Регрессионный анализ факторов, влияющих на стоимость квадратного метра жилой недвижимости г. Москвы

Для более точного анализа влияния факторов на стоимость жилья в г. Москве следует построить регрессионную модель стоимости объекта жилой недвижимости от следующих характеристик:
- количества комнат;
- общей площади;
- жилой площади;
- площади кухни;
- состояния помещения;
- материала, из которого построен дом;
- этажа.
Аналитическая форма связи результативного признака (Yj ) и нескольких факторных показателей (х1, х2, х3,…х9,) выражается многофакторным (множественным) уравнением регрессии. Уравнение регрессии в данном случае выглядит следующим образом:
Yj =а0+а1х1+а2х2+а3х3+а4х4+а5х5+а6х6+а7х7+…+а9х9
где Yj – стоимость j-ой квартиры, тыс. руб.;
х1-материал, из которого построены стены квартиры;
х2- район города: окраина либо центр;
х3- наличие балкона;
х4- состояние объекта жилой недвижимости;
х5- состояние здания;
х6- этаж, на котором расположен объект жилой недвижимости;
х7- однокомнатные квартиры;
х8- двухкомнатные квартиры;
х9- трех и более комнатные квартиры
Для проведения регрессионного анализа выбрано 9 факторов ценообразования и стоимость 250 квартир г. Москвы по состоянию на конец 2018 года.
Для приведения факторов в сопоставимый для анализа вид, переменные зададим следующим образом:
х1=1-кирпич,0-панель
х2=1-квартира расположена в центральных районах города,0-квартира расположена на окраинах города
х3=1-есть балкон,0-балкон отсутствует
х4=1-состояние квартиры хорошее либо отличное,0-кваритра в плохом состоянии
х5=1-состояние здания хорошее либо отличное,0-здание в плохом состоянии
х6=1-квартира находится на первом либо последнем этаже,0-квартира находится в промежуточных этажах здания
х7=1-квартира однокомнатная,0-количество комнат другое
х8=1-квартира двухкомнатная,0-количество комнат другое
х9=1-3 и более комнаты,0-количество комнат другое
Сводные данные для анализа представлены в приложении 1.
Для расчетов воспользуемся функцией «регрессия» пакета «анализ данных» в программе Microsoft Excel, в котором используется гибкий алгоритм решения задач и выводятся результаты и графики анализа.
Полученные данные представлены в приложении 2.
Согласно полученным при расчетах значениям, модель множественной регрессии зависимости стоимости жилой недвижимости г

. Москвы от рассмотренных выше факторов, можно записать следующим образом:
Yj = 408,66+629,31 х1+616,36 х2+38,37 х3+788,63 х4+435,02 х5-329,65 х6-326,68 х7+378,20 х8+1386,63 х9.
Для определения тесноты связи между признаками в модели рассчитан линейный коэффициент корреляции:
rxy=cov(x,y)σX∙σY=0,72
Близость коэффициента корреляции к единице указывает на тесную линейную связь между признаками