Применение элементов корреляционно-регрессионного анализа при прогнозировании цен на рынке офисной недвижимости г. Казани
Вирцев М.Ю.1
1 Казанский государственный архитектурно-строительный университет
Скачать PDF | Загрузок: 26
Статья в журнале
Российское предпринимательство *
Том 17, Номер 21 (Ноябрь 2016)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Аннотация:
Проблема прогнозирования на рынке офисной недвижимости в современных условиях очень актуальна, поскольку позволяет уменьшить степень риска и эффективно управлять бизнес-процессами. Все профессиональные участники рынка офисной недвижимости прямо заинтересованы в получении адекватной информации о перспективах его развития, в связи с чем возникает проблема выбора методов, которые давали бы наиболее точные прогнозы. В статье рассмотрены и проанализированы существующие методы прогнозирования рынка офисной недвижимости, исследованы возможные пути их совершенствования. Представленные выводы могут быть полезны застройщикам, девелоперам, риэлторам, арендаторам и другим профессиональным участникам рынка коммерческой недвижимости.
Ключевые слова: корреляционно-регрессионный анализ, методы прогнозирования, рынок офисной недвижимости, временной ряд, множественная регрессия
JEL-классификация: C53, R33, C30
Источники:
2. Гордиенко В.А. Метод прогнозирования основанный на создании многомерной ДППМ рынка недвижимости с последующим двумерным разложением и нейросетевым анализом // МНПК «В мире научных открытий». – 2010. – С. 81-82.
3. Ломакина С.А. Развитие предпринимательской деятельности на рынке офисной недвижимости в форме девелопмента // Российское предпринимательство. – 2007. – № 12. – С. 63-67.
4. Молчанова М.Ю., Печенкина А.В. Применение сценарного метода при прогнозировании ситуации на рынке жилья г. Перми // Вестник Пермского Университета. – 2015. – № 1. – С. 79-88.
5. Печенкина А.В. Использование многоуровневой факторной модели при прогнозировании ситуации на региональном рынке недвижимости (на примере Пермского края) // Имущественные отношения в Российской Федерации. – 2010. – № 11. – С. 57-72.
6. Рубинштейн Е.Д., Осипенко Н.С. Прогнозирование цен на рынке жилой недвижимости г. Владивостока // Теория и практика общественного развития. – 2015. – № 21. – С. 66-68.
7. Рубинштейн Е.Д., Кривец В.В., Осипенко Н.С. Рынок недвижимости и особенности его функционирования // Актуальные вопросы экономических наук. – 2015. – № 46. – С. 94-98.
8. Скопина И.В., Бакланова Ю.О. Формирование и развитие рынка офисной недвижимости // Управление экономическими системами. – 2006. – № 1.
9. Стерник С.Г., Стерник Г.М. Методология прогнозирования российского рынка недвижимости. Ч. 2. Методы анализа как информационная база прогнозирования рынка // Механизация строительства. – 2013. – № 9. – С. 54–63.
10. Стерник Г.М., Стерник С.Г., Свиридов А.В. Развитие и совершенствование методов прогнозирования на рынке жилой недвижимости // Урбанистика и рынок недвижимости. – 2014. – № 1. – С. 53-93.
Страница обновлена: 09.09.2025 в 21:38:44
Download PDF | Downloads: 26
Application of the components of correlation-regression analysis when forecasting the prices in the market of office real estate of Kazan
Virtsev M.Yu.Journal paper
Russian Journal of Entrepreneurship *
Volume 17, Number 21 (November 2016)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Abstract:
The problem of forecasting in the market of office real estate is very relevant in the modern conditions, because it enables to decrease the degree of risk and efficiently manage business processes. All the professional participants of the office real estate market are directly interested in obtaining adequate information about the prospects of its development. Hence the problem of choosing methods that would provide the most accurate forecasts. The author discusses and analyzes the existing methods of forecasting the office real estate market and studies possible ways of their improvement. The presented conclusions may be useful to estate agents, developers, lessees and other professional participants of commercial real estate market.
Keywords: forecast methods, correlation-regression analysis, market of office real estate, time sequence, multiple regression
JEL-classification: C53, R33, C30
