Дипломная работа: Регулирование цен на рынке жилой недвижимости для повышения его доступности на примере города Душанбе

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Таблица 5. Городской жилищный фонд Республики Таджикистан

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

Республика Таджикистан

26345,4

27870,9

30572,6

30875,6

31324,3

31964,3

32923,0

ГБАО

1025,8

1130,6

1216,6

979,5

982,7

1045,5

1058,6

Хатлонская обл.

5202,1

5654,2

7889,2

7984,5

7968,7

8039,9

8277,0

Согдийская обл.

9029,2

9194,0

9320,3

9474,8

9614,6

9688,8

9878,3

Душанбе

8169,9

8904,4

9047,9

9232,9

9438,3

9821,3

10312,0

РРП

2918,4

2987,7

3098,4

3203,9

3320,0

3368,8

3397,1

В Республике Таджикистан по состоянию на 2019 год, осуществляет работы 951 подрядная строительная организация, из них в ГБАО -34 или 3,6% , в Хатлонской обл- 187 или 19,7%,- в Согдийской обл- 221 или 23,2% , в г. Душанбе- 321 или 33,8%, в РРП- 188 или 19,8%. По состоянию на 2019 год в стране было выполнено подрядных работ по строительству жилья в Хатлонской области на 949602 тыс. сомони или 12,2%, в Согдийской области на 512081 тыс. сомони или 6,6%,- в городе Душанбе на 4701356 тыс. сомони или 60,6%, в ГБАО - 188881 тыс. сомони или 2,4%, в РРП на 1411358 тыс. сомони или 18,2 %. Статистический ежегодник Республики Таджикистан 2019: Статистический сборник / Государственный комитет по статистике РТ; [Редкол.: Г.К. Хасанзода - пред. и др.]. - Офиц. изд. - Душанбе : Государственный комитет по статистике РТ, 2020-. - 478с.

Всего за 2019 год подрядными организациями республики выполнено подрядных работ собственными силами на сумму 7763278 тыс. сомони, из общего объема подрядных работ 158332 тыс. сомони или 2,0% выполнено организациями с государственной формой собственности. Остальными организациями выполнено подрядных работ на сумму 7604946 сомони или 98,0%, из них: акционерными - 2564376 тыс. сомони, обществами с ограниченной ответственностью - 3962896 тыс. частными предпринимателями - 16304 тыс. сомони. Там же.*

Таблица 6. Ввод в действие жилых домов (тысяч квадратных метров)

2013

2014

2015

2016

2017

2018

По Республике - всего

1056,1

1123,2

1263,2

1185,3

1162,4

1159,6

г. Худжанд

20,5

45,6

73,4

50,6

65,0

94,7

г. Бохтар

11,3

17,4

19,6

17,3

17,4

17,4

г. Куляб

49

48,0

50,2

9,1

11,4

12,3

г. Хорог

18,7

7,2

5,8

6,4

15,9

10,4

г. Душанбе

204,7

150,2

174,9

293,5

195,2

217,9

Источник: Статистический ежегодник Республики Таджикистан 2019

Статистический сборник; составлено автором.

Город Душанбе, будучи административным, экономическим, политическим и культурным центром Республики Таджикистана занимает лидирующее место по объему вводимого жилых домов в целом по стране и в 2018 году данный показатель достиг 217,9 тыс.кв.м., что на 11,6% больше чем в 2017 году (см. Табл.6). Статистический ежегодник Республики Таджикистан 2019: Статистический сборник / Государственный комитет по статистике РТ; [Редкол.: Г.К. Хасанзода - пред. и др.]. - Офиц. изд. - Душанбе : Государственный комитет по статистике РТ, 2020-. - 478с.

По состоянию на 1 января 2019 года в Душанбе было приватизировано 129 296 единиц квартир, из которых 96 676 квартир (74,8% от общего числа приватизированных квартир) были проданы, 2 409 квартир (1,9%) с первоначальным взносом и 30 211 квартир (23 3 процента) были приватизированы бесплатно. Общая площадь приватизированных квартир составляет 7581,1 тыс.кв.м. В 2018 году в Душанбе было приватизировано 3335 квартир. Из них 3196 квартир (95,8 процента) были проданы, а 139 квартир (4,2 процента) были приватизированы без предоплаты.

В январе-декабре 2018 года были использованы капитальные вложения из всех источников инвестиций на сумму 274 2969,0 тыс. сомони, что на 90,8% (в сопоставимых ценах) по сравнению с январем-декабрем 2017 года.

Структура инвестиций в основной капитал по формам собственности в январе-декабре 2018 года выглядит следующим образом: государственные средства 1134831,0 тыс. сомони или 41,4%, население - 1233,4 тыс. сомони или 0,4%; ООО - 485313,1 тыс. сомони или 17,7%; индивидуальные предприниматели 115764,5 тыс. сомони или 4,2%; иностранные инвестиции составляют 726655,6 тыс. сомони или 26,5%, а акционерные общества - 268088,4 тыс. сомони или 9,8% от общего объема инвестиций в Душанбе.

Приток инвестиций в Шохмансурский район города Душанбе в январе-декабре 2018 года составил 743246,6 тыс. сомони или 27,1%, Исмоили Сомони - 533359,6 тыс. сомони или 19,4%, Фирдавси - 287538,3 тыс. сомони или 10,5% и Сино - 1178824,5 тыс. сомони или 43,0% от общего объема инвестиций в Душанбе.

В январе-декабре 2018 года в городе Душанбе было освоено инвестиций промышленными объектами на сумму 779892,5 тыс. сомони или на 28,4%, а также непроизводственными объектами на сумму 1963076,5 тыс. сомони или на 71,6% от общего объема инвестиций. В январе-декабре 2018 года за счет всех источников инвестиций были введены в эксплуатацию основные средства в сумме 2072788,2 тыс. сомони.

Основные средства введены в эксплуатацию за счет государственных средств 923527,7 тыс. сомони или 44,6%, за счет населения 12316,4 тыс. сомони или 0,6%, за счет обществ с ограниченной ответственностью 492164,6 тыс. сомони или 23,7%, за счет акционерных обществ 76113,8 тыс. сомони или 3,7 процента, за счет иностранных организаций 477452,2 тыс. сомони или 23,0 процента, за счет индивидуальных предпринимателей 91213,5 тыс. сомони или 4,4 процента от общего объема основных фондов.

В январе-декабре 2018 года было сдано в эксплуатацию 217 900 квадратных метров жилья, что на 22 709 квадратных метров или на 11,6 процента больше, чем в январе-декабре 2017 года.

Введенные в эксплуатацию жилые здания в Душанбе были построены в основном за счет государственных средств и обществ с ограниченной ответственностью, где доля государственных средств составляет 15 200 квадратных метров или 7,0%, обществ с ограниченной ответственностью - 162 267 квадратных метров или 74,5%, населения - 4910 квадратных метров или 2,2%, акционерных обществ - 8 972 квадратных метра или 4,1%, индивидуальных предпринимателей - 26551 квадратных метров или 12,2 процента от общего количества, сданного в эксплуатацию жилья.

В январе-декабре 2018 года подрядные организации Душанбе выполнили подрядные работы на сумму 4582913,8 тыс. сомони, что на 1175821,2 тыс. сомони больше, чем в январе-декабре 2017 года.

Объем подрядных работ, выполненных организациями различных форм собственности, характеризуется следующим образом: государственная - 65057,3 тыс. сомони или 1,4%, акционерные общества - 22242229,0 тыс. сомони или 48,9% и общества с ограниченной ответственностью - 2275627,5 тысяч сомони или 49,7 процента от общей суммы. Статистический ежегодник Республики Таджикистан 2019: Статистический сборник / Государственный комитет по статистике РТ; [Редкол.: Г.К. Хасанзода - пред. и др.]. - Офиц. изд. - Душанбе : Государственный комитет по статистике РТ, 2020-. - 478с.

Республика Таджикистан и город Душанбе в частности показывают положительную динамику и прирост почти во всех рассматриваемых показателях. Эта положительная динамика в основном обусловлена вложениями и стараниями частных юридических лиц и населением. К сожалению, доля государства почти во всех сферах жилищного строительства и инвестирования в нее относительно других игроков довольно незначительна. Республика Таджикистан все еще занимает последние места в рейтинге среди стран СНГ по показателю ввода жилья, что вызвано уровнем экономического развития страны. На данном этапе развития, как страны, так и города Душанбе, необходимы конкретные планомерные меры по наращиванию доли и влияния государства и администрации города в секторе жилищного строительства.

2.2 Факторы, влияющие на цены на рынке жилой недвижимости

Социальные и экономические явления имеют свойства влиять или попасть под влияние других явлений, и развитие данных явлений может протекать как самостоятельно и отдельно, так и формировать крупные комплексы взаимосвязанных явлений. Для обоснованного проецирования и анализа таких явлений необходимым считается количественный анализ существующих или формирующихся явлений на основе данных. Для решения данной задачи необходимо выявить связи, которые протекают между явлением и процессом для определения основных факторов, влияющих на изучаемое явление.

Корреляционно-регрессионный анализ в данном случае является одним из популярных статистических методов, которая дает нам представление о существующих связях и аналитическую информацию о степени тесноты и формы проявления данных связей. Для этого, исследователю необходимо построит регрессионную модель влияний выбранных факторов на изучаемую проблематику.

Для изучения и выявления основных факторов ценообразования на рынке недвижимости в городе Душанбе в 2010-2018 гг., характеризующиеся средними ценами на 1 кв.м. жиль в городе был проведен корреляционно-регрессионный анализ. Абстрактно-логический анализ существующих факторов ценообразования дал нам возможность выбрать из всего пула официально доступных статистических данных следующие показатели для проведения корреляционно - регрессионного анализа обеспеченности населения региона жильем (Y - средняя цена жилья за 1 кв.с., сомони):

· X1 - Индекс цен на первичном рынке жилья, процентов;

· Х2 - Ввод в действие жилых домов, тыс. кв. м. общей площади;

· Х3 - Инвестиции в основной капитал организаций, осуществляющих строительную деятельность, в процентах к соответствующему периоду предыдущего года в сопоставимых ценах;

· Х4 - Реальные располагаемые денежные доходы, в процентах к предыдущему году;

· Х5 - Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, в процентах от общей численности;

· Х6 - Индекс цен на топливо, процентов;

· Х7 - Индекс цен промышленной продукции, процентов;

· Х8 -Уровень инфляции, процентов;

· Х9 - Производство промышленной продукции;

· Х10 - Показатель банковской системы Z-счет The index captures the probability of default of a country's banking system. Z-score compares the buffer of a country's banking system (capitalization and returns) with the volatility of those returns. It is estimated as (ROA+(equity/assets))/sd(ROA); sd(ROA) is the standard deviation of ROA. ROA, equity, and assets are country-level aggregate figures. Calculated from underlying bank-by-bank unconsolidated data from Bankscope..

Таблица 7. Количественные данные для проведения оценки

Год

Y

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

Х10

2010

2115,0

102,9

40,3

98,5

122,1

52,9

106,83

133,9

6,4

13,5

11,5

2011

2347,7

101,9

47,9

100,2

118,6

49,5

119,00

114,9

12,4

13,3

10,3

2012

3245,0

101,0

51,1

107,6

114,7

44,6

114,00

106,4

5,8

13,2

10,5

2013

3600,6

108,4

204,7

110,4

113,4

36,1

112,33

102,2

5,0

10,2

11,6

2014

4226,3

108,4

150,2

110,2

110,2

32,0

113,33

104,6

6,1

9,0

13,2

2015

4606,8

108,4

174,9

111,1

92,0

30,1

109,07

102,9

5,7

6,4

13,0

2016

4725,0

108,4

293,5

112,1

118,0

28,7

106,17

113,9

6,0

10,5

14,3

2017

4917,1

111,2

195,2

109,8

106,5

24,6

129,30

101,8

6,7

11,3

23,4

2018

5038,8

114,0

217,9

109,7

109,5

20,4

118,07

102

5,7

12,0

24,1

Для выявления связей между факторами и исследуемым явлением, необходимо установление тесноты взаимосвязей между ними методом корреляционного анализа, которая предоставляет нам информацию о парных коэффициентах корреляции (теснота связей между каждыми из факторов и явлением и между самими факторами).

В Excel, для расчета коэффициентов корреляции, на основе значений таблицы 7, была получена матрица парных коэффициентов корреляции с указанием вероятности принятия гипотезы об их незначимости. На основании её данных определили зависимости между результативными и факторными признаками (Таблица 8).

Таблица 8. Матрица парных коэффициентов корреляции

Y

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

Y

 

0,87

0,85

0,89

-0,62

-0,98

0,25

-0,72

-0,51

0,83

0,72

X1

 

 

0,82

0,68

-0,49

-0,94

0,30

-0,58

-0,45

0,87

0,83

X2

 

 

 

0,82

-0,32

-0,85

-0,02

-0,49

-0,47

0,66

0,52

X3

 

 

 

 

-0,58

-0,84

0,04

-0,80

-0,63

0,51

0,38

X4

 

 

 

 

 

0,58

-0,16

0,66

0,31

-0,38

-0,30

X5

 

 

 

 

 

 

-0,31

0,72

0,46

-0,88

-0,79

X6

 

 

 

 

 

 

 

-0,46

0,28

-0,25

-0,02

X7

 

 

 

 

 

 

 

 

0,28

-0,25

-0,02

X8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,25

-0,23

X9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,02

X10