сті спостережуваного статистичного ряду. В якості середніх величин використовують середню арифметичну, медіану і моду. Для їх розрахунку можливо використовувати різні статистичні пакети, наприклад, ППП Statistica, SPSS, Stadia, а також МS Ехсе1. Варіаційні характеристики даних про ціну пропозиції наведені в таблиці 1. br/>
Таблиця 1
Варіаційні характеристики вартості квартир м. Санкт-Петербурга
Чіс-ло ком-натГодиСред-неї значен-ня, тис.уеСреднее Квадрат-тичне від-клоненіеДіспер-сіяКоеф-фіці-ент ва-РИАЦ,% Мода, тис.уеМіні-мальна ціна, тис . уеМаксіма-льная ціна,
Як видно з наведеної таблиці, за аналізований період ціни на житло на вторинному ринку м. Санкт-Петербурга мають стійку тенденцію до зростання. Представлені дані також свідчать про зростання ціни зі збільшенням числа кімнат у квартирі. Більш однорідними є дані про ціни на однокімнатні квартири. p align="justify"> В даний час розроблені моделі для оцінки вартості житла, що дозволяють врахувати різні фактори, наприклад про властивості об'єктів (житлову площу, поверх квартири, район, тип будинку і т. д.), а також неоднорідність об'єктів у просторі. Однак зміна ціни пов'язана не тільки з варіацією факторів, але з періодом спостереження (таблиця 1). Так середня ціна на однокімнатні квартири в м. Санкт-Петербурзі за аналізований період зросла на 53,3%, на двокімнатні - 52,9%, на трикімнатні - 48,1%. Якщо не враховувати цей фактор (час), то відбувається зміщення оцінок параметрів моделі. p align="justify"> Моделювання соціально-економічних процесів на основі інформації про безліч об'єктів, якi характеризуються заданим набором ознак за ряд послідовних моментів часу (панельних даних), методами регресійного аналізу за тимчасовими перетинах або за допомогою методу В«заводи-літВ» не дозволяють врахувати неоднорідність даних у часі і просторів. Тому доцільним видається застосовувати різні моделі регресії для панельних даних. В якості панелі можуть виступати індивідууми, групи осіб, підприємства, домогосподарства, регіони, країни і т.д. Говорячи про просторовому аспекті, або просторовому вимірі, мають на увазі безліч просторових, або одномоментних, вибірок. Говорячи про тимчасовому аспекті, або вимірі, мають на увазі періодичні спостереження безлічі змінних, що характеризують зазначені вище просторові вибірки протягом певного проміжку часу. Аналіз панельних даних дозволяє враховувати індивідуальні відмінності (ефекти) між досліджуваними одиниця-ми як у просторі, так і в часі на основі моделі з фіксованими ефектами чи моделлю з випадковими ефектами. p align="justify"> Однією з проблем при побудові моделі за панельним даними є вибір типу моделі. Як відомо, для стандартної моделі регресії якість підгонки зазвичай вимірює коефіцієнт детермінації або скоригований коефіцієнт детермінації. Проте в моделях з панельними даними недоцільно використовувати коефіцієнт детермінації для того, щоб...
