Целин В.Е.кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и организации производства, Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Самара, Российская Федерация vtzelin@mail.ru https://orcid.org/0000-0001-8657-9903 SPIN-код: 8715-9267
Предмет. Неравномерность ипотечного развития регионов РФ. Цели. Провести кластеризацию региональных ипотечных рынков РФ; проверить гипотезу о возможности дифференцированного подхода в государственной ипотечной политике. Методология. Использованы кластерные технологии. Базовым методом стал иерархический кластерный анализ. Выбор оптимального числа кластеров осуществлялся путем поиска «локтевой» точки на основе исследования «расстояния объединения» кластеров. Агломеративная кластеризация осуществлялась методом взвешенного попарного сравнения. Результаты. Проведена иерархическая кластеризация региональных ипотечных рынков. За оптимальное число принято девять кластеров. На основе анализа полученных результатов выявлены социально-экономические причины нахождения региона в определенном кластере. Доказано, что дифференцированная государственная политика развития региональных ипотечных систем, направленная на эффективное решение жилищной проблемы граждан, может осуществляться на основе результатов кластеризации, но не исчерпываться ими. Выводы. Результаты могут быть использованы федеральными органами власти РФ при исследовании аномалий регионального ипотечного развития. Эти технологии эффективны при дополнении другими методами многомерного статистического анализа.
Ключевые слова: кластерные технологии, иерархический кластерный анализ, ипотечное развитие, ипотечный рынок, государственная политика
Список литературы:
Belyaeva T.A., Bessonova E.N., Kozieva I.A. Development and Implementation of the Spatial Development Strategy: Effectiveness Challenges. Complex Systems: Innovation and Sustainability in the Digital Age. Studies in Systems, Decision and Control, 2021, vol. 283, pp. 133–141. URL: Link
Ara-Aksoy S., Irwin E. Cluster Analysis for Housing Market Segmentation. Sosyoekonomi, 2021, vol. 29, iss. 49, pp. 11–32. URL: Link
Gabrielli L., Giuffrida S., Trovato M.R. From Surface to Core: A Multi-layer Approach for the Real Estate Market Analysis of a Central Area in Catania. Proceedings of International Conference on Computational Science and Its Applications (ICCSA 2015), vol III. Cham, Springer, 2015, pp. 284–300.
Napoli G., Giuffrida S., Valenti A. Forms and Functions of the Real Estate Market of Palermo (Italy). Science and Knowledge in the Cluster Analysis Approach. In: Stanghellini S., Morano P., Bottero M., Oppio A. (eds) Appraisal: From Theory to Practice. Green Energy and Technology. Springer, Cham, 2017, pp. 191–202. URL: Link
Guo K., Wang J., Shi G.S., Cao X.H. Cluster Analysis on City Real Estate Market of China: Based on a New Integrated Method for Time Series Clustering. Procedia Computer Science, 2012, vol. 9, pp. 1299–1305. URL: Link
Kowalczyk-Rolczynska P. An Application of Cluster Analysis on the Polish Housing Market. Proceedings of the 8th International Days of Statistics and Economics, 2014. Prague, 2014, pp. 766–775. URL: Link
Tomal M. Housing Market Heterogeneity and Cluster Formation: Evidence from Poland. International Journal of Housing Markets and Analysis, 2021, vol. 14, iss. 5, pp. 1166-1185. URL: Link
Hwang S., Thill J.-C. Delineating Urban Housing Submarkets with Fuzzy Clustering. Environment and Planning B: Planning and Design, 2009, vol. 36, iss. 5, pp. 865–882. URL: Link
Vatansever M., Demir I., Hepsen A. Cluster and Forecasting Analysis of the Residential Market in Turkey: An Autoregressive Model-Based Fuzzy Clustering Approach. International Journal of Housing Markets and Analysis, 2020, vol. 13, iss. 4, pp. 583–600. URL: Link
Gabrielli L., Giuffrida S., Trovato M.R. Gaps and Overlaps of Urban Housing Sub-market: Hard Clustering and Fuzzy Clustering Approaches. In: Stanghellini S., Morano P., Bottero M., Oppio A. (eds) Appraisal: From Theory to Practice. Green Energy and Technology. Springer, Cham, 2017, pp. 203–219. URL: Link
Alkan L. Housing Market Differentiation: The Cases of Yenimahalle and Çankaya in Ankara. International Journal of Strategic Property Management, 2015, vol. 19, no. 1, pp. 13–26. URL: Link
Wang K. Housing Market Resilience: Neighborhood and Metropolitan Factors Explaining Resilience Before and After the U.S. Housing Crisis. Urban Studies, 2018, vol. 56, iss. 13, pp. 2688–2708. URL: Link
Костылев А.В. Региональные рынки жилой недвижимости: опыт классификации // Актуальные проблемы экономики и права. 2014. № 1. С. 181—185. URL: Link
Tokarev Yu.A., Belanova N.N., Guzhova O.A., Glukhov G.V. Region Clustering and Modeling Indices for Housing Market. In: Mantulenko V. (ed.) Global Challenges and Prospects of the Modern Economic Development, 2019, vol. 57, pp. 1408–1417. URL: Link
Babich S.G., Karmanov M.V., Toropova N.N. et al. Statistical Study of Current Trends in Mortgage Lending in Russia. Universal Journal of Accounting and Finance, 2021, vol. 9(2), pp. 170–177. URL: Link
Chukanov A. Clusterization of Russian Regions by the Level of Mortgage Developing. Scientific Research and Development. Economics, 2019, vol. 7, no. 1, pp. 31–36. URL: Link
Сироткин В.А. Кластеризация регионального рынка недвижимости на примере Свердловской области // Жилищные стратегии. 2016. Т. 3. № 3. С. 163—178. URL: Link
Деркаченко В.Н. Прогнозирование и кластерный анализ развития регионального рынка жилой недвижимости // Научно-методический электронный журнал Концепт. 2014. Т. 20. С. 11—15. URL: Link
Коростелева Т.С., Целин В.Е. Методика и показатели оценки ипотечного потенциала регионов // Региональная экономика: теория и практика. 2020. Т. 18. Вып 2. С. 381—396. URL: Link
Korosteleva T.S., Tselin V.Y. Management of Regional Imbalances in the Russian Mortgage Market Using the Principal Components Method. Journal of Economics Studies and Research, 2021, vol. 2021, 126542. URL: Link
Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. М.; СПб.; Киев: ДиаСофтЮП, 2005. 602 с.
Коростелева Т.С., Целин В.Е. Оценка регионального ипотечного неравенства: сравнительный анализ методов и результатов исследования // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2020. Т. 11. № 3. С. 92—106.
Тагирова Э.И. Критерии отнесения регионов к депрессивным территориям // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 10-3. С. 309—313. URL: Link
