Анализ рынка недвижимости на примере Краснодарского края

  • Оценка недвижимости
  • Экономико-математическое моделирование
  • Федеральная служба государственной статистики



  • Дата19.05.2018
    Размер30.6 Kb.
    Типдипломная работа


    И, наконец, значения стандартной ошибки оценки и средней относительной ошибки аппроксимации хоть и показывают некоторую неточность модели, но лежат в допустимых пределах. Значит результаты, полученные в ходе анализа, достаточно объективно отражают реальную ситуацию на рынке недвижимости Краснодара. Итак. На данном этапе анализа уже возможно сделать более содержательные выводы. Во-первых, на стоимость квартиры значительное влияние оказывает не только ее общая площадь, но и площадь кухни, хотя влияние второго фактора все-таки несколько ниже, чем первого.
    Рынок недвижимости - совокупность участников (покупатель, продавец, собственник, девелопер, брокер, агент, риелтор, управляющий недвижимостью, государственные регулирующие органы и т. д.) и сделок (покупка, продажа, аренда и т. д.)
    Стандартная ошибка среднего в математической статистике - величина, характеризующая стандартное отклонение выборочного среднего, рассчитанное по выборке размера n из генеральной совокупности. Термин был впервые введён Удни Юлом в 1897 году.
    Пло́щадь - численная характеристика двумерной (плоской или искривлённой) геометрической фигуры, неформально говоря, показывающая размер этой фигуры. Исторически вычисление площади называлось квадратурой.
    Площадь кухни в большинстве случаев обуславливает разницу в стоимости квартир лишь на 20 - 30 , более существенное влияние можно отнести скорее к исключениям из правил. Хотя, посмотрев с другой стороны, дополнительный квадратный метр площади кухни скажется на стоимости квартиры более существенно, чем дополнительный квадратный метр общей площади (это станет очевидно, если посмотреть на рисунок 2.4).
    Квадратный метр (русское обозначение: м², международное: m²) - единица измерения площади в Международной системе единиц (СИ), а также в системах МТС и МКГСС.
    Метр (русское обозначение: м; международное: m; от др.-греч. μέτρον - мера, измеритель) - единица измерения длины и расстояния в Международной системе единиц (СИ), одна из семи основных единиц СИ. Также является единицей длины и относится к числу основных единиц в системах МКС, МКСА, МКСК, МКСГ, МСК, МКСЛ, МСС, МКГСС и МТС.
    Опять же, чем больше в квартире комнат, тем сильнее площадь кухни будет влиять на стоимость квартиры, и тем дороже обойдется дополнительный квадратный метр площади кухни. В заключении отметим, что стоимость квартир в кирпичных домах больше, чем в панельных, подвержена влиянию факторов площадей. Дополнительная единица, как общей площади, так и площади кухни в таких домах обойдется покупателю в большую сумму, нежели в панельном доме (рис. 8), результаты для двухкомнатных квартир). Рис. 8. Уравнение регрессии для двухкомнатных квартир в кирпичных домах Рис. 9. Уравнения регрессии для двухкомнатных квартир в кирпичных и панельных домах, фактор площади кухни Рассмотрим, каким образом влияет площадь кухни на стоимость квартиры в центре города.
    Панельное домостроение - один из способов сборного строительства, включая современный способ «Крупнопанельного и каркасно-панельного домостроения» (КПД), с выпуском всех элементов "панельных зданий" на специализированных предприятиях крупнопанельного и каркасно-панельного домостроения: Заводы КПД или Заводы ЖБИ, Комбинаты КПД или Домостроительный комбинат (ДСК); = способ, основанный на использовании при возведении многоэтажных жилых зданий, крупных административных и зданий общественного назначения типовых серий предварительно изготовленных элементов конструкций зданий: блоков, крупных железобетонных панелей и плит заводского производства .
    Необходимые для анализа результаты представлены в таблице 8. Таблица 8 - Основные характеристики моделей регрессии, фактор площади кухни (центр города) Материал стен Число комнат b0 b1 r S€ Панельные 1 28,81 2,20 0,25 13,66 0,26 2 46,80 3,20 0,27 16,70 0,23 3 48,66 4,81 0,45 43,09 0,40 Кирпичные 1 19,81 4,96 0,45 23,80 0,37 2 13,24 7,95 0,72 22,89 0,25 3 44,49 6,12 0,53 34,51 0,26 Проведем корреляционный анализ.
    Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение, взаимосвязь») или корреляционная зависимость - статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми).
    Согласно приведенным в таблице результатам, коэффициент корреляции в зависимости от типа квартиры изменяется в пределах от 0,25 до 0,72. Разброс значений в этом случае существенный, более широкий, чем для фактора общей площади в центре города. При этом минимальные значения коэффициента корреляции опускаются ниже 0,3, то есть в отдельных случаях можно говорить о слабой связи между показателями, хотя для большинства случаев связь все же остается умеренной, а также прямой, поскольку коэффициент корреляции не принимает отрицательные значения. Обратим внимание, что динамика коэффициента корреляции для фактора площади кухни в центре города не совпадает с динамикой для фактора общей площади в центре города. Так же, как и в общем случае, коэффициент корреляции для фактора площади кухни в центре города увеличивается с ростом числа комнат (для панельных домов), а для кирпичных домов пик зависимости приходится на двухкомнатные квартиры. Опять же, для кирпичных домов наблюдается более высокий уровень зависимости. Если сопоставить результаты таблиц 7 и 8, то придем к выводу, что площадь кухни в меньшей степени влияет на стоимость квартиры в центре города, нежели ее общая площадь. При этом наблюдается, что с увеличением числа комнат в квартире в панельном доме от одной до двух возрастает влияние фактора площади кухни и уменьшается влияние фактора общей площади, в остальных случаях их динамика совпадает. Аналогичным образом ведут себя и коэффициенты регрессии. В панельных домах их значения растут с ростом числа комнат, в кирпичных домах максимальное значение коэффициента приходится на двухкомнатные квартиры, а затем немного снижается с дальнейшим ростом числа комнат. В сравнении с фактором общей площади для центра города коэффициенты регрессии изменяются в противоположных направлениях с ростом числа комнат. В сравнении с фактором площади кухни для всего города - динамика коэффициентов более плавная, и их изменения при увеличении числа комнат менее резкие. В целом же, дополнительная единица общей площади вызовет более слабые по абсолютной величине изменения в стоимости квартиры в центре города, нежели дополнительная единица площади кухни, так как для фактора площади кухни коэффициенты регрессии принимают более высокие значения.
    Го́род - крупный населённый пункт, жители которого заняты, как правило, не сельским хозяйством. Имеет развитый комплекс хозяйства и экономики, является скоплением архитектурных и инженерных сооружений, обеспечивающих жизнеобеспечение населения.
    Абсолю́тная величина́, или мо́дуль числа x (в математике) - неотрицательное число, определение которого зависит от типа числа x . Обозначается: | x | .
    Отметим, что значения средней относительной ошибки аппроксимации в большинстве случаев лежат ниже уровня 30, что говорит о достаточно объективных результатах анализа. Но в случае трехкомнатных квартир в панельных домах и однокомнатных квартир в кирпичных домах значения ошибки достигают уровня в 40, и при необходимости возможно проведение дополнительного исследования. Итак, систематизируем полученные выводы. Во-первых, для центра города возможны ситуации, когда площадь кухни не оказывает существенного влияния на стоимость квартиры. Во-вторых, в центре города площадь кухни в меньшей степени влияет на стоимость квартиры, чем вне его пределов. В-третьих, с ростом числа комнат в квартире в центре города снижается влияние общей площади и увеличивается влияние площади кухни на стоимость квартиры (эта зависимость прослеживается не во всех случаях). Не забудем, что чем больше в квартире комнат в центре города, тем дороже будет стоить дополнительный квадратный метр кухни и тем дешевле будет дополнительный квадратный метр общей площади (за исключением трехкомнатных квартир в кирпичных домах). Разница в наклонах линии регрессии, отражающая данный факт, представлена на рисунках 10 и 11. Рис. 10.Зависимость стоимости квартиры от общей площади для кирпичных домов в центре города Рис.11 Зависимость стоимости квартиры от площади кухни 3.3 Проверка регрессионных остатков на нормальность распределения Проведем необходимый анализ на примере двухкомнатных квартир в кирпичных домах для фактора общей площади. Требуется проверить гипотезу H0: остатки регрессии подчиняются нормальному закону распределения ,против H1: конкурирующей гипотезы остатки регрессии не подчиняются нормальному закону распределениия. Для того, чтобы найти наблюдаемое значение статистики , на осоновании рассчитанных значений остатков построим вариационный ряд и найдём значения эмпирических и теоретических частот распределения. Построенные по интервальному ряду гистограмма и полигон представлены на рисунках 12 и 13. Рис.12. Гистограмма Рис. 13 Полигон. Теоретичекие и эмпирические частоты распределения Поскольку теоретические частоты не должны принимать значения меньше пяти, объединим необходимые интервалы. Полученные результаты представлены в таблице 9. Таблица 9 Эмпирические и теоретические частоты распределения остатков регрессии, двухкомнатные квартиры в кирпичных домах, фактор общей площади ai bi xi mi mобъединенные i mтеор i mтеоробъеднные i -62,52 -48,64 -55,58 2 8 2 11 -48,64 -34,76 -41,70 6 9 -34,76 -20,87 -27,82 22 22 26 26 -20,87 -6,99 -13,93 64 64 49 49 -6,99 6,89 -0,05 69 69 61 61 6,89 20,78 13,84 39 39 49 49 20,78 34,66 27,72 15 15 26 26 34,66 48,55 41,60 6 16 9 11 48,55 62,43 55,49 8 2 62,43 76,31 69,37 2 0 На основе полученных данных расчитывается значение = 16, 042. Число степеней свободы н = 4. Тогда на уровне значимости б = 0,001 можем утверждать, что гипетеза Н0 не отвергается и остатки регрессии не противоречат нормальному закону распределения, поскольку (б = 0,001; н = 4) = 18, 465, и выполняется условие Рассмотрим пример двухкомнатных квартир вкирпичных домах для фактора площади кухни , используя результаты, представленные в табл.. 10. Таблица 10 - Эмпирические и теоретические частоты распределения остатков регрессии, двухкомнатные квартиры в кирпичных домах, фактор площади кухни ai bi xi mi mобъединенные i mтеор i mтеоробъедненные i -62,99 -49,68 -56,34 1 8 2 9 -49,68 -36,36 -43,02 7 7 -36,36 -23,05 -29,71 13 13 22 22 -23,05 -9,74 -16,39 63 63 43 43 ai bi xi mi mобъединенные i mтеор i mтеоробъедненные i -9,74 3,58 -3,08 58 58 58 58 3,58 16,89 10,24 44 44 52 52 16,89 30,21 23,55 27 27 32 32 30,21 43,52 36,86 7 20 13 17 43,52 56,83 50,18 12 3 56,83 70,15 63,49 1 1 Построенные по интервальному ряду гистограмма и полигон представлены на рисунках 14 и 15. Рис. 14. Гистограмма Рис. 15. Полигон, теоретические и эмпирические законы распределения Таким образом, построенные модели регрессии отличается высокой точностью и довольно объективно отражает реальную ситуацию на рынке недвижимости Краснодара 3.4 Многофакторная модель стоимости жилья на рынке недвижимости г. Краснодара С помощью корреляционно-регрессионного анализа были разработана модель прогнозирования цен в зависимости от внутренних факторов объекта жилой недвижимости на рынке жилья в г. Краснодара (рис.1). Рис. 1. Динамика цен на первичном и вторичном рынке жилья г. Краснодара Для построения модели вначале были выявлены факторы, обуславливающие динамику цен на рынке жилья. В перечень внутренних факторов для построения модели вошли: количество комнат в квартире, район, общая площадь квартиры, материал стен жилого дома, год постройки жилого дома, этаж. Нами была разработана с помощью пакета МExcel следующая модель прогнозирования цен на первичном рынке жилья: , где: х1 - количество комнат; х2 - район города Краснодара;
    Жили́ще - сооружение, место, в котором обитают люди или (и) животные. Обычно жилище служит для укрытия от неблагоприятной погоды, для сна, выращивания потомства, хранения припасов, отдыха. Внешний вид, материал для стен и внутреннее строение жилищ весьма разнообразны (материалом может быть дерево, брезент, камень, бетон, земля, кирпич, сталь, и даже стекло, кость или снег).
    Краснода́р (до 1920 года - Екатеринода́р) - город на юге России, расположенный на правом берегу реки Кубани, на расстоянии 120-150 километров от Чёрного и Азовского морей, и 1340 км от Москвы.
    х3 - общая площадь квартиры, кв. м.; х4 - площадь кухни; х5 - материал стен; Для построения модели многофакторной регрессии качественным факторам (таким, как «район города», «материал стен жилого дома», «год постройки жилого дома») были присвоены бальные значения. Например, переменная «район города» может принимать следующие бальные значения: Комсомольский 1 балл, Фестивальный район - 2 балла, Юбилейный - 3 балла, Центральный - 4 балла. Верификация модели на основе расчета коэффициента аппроксимации и F-критерия Фишера показала, что уравнение регрессии является достоверным. Так, значение коэффициента аппроксимации составило для первичного рынка R2 = 0,7697.Также для уравнения регрессии расчетное значение F-критерия превышает критическое значение F-критерия: Fрасч = 7,24, Fкрит = 2,92. Модель прогнозирования цен в зависимости от внутренних факторов объекта жилой недвижимости была апробирована с использованием данных риэлтерских агентств о четырех квартирах в разных объектах недвижимости г.
    Критической точкой дифференцируемой функции f : D → R } , где D - область в R n ^} , называется точка, в которой все её частные производные обращаются в нуль. Это условие эквивалентно обращению в ноль дифференциала функции в данной точке, а также равносильно горизонтальности касательной гиперплоскости к графику функции.
    Недви́жимость - вид имущества, признаваемого в законодательном порядке недвижимым.
    Краснодара. Уравнение многофакторной регрессии было построено с использованием имеющейся информации о квартирах и была определена расчетная цена 1 кв. м. на первичном рынке жилья для данных квартир. На основе выполненных расчетов было произведено сравнение расчетных цен модели с фактическими ценами на квартиры. Сравнение показало адекватность модели небольшое отклонение расчетных цен от их фактического уровня.
    Адекватность модели - совпадение свойств (функций/параметров/характеристик и т. п.) модели и соответствующих свойств моделируемого объекта. Адекватностью называется совпадение модели моделируемой системы в отношении цели моделирования.
    Предложенные в работе модели могут быть использованы различными субъектами рынка жилья - риэлтерскими агентствами для анализа и прогнозирования цен на жильё, потенциальными инвесторами и покупателями, а также Агентством ипотечного жилищного кредитования Краснодарского края, органами управления различных уровней власти для оценки перспектив развития рынка жилья и стратегического планирования.
    О́рган управле́ния - общее название структуры где-либо (государство, общество и так далее) выполняющей задачи по управлению чем-либо.
    Стратегическое планирование - это процесс создания и претворения в жизнь программ и планов действий, и мероприятий, связанных в пространстве (по исполнителям) и во времени (по срокам), нацеленных на выполнение стратегических задач.
    ЗАКЛЮЧЕНИЕ Подводя итоги исследования, можно сделать выводы о том, что: - рынок недвижимости (в том числе и рынок жилья) обладает специфическими особенностями, отличающими его от других рынков, причем, эти особенности вызваны не только спецификой обращающегося на этом рынке товара, но и особенностями развития системы; - рынок недвижимости является сложной системой, функционирование которой обеспечивается многими элементами и подсистемами, кроме того, он находится в постоянном изменении, развитии; - рынок недвижимости не может быть абстрагирован от влияния внешних факторов, он должен рассматриваться в среде сторонних рынков, как Был проведен корреляционный и регрессионный анализ зависимости стоимости квартиры от общей площади и площади кухни на рынке недвижимости.
    Регрессио́нный анализ - статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных X 1 , X 2 , . . . , X p ,X_,...,X_} на зависимую переменную Y . Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные - критериальными.
    В результате исследования были полученны следующие результаты: 1) Построенны эконометрические модели зависимости стоимости квартиры от общей площади, от общей площади. Общая площадь квартиры оказывает умеренное воздействие на ее стоимость независимо от того, находится ли квартира в центре города или вне его пределов. Покупка дополнительного квадратного метра жилья в кирпичном доме обойдется покупателю дороже, чем в панельном доме. 2) Проведена проверка регрессионных остатков на нормальность распределения. 3) Таким образом, полученные в результате исследования выводы могут быть на практике использованы субъектами рынка недвижимости и инвестиционно - строительных компаний при принятии ими управленческих решений.
    Управленческое решение - 1) важнейший вид управленческого труда, а также совокупность взаимосвязанных, целенаправленных и логически последовательных управленческих действий, которые обеспечивают реализацию управленческих задач; 2) творческое, волевое действие субъекта управления, которое основывается на знании объективных законов в сфере функционирования управляемой системы и анализа информации об её функционировании. Данное действие заключается в выборе цели, программы и способов деятельности коллектива в сфере разрешения проблемы или в сфере изменения цели.
    СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 1. Абрамов С.И. Инвестирование. - М: Центр экономики и маркетинга, 2000 2. Антонова Л.М. Основы информационной культуры Л.М. Антонова. - Красноярск: Изд-во СибГТУ, 2005. 16 с. 3. Аньшин В.М. Инвестиционный анализ: учебно-практическое пособие.
    Инвестиционный анализ - это комплекс методических и практических приемов и методов разработки, обоснования и оценки целесообразности осуществления инвестиций с целью принятия инвестором эффективного решения.
    - М: Дело, 2000. 4. Асаул А.Н. Экономика недвижимости: учебник А.Н. Асаул. СПб.: Питер, 2004. 512 с. 5. Беренс В., Хавренек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций: Пер. с англ. - М.: Инфра-М, 1995. 6. Бочаров В.В. Инвестиции: Учебник. - СПб.: Питер, 2002. 7. Бочаров В.В. Современный финансовый менеджмент. - СПб.: Питер, 2004. 8. Виноградов Д. В. Экономика недвижимости: Учебное пособие. Владимир, 2007. 9. Волков Ю.Ф. Экономика бизнеса: Учебное пособие Р нД.: Феникс, 2005. 10. Гитман Л.Д., Джоник М.Д. Основы инвестирования. - М.: Дело, 1997. 11. Голубничий А.И Тенденции правового регулирования предпринимательской деятельности Материалы Первой всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы интеллектуальной собственности» 19-20 октября 2006 г.
    Нау́чная конфере́нция (англ. academic conference) - форма организации научной деятельности, при которой исследователи (не обязательно учёные или студенты) представляют и обсуждают свои работы. Обычно заранее (в информационном письме либо стендовом объявлении) сообщается о теме, времени и месте проведения конференции.
    Учебное пособие - учебное издание, дополняющее или частично заменяющее учебник, официально утвержденное в качестве данного вида издания (в СССР - ГОСТ 7.60-90; в РФ - ГОСТ 7.60–2003) и допущенное Министерством образования Российской Федерации к печати и выпуску.
    Предпринима́тельство, предпринимательская деятельность - рисковая экономическая деятельность, направленная на систематическое получение прибыли от производства и продажи товаров, оказания услуг, выполнения работ.
    Правово́е регули́рование - процесс целенаправленного воздействия государства на общественные отношения при помощи специальных юридических средств и методов, которые направлены на их стабилизацию и упорядочивание.
    в 3-х томах. Т.3. - М, РГИИС. 2006. 12. Гольдштейн Г. Основы менеджмента: учебное пособие. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2008. 13. Горемыкин В.А. Экономика недвижимости: учебник. - 5-е изд., перераб. и доп. В.А. Горемыкин. - М.: Высшее образование, 2008. - 808 с. 14. Грязнова А.Г. Оценка недвижимости: учебник А.Г. Грязнова М.: Финансы и статистика, 2005. - 496 с. 15. Гусаков А.Л. Системотехника строительства. Энциклопедический словарь. - М.
    Оценка стоимости недвижимости - процесс определения рыночной стоимости объекта или отдельных прав в отношении оцениваемого объекта недвижимости. Оценка стоимости недвижимости включает: определение стоимости права собственности или иных прав, например, права аренды, права пользования и т. д.
    Энциклопе́дия (новолат. encyclopaedia (не ранее XVI века); от др.-греч. ἐγκύκλιος παιδεία - «обучение в полном круге» от κύκλος - круг + παιδεία - обучение, пайдейя) - приведённое в систему обозрение всех отраслей человеческого знания или круга дисциплин, в совокупности составляющих отдельную отрасль знания.
    : Новое тысячелетие, 2009. 16. Грибовский, C. B. Математические методы оценки стоимости недвижимого имущества [Текст] C. B. Грибовский, С. А. Сивец. -- М.: Финансы и статистика, 2008. -- 368 с. 17. Зимин А.И. Инвестиции: вопросы и ответы. - М: ИД «Юриспруденция,2006. 18. Зимин И.А Анализ проектных рисков. - М.: Экмос, 2000. 19. Заводова, Т. С. Экономико-математическое моделирование ценообразования и доступности жилья на региональном рынке:, 2009. - 19с. 20.
    Математическая экономика - сфера теоретической и прикладной научной деятельности, целью которой является математически формализованное описание экономических объектов, процессов и явлений. Наряду с эконометрикой и исследованием операций математическая экономика является разделом математических методов в экономике - научного направления на стыке экономики и математики.
    Заводова, Т.С. Опыт прогнозирования динамики цен на жилье в России Успехи современного естествознания. - 2008. - № 3. - С. 34 - 38 - www.rae.ruusesection=content&op=show_article&article_id=7782759 21. Инвестиции: Учебник С.В. Валдайцев, П.В. Воробьев и др.; под. ред. В.В. Ковалева, В.В. Иванова, В.А. Лялина. - М: Проспект, 2005. 22. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. - М.
    Инвести́ции (англ. Investments) - размещение капитала с целью получения прибыли. Инвестиции являются неотъемлемой частью современной экономики. От кредитов инвестиции отличаются степенью риска для инвестора (кредитора) - кредит и проценты необходимо возвращать в оговорённые сроки независимо от прибыльности проекта, инвестиции (инвестированный капитал) возвращаются и приносят доход только в прибыльных проектах. Если проект убыточен - инвестиции могут быть утрачены полностью или частично.
    : Финансы и статистика, 1999. 23. Мазурова Е.Н. Экономика недвижимости Е.Н. Мазурова, Ю.А. Безруких. - Красноярск: СибГТУ, 2006. - 20 с. 24. Озеров Е. С. Экономика и менеджмент недвижимости. - СПб.: Издетельство «МКС», 2009. 25. Обзор рынка недвижимости России - Режим доступа: www URL: http:www.colliers. commedia B2ECBCBA6E0B49809 B7A2474C451F73D.ashx 26. Оценка развития регионального рынка URL: http:uecs.ruuecs-54-542013 item2197-2013-06-18-06-14-00 27. Петрова О. Антикризисные меры строительного сообщества Эксперт. - 2009. №2. 28. Показатели рынка жилищного (ипотечного жилищного) кре- дитования 29. Прайс-лист агентства недвижимости «Аякс-Риэлт» 30. Резниченко В.С. Системный подход к совершенствованию ценообразования и управления стоимостью в строительстве Экономика и учет в строительстве. - 2007. - №4. 31.
    Агентство недвижимости - специализированная коммерческая организация, осуществляющая как правило посреднические услуги между продавцом и конечным покупателем на рынке недвижимости. С целью получения максимальной прибыли, некоторые агентства прибегают к инвестированию на первичном рынке.
    Системный подход - направление методологии научного познания, в основе которого лежит рассмотрение объекта как системы: целостного комплекса взаимосвязанных элементов (И. В. Блауберг, В. Н. Садовский, Э. Г. Юдин)
    Садков В.Г. О тенденциях развития рынка жилья и выявлении монополизма, определяющего рост цен на строительные материалы и жилую недвижимость В.Г. Садков Региональная экономика: теория и практика. - 2008. - №30. 32.
    Региональная экономика - прикладная экономическая наука, изучающая основы рационального размещения производства и рынков сбыта продукции. Региональная экономика возникла в Соединенных Штатах в 50-е годы двадцатого столетия на стыке экономики и экономической географии в трудах основателя региональной науки Уолтера Айзарда.
    Самойлов А. Саморегулирование на старте Строительный мир. - 2008. - №9. 33. Стерник, Г. М. Концепция анализа рынка недвижимости, единая для стран членов СЕРЕАН Г. М. Стерник. www URL: http: realtymarket.rukonferenciiSternik-G.M.-Koncepciya-analiza-rinka-nedvijimosti-edinaya-dlya-stran-lenov-SEREAN.html 34. Стерник, Г. М. Математические основы методологии дискретного пространственно-параметрического моделирования рынка недвижимости 2009 - 93 с. 35. Стерник, Г. М. Математические основы методологии построения дискретных пространственно-параметрических моделей рынка жилья 36. Стерник, Г. М. Цены предложения на рынке жилья городов России: анализ и прогноз [Текст] Г. М. Стерник. -М.: СтерниксКонсалтинг, 2007. - 180 с. 37. Тарасевич Е.И. Оценка недвижимости. - СПб.: СПбГТУ, 2007. 38. Толмачев Е. А., Монахов Б. Е. Экономика строительства.
    Экономика строительства - прикладная наука, изучающая особенности экономических отношений в строительной отрасли.
    Учебное пособие -- Москва: Юриспруденция, 2009. 39. Тэпман Л. Н. Оценка недвижимости: Учебное пособие для вузов. -- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. 40. Управление инвестиционными строительными проектами: Учебное пособиеПод общ. ред. В.М Васильева, Ю.П. Панибратова. - М.: Изд-во ЛВС, 2007. 41. Федеральный закон от 29.07.1998 №135 - ФЗ «Об оценочной деятельности в Российской Федерации» 42. Фисун В.А. Экономика строительства. -- Москва: РГОТУПС, 2009. 43. Фридман Дж., Ордуэй Ник.«Анализ и оценка приносящей доход недвижимости. Пер. с англ. М.: Дело, 2007. 44. Федеральная служба государственной статистики: 45.
    Оценочная деятельность - профессиональная деятельность по установлению стоимости материальных и нематериальных объектов, с учётом прав на них и интересов в отношении них субъектов гражданских прав. В Российской Федерации в зависимости от цели проводимой оценки различают следующие виды стоимости: рыночная, инвестиционная, ликвидационная и кадастровая.
    Федеральная служба государственной статистики (Росстат) - российский федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по формированию официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении страны (далее - статистическая информация), а также функции по контролю и надзору в области государственной статистической деятельности на территории Российской Федерации. С 3 апреля 2017 года находится в ведении Министерства экономического развития Российской Федерации.
    Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа: Учебное пособие.
    Финансовый анализ - изучение основных показателей, параметров, коэффициентов и мультипликаторов, дающих объективную оценку имущественного состояния организаций и стоимости акций компаний с целью принятия решений о размещении капитала.
    изд.3-е - М.: ИНФРА - М, 2008. 46. Шундулиди А. И., Нагибина Н. В. Экономика отрасли (строительства). Учебное пособие -- Кемерово: КузГТУ, 2006. 47. Щербакова Н.А. Оценка недвижимости. - М.: Феникс, 2006.. 48. Ярушкина, Н. А.Прогнозирование ценовой динамики рынка жилья на основе эконометрических моделей:. 2006. - 26 с. 49. http:www.gdeetotdom.ru. 50. http:www.gdeetotdom.ru. 51. http:www.irn.ru 52. http:www.metrinfo.ru 53. www.blackwood.ru.