Preview

Вопросы статистики

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Применение метода коинтеграции структурных данных в анализе рынка жилой недвижимости

https://doi.org/10.34023/2313-6383-2021-28-5-79-85

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторе

М. В. Боченина
Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Россия

 Боченина Марина Владимировна – канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры статистики и эконометрики

191023, г. Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, д. 30/32, ауд. 3007



Список литературы

1. Энгл Р.Ф., Грэнджер К.У. Дж. Коинтеграция и оценивание ошибок: представление, оценивание и тестирование // Прикладная эконометрика. 2015. 39(3). С. 107–135.

2. Dunis C., Laws J., Shone A. Cointegration-Based Optimisation of Currency Portfolios // Journal of Derivatives & Hedge Funds. 2011. Vol. 17. Iss. 2. P. 86–114. doi: https://doi.org/10.1057/jdhf.2011.11.

3. Chiu M.C., Wong, H.Y. Mean-Variance Portfolio Selection of Cointegrated Assets // Journal of Economic Dynamics, and Control. Elsevier. 2011. Vol. 35. Iss. 8. P. 1369–1385. doi: https://doi.org/10.1016/j.jedc.2011.04.003.

4. Iori G., Mantegna R.N. Empirical Analyses of Networks in Finance // C. Hommes, B. LeBaron (eds). Handbook of Computational Economics. Vol. 4. Elsevier, 2018. P. 637–685. doi: http://dx.doi.org/10.1016/bs.hescom.2018.02.005.

5. Gatfaoui H., Nagot I., De Peretti P. Are Critical Slowing Down Indicators Useful to Detect Financial Crises? // M. Billio, L. Pelizzon, R. Savona (eds). Systemic Risk Tomography. Elsevier Ltd., 2017. P. 73–93. doi: http://dx.doi.org/ 10.1016/B978-1-78548-085-0.50003-0.

6. Копнова Е.Д., Розенталь О.М. Эконометрический анализ экологического менеджмента рыбных ресурсов // Прикладная эконометрика. 2010. 18(2). С. 90–100.

7. Новицкий Г.С., Сирота Е.А., Матвеев М.Г. Анализ векторных случайных последовательностей на примере метеорологических данных // Международный научно-исследовательский журнал. 2014. № 1(20). Ч. 1. С. 78–80.

8. Dahlhaus R. et al. Statistical Inference for Oscillation Processes // Statistics. 2017. Vol. 51. Iss. 1. P. 61–83. doi: https://doi.org/10.1080/02331888.2016.1266985.

9. Cross E.J., Worden K., Chen Q. Cointegration: A Novel Approach for the Removal of Environmental Trends in Structural Health Monitoring Data // Proceedings of the Royal Society A: Mathematical Physical and Engineering Sciences. 2011. Vol. 467. Iss. 2133. P. 2712–2732. doi: https://doi.org/10.1098/rspa.2011.0023.

10. Engle R.F., Granger C.W.J. Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing // Econometrica. 1987. Vol. 55. Iss. 2. P. 251–276.

11. Kočenda E., Černý A. Elements of Time Series Econometrics: An Applied Approach. Prague: Karolinum Press, Charles University, 2015.


Для цитирования:


Боченина М.В. Применение метода коинтеграции структурных данных в анализе рынка жилой недвижимости. Вопросы статистики. 2021;28(5):79-85. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2021-28-5-79-85

For citation:


Bochenina M.V. The Application of Cointegration Method for Structural Data in the Estate Market Analysis. Voprosy statistiki. 2021;28(5):79-85. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2021-28-5-79-85

Просмотров: 60


ISSN 2313-6383 (Print)
ISSN 2658-5499 (Online)