Как составить динамику цен

Сравнение показателей в таблице за определенный период – одна из популярных задач, которая стоит перед пользователями Microsoft Excel. Чаще всего это осуществляется путем вывода вспомогательного столбца, где значения указаны в процентах, и сразу становится понятно, насколько сильной была позитивная или негативная динамика.

В этой статье я на простом примере предлагаю разобраться с соответствующим оформлением таблицы.

Предварительные действия

Сначала понадобится подготовить таблицу, чтобы кроме ввода функций далее от вас ничего не требовалось. Выберите два общих значения, которые будете сравнивать. Если это должна быть, например, месячная выручка, сначала сделайте сводную таблицу по дням и ссылайтесь на нее при создании общей суммы. Выведите два значения, динамику между которыми нужно сравнивать, чтобы перейти далее. На изображении ниже показан самый простой пример подходящей таблицы.

Создайте вспомогательный столбец для вывода процентов. Введите для него совершенно любое удобное для вас название и задайте визуальное оформление в соответствии со стилем основной таблицы.

Сейчас стоит учитывать, что тип ячейки, в которой будут отображаться проценты, является общим. При расчетах в таком случае появится очень большое значение в виде обычного числа. Поэтому понадобится изменить формат ячеек, чтобы проценты выводились корректно.

1. Для этого выделите необходимые ячейки и щелкните по любой из них правой кнопкой мыши. Из контекстного меню выберите пункт «Формат ячеек».

2. Отобразится отдельное окно, в котором будет выбрана вкладка «Число». На ней выберите «Процентный» и определите количество знаков после запятой или оставьте его по умолчанию. После этого сохраните новый формат ячейки.

На этом подготовительные действия завершены, поэтому можно приступить к заполнению формул и вычислении положительной или негативной динамики.

Создание формулы отслеживания динамики роста

В следующей инструкции я постараюсь наглядно описать каждое действие при написании функции, чтобы вы понимали, какие значения берутся, как они сравниваются и что получается в итоге. Если вы сделали таблицу такого же формата, как и в примере, достаточно будет выполнить точно такие же действия, чтобы отследить динамику роста в процентах.

1. Выделите ячейку, где должны выводиться проценты и напишите первую часть формулы =(C2 — B2). Это поможет определить разницу между суммами за два разных месяца. Соответственно, если номера ячеек в вашей таблице другие, замените их, отняв сумму второго значения от первого.

2. После скобок добавьте /B2, чтобы разделить это все на сумму первого значения, то есть на 100%, если говорить о стандартных математических операциях с процентами.

3. Нажмите Enter и посмотрите на результат. В моем случае сумма за первый месяц была 102 000, за второй — 124 000, а разница – 22 000. Получается, динамика роста является положительной и равняется 21,62%. У вас значение будет другим, в соответствии с суммами в таблице.

4. Если далее в таблице должно происходить такое же сравнение значений и вывод процентов, просто зажмите левой кнопкой мыши правый угол текущей ячейки и растяните ее вниз.

5. В итоге таблица сама заполнится, и на экране появится список всех процентов, характеризующих положительную или отрицательную динамику роста.

Далее ничего вас не ограничивает, вы можете сравнивать показатели бесконечное количество раз. Отнимать и добавлять проценты, чтобы понять общую сумму изменений и заниматься дальнейшим взаимодействием с электронной таблицей для своих целей.

Формула отслеживания динамики роста по норме

Иногда расчеты подразумевают наличие нормы, то есть средневзвешенной суммы, которая является оптимальной. Вы можете использовать только это значение, чтобы сравнить его с другими показателями и вычислить проценты. Давайте наглядно разберемся с изменениями, которые вносятся в этом типе расчетов.

1. Найдите ту ячейку, где будет указана норма. Если ее еще нет, создайте и введите необходимое число. Формула будет немного отличаться от предыдущей. Вам нужно в качестве первого значения как раз и задать эту ячейку, полностью закрепив ее при помощи знаков $.

2. Больше никаких изменений вводить не нужно, достаточно нажать Enter, чтобы ознакомиться с результатом.

3. При растягивании формула тоже будет считаться корректно, поскольку ранее вы полностью закрепили одну ячейку.

В этом случае формула обретает вид =(C2-$B$9)/$B$9, где $B$9 – номер той самой закрепленной ячейки, а C2 – сумма второго месяца, от которой и отнимается норма для вычисления процентов.

На основе созданной таблицы вы можете добавлять наглядный график, визуально демонстрирующий динамику роста. Детальнее о его создании рассказано в другой моей статье по ссылке ниже.

Подробнее: Как создать диаграмму темпов роста в Microsoft Excel

Покажем все нюансы, почему новости СМИ о ценах недвижимости неинформативны. Докажем, что заголовки об изменении цен «на 5%» — не более, чем развлекательный жанр. Как и рейтинги жилых комплексов или районов по стоимости метра. Дочитайте до конца, и будете иначе смотреть на такие публикации.

Введение

Средневзвешенная цена квадратного метра – привычный показатель в аналитике недвижимости. Однако, многие не задумываются о сложностях, которые за ним скрываются.

В рамках данной статьи мы приведем примеры, когда использование среднего может вызвать проблемы, а также способы их решения. Но, сначала, обсудим базовые вещи.

Среднее взвешенное или среднее арифметическое

Среднее взвешенное – это характеристика массива данных. 

В рамках аналитики рынка недвижимости среднее взвешенное применяется чаще всего для расчёта цены метра, где в качестве веса используются площади лотов из прайс-листов. Далее в статье мы будем иметь в виду именно данные из прайс-листов, хотя все суждения справедливы и для других наборов данных, например, для проданных объектов недвижимости.

Среднее арифметическое — это частный случай среднего взвешенного, просто весом является количество элементов (например, средняя стоимость лота по прайс-листу – это среднее взвешенное, где весом является количество лотов).

Нельзя сказать, что одно лучше другого. Выбор между средним взвешенным и средним арифметическим – это выбор аналитика, который работает с данными. 

Проблемы начинаются тогда, когда мы сравниваем два значения среднего взвешенного между собой. Далее примеры.

Пример: сравнение цены метра на рынке от месяца к месяцу

Практически во всех аналитических материалах и новостях сообщается об изменении цены метра. Допустим, нам сообщают, что она выросла на 0,5%. При кажущейся очевидности, это не дает нам никакой полезной информации, потому что, скорее всего, изменилась структура данных.

Дело в том, что мы не можем однозначно сказать, что из перечисленного произошло:

• вышел ли в продажу новый объем лотов по цене выше рынка;

• ушли ли из продажи дешевые лоты;

• подорожали или подешевели квартиры, которые так и не были проданы за месяц;

• или любая комбинация из перечисленных выше пунктов.

Но и это ещё не всё. Допустим за месяц на рынке не появились новые лоты и не ушли из продажи старые (то есть в экспозиции остались все те же квартиры). Тогда “рост на 0,5%” опять не дает нам ценной информации, потому что:

• могли подорожать все квартиры равномерно;

• могли подорожать студии, а крупные квартиры подешеветь;

• в одной локации могло быть подорожание, а в другой – удешевление.

Прирост на 0,5% к цене метра приобретает смысл, если смотреть на изменение цены метра по узкой выборке, например только студии в проектах бизнес-класса Москвы.

В таком случае +0,5%  будет означать, что именно такой продукт подорожал, но всё равно остаётся вопрос в равномерно ли произошёл рост в разных локациях.

Примере даёт понять, что сравнивать два средних можно только если они рассчитаны на сопоставимых наборах данных. Бессмысленно сравнивать вчерашнюю цену студий с сегодняшней ценой трёхкомнатной квартиры.

Пример: анализ инвестиционной привлекательности жилых комплексов

Ещё одна из интересных тем аналитических материалов, кто сколько заработал на основе данных об изменении цен в жилых комплексах.

Но рост цены в одном жилом комплексе на 20% за год не означает, что инвесторы эти 20% заработали.

Рост цены метра в жилом комплексе может получиться из-за продажи дешевых лотов, тогда мы опять сравниваем цены совершенно разных квартир в ЖК.

Чтобы точно посчитать сколько мог заработать инвестор, надо сравнить стоимость конкретной квартиры на момент покупки и через год.

Такой точечный анализ сложно делать без специального программного обеспечения, поэтому разумно использовать среднюю цену метра. Аналитику остается только правильно сделать выборки данных, которые затем будут сравниваться через среднюю цену метра.

Тогда по изменению средней цены, например, студий площадью 20-30 кв.м. уже можно сделать какие-то выводы.

Пример: сравнение двух ЖК по цене метра

И ещё частая задача – сравнение жилых комплексов, где одним из критериев является средняя цена метра.

Если один ЖК дороже другого на 10%, то это опять может ничего не значить.

Для корректного анализа нужно ответить на вопросы: конкурирующие ли это проекты по продуктовым характеристикам? Сравниваем ли мы похожие лоты в жилых комплексах?

Мы снова должны решить задачу правильного выбора данных для сравнения.

Что можно сделать на практике

Сравниваем одни и те же лоты

Допустим мы работаем с двумя прайс-листами ЖК комфорт-класса в Новой Москве за два разных месяца, и нам надо проанализировать изменение цены метра. Идеально – сравнить каждый лот и сделать выводы, но это трудоемко.

Решением может являться разделение прайс-листов на три массива:

• Ушедшие лоты из прайс-листа за месяц;

• Новые лоты в прайс-листе за месяц;

• Лоты, оставшиеся в экспозиции.

Можно посчитать отдельно цену метра для новых лотов, отдельно цену метра лотов, которых больше нет в прайс-листе.

Что касается лотов, которые присутствуют в экспозиции в обоих месяцах – это уже более подходящие наборы для сравнения средней цены метра. Анализ будет более точным, так как мы сравниваем одни и те же квартиры.

Ищем, кто повлиял на цену сильнее всех

Допустим, если цена на рынке снизилась на 1%, то это падение будет складывается из изменений цены метра в каждом жилом комплексе.

Можно найти топ-ЖК, в которых цена метра выросла, и топ-ЖК, в которых цена метра снизилась. 

Это не даст абсолютного понимания рынка, но позволит перейти к осознанной аналитике произошедшего уже в конкретных жилых комплексах.

Например, в рамках одного ЖК можно разбить лоты по комнатности или по диапазонам площадей, и также составить топ по тому, какие квартиры двигали цену всего ЖК вверх, а какие вниз.

Детализация через визуализацию

Если сопоставлять среднюю взвешенную цену метра в рамках одного ЖК от месяца к месяцу, то из-за того что из прайс-листов уходят проданные лоты и появляются новые, изменение средней цены метра по ЖК может давать ложные сигналы. Если из прайс-листа ушли дорогие лоты, то цена средневзвешенная цена метра в ЖК увеличится, хотя цены остались прежними.

Чтобы всё было прозрачно, поможет график изменения цены метра с детализацией по всем диапазонам площадей в жилом комплексе, или по комнатности.

На графике цена метра студий и 2-комнатных квартир остаются горизонтальными, при том что синяя линия средневзвешенной цены метра во всем жилом комплексе то выше то ниже.

Это просто объяснить — в жилом комплексе есть 10 двухкомнатных квартир (по 50 кв.м. каждая) и 10 студий (по 30 кв.м. каждая).

За месяц было продано пять 2-комнатных квартир. При этом цена метра по комнатностям не изменилась, но изменилась цена метра во всем жилом комплексе – она выросла. 

Если в апреле будут проданы все студии, то средняя взвешенная цена метра в жилом комплексе снизится, хотя изменения цен тоже не происходило.

Простая визуализация позволяет видеть все движения по узким однородным выборкам, дает возможность видеть точные изменения цен.

Выводы

Мы рассмотрели основные примеры, когда у аналитика могут возникнуть сложности при работе со средневзвешенной ценой метра, и пути их решения.

Главное, о чем нужно помнить – сравнение среднего взвешенного возможно только в похожих по характеристикам или структуре выборках (студии к студиям, бизнес-класс к бизнес-классу, квартиры 50 кв.м. к аналогичным по метражу и т.п.).

Разнородные данные сравнивать некорректно.

Именно поэтому основной задачей аналитика при сопоставлении средних цен квадратного метра является поиск и создание таких выборок с последующим их анализом.

Войти на сайт

или

Забыли пароль?
Еще не зарегистрированы?

Одной
из важнейших задач статистики является
изучение изменений анализируемых
показателей во времени, т.е. их динамика.
Анализ динамики цен осуществляется с
помощью изучения ряда динамики и
вычисления индексов цен (этот метод уже
рассмотрен выше).

Ряд
динамики представляет
собой ряд расположенных в хронологической
последовательности числовых значений
статистического показателя, характеризующих
изменение общественных явлений во
времени. В каждом ряду динамики имеются
два основных элемента: время (t),
и конкретное значение показателя –
уровень ряда (у).
Уровни ряда
(у)
– это показатели, числовые значения
которых составляют динамический ряд.
Время (t)
– это моменты или периоды, к которым
относятся уровни.

К
числу основных задач,
возникающих при изучении динамических
рядов, относятся:

1) характеристика
интенсивности отдельных изменений в
уровнях ряда от периода к периоду или
от даты к дате;

2)
определение средних показателей
временного ряда за какой-либо период;

3) выявление основных
закономерностей динамики исследуемого
явления на отдельных этапах;

4) выявление
факторов, обусловливающих изменение
изучаемого явления во времени;

5) прогноз развития
явления в будущем.

Анализ
интенсивности изменения явления во
времени осуществляется с помощью
показателей, получаемых в результате
сравнения уровней. К таким показателям
относятся: абсолютный
прирост, темп роста, темп прироста,
абсолютное значение одного процента.

Показатели
анализа динамики могут вычисляться на
постоянной и переменной базах сравнения.
При этом принято называть сравниваемый
уровень отчетным,
а уровень, с которым производится
сравнение, — базисным.
Для расчета показателей анализа динамики
на постоянной базе каждый уровень ряда
сравнивается с одним и тем же базисным
уровнем. В качестве базисного выбирается
либо начальный уровень в ряду динамики
(у0),
либо уровень, с которого начинается
какой-то новый этап развития явления
(уi).
Исчисляемые при этом показатели
называются базисными.
Для расчета показателей анализа динамики
на переменной базе каждый последующий
уровень ряда (yi)
сравнивается с предыдущим (yi-1).
Вычисленные таким образом показатели
анализа динамики называются цепными.

Важнейшим
статистическим показателем анализа
динамики является абсолютный
прирост (сокращение),
т.е. абсолютное
изменение,
характеризующее увеличение или уменьшение
уровня ряда за определенный промежуток
времени. Абсолютный прирост для расчета
показателей динамики на переменной
базе вычисляется по формуле: ∆y_i^цепной
= y_i—
y_i-1,

а для расчета
показателей динамики на постоянной
базе по формуле:

∆y_i^{базисный}
=
y_i—
y₀.

Для
оценки интенсивности, т.е. относительного
изменения уровня динамического ряда
за какой-либо период времени исчисляют
темпы роста
(снижения).
Интенсивность изменения уровня
оценивается отношением отчетного уровня
к базисному. Показатель интенсивности
изменения уровня ряда, выраженный в
долях единицы, называется коэффициентом
роста, а в
процентах – темпом
роста. Эти
показатели интенсивности отличаются
только единицами измерения. Коэффициент
роста (снижения)
показывает, во сколько раз сравниваемый
уровень больше уровня, с которым
производится сравнение (если этот
коэффициент больше единицы) или какую
часть уровня, с которым производится
сравнение, составляет сравниваемый
уровень (если он меньше единицы). Темп
роста всегда
представляет собой положительное число.

Коэффициент
роста цепной
вычисляется по формуле: К_р
^цепной
=

Коэффициент
роста базисный:
К_р
^{базисный}
=

Темп
роста цепной
рассчитывается как отношение последующего
уровня к предыдущему: Т_Рц
=

Базисный
темп роста
рассчитывают отношением каждого
последующего уровня к одному уровню,
принятому за базу сравнения:

Т_Рб
=

Таким
образом,
.

Относительную
оценку
скорости измерения уровня ряда в единицу
времени дают показатели темпа
прироста (сокращения).
Темп прироста (сокращения) показывает,
на сколько процентов сравниваемый
уровень больше или меньше уровня,
принятого за базу сравнения. Темп
прироста может быть положительным,
отрицательным или равным нулю, выражается
он в процентах или в долях единицы
(коэффициенты
прироста).
Эти показатели можно получить из значений
темпа роста и коэффициента роста, при
чем таким образом можно получить и
базисные, и цепные темпы и коэффициенты
прироста: Т_ПР=
Т_Р
– 100% ; К_ПР
= К_Р
– 1,0.

При
анализе динамики развития следует также
знать, какие абсолютные значения
скрываются за темпами роста и пророста.
Чтобы правильно оценить значение
полученного темпа прироста, его
рассматривают в сопоставлении с
показателем абсолютного прироста.
Результат выражают показателем, который
называют абсолютным
значением (содержанием) одного процента
прироста и
рассчитывают как отношение абсолютного
прироста к темпу прироста за этот период
времени, в процентах: А%
=
.
Этот показатель также может быть исчислен
как 0,01 часть предыдущего уровня: А%
= 0,01 ∙ y_i-1

Обобщающий
показатель скорости изменения уровней
во времени – средний
абсолютный прирост (убыль),
представляющий собой обобщающую
характеристику индивидуальных абсолютных
приростов ряда динамики. По цепным
данным об абсолютных приростах за ряд
лет можно рассчитать средний
абсолютный прирост как среднюю
арифметическую простую:

.

Сводной
обобщающей характеристикой интенсивности
изменения уровней ряда динамики служит
средний темп
роста (снижения),
показывающий, во сколько раз в среднем
за единицу времени изменяется уровень
ряда динамики. Поскольку средний темп
роста представляет собой средний
коэффициент роста, выраженный в процентах,
то для равностоящих рядов динамики
расчеты по средней геометрической
сводятся к исчислению средних
коэффициентов роста из цепных коэффициентов
роста (по
цепному способу):

,

где
n
– число коэффициентов; П – знак
произведения.

Средний
коэффициент роста
для равностоящих рядов динамики (по
базисному способу):

,

где
n
– число уровней ряда динамики в изучаемом
периоде, включая базисный.

—
средний темп
роста.

Средние
темпы прироста (сокращения)
рассчитываются на основе средних темпов
роста вычитанием из последних 100%.
Соответственно при исчислении средних
коэффициентов прироста
из значений коэффициентов роста
вычитается единица:

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #