| Аннотация | Обосновывается система статистических показателей, необходимая для построения математико-статистических моделей, отражающих современные отечественные тенденции в развитии рынка жилой недвижимости. Информационными источниками эмпирической составляющей исследования послужили официальные данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат), Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), Центрального банка Российской Федерации (Банк России), Единой информационной системы жилищного строительства (ЕИСЖС).
На основе квартальных данных за период 2010–2021 гг. с помощью ARIMA и SARIMA-моделей смоделирован и cпрогнозирован на 2022 г. временной ряд объема ввода в эксплуатацию жилья в Российской Федерации. Обе модели позволяют учесть влияние сезонной составляющей. По итогам регрессионного анализа временных рядов отобрана математико-статистическая модель с наилучшими аппроксимирующими характеристиками. Для моделирования объема ввода в эксплуатацию жилой недвижимости на российском рынке с учетом влияния макроэкономических факторов использована ARMAX-модель, которая обладает значимой объясняющей способностью.
Результаты исследования, обоснованные в статье, могут быть, по мнению авторов, интересны аналитическим агентствам, компаниям-застройщикам, банковским структурам, финансистам, экономистам, аналитикам рынка недвижимости или смежных сфер, а также органам власти для стратегического планирования развития рынка недвижимости. |
|---|
| Ключевые слова | инвестиции в жилую недвижимость, макроэкономическая статистика, статистика инвестиций, система показателей, временные ряды, регрессионный анализ, ARMAX-модели, ARIMA-модели, SARIMA-модели |
|---|