umovestСтатистика и ЭкономикаStatistics and Economics2500-3925Plekhanov Russian University of Economics10.21686/2500-3925-2025-5-52-62umovest-1941Research ArticleСОЦИАЛЬНАЯ СТАТИСТИКАSOCIAL STATISTICSК вопросу использования дисперсионного анализа для формирования объективной информации при оказании услуг в агентствах недвижимостиOn the Issue of Using Analysis of Variance to form Objective Information when Providing Services in Real Estate AgenciesКурочкинаИ. П.KurochkinaI. P.

Ирина Петровна Курочкина, д.э.н., доцент, профессор

Ярославль

Irina P. Kurochkina, Dr. Sci. (Economics), Associate Professor, ProfessorYaroslavl

ipkurochkina@yandex.ruМаматоваЛ. А.MamatovaL. A.

Людмила Александровна Маматова, к.э.н., доцент, доцент

Ярославль

Ludmila A. Mamatova, Cand. Sci. (Economics), Associate Professor, Associate ProfessorYaroslavl

ludm.mamatova@yandex.ruШиринаН. Ю.ShirinaN. Yu.

Наталья Юрьевна Ширина, к.т.н., доцент

Ярославль

Nataliya Yu. Shirina, Cand. Sci. (Technical), Associate Professor Yaroslavl

shirina-natasha@mail.ruШуваловаЕ. Б.ShuvalovaE. B.

Елена Борисовна Шувалова д.э.н., профессор, профессорМосква

Elena B. Shuvalova, Dr. Sci. (Economics), Professor, Professor

Moscow

SHuvalova.EB@rea.ruЯрославский государственный университет имени П. Г. ДемидоваРоссияP.G. Demidov Yaroslavl State UniversityRussian FederationЯрославский государственный университет имени П.Г. ДемидоваРоссияP.G. Demidov Yaroslavl State UniversityRussian FederationРоссийский государственный экономический университет имени Г. В. ПлехановаРоссияPlekhanov Russian University of EconomicsRussian Federation2025081120252255262Copyright © Курочкина И.П., Маматова Л.А., Ширина Н.Ю., Шувалова Е.Б., 20252025Курочкина И.П., Маматова Л.А., Ширина Н.Ю., Шувалова Е.Б.Kurochkina I.P., Mamatova L.A., Shirina N.Y., Shuvalova E.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1941Цель исследования

Цель исследования. Целью исследования является определение возможностей использования дисперсионного анализа как инструмента повышения доходности бизнеса за счет получения и предоставления клиентам в агентствах недвижимости объективной критериальной информации при оказании ими посреднических и консультационных услуг.

Материалы и методы

Материалы и методы. Информационной базой исследования послужили статистические данные о рынке недвижимости города Ярославля. Количественные показатели оценивали на предмет соответствия нормальному распределению с помощью критерия Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка. При представлении результатов описательной статистики использовали медиану (Me), нижний и верхний квартиль (Q1-Q3). В качестве статистического инструментария для проведения исследования использовались двухфакторный дисперсионный анализ, непараметрические критерии Краскела-Уоллиса и U-критерий Манна-Уитни. При выполнении апостериорных сравнений применяли критерий Данна с поправкой Бонферрони. При отборе данных для множественной линейной регрессии был использован метод исключения. Статистическую обработку данных осуществляли на персональном компьютере с использованием программы SPSS Statistics v. 27.0 (SPSS Inc., США). Уровень значимости принимался равным 0,05.

Результаты

Результаты. Обоснована необходимость использования дисперсионного анализа для повышения эффективности деятельности агентств недвижимости при оказании профессиональных услуг. Сформулировано понятие критериальной информации, как необходимого и достаточного объема данных, полученных объективными методами для снижения риска ошибок при подборе квартир для клиентов. Проведены сравнение стоимости квадратного метра жилья в зависимости от разных факторов, влияющих на выбор профессионального решения. Построено уравнение множественной линейной регрессии для прогнозирования стоимости жилья.

Заключение

Заключение. Авторская модель использования возможностей дисперсионного анализа как инструмента формирования необходимой критериальной информации для клиентов позволяет повысить доходность бизнеса в агентствах недвижимости.

Purpose of the study

Purpose of the study. The purpose of the study is to determine the possibilities of using dispersion analysis as a tool for increasing business profitability by obtaining and providing clients in real estate agencies with objective criteria information when they provide intermediary and consulting services.

Materials and methods

Materials and methods. The information base of the study was statistical data on the real estate market of the city of Yaroslavl. Quantitative indexes were assessed for compliance with the normal distribution using the Kolmogorov-Smirnov and Shapiro-Wilk tests. When presenting the results of descriptive statistics, the median (Me), lower and upper quartiles (Q1-Q3) were used. Two-factor analysis of variance, nonparametric Kruskal-Wallis tests and Mann-Whitney U-test were used as statistical tools for the study. Dunn’s test with Bonferroni correction was used for performing posteriori comparisons. The exclusion method was used to select data for multiple linear regression. Statistical data processing was performed on a personal computer using the SPSS Statistics v. 27.0 program (SPSS Inc., USA). The significance level was taken to be 0.05.

Results

Results. The necessity of using dispersion analysis to improve the efficiency of real estate agencies in providing professional services is substantiated. The concept of criterion information is formulated as a necessary and sufficient volume of data obtained by objective methods to reduce the risk of errors in selecting apartments for clients. The cost per square meter of housing is compared depending on various

factors influencing the choice of a professional solution. A multiple linear regression equation is constructed to predict the cost of housing.

Conclusion

Conclusion. The author’s model of using the possibilities of dispersion analysis as a tool for forming the necessary criterion information for clients allows increasing the profitability of business in real estate agencies.

агентства недвижимостипосреднические и консультационные услугидоходность бизнесакритериальная информация для клиентовдисперсионный анализмножественная линейная регрессияreal estate agenciesintermediary and consulting servicesbusiness profitabilitycriterion information for clientsdispersion analysismultiple linear regressionReferencesЖилищный вопрос в России: как его решить и как это сделать? [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://tass.ru/opinions/12239089.Zhilishchnyy vopros v Rossii: kak yego reshit’ i kak eto sdelat’? = The Housing Issue in Russia: How to Solve It and How to Do It? [Internet]. Available from: https://tass.ru/opinions/12239089. (In Russ.)Карманов М.В. Статистическое мышление: проблемы. определения и формирования // Статистика и экономика. 2024. Т. 21. № 10. С. 4–8.Karmanov M.V. Statistical Thinking: Problems of Definition and Formation. Statistika i ekonomika = Statistics and Economics. 2024; 21; 10: 4-8. (In Russ.)Клопова О.К. Статистическое мышление и его роль в формировании профессионального мышления в области управления человеческими ресурсами // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2008. № 11. С. 94–98.Klopova O.K. Statistical Thinking and Its Role in Forming Professional Thinking in Human Resource Management. Vestnik Volzhskogo universiteta im. V.N. Tatishcheva = Bulletin of the Volga University named after V.N. Tatishchev. 2008; 11: 94-98. (In Russ.)Стерник Г.М., Стерник С.Г. Анализ рынка недвижимости для профессионалов. М.: Экономика, 2009. 605 с.Sternik G.M., Sternik S.G. Analiz rynka nedvizhimosti dlya professionalov = Real Estate Market Analysis for Professionals. Moscow: Economy; 2009. 605 p. (In Russ.)Глухова С.М., Чернов А.Ю. Применение эконометрических методов анализа рынка недвижимости на примере г. Костромы // Прогрессивная экономика. 2024. № 5. С. 195–212. DOI: 10.54861/27131211_2024_5_195.Glukhova S.M., Chernov A.YU. Application of Econometric Methods for Real Estate Market Analysis Using the Case of Kostroma. Progressivnaya ekonomika = Progressive Economy. 2024; 5: 195– 212. DOI: 10.54861/27131211_2024_5_195. (In Russ.)Санина Л.В., Шерстянкина Н.П., Берген Д.Н., Дашкевич П.М. Моделирование стоимости квартир на региональном рынке жилой недвижимости (на примере Иркутской области) // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2017. Т. 7. № 3. С. 27–41. DOI: 10.21285/2227-2917-2017-3-27-41.Sanina L.V., Sherstyankina N.P., Bergen D.N., Dashkevich P.M. Modeling Apartment Prices in the Regional Residential Real Estate Market (Using the Irkutsk Region as an Example). Izvestiya vuzov. Investitsii. Stroitel’stvo. Nedvizhimost’ = News of Universities. Investments. Construction. Real Estate. 2017; 7; 3: 27–41. DOI: 10.21285/2227-2917-2017-3-27-41. (In Russ.)Казимиров И.А., Пешков В.В. Определение динамики цен на вторичном рынке жилой недвижимости с использованием многомерной регрессионной модели // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2019. № 9(3). С. 476–487. DOI: 10.21285/2227-2917-2019-3-476-487.Kazimirov I.A., Peshkov V.V. Determining the Dynamics of Prices in the Secondary Residential Real Estate Market Using a Multivariate Regression Model. Izvestiya vuzov. Investitsii. Stroitel’stvo. Nedvizhimost’ = News of Universities. Investments. Construction. Real Estate. 2019; 9(3): 476–487. DOI: 10.21285/2227-2917-2019-3-476-487. (In Russ.)Харламов А.В. О статистическом методе построения прогноза цены недвижимости по неоднородным данным // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2019. Т. 19. № 2. С. 189–193. DOI: 10.18500/1994-2540-2019-19-2-189-193.Kharlamov A. V. On a Statistical Method for Constructing a Real Estate Price Forecast Based on Heterogeneous Data. Izvestiya Saratovskogo universiteta. Novaya seriya. Seriya: Ekonomika. Upravleniye. Pravo = News of Saratov University. New Series. Series: Economics. Management. Law. 2019; 19; 2: 189–193. DOI: 10.18500/1994-2540-2019-19-2-189-193. (In Russ.)Алексеев А.О., Харитонов В.А., Ясницкий В.Л. Разработка концепции комплексного нейросетевого моделирования процессов массовой оценки и сценарного прогнозирования рыночной стоимости жилой недвижимости // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2018. Т. 8. № 1. С. 11–22. DOI: 10.21285/2227-2917-2018-1-11-22.Alekseyev A.O., Kharitonov V.A., Yasnitskiy V.L. Development of a Concept of Integrated Neural Network Modeling of Mass Appraisal Processes and Scenario Forecasting of Market Value of Residential Real Estate. Izvestiya vuzov. Investitsii. Stroitel’stvo. Nedvizhimost’ = News of Universities. Investments. Construction. Real Estate. 2018; 8; 1: 11–22. DOI: 10.21285/2227-2917-2018-1-11-22. (In Russ.)Ясницкий Л.Н., Ясницкий В.Л. Методика создания комплексной экономико-математической модели массовой оценки стоимости объектов недвижимости на примере квартирного рынка города Перми // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2016. № 2(29). С. 54–69. DOI: 10.17072/1994–9960–2016–2–54–69.Yasnitskiy L.N., Yasnitskiy V.L. Methodology for Creating a Comprehensive Economic and Mathematical Model of Mass Appraisal of Real Estate Value Using the Example of the Perm Apartment Market. Vestnik Permskogo universiteta. Seriya: Ekonomika = Bulletin of Perm University. Series: Economy. 2016; 2(29): 54–69. DOI: 10.17072/1994–9960–2016–2–54–69. (In Russ.)Сурков Ф.А., Петкова Н.В., Суховский С.Ф. Сравнение временных рядов и нейросетевых методов в задаче прогнозирования стоимости и оценки недвижимости [Электрон. ресурс] // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018. № 6(3). Режим доступа: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=498.Surkov F.A., Petkova N.V., Sukhovskiy S.F. Comparison of time series and neural network methods in the problem of forecasting the cost and valuation of real estate [Internet]. Modelirovaniye, optimizatsiya i informatsionnyye tekhnologii = Modeling, optimization and information technology. 2018: 6(3). Available from: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=498. (In Russ.)Курочкина И.П., Калинин И.И., Маматова Л.А., Шувалова Е.Б. Нейронные модели в диагностике финансового результата предприятий жилищно-коммунального хозяйства // Статистика и Экономика. 2019. № 16(3). С. 52–60. DOI: 10.21686/2500-3925-2019-3-52-60.Kurochkina I.P., Kalinin I.I., Mamatova L.A., Shuvalova Ye.B. Neural models in the diagnostics of the financial result of housing and communal services enterprises. Statistika i Ekonomika = Statistics and Economics. 2019; 16(3): 52-60. DOI: 10.21686/2500-3925-2019-3-52-60. (In Russ.)Лейфер Л.А., Акобян А.А. Методы анализа состояния рынка недвижимости: индикаторы рынка и характеристики ликвидности объектов // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2023. № 6(261). С. 21–36.Leyfer L. A., Akobyan A. A. Methods for analyzing the state of the real estate market: market indicators and characteristics of the liquidity of objects. Imushchestvennyye otnosheniya v Rossiyskoy Federatsii = Property Relations in the Russian Federation. 2023; 6(261): 21-36. (In Russ.)Бурцева Т.А. Оценка влияния факторов на эффективность деятельности предприятия на основе дисперсионного анализа // Вестник Московского университета имени С.Ю. Витте. Серия 1. Экономика и управление. 2021. № 4(39). С. 76–85.Burtseva T.A. Assessing the influence of factors on the efficiency of an enterprise based on the analysis of variance. Vestnik Moskovskogo universiteta imeni S.YU. Vitte. Seriya 1. Ekonomika i upravleniye = Bulletin of the Moscow University named after S. Yu. Witte. Series 1. Economics and Management. 2021; 4(39): 76-85. (In Russ.)Макжанова Я.В., Швед Е.В. Анализ потребления продуктов питания с использованием метода многомерного дисперсионного анализа (MANOVA) // Фундаментальные исследования. 2017. № 3. С. 149–159.Makzhanova YA.V., Shved Ye.V. Analysis of food consumption using the multivariate analysis of variance (MANOVA) method. Fundamental’nyye issledovaniya = Fundamental Research. 2017; 3: 149-159. (In Russ.)Ивантер Э.В., Коросов А. В. Элементарная биометрия. Петрозаводск: ПетрГ, 2010. 104 с.Ivanter E.V., Korosov A. V. Elementarnaya biometriya = Elementary Biometrics. Petrozavodsk: PetrG; 2010. 104 p. (In Russ.)Орлова И.В. Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS / под ред. И.В. Орловой. М.: ИНФРА-М, 2024. 310 с.Orlova I.V. Mnogomernyy statisticheskiy analiz v ekonomicheskikh zadachakh: komp’yuternoye modelirovaniye v SPSS = Multivariate Statistical Analysis in Economic Problems: Computer Modeling in SPSS – ed. I.V. Orlova. Moscow: INFRA-M; 2024. 310 p. (In Russ.)Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.Kobzar’ A.I. Prikladnaya matematicheskaya statistika. Dlya inzhenerov i nauchnykh rabotnikov = Applied Mathematical Statistics. For Engineers and Scientists. Moscow: FIZMATLIT; 2006. 816 p. (In Russ.)Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшее образование, 2008. 479 с.Gmurman V.Ye. Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika = Probability Theory and Mathematical Statistics. Moscow: Higher Education; 2008. 479 p. (In Russ.)Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. 573 с.Kremer N.SH. Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika = Probability Theory and Mathematical Statistics. Moscow: YUNITIDANA; 2004. 573 p. (In Russ.)Лакин Г.Ф. Биометрия. М.: Высшая школа, 1990. 352 с.Lakin G.F. Biometriya = Biometrics. Moscow: Vysshaya shkola; 1990. 352 p. (In Russ.)Унгуряну Т.Н., Гржибовский А.М. Сравнение трех и более независмых групп с использованием непараметрического критерия Краскела Уоллиса в программе Stata // Экология человека. 2014. № 6.Unguryanu T.N., Grzhibovskiy A.M. Comparison of Three or More Independent Groups Using the Nonparametric Kruskal-Wallis Test in Stata. Ekologiya cheloveka = Human Ecology. 2014: 6. (In Russ.)Официальный портал города Ярославля [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://cityyaroslavl.ru/.Ofitsial’nyy portal goroda Yaroslavlya = Official Portal of the City of Yaroslavl [Internet]. Available from: https://city-yaroslavl.ru/. (In Russ.)Портал Авито.ру [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.avito.ru/yaroslavl/nedvizhimost.Portal Avito.ru = Avito.ru Portal [Internet]. Available from: https://www.avito.ru/yaroslavl/nedvizhimost. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.