Оценка прогнозных значений объемов выданных ипотечных кредитов - Дипломная работа

В последние годы одним из весомых факторов увеличения спроса на жилую недвижимость в России являлось развитие ипотечного кредитования. Целью выпускной квалификационной работы является оценка прогнозных значений объемов выданных ипотечных кредитов во втором полугодии 2012 года. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: 1) изучить сущность ипотечного кредитования; 2) оценить состояние и перспективы развития ипотечного кредитования; 3) проанализировать поквартальную динамику объемов выданных ипотечных кредитов по Новосибирской области за 2009-2012 годы и в результате этого анализа выбрать эконометрическую модель для прогнозирования; 4) построить эконометрическую модель и прогноз для объемов выданных ипотечных кредитов во втором полугодии 2012 года. [Разумова, 2005, с. Во-первых, ипотека, как и всякий залог, - это способ обеспечения надлежащего исполнения другого (основного) обязательства - займа или кредитного договора, договора аренды и т.д. В ряде стран классификация кредитов различается по срокам: краткосрочные - до 1 года в России, США и странах континентальной Европы; среднесрочные - 1-3 года в России, 1-10 лет в США, 1-5 лет в странах континентальной Европы; долгосрочные - более 3-х лет в России, более 10 лет в США, более 5 лет в странах континентальной Европы [Разумова, 2005, с. Это было связано с сокращением процентных ставок по кредитам до 11% и с увеличением средних сроков кредитования до 15 лет [Носкова, 2011, с. Сравним показатели рынка ипотечного кредитования за период 2008 - 2011 гг. (см. таблицу 1). Накопление просроченных кредитов привело к тому, что объем задолженности по ипотечным жилищным кредитам дошел до своего исторического максимума в 2010 г. Положительной тенденцией, указывающей начало развития ипотечного кредитования, является значительный рост объема выданных кредитов в 2011 г. (в 2,5 раза по сравнению с 2010 г.). В 2011 г. кредитными организациями было предоставлено кредитов на сумму, превышающую 600 млрд. руб., что говорит об уверенном росте рынка ипотечного жилищного кредитования [Официальный сайт Банка России. URL.: В 2011 г. рынок ипотечного жилищного кредитования перешел от посткризисного восстановления к росту. Но первоначальный этап прогнозирования в экономике всегда связан с анализом временных рядов, который позволяет охарактеризовать закономерность изменения явления во времени. Поквартальная динамика объемов выданных ипотечных кредитов по Новосибирской области (млн. руб.) Квартал/год 2009 2010 2011 2012 1 2 3 4 I 457 1603 2345 4611 II 665 2824 3867 6522 III 889 3015 4322 н/д IV 1928 3437 5314 н/д Таким образом, исходные данные для построения модели представляют собой временной ряд - последовательно расположенные во времени числовые значения соответствующего показателя [Статистика, 2004, с. Для измерения автокорреляции уровней динамического ряда используется коэффициент автокорреляции: 1) Коэффициент автокорреляции I-ого порядка: , (1) , (2) . (3) 2) Коэффициент автокорреляции II-ого порядка: , (4) , (5) . (9) Эти коэффициенты также можно рассчитать с помощью встроенной функции в программе Microsoft Excel: КОРРЕЛ. Таким образом, в целях прогнозирования объемов выданных ипотечных кредитов следует построить тренд-сезонную модель. Поэтому в следующем параграфе проанализируем алгоритм построения указанной модели. 2.2 Описание алгоритма построения тренд-сезонной модели Рассмотрим алгоритм построения тренд-сезонной модели для случая аддитивной сезонности [Дуброва, 2003]. 1.