FACTOR ANALYSIS AS A TOOL FOR PRICING FORECAST IN THE HOUSING SECTOR

Преобразования в Российской Федерации направлены на решение вопросов политики импортозамещения, поиска альтернативных рынков сбыта, закупки товаров и услуг, политики дорогих денег и т.д. Все это требуется для обеспечения независимости функционирования и финансовой устойчивости национальной хозяйственной системы.

Однако современная ситуация такова, что наблюдается растущий интерес к изменениям в потребительских предпочтениях, связанных с колоссальными экономическими преобразованиями, что требует дополнительных исследований. Поэтому если рассматривать отдельный сектор, такой как жилищное хозяйство, то требуется инструмент, который помог бы сделать прогноз в определении условий формирования ценообразования.

В текущих условиях, противоречия на жилищном уровне имеют специфические особенности, которые отражаются на разных уровнях. Доступность услуг определяется на уровне государства только минимальной стоимостной границей оказания услуг. Соответственно качество и стоимость услуг в каждом регионе может значительно отличаться.

Применение усреднённого метода оценки стоимости жилищных услуг, не учитывает социально-экономические ситуации в конкретных субъектах. Разрабатывая собственные методы определения ценообразования в жилищном хозяйстве, чиновники в субъектах либо управляющие компании используют субъективные методы для определения стоимости оказания жилищных услуг, повышая вероятность допущения ошибок при формировании цен на услуги жилищного хозяйства, поэтому налицо противоречия.

Различие цен на жилищные услуги в регионах, городах, районах и даже соседних домах, приводит к ценовым конфликтам между собственниками квартир и обслуживающими их организациями. То есть, на практике, в жилищном хозяйстве, это противоречие проявляется как разногласие между собственниками многоквартирных домов и обслуживающих их организаций, что ведет не только к снижению качества оказываемых услуг собственникам жилья, но и недополучению выручки и чистой прибыли жилищными организациями.

Регулярно меняющиеся условия среды исследуемого процесса часто приводят к получению неточных или недостоверных результатов исследования, факторный анализ может быть рассмотрен, как инструмент прогнозирования ценообразования в жилищном хозяйстве. Современные подходы к определению ценообразования в этом случае будут способствовать проведению оценки влияния факторов исследуемого процесса в условиях риска и неопределенности.

Устранение этих противоречий усиливает значимость решения иных проблем в смежных отраслях экономики, способствуя их комплексному и эффективному освоению. Поэтому, все это обусловлено необходимостью учитывать влияние различных факторов на формирование цен на товары и услуги не только в какой-то отрасли экономики, но и в отдельном жилищном хозяйстве. В связи с этим возрастает роль изученности вопроса, связанного с факторным анализом как инструментом прогнозирования ценообразования в жилищном хозяйстве. Поэтому рассматриваемая тема представляется актуальной для дальнейшего развития теоретических и практических основ при построении прогноза ценообразования и в дальнейшем может быть полезной для эффективного управления таким процессом.

Цель исследования – поиск решения проблемы ценообразования в жилищном хозяйстве посредством применения факторного анализа как инструмента прогнозирования для формирования стоимости в данном секторе.

Факторный анализ как эффективное управление процессами, может быть частью изучения разных аспектов в областях науки, где это требуется. Многофункциональность факторного анализа позволяет выявлять взаимосвязи между различными переменными, оценивать влияние различных параметров на определенный результат или показатель, что делает его инструментом прогнозирования не только ценообразования в жилищном хозяйстве, но и в тех науках, где производятся подобные исследования. То есть результаты факторного анализа могут быть использованы для построения прогнозных моделей.

Для написания статьи были использованы следующие методы: теоретические, такие как анализ источников по теме исследования, систематизация и классификация при определении подходов в прогнозировании, формировании ценообразования жилищных услуг; синтез, как объединение полученных в ходе анализа результатов, дедукция (от общего к частному) и индукция (от частного к общему) при описании процессов и явлений.

Принципы:

– комплектность, которая позволяет всесторонне изучить факторный анализ как инструмент прогнозирования ценообразования в жилищном хозяйстве для объективной оценки; системность, которая рассматривает факторы ценообразования во взаимосвязи и взаимодействии друг с другом, формируя комплексную модель прогнозирования, учитывающую системные связи в жилищном хозяйстве;

– конкретность, ориентируется на создание точных прогнозов ценообразования в жилищном хозяйстве, основанных на анализе и интерпретации результатов факторного анализа;

– объективность, которая построена на основе факторного анализа с критической оценкой экономических явлений в жилищном хозяйстве, позволяя выявлять и обосновывать объективные закономерности, используемые для прогнозирования;

– научность, как один из принципов раскрытия причинно-следственной связи между факторами и ценами на жилищные услуги, как базовый элемент обеспечения научной основы для прогнозирования;

– действенность, ориентированная на разработку практически применимых моделей прогнозирования, которые могут быть использованы для принятия обоснованных решений участниками рынка жилищного хозяйства.

Чтобы рассматривать факторный анализ как инструмент для прогнозирования ценообразования в жилищном хозяйстве, целесообразно начать с истории происхождения, которая приходится на начало XX века. Это период, когда психологи и социологи искали способы упрощения многомерных данных. Первоначально, в 1904 году, английский психолог Чарльз Спирмен предложил метод главных компонент для анализа связей между переменными. Он использовал этот метод для изучения интеллекта, что стало основой для дальнейших исследований в области психометрии

В 1930-х годах американский психолог Л.Л. Тёрстоун развил идеи Ч. Спирмена, предложив собственный подход к факторному анализу, который включал в себя концепцию «первичных ментальных способностей»

Продолжение развития факторный анализ получил и в естественных науках. Так, в математике, физике и химии факторный анализ нашел применение в работах Г. Хотеллинга, Ф. Хармана, Л. Терстоуна, А. Такера и других ученых. Например, Г. Хотеллинг разработал теорию факторного анализа, предложив методы для оценки и интерпретации скрытых переменных. Ф. Харман усовершенствовал подходы к факторизации, предложив новые алгоритмы для обработки данных. Л. Терстоун, как было описано выше, сосредоточился на первичных ментальных способностях. А. Такер внес вклад в многомерный анализ, расширив возможности применения факторного анализа в различных областях науки

В тоже время, исследования этих ученых получили практическую полезность. По мнению Т.А. Андрющенко, А.Ю. Игуменова, А.С. Паршина, при проведении исследований при обработке количественного и качественного анализа основанные на взаимодействии света с живой и неживой материей, анализа данных о физических свойствах материала позволяют получить многомерные данные с применением факторного анализа

А.Н. Назарычев, И.Ю. Зеленцев выделяют тот факт, что в химии факторный анализ стал применяться для интерпретации сложных химических данных, таких как результаты хроматографического анализа или спектроскопии. С его помощью исследователи могут выявить основные компоненты, влияющие на реакционные механизмы и свойства веществ

Обобщая вышеизложенное, можно отметить, что факторный анализ является важным инструментом в гуманитарных и естественных науках, который позволяет обнаруживать скрытые структуры в данных, упрощать многомерные наборы и улучшать интерпретацию результатов. В гуманитарных науках он помогает исследовать социальные явления и поведенческие модели, а в естественных — выявлять закономерности в экспериментальных данных, что способствует более глубокому пониманию изучаемых процессов.

Однако, понятие «факторный анализ» имеет ряд проблем в его интерпретации и применении методов и подходов в исследованиях. В связи с чем, неправильное понимание и применение факторного анализа может привести к неверным выводам и рекомендациям.

Так, Н.В. Ширяева в своей работе отмечает, что «факторный анализ трактуется как раздел многомерного статистического анализа, объединяющий методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры ковариационных или корреляционных матриц»

Л.Н. Измайлова, Ю.С. Панченко, К.Р. Котова, считают, что «факторный анализ — это статистический метод, используемый для описания изменчивости наблюдаемых коррелированных переменных с точки зрения потенциально меньшего числа ненаблюдаемых переменных, называемых факторами»

Группа исследователей, таких как, И.П. Лебедева

Различия в понимании и трактовках «факторного анализа» создали определенную конкуренцию среди ученых, за счет которой из года в год происходило и происходит совершенствование и продвижение трактовок, методов и подходов факторного анализа в различных отраслях. 

Так, обосновавшись в статистике, факторный анализ укоренился и в экономике. Группа отечественных исследователей, таких как, С.Л. Блюмин, В.Ф. Суханов, С.В. Чеботарев в своей монографии определяют под экономическим факторным анализом «постепенный переход начального значения к конечному значению результирующей факторной системы (или наоборот), раскрытие полного набора количественно измеримых факторов, оказывающих влияние на изменение результирующего показателя»

После изучения теории вопроса важно отметить, что факторный анализ с одной стороны — это статистический метод, с другой — инструмент. В качестве статистического метода факторный анализ помогает объяснить множество наблюдаемых переменных через несколько скрытых факторов, которые объясняют взаимосвязи между наблюдаемыми переменными. То есть факторный анализ фокусируется на объяснении связей между переменными через латентные факторы и помогает упростить сложные данные, объединяя коррелирующие переменные в группы. Как инструмент факторный анализ рассматривается для достижения цели.

Ключевая цель факторного анализа направлена на выявление скрытых структур, уменьшение числа переменных без потери важной информации и на интерпретацию данных для понимания какие переменные объединяются в группы и как их можно назвать, поэтому он может выступать как мощный инструмент для работы с многомерными данными. Однако его успех будет зависеть от качества данных и грамотной интерпретации результатов, в том числе для построения прогноза.

Таким образом, в общем смысле, факторный анализ может помочь в прогнозировании будущих тенденций и закономерностей. Это относится к пониманию общих трендов, которые лежат в основе сложных наборов данных. В более частном случае, в экономическом контексте, он применяется для прогнозирования макроэкономических показателей, потребительского поведения, финансовых рисков и отраслевых тенденций посредством идентификации ключевых факторов, определяющих их динамику.

3.1. Факторный анализ как инструмент прогнозирования в экономике

Чтобы говорить о факторном анализе как инструменте прогнозирования в экономике, важно разобраться в терминах и способах понимания явления или процесса для систематического освещения в экономической области.

Согласно Новому словарю русского языка Т.Ф. Ефремовой: инструмент — это «средство, применяемое для достижения или осуществления чего-либо»

Для проведения экономического факторного анализа необходимо соблюдение концепции. А.А, Грицанов в своем словаре определяет концепцию как «систему взглядов, выражающую определенный способ видения (точку зрения), понимания, трактовки каких-либо предметов, явлений, процессов и презентующую ведущую идею или (и) конструктивный принцип, реализующий определенный замысел в той или иной теоретической знаниевой практике»

По мнению, А.А. Ступина, концепция факторного анализа сводится к следующим положениям: нормированию исходных признаков и единичному равенству дисперсий пронормированных переменных.

Единичные дисперсии каждой переменной включают в себя понятия «общность» и «характерность».

Общность — коэффициент множественной детерминации какого-либо признака, представленный относительно всех общих факторов. Характерность –часть переменной (дисперсии), которая связана с фактором, характерным исключительно для этой переменной, а также случайной ошибкой. Основная составная часть характерности, известная как специфичность, в сочетании с общностью формирует концепцию факторного анализа. Несмотря на то, что концепция факторного анализа имеет ряд противоречий, в экономике они нивелируется, в том числе с помощью методов: наибольшей корреляции и расчетного.

В экономической статистике «корреляция» определяется как понятие отражающее наличие связи между явлениями, процессами и характеризующими их величинами

Расчетный метод включает предварительный расчёт факторов методом главных компонент. Использование метода главных компонент для предварительного расчета факторов позволяет повысить точность прогнозирования. Этот метод, включает в себя несколько процедур: выделение критерий при отборе факторов, определение факторных нагрузок, выделение итоговой общности. Такой метод более трудоемкий, но имеет меньшую степень погрешности в сравнении с методом наибольшей корреляции

Несмотря на то, что в концепции факторного анализа есть и другие противоречия, связанные с определением числа факторов, их нагрузок и т.д., для решения этих и других противоречий так же есть различные методы, где факторный анализ выступает как инструмент прогнозирования для достижения целей в различных областях экономики. Стоит отметить, что вышеперечисленные методы имеют свои преимущества и недостатки. Выбор конкретного подхода зависит от целей анализа и характеристик набора данных.

В экономике, в частности, при определении ценообразования, в части составления прогноза, преимуществом при проведении исследования является комбинирование нескольких методов для определения более надежного числа факторов Поэтому факторный анализ как инструмент прогнозирования в экономике будет полезен для сокращения размерности данных при объединении множества коррелирующих переменных в несколько ключевых факторов, которые могут быть отмечены, например, как уровень потребления домохозяйств, инфляции, доходов, стоимости обслуживания многоквартирных домов, предоставление субсидий и т. д.

Кроме того, этот инструмент необходим для выявления скрытых взаимосвязей между экономическими переменными, которые позволяют получать более точные результаты исследования, а следовательно, и оказывать влияние не только на предмет исследования, но и общую экономическую ситуацию.

На основе анализа научных статей можно выделить, что в политике ценообразования факторный анализ может быть полезен для прогнозирования группировок объектов по схожим экономическим характеристикам, таким как доходные группы населения, уровень потребления жилищных услуг или особенности финансового состояния домохозяйств

Прогнозирование ценообразования в жилищном хозяйстве с помощью факторного анализа позволяет провести оценку возможностей и желаний собственников многоквартирных домов (МКД) в обеспечении безопасного и комфортного жилья. В свою очередь, моделирование является мощным инструментом для анализа многомерных данных в жилищном хозяйстве, помогающим выявлять ключевые факторы, влияющие на рынок недвижимости, качество жилья, удовлетворенность жителей и управление ресурсами.

Рынок жилищных услуг обладает определёнными характеристиками, среди которых стоит отметить, что собственники МКД не имеют возможности отказаться от уплаты минимальной стоимости жилищных услуг, которая необходима для обеспечения безопасности жилья и поддержания надлежащего состояния общего имущества дома. В то же время собственники МКД имеют свои желания и потребности в обеспечении комфортного проживания, что также влияет на формирование стоимости жилищных услуг.

Предсказание и оценка поведения собственников МКД, формирующих стоимость обслуживания МКД рынке жилищных услуг, проводится, в том числе с помощью факторного анализа с элементами моделирования. Поэтому, одним из способов проведения такой оценки, выделен факторный анализ с применением структурного уравнительного моделирования (SEM)

В экономике, особенно в контексте прогнозирования ценообразования в жилищной сфере, SEM используется для анализа различных факторов, таких как влияние дохода, уровня образования и профессиональной переподготовки на потребление, что, в свою очередь, сказывается на стоимости услуг по обслуживанию МКД и других связанных аспектах.

Таким образом, обобщая анализ научных статей, можно отметить, что факторный анализ является ценным инструментом в экономике, в том числе при составлении прогнозов в жилищном хозяйстве. Факторный анализ, как было сказано выше, позволяет выявлять скрытые факторы, влияющие на экономические показатели, упрощать модели и повышать точность прогнозов. Однако, важно учитывать ограничения методов и комбинировать их с другими подходами для получения более надежных результатов.

3.2. Факторный анализ как инструмент прогнозирования в жилищном хозяйстве

Далее на основе проанализированных статей, сделанных выводов и исключений, будет описан факторный анализ как инструмент прогнозирования ценообразования в жилищном хозяйстве с использованием моделирования. В качестве примера будет рассмотрена модель формирования ценообразования в сфере жилищного хозяйства, основанная на анализе факторов, влияющих на потребление жилищных услуг домохозяйствами. Модель включает несколько этапов.

На первом этапе ставится цель исследования, и выдвигается гипотеза. Как отражено в большом экономическом словаре, гипотеза представляет собой научное предположение, выдвигаемое для объяснения каких-либо явлений и требующее проверки, подтверждения опытным путём

На текущем этапе роль факторного анализа как инструмента прогнозирования становится особенно важной в контексте научных исследований и прикладных задач. Он служит основным механизмом для выработки гипотез, позволяя исследователям использовать имеющиеся данные и теоретические модели с целью выявления возможных взаимосвязей между переменными.

На втором этапе исследования, в качестве теоретической модели для доказательства гипотезы, предложена модель SEM, базирующаяся на основе выделенных факторов. Данная модель позволяет сформировать представление о состоянии рынка, а также возможностях и путях доказательств выдвинутой гипотезы.

Модель SEM целесообразно представлять несколькими шагами:

1. Шаг 1: построение выборки и отбор исследуемых факторов, как ключевой этап проведения эмпирического исследования.

Для точного ценообразования в жилищной отрасли важно, чтобы выборка данных была репрезентативной. Это означает, что она должна отражать цель исследования, учитывать все значимые характеристики жилья и охватывать все ключевые группы многоквартирных домов, обеспечивая максимально полный и всесторонний анализ рынка.

Также следует учитывать и степень корреляции между исследуемыми переменными при проведении статистического анализа выборки. Чем меньше корреляционная связь между переменными, тем больше вероятности включения ее в модель исследования. В работе рекомендовано включать в модель исследования переменные, имеющие слабую корреляционную связь (менее 0,3), определяемую по шкале Чеддока

2. Шаг 2: определение переменных. При построении модели SEM используются два типа переменных: наблюдаемые и латентные (ненаблюдаемые).

Наблюдаемые переменные можно измерить напрямую, например, температура, вес или возраст. Латентные (ненаблюдаемые) переменные, напротив, в явном виде невозможно измерить без дополнительных исследований. Для анализа латентных переменных применяют различные статистические методы, включая факторный анализ

В экономических системах большинство исследуемых переменных являются латентными. Так, например, доход домохозяйства, при определении ценообразования в жилищном хозяйстве, будет определен как латентная переменная. В то время как в других отраслях (образование, недвижимость, страхование и т.д.) доход оценивается как величина измеримая и выступает в качестве наблюдаемой переменной;

3. Шаг 3: построение модели и уравнения гипотезы. В контексте определенной исследовательской цели и выдвинутой гипотезы разрабатывается модель, а также уравнение, отражающее данное предположение. Модель гипотезы включает в себя аргументы, которые служат подтверждением (опровержением) выдвинутой гипотезы. К примеру, если целью исследования является установление связи между ростом доходов домохозяйств и увеличением потребностей в жилищных услугах, то модель гипотезы будет сосредоточена на выявлении факторов (взаимосвязи между ними), влияющих на уровень доходов домохозяйств.

Разработка модели и формулировка уравнений гипотезы — это сложный процесс, который требует тщательного анализа данных. Корректное использование модели гипотезы и его уравнений позволяет делать обоснованные прогнозы и выводы по исследуемому объекту;

4. Шаг 4: сбор данных. Этап, направленный на получение информации, необходимой для проверки гипотезы или ответа на исследовательский вопрос. До начала сбора данных необходимо определиться с целевой аудиторией. Так, при формировании ответов на вопросы ценообразования в жилищном хозяйстве, целевой аудиторией могут выступать либо собственники многоквартирных домов, либо обслуживающие их организации.

После определения целевой аудитории необходимо выбрать место и способ для сбора данных. Выбор этих мест должен учитывать все категории выбранных целевых групп, а способ затрагивать их интересы. Это позволит получить наиболее полные и точные данные, что в свою очередь обеспечит высокое качество исследования и его практическую значимость;

5. Шаг 5: оценка модели. После сбора данных, проводится их оценка. Оценка данных проводится с помощью программных обеспечений для обработки больших массивов данных. На этапе оценки модели в выбранное программное обеспечение для проведения SEM вводятся собранные на шаге 4 данные, определяются структурные уравнения и запускается анализ данных.

В процессе анализа данных происходит проверка и выявление ошибок, оценка параметров модели, вычисление коэффициентов для структурных уравнений, и их статистической значимости и т.д. После внесения правок и финальной оценки модели, результаты интерпретируются и представляются заинтересованным пользователям.

В связи с чем, исследователи могут выявлять скрытые паттерны и зависимости, которые не всегда очевидны при поверхностном анализе. Корректная реализация каждого шага SEM-модели, начиная с формирования выборки и заканчивая оценкой данных, обеспечивает надежную основу для анализа рынка и обоснованных выводов, способствующих пониманию механизмов ценообразования и разработке эффективных стратегий.

На третьем этапе модели предполагается использование метода извлечения исследуемых факторов, влияющих на ценообразование. Это позволит провести верификацию полученных результатов и подтвердить или опровергнуть первоначально выдвинутую гипотезу.

В качестве используемого метода извлечения факторов рекомендован метод главных компонент (PCA). Метод используется для уменьшения размерности выборки, что способствует улучшению восприимчивости и интерпретируемости итоговых данных. Данный метод основывается на предположении о равенстве числа латентных факторов числу исходных переменных

На этом этапе факторный анализ как инструмент прогнозирования позволяет агрегировать данные, уменьшая их размерность и выделяя основные факторы, которые могут влиять на наблюдаемые явления. Это не только упрощает интерпретацию данных, но и способствует более глубокому пониманию структуры взаимосвязей.

Четвертый этап модели формирования ценообразования в сфере жилищного хозяйства основывается на интерпретации полученных в ходе анализа данных и составления прогноза ценообразования. Итоговый, этап модели формирования ценообразования в сфере жилищного хозяйства является кульминацией всего процесса. Этот этап включает в себя не только подтверждение (опровержение) выдвигаемой гипотезы, но и составление прогноза ценообразования, учитывающего различные факторы.

Корректно составленный прогноз ценообразования позволяет не только увеличить прибыль обслуживающих многоквартирные дома компаний, но и удовлетворить спрос покупателей (собственников МКД) в безопасном и комфортном жилье.

Таким образом, факторный анализ как инструмент прогнозирования в жилищном хозяйстве позволяет перейти от хаоса данных к четким инсайтам, помогая оптимизировать управление ресурсами, улучшать качество услуг и повысить удовлетворенность жителей. Ключевое условие успеха — качественные данные и критический подход к интерпретации факторов.

В контексте экономики ценообразования жилищного хозяйства, факторный анализ как инструмент прогнозирования при построении модели приобретает особую значимость. В том числе, в способах интерпретации влияния ключевых факторов на цену жилищных услуг:

1. Квантификация вклада факторов и прогнозирование его влияния.

Применение методов факторного анализа позволяет осуществить количественную оценку влияния детерминант (таких как техническое состояние жилищного фонда МКД, финансовое благосостояние собственников МКД, инфраструктурные особенности дома и т.д.) на результирующую стоимость жилищных услуг. Результатом является возможность ранжирования факторов по степени их значимости влияния на цену.

2. Выявление латентных взаимосвязей.

Факторный анализ обеспечивает возможность обнаружения неявных корреляций между различными детерминантами ценообразования. Выявление таких зависимостей позволяет расширить понимание комплексного влияния факторов, что, в свою очередь, открывает путь к прогнозированию ценовой политики. Выявление латентных взаимосвязей ценообразования жилищных услуг проявляется во влиянии таких факторов как доходы собственников МКД и их образование, инфраструктура района (близость к метро), экологическая обстановка, уровень преступности, социальный состав населения и перспективы развития территории и т.д. Эти факторы, на первый взгляд, кажутся независимыми, но факторный анализ помогает выявить, как они влияют на формирование цены. Например, высокое образование собственников МКД может коррелировать с финансовой грамотностью, а соответственно требовательностью к качеству услуг и готовностью платить больше за комфорт и благоустройство. Аналогично, близость к метро и благоприятная экологическая обстановка, тесно связаны с формированием инфраструктурной привлекательностью района, что отражается в более высоких ценах на жилищные услуги. Результатом является возможность упрощения сложных данных, обнаружения новых гипотез и построения теорий, разработка более эффективных стратегий управления. 

3. Прогнозирование динамики цены.

Разработанная модель ценообразования может быть использована для прогнозирования изменений стоимости жилищных услуг под воздействием вариаций отдельных факторов. Помимо основных элементов, формирующих цену, на конечную стоимость жилищных услуг оказывают существенное влияние внешние экономические факторы. К ним относятся, например, инфляция, которая напрямую влияет на издержки поставщиков услуг, стоимость ресурсов, используемых для поддержания и функционирования жилья (энергия, вода, материалы) и т.д. Модель позволяет учитывать и прогнозировать, как изменения этих факторов, как по отдельности, так и в совокупности, отразятся на конечной стоимости жилищных услуг для потребителей, что делает ее эффективным инструментом для планирования и принятия решений в сфере ценообразования. Результатом является получение числовых значений, графиков или диапазона цены, которые показывают единую точечную оценку стоимости либо ожидаемые изменения в цене.

4. Выявление скрытых зависимостей.

В процессе проведения факторного анализа выявляются неочевидные взаимосвязи между различными факторами, оказывающими влияние на конечный результат (цену). Так, в жилищном хозяйстве, одним из ключевых факторов, который оказывает влияние на стоимость жилищных услуг выделяется — износ жилищного фонда. В МКД с высоким уровнем износа затраты на обслуживание возрастают, так как возникает необходимость в частых и дорогих ремонтах, а также увеличивается потребность в большей частоте обслуживания систем жизнеобеспечения дома. Соответственно, повышается финансовая нагрузка на управляющие компании, которые теряют финансовый интерес при обслуживании МКД с высокими срытыми зависимостями. Результатом являются возможность уменьшения размерности данных, выявление структуры данных, определение значимости и нагрузки факторов, создание новых переменных.

5. Уточнение модели ценообразования.

На основе анализа факторов целесообразна корректировка и оптимизация существующей модели ценообразования. Итеративный процесс, основанный на факторном анализе, способствует повышению предиктивной способности модели и ее адаптации к специфическим характеристикам объекта управления. Так, применительно к жилищному хозяйству, линейная модель, предлагаемая муниципалитетом г. Новосибирска, для оценки платы за содержание жилых помещений по договорам социального найма и договорам найма в государственном или муниципальном жилищном фонде

Представленное исследование позволяет сделать вывод о высокой значимости применения факторного анализа для оптимизации процессов прогнозирования ценообразования на услуги жилищного хозяйства. Факторный анализ играет ключевую роль в определении стратегий продвижения и ценообразования на жилищные услуги.

Применение предложенной модели формирует основу для выработки приоритетных направлений в области ценовой политики, обеспечивая более рациональное и обоснованное распределение ресурсов. Преимущества предложенной модели ценообразования, также заключаются в значительном упрощении данных, так как она позволяет заменить множество показателей на несколько ключевых факторов, что существенно облегчает процесс анализа и принятия управленческих решений. Это позволяет сфокусироваться на наиболее значимых аспектах, тем самым повышая эффективность управления.

Кроме того, глубокий анализ ценового формирования, включающий изучение поведения целевой аудитории (анализ латентных взаимосвязей) и выявление скрытых факторов, способствуют более точному определению стоимости жилищных услуг. Это, в свою очередь, помогает избежать финансовых потерь, включая риски банкротства, что имеет критическое значение для всех участников жилищного рынка.

Таким образом, внедрение факторного анализа как инструмента прогнозирования, в практику управления жилищным хозяйством не только оказывает положительное влияние на эффективность работы управляющих компаний и интересы собственников МКД, но также содействует стабильности и развитию жилищного хозяйства в целом.

Представленный исторический анализ развития факторного анализа, дает понимание, о его эффективности как прогностического инструмента. Разработанный терминологический аппарат и предложенная структура модели ценообразования позволяют глубже понять факторы, влияющие на потребление жилищных услуг.

Преимуществами факторного анализа при построении модели ценообразования жилищных услуг являются сокращение размерности данных, выявление скрытых зависимостей и латентных факторов, повышение прогностической точности за счет комплексного учета влияния факторов. Это имеет особое значение при формировании цен на жилье и оценке стоимости жилищных услуг, а также для оптимизации управления ресурсами и повышения эффективности функционирования жилищного хозяйства.

Особая роль факторного анализа отводится структурированию данных, выявлению ключевых факторов удовлетворенности как собственников жилья, так и обслуживающих их многоквартирные дома компаний. Для достижения результата необходимо учитывать ограничения, такие как субъективность интерпретации результатов; требование к большому объему репрезентативных данных; линейные допущения, при которых не учитываются нелинейные связи между переменными.

На основании проведенного исследования, можно выделить научную значимость. Научная значимость факторного анализа как инструмента прогнозирования в жилищном хозяйстве заключается в способности структурировать массивные объемы данных и выявлять ключевые взаимосвязи между социально-экономическими факторами (уровень доходов), характеристиками жилищного фонда (износ) и инфраструктурной обеспеченностью, что позволяет формировать более точные прогнозы стоимости жилищных услуг. Это, в свою очередь, способствует оптимизации стратегического планирования и повышению эффективности управления в жилищной сфере.

Рекомендуемые дальнейшие исследования

В рамках проводимого исследования вскрылся вопрос, который требует его изучения как в аспекте теории, так и практико-ориентированного применения. Это нормативно-правовая база для конкретизации практической значимости изучаемого вопроса. Поскольку статья не содержит практической направленности, то данный аспект будет являться базовым основанием теории вопроса для описания практической применимости полученных результатов. Он так же может быть использован для проведения факторного анализа с элементами экономического моделирования теми исследователями, которым интересна эта область. Особое внимание следует уделить проблематике выбора переменных и определению формы уравнений.

Предлагаемый в настоящей работе подход при его эмпирической верификации даст возможность идентифицировать латентные факторы, оказывающие значимое воздействие на формирование стоимости жилищных услуг. Помимо этого, представляется важным внести корректировки в процесс моделирования ценообразования, принимая во внимание нелинейность анализируемой системы.