Применение методов экономической статистики для анализа рынка

В данной статье рассмотрены методы, которые используются при анализе рынка с помощью экономической статистики. Рассмотрены основные показатели, необходимые для проведения анализа, а также методы обработки данных, которые позволяют получить оценку рынка. Кроме того, рассмотрены области, в которых методы экономической статистики могут использоваться с наибольшей эффективностью при проведении анализа рынка. В заключении представлен пример использования методов экономической статистики при анализе рынка недвижимости.

Ключевые слова: экономическая статистика, методы. анализ, рынок недвижимости, регрессионный анализ, стоимость 1 кв. м. жилья.

Экономическая статистика — это область, которая изучает статистические данные в экономике. Она охватывает множество важных концепций, включая национальный доход, ВВП, инфляцию, безработицу и торговый баланс.

Одним из главных преимуществ экономической статистики является возможность получения ценной информации для принятия управленческих решений в различных областях экономики. Например, правительство может использовать экономическую статистику для определения тех областей экономики, которые нуждаются в дополнительной поддержке или дополнительных ресурсах, а предприниматели могут использовать ее для анализа рыночных трендов и конкуренции в своей отрасли.

Примером экономической статистики может служить ВВП, который является ключевым показателем экономического развития страны. ВВП измеряется как объем производства товаров и услуг, произведенных в стране за определенный период времени. Эти данные используются для анализа экономического роста и определения уровня жизни населения [2].

Кроме того, экономическая статистика помогает бизнесам принимать решения о том, когда и где следует открывать новые филиалы или расширять текущий бизнес. Анализ экономической статистики также может помочь компаниям определять неэффективные элементы продуктовой линии и участки производства, которые могут быть улучшены.

Наконец, экономическая статистика может быть использована для принятия важных решений на уровне индивида. На основе данных, которые предоставляются экономической статистикой, люди могут принимать решения о покупках, инвестициях и управлении своими личными финансами.

Анализ рынка может быть осложнен из-за большого количества данных, которые необходимо обработать и интерпретировать. Однако экономическая статистика помогает упростить эту задачу путем применения различных методов обработки данных [3].

Один из основных показателей, используемых в анализе рынка, это объем рынка. Он отражает сумму всех продаж определенного продукта или услуги, которые охватываются на определенном рынке. Оценка объема рынка позволяет определить величину возможной прибыли и выявить наиболее перспективные сегменты рынка для дальнейшего исследования.

Еще одним важным показателем является доля рынка. Этот показатель показывает отношение объема продаж конкретного продукта или услуги к общему объему рынка. Доля рынка представляет собой важный показатель, который позволяет определить конкурентоспособность продукта или услуги.

Одним из основных методов, используемых при анализе рынка, является сравнительный анализ. Этот метод позволяет сравнивать данные по нескольким компаниям или продуктам и выявлять различия в предоставленных услугах и продуктах.

Еще одним методом является корреляционный анализ, который позволяет определить существуют ли отношения между двумя и более факторами. Например, возможно, что увеличение цены на продукт может привести к тому, что на него будут делать меньше заказов.

Регрессионный анализ позволяет оценить зависимость одной (зависимой) переменной от других (независимых) переменных. В данной статье зависимой переменной будет выступать стоимость 1 кв. м. жилья на первичном рынке Республики Татарстан. Рассчитаем теоретическую (расчетную) справедливую стоимость 1 кв. м. жилья, зависящую от цены на вторичном и спросе (количество ипотечных сделок на первичном рынке) [4]. Статистическую значимость модели поможет оценить показатель R2 (R-квадрат). Данные взяты с марта 2022 г. по февраль 2023 г. Статистические данные для анализа в разбивке по месяцам (итого 12 наблюдений) приведены в таблице 1.

Таблица 1

Исходные данные для регрессионной модели оценки влияния факторов на стоимость 1 кв. м. на первичном рынке жилья РТ [1, 5]

Расчеты выполнены в программе Excel, в которой есть встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Построим регрессию. В таблице 2 приведена регрессионная статистика.

Таблица 2

Регрессионная статистика

Ключевым показателем здесь является R-квадрат (коэффициент детерминации), значение которого характеризует качество модели. Приемлемым считается значение не менее 0,5 (или 50 %) [2]. В нашем случае он равен 0,68, поэтому модель можно использовать.

В таблице 3 приведён анализ возникновения ошибок — погрешности.

Таблица 3

Анализ погрешности

Полученная нами модель:

Цена 1 кв. м. жилья на первичном рынке = 285743,1–5,23092*кол-во сделок — 0,85416*цена на вторичном рынке

Рассчитаем теоретические (справедливые) значения стоимости 1 кв. м. жилья на первичном рынке за весь использовавшийся для построения модели период. Для наглядности построим линейную диаграмму, на которой показана динамика фактической и расчетной цены 1 кв. м. новостроек и разница между ними на каждом временном промежутке (рисунок 1).

Рис. 1. Динамика фактической и расчетной цены 1 кв. м. жилья на первичном рынке РТ, руб.

Таким образом, проведенные расчеты выявили, что расхождения между фактической и расчетной ценой 1 кв. м. жилья на первичном рынке РТ редко носили слишком явный характер. По состоянию на 1.03.2023 фактическая цена 1 кв. м. жилья на первичном рынке составила 165732 руб., а теоретическая — 165110,6 руб. Исходя из этого, стоимость 1 кв. м. жилья на первичном рынке вполне справедливо оценена рынком.

Таким образом, экономическая статистика играет важную роль в современной экономике и может быть использована для принятия решений на различных уровнях — от правительственных политик до индивидуальных финансовых решений. Экономическая статистика играет важную роль в анализе рынка. Она позволяет получить данные, которые помогают определить объем рынка, долю рынка, тенденции, рост, возможности и риски на рынке. Правильное использование методов экономической статистики может помочь компаниям принимать важные решения и определять свою конкурентную позицию на рынке.

1. Архив цен на жилую недвижимость в Татарстане [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://rosrealt.ru/tatarstan/cena/?t= dinamika&year=2022 (дата обращения: 9.06.2023)
2. Иванова Ю. Н. Экономическая статистика: Учебник. — М.: Инфра, 2020. — 355 с.
3. Панишко Е. П. Статистика: курс лекций. — СПб.: РИО СПб фил. РТА 2019. — 194 с.
4. Савельева Е. А. Экономика и управление недвижимостью: учебное пособие — М.: Вузовский учебник, НИЦ ИНФРА-М, 2021. — 336 c.
5. Цена продажи квартир в Республике Татарстан [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://tatarstan.restate.ru/graph/ (дата обращения: 9.06.2023)