Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ:  Археология Биология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия ЭкологияТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву 
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Введение. Анализ рынка жилья в ПриволжскомСодержание книги
Поиск на нашем сайте
Санкт-Петербург
«УТВЕРЖДАЮ»
Заведующий кафедрой «Экономика и менеджмент в строительстве» профессор С. Г. Опарин
«» сентября 2009 г.
З А Д А Н И Е на КУРСОВУЮ РАБОТУ по дисциплине «ЭКОНОМИКО–МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ»
Студенту ЭУС - 701 учебной группы С.В.Егорову
Выдано……. сентября 2010 г. Срок защиты…...декабря 2010 г.
Руководитель: профессор П. В. Герасименко
Тема работы: «ЭКОНОМИКО–МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЗАВИСИМОСТИ ЦЕНЫ
Цель работы
Целью курсовой работы является освоение и отработка навыков использования основных экономико-математических моделей и стандартных компьютерных процедур их анализа в процессе решения прикладной задачи статистического анализа цены квадратного метражилья на первичном рынке от полной себестоимости квадратного метра строительства домов массового спроса в Приволжском Федеральном Округе (12 областей).
Этапы и требования к выполнению разделов работы 1. Подготовительный – подбор и ознакомление с литературой, обоснование актуальности исследования, изучение подходов к решению поставленной задачи. 2. Моделирования – обоснование применения методов математического моделирования решения задачи; осмысливаются все понятия и зависимости, на которых базируется модель, преимущества выбранного метода по сравнению с другими и производится описание метода. 3. Алгоритмизации и программирования – изучение алгоритмов и программ расчетов на ПЭВМ. При выборе программного обеспечения можно остановиться на прикладных пакетах программ или создать собственный программный продукт. 4. Расчетный – применение алгоритма и программы для вычислений статистических параметров, коэффициентов функций регрессии и прогнозирования. 5. Анализа – оценка погрешности вычислений и раскрытие сущности полученных результатов, их взаимосвязи с исходными данными. Для проведения анализа рекомендуется использовать различные виды наглядности: схемы, графики, диаграммы, таблицы и т. п. 6. Заключительный – оформление расчетно-пояснительной записки и подготовка к защите.
Основные задачи
Рассчитать методом наименьших квадратов параметры уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Оценить тесноту связи цен жилья на первичном рынке и себестоимости строительства с помощью показателей корреляции и детерминации. Выполнить дисперсионный анализ линейной и степенной регрессий. Провести сравнительную оценку силы связи фактора (полная себестоимость) с результатом (средняя рыночная цена) с помощью среднего коэффициента эластичности. Оценить с помощью ошибки аппроксимации качество уравнения регрессии средний рыночной цены от полной себестоимости. Оценить с помощью F -критерия Фишера статистическую надежность результатов линейного регрессионного моделирования. Рассчитать прогнозное значение средний рыночной цены в предположении увеличения значения полной себестоимости на 10% от ее среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости 0,05. Исходные данные Для разработки математической модели используются опытные данные, представленные в табл. 1.1.
Таблица 1.1
Представить
Пояснительную записку, которая должна содержать: титульный лист, оглавление и введение; краткие теоретические сведения по моделированию; необходимые аналитические зависимости и расчетные формулы; схемы алгоритмов и программы решения задач; результаты расчетов, оформленные в виде таблиц, диаграмм и графиков; анализ полученных результатов; список литературы.
Список рекомендуемой литературы
1. Герасименко П.В. Специальные разделы высшей математики для экономических специальностей, ч.1: Учебное пособие – СПб.: Петербургский государственный университет, 2005. – 40 с. 2. Герасименко П.В. Специальные разделы высшей математики для экономических специальностей, ч.2: Учебное пособие – СПб.: Петербургский государственный университет, 2006. – 48 с. 3. Герасименко П.В. Специальные разделы высшей математики для экономических специальностей, ч.3: Учебное пособие – СПб.: Петербургский государственный университет, 2005. – 43 с. 4. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. – М.: МГУ, 2001. – 368 с. 5. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 311 с. 6. Эконометрика: Учебник /Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
Задание принял к исполнению
«» сентябрь 2010 г. (подпись)
Содержание
Выводы 1. В настоящей курсовой работе решена задача разработки математической модели цен жилья на первичном рынке в зависимости от себестоимости строительства. Исходными данными для ее расчета явились реальные значения цен жилья на первичном рынке и себестоимости в 12 областях (республиках), расположенных на территории Приволжского федерального округа РФ. Для выбора и обоснования модели в курсовой работе рассмотрены линейная, степенная и показательная математические модели. 2. Выполнена оценка тесноты связи цены жилья и себестоимости строительства с помощью показателей корреляции и детерминации. Сравнение показателей степени связи между ценами жилья и себестоимостями показывают, что для практических целей целесообразно использовать линейную модель, поскольку она обладает высоким коэффициентом детерминации и простотой. 3. Анализ ошибки аппроксимации функций регрессии позволяет заключить, что она находится в допустимых для практического использования пределах и средняя ее величина равна: - для линейной функции: А = 100,529· 100% / 12 = 8,377 %; - для степенной функции: А = 100,209/12 = 8,351%; - для показательной функции: А = 88,077/12 = 7,340%. 4. Осуществлена сравнительная оценка силы связи фактора (себестоимость строительства) с результатом (цены жилья на первичном рынке) с помощью среднего коэффициента эластичности. Из анализа разработанных математических моделей следует, что изменение на 1% себестоимости приводит к увеличению на 1,766 …1,879% стоимости жилья на первичном рынке. При этом по линейной модели это увеличение составляет 1,879%, по степенной функции регрессии – 1,778%, по показательной функции регрессии – 1,766%. 5. Полученные значения F -критерия Фишера при анализе качества линейного уравнения регрессии указывают, что F табл < F факт (4,97 < 27,924), что позволяет заключить о значимости выбранного для практического использования значит линейной функции регрессии. 6. Выполненный прогнозный расчет по линейной регрессионной модели показал, что при достаточной надежности (вероятность 0,95) линейная модель имеет приемлемую точность, так как отношение значений верхней и нижней границ доверительного интервала составляет 1,569. ŷx p min = 40,681; ŷx p max = 63,807. 7. Сравнение результатов расчетов, выполненных на основе пакетов прикладных программ Excel и согласно разработанным в курсовой работе алгоритмам (в соответствии с изученными методами в дисциплине «Экономико–математические модели»), показало высокую степень их совпадения. Санкт-Петербург
«УТВЕРЖДАЮ»
Заведующий кафедрой «Экономика и менеджмент в строительстве» профессор С. Г. Опарин
«» сентября 2009 г.
З А Д А Н И Е на КУРСОВУЮ РАБОТУ по дисциплине «ЭКОНОМИКО–МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ»
Студенту ЭУС - 701 учебной группы С.В.Егорову
Выдано……. сентября 2010 г. Срок защиты…...декабря 2010 г.
Руководитель: профессор П. В. Герасименко
Тема работы: «ЭКОНОМИКО–МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЗАВИСИМОСТИ ЦЕНЫ
Цель работы
Целью курсовой работы является освоение и отработка навыков использования основных экономико-математических моделей и стандартных компьютерных процедур их анализа в процессе решения прикладной задачи статистического анализа цены квадратного метражилья на первичном рынке от полной себестоимости квадратного метра строительства домов массового спроса в Приволжском Федеральном Округе (12 областей).
Этапы и требования к выполнению разделов работы 1. Подготовительный – подбор и ознакомление с литературой, обоснование актуальности исследования, изучение подходов к решению поставленной задачи. 2. Моделирования – обоснование применения методов математического моделирования решения задачи; осмысливаются все понятия и зависимости, на которых базируется модель, преимущества выбранного метода по сравнению с другими и производится описание метода. 3. Алгоритмизации и программирования – изучение алгоритмов и программ расчетов на ПЭВМ. При выборе программного обеспечения можно остановиться на прикладных пакетах программ или создать собственный программный продукт. 4. Расчетный – применение алгоритма и программы для вычислений статистических параметров, коэффициентов функций регрессии и прогнозирования. 5. Анализа – оценка погрешности вычислений и раскрытие сущности полученных результатов, их взаимосвязи с исходными данными. Для проведения анализа рекомендуется использовать различные виды наглядности: схемы, графики, диаграммы, таблицы и т. п. 6. Заключительный – оформление расчетно-пояснительной записки и подготовка к защите.
Основные задачи
Рассчитать методом наименьших квадратов параметры уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Оценить тесноту связи цен жилья на первичном рынке и себестоимости строительства с помощью показателей корреляции и детерминации. Выполнить дисперсионный анализ линейной и степенной регрессий. Провести сравнительную оценку силы связи фактора (полная себестоимость) с результатом (средняя рыночная цена) с помощью среднего коэффициента эластичности. Оценить с помощью ошибки аппроксимации качество уравнения регрессии средний рыночной цены от полной себестоимости. Оценить с помощью F -критерия Фишера статистическую надежность результатов линейного регрессионного моделирования. Рассчитать прогнозное значение средний рыночной цены в предположении увеличения значения полной себестоимости на 10% от ее среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости 0,05. Исходные данные Для разработки математической модели используются опытные данные, представленные в табл. 1.1.
Таблица 1.1
Представить
Пояснительную записку, которая должна содержать: титульный лист, оглавление и введение; краткие теоретические сведения по моделированию; необходимые аналитические зависимости и расчетные формулы; схемы алгоритмов и программы решения задач; результаты расчетов, оформленные в виде таблиц, диаграмм и графиков; анализ полученных результатов; список литературы.
Список рекомендуемой литературы
1. Герасименко П.В. Специальные разделы высшей математики для экономических специальностей, ч.1: Учебное пособие – СПб.: Петербургский государственный университет, 2005. – 40 с. 2. Герасименко П.В. Специальные разделы высшей математики для экономических специальностей, ч.2: Учебное пособие – СПб.: Петербургский государственный университет, 2006. – 48 с. 3. Герасименко П.В. Специальные разделы высшей математики для экономических специальностей, ч.3: Учебное пособие – СПб.: Петербургский государственный университет, 2005. – 43 с. 4. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. – М.: МГУ, 2001. – 368 с. 5. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 311 с. 6. Эконометрика: Учебник /Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
Задание принял к исполнению
«» сентябрь 2010 г. (подпись)
Содержание
Введение. Анализ рынка жилья в Приволжском федеральном округе В настоящее время для решения большого числа практических задач разработаны и широко применяются экономико-математические модели, в основу которых положены уравнения регрессии. В настоящей курсовой работе стоит задача обосновать математическую модель цены В 2008 г. в Приволжском федеральном округе введено в эксплуатацию жилья общей площадью 13,55 млн.кв.метров, что составило 110,2% к предыдущему году (в 2007 г. было введено 12,29 млн.кв.метров, 122,7% к 2006г.). На рис.1 – рис.4 приведены основные сведения по строительству жилья в Приволжском федеральном округе.
Рис. 1
Рис. 2
Рис. 3
Рис. 4 На первичном рынке в ПФО в среднем цена на метр держится на уровне 33 500 рублей. Самые высокие показатели цены в среднем за метр на первичном рынке – в Нижегородской области, где кв. метр стоит 52 300 рублей, в Удмуртской Республике (38 900 рублей) и в Республике Башкортостан (35 900 рублей). Самые низкие показатели на сегодняшний день в пяти регионах: Республике Мордовия, Оренбургской, Пензенской и Саратовской областях. Здесь цены в среднем за квадратный метр балансируют на уровне между 20 тыс. и 24 тыс. рублей за квадратный метр. На вторичном рынке самая высокая цена в Удмуртской Республике – 47 000 рублей, в республике Башкортостан (46 100 рублей), в Пермском крае и Нижегородской области (по 39 000 тыс. рублей). В качестве информации для анализа причин образования таких трендов в регионах можно привести цифры прошедшего года. В Приволжье в прошлом году эти показатели были следующими: в числе лидеров – Республика Башкортостан (0,42 кв. м на душу населения), Республика Татарстан (0,47), Чувашская Республика (0,6). В числе отстающих – Кировская область (0,2), Самарская область (также 0,2), Нижегородская область (0,24). За первое полугодие текущего года было введено в общей сложности 3,9 млн. кв. метров. Это, по сравнению с предыдущим годом, больше на 48%. Наибольшие объемы ввода жилья были продемонстрированы в Республике Татарстан (почти 1 млн.), в Республике Башкортостан (700 тыс.), Нижегородской области (400 тыс.). Наименьший объем ввода жилья был зафиксирован в Республике Мордовия, в Республике Марий Эл и в Кировской области – менее 10 тыс. кв. метров. Нужно отметить, что из 3,9 млн. построенных кв. метров 2,3 млн. построено индивидуальными застройщиками. Этот показатель на 44% больше, чем за аналогичный период прошлого года. В среднем стоимость 1 кв. метра жилья по итогом второго квартала на первичном рынке увеличилась на 3%, на вторичном снизилась на 3%. В среднем на первичном рынке она составляет 32 тыс. рублей, на вторичном – 32 300 рублей. Основными показателями и факторами, которые влияют на рост стоимости жилья, оказались, помимо названных, увеличение стоимости строительных материалов и монтажных работ на 10%, а также спрос на жилье, рост доходов населения и увеличение объема выданных ипотечных кредитов на 40%. На сегодняшний день плановый показатель по предоставлению ипотечного кредита в среднем по регионам Приволжья выполнен на 60%, т.е. идет с опережением графика. В качестве позитивных тенденций, которые в обозримом будущем должны повлиять на цену кв. метра, на обеспеченность людей жильем, можно назвать проекты комплексной застройки, которые сегодня взяли старт и уже реализуются в Пензенской, Кировской, Нижегородской, Саратовской, Самарской, Ульяновской областях, в Республике Татарстан и Чувашской Республике, а также проекты возведения новых, мощных современных производств в строительной индустрии. В частности, такие строительства начаты в Республике Мордовия, Чувашской Республике, Кировской, Оренбургской, Саратовской, Ульяновской областях, Удмуртской Республике и Республике Башкортостан. Главная составляющая – это обеспечение строительной деятельности нормативным материалом, и здесь можно сказать о том, что в целом ряде субъектов Приволжья проводится серьезная работа по разработке региональных планов градостроительного развития, схем территориального планирования муниципальных районов, городских округов. Тем не менее, приходится озвучивать такую цифру: субъектам России, входящим в Приволжский округ, необходимо утвердить 7 776 планов поселений, однако на 1 июля текущего года принято всего 1364, что составляет 18% от общего количества. Наиболее благополучная ситуация в Республике Башкортостан, Республике Татарстан, Чувашской Республике, Кировской и Нижегородской областях. Поэтому работа предстоит весьма большая.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-08; просмотров: 284; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.144.25.133 (0.013 с.) |
ЖИЛЬЯ НА ПЕРВИЧНОМ РЫНКЕ ОТ ПОЛНОЙ СЕБЕСТОИМОСТИ 
СТРОИТЕЛЬСТВА ДОМОВ МАССОВОГО СПРОСА В ПРИВОЛЖСКОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ»
жилья на первичном рынке
y, тыс.руб.
домов массового спроса
x, тыс. руб.
жилья на первичном рынке в зависимости от полной себестоимости 
строительства домов массового спроса в Приволжском федеральном округе. Исходными данными для ее расчета являются реальные значения цен на первичном рынке в общих ценах и себестоимости строительства (всего 12 областей и республик). Для обоснования модели в курсовой работе рассматриваются линейные и нелинейные парные функции регрессии. В работе на основе полученных функций регрессии выполнен выбор математической модели, позволяющей прогнозировать цену жилья на первичном рынке.
