Боченина Марина Владимировна – канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры статистики и эконометрики
191023, г. Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, д. 30/32, ауд. 3007
Marina V. Bochenina – Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor; Associate Professor, Department of Statistics and Econometrics
30/32, Griboyedov Canal, Aud. 3007, Saint Petersburg, 191023
В статье затронуты актуальные вопросы рынка жилой недвижимости, которые предлагается решать с помощью метода коинтеграции временных рядов. Цель исследования – дать оценку структуры рынка жилья по типам квартир, используя динамику цен одного квадратного метра общей площади квартир. В ходе исследования решались следующие задачи: разработка методики определения коинтегрированности временных рядов для данных, имеющих структурные связи; анализ средних цен на квартиры различных типов на первичном и вторичном рынках жилой недвижимости; изучение рынка жилья в Российской Федерации по квартальным данным государственной статистики за период 2000–2020 гг. на основе предлагаемой методики.
По результатам исследования выявлено, что цены на первичном и вторичном рынках жилья по типам квартир не всегда представляют собой интегрированный процесс первого порядка и не могут быть использованы для построения коинтеграционного уравнения. Это потребовало проведения дополнительного анализа и, как следствие, коррекции временного периода.
Стационарность линейной комбинации нестационарных данных, соответствующих интегрированному процессу первого порядка, предложено обеспечить применением обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК). В результате сумма элементов коинтеграционного вектора, полученного таким образом, стремится к единице, а сами элементы являются оценкой относительных показателей структуры по типам квартир, представленных на первичном или вторичном рынке жилья соответственно. Предложенная методика позволяет в среднем оценить долю реализованной площади квартир каждого типа в исследуемом периоде как в региональном разрезе, так и в целом по стране.
Отмечено, что предлагаемая методика может быть использована для оценки относительных показателей структуры по временным данным в различных приложениях.
The article touches upon the topical issues of the residential real estate market, which are proposed to be solved by means of time series cointegration. The study aims to assess the structure of the housing market by types of apartments using price dynamics per one square meter of apartments' total area. The objectives of the study are to develop a methodology of determination of time series cointegration for the data with structural relationships; to analyze the average prices for the types of apartments on the primary and secondary housing market; to study the housing market in the Russian Federation by quarterly data of state statistics for the period 2000–2020 based on the developed methodology.
The results of the research showed that the prices at the primary and secondary housing market by types of apartments do not always represent an integrated process of the frst order and cannot be used for building a co-integration equation. This necessitated additional analysis and, as a consequence, the correction of the time period. It was proposed to ensure stationarity of linear combination of nonstationary data corresponding to the integrated process of the frst order by using the generalized least squares method (GLS). The sum of the elements of the cointegrating vector obtained this way tends to unity, and the elements themselves are estimates of the relative indi cators of the structure by types of apartments on the primary and secondary housing markets respectively. Thus, the suggested methodology allows estimating, on average, the share of the sold apartments of each type in the period under consideration, both in the regional context and in the country as a whole.
The proposed methodology can be used for the estimation of relative indicators of the structure according to temporal data in different applications.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.