Регрессионное моделирование стоимости объектов недвижимости на примере выборочной совокупности земельных участков в городе Коломна

Оглавление

Введение. 3

Глава 1 Описательная статистика выборочной совокупности. 5

1.1 Общие положения выборочной совокупности. 5

1.2 Исчисление среднего арифметического выборочной совокупности земельных участков города Коломна. 6

1.3 Исчисление показателей вариации выборочной совокупности земельных участков Коломны.. 8

1.4 Переработка исследуемой совокупности. Достижение однородности выборки 14

1.5 Точечная и интервальная оценка среднего значения признака в генеральной совокупности по данным большой выборки. 17

Глава 2 Отбор факторов при формировании модели множественной регрессии 21

2.1 Отбор факторов для уравнения множественной регрессии. 21

Глава 3 Построение и анализ уравнения множественной линейной регрессии 25

3.1 Построение уравнения множественной линейной регрессии. 25

3.2 Анализ модели множественной регрессии. 28

3.3 Оценка качества сформированной модели уравнения множественной регрессии 30

Заключение. 34

Список используемых источников. 35

Приложение А.. 36

Введение

Множественная регрессия является одним из наиболее распространённых методов статистического анализа, позволяющих выявить зависимость количественного показателя от нескольких факторов одновременно. Этот метод широко применяется в различных областях науки и практики, включая экономику, социологию, экологию и др., позволяя оценить влияние множества переменных на исследуемый объект.

Земельные участки представляют собой важнейший ресурс городского хозяйства, поскольку они являются основой для развития городской инфраструктуры, жилой застройки и коммерческой недвижимости. От правильности оценки стоимости земельного участка зависит эффективность управления земельными ресурсами города, успешность привлечения инвестиций и реализация градостроительных проектов.

Цель настоящей курсовой работы заключается в построении уравнения множественной регрессии, отражающего зависимость цены земельных участков в городе Коломна от ряда значимых факторов.

Для решения поставленной цели нужно выполнить следующие задачи:

1. расчет относительной статистики выборочной совокупности;
2. отбор факторов, необходимых для формирования модели множественной регрессии, и сбор необходимой исходной информации;
3. отброс факторов, не оказывающих существенного влияния на результат;
4. исключение мультиколлинеарности;
5. построение модели множественной линейной регрессии;
6. оценка статистической достоверности уравнения регрессии в целом, а также параметров, включаемых в модель множественной регрессии;
7. оценка качества построенной модели;
8. спрогнозировать значение стоимости земельного участка на основе заданного уравнения.

Решение поставленной цели позволит выявить ключевые факторы ценообразования земли, определить направления оптимизации политики землепользования и повысить точность оценивания рыночной стоимости земельных ресурсов региона.

Данная работа выполнена с использованием аналитической программы Microsoft Excel, возможности которой позволяют проводить множественный регрессионный анализ, оценивать качество полученной модели с помощью соответствующих критериев и интерпретировать полученные коэффициенты множественной регрессионной модели.