Модели множественной регрессии как инструмент оценки эффективности функционирования региональных ипотечных рынков

Статья посвящена вопросам формирования экономически обоснованных классификаций регионов РФ по уровню развития системы ипотечного жилищного кредитования (ИЖК) для осуществления политики селективного государственного регулирования ипотечных рынков. Целью исследования является развитие методологии оценки ипотечного потенциала регионов на основе поиска дополнительных прикладных решений в области получения экспресс-оценок состояния региональных ипотечных рынков, а также их прогнозирования. Для достижения поставленной цели в статье представлен дополненный вариант общей методологии системного ранжирования регионов РФ по уровню развития системы ИЖК, проведена структуризация основных этапов. В рамках третьего этапа, по результатам статистической обработки 510 наблюдений для 85 регионов РФ за 2014-2019 гг. разработана модель множественной регрессии Фактора 1 (F1), получившего в ранних исследованиях авторов интерпретацию как показатель эффективности функционирования регионального ипотечного рынка. Доказана высокая точность аппроксимации по полученной модели и её статистическая надёжность. Показаны прикладные возможности использования полученной модели. В частности, приведены результаты прогнозирования на 2020-2021 гг. для Самарской области и г. Санкт-Петербург. Намечены пути управления рейтингом региона на основе целевого распределения имеющихся в распоряжении региональных властей и полученных на условиях господдержки финансовых ресурсов по предикторам разработанной модели. Результаты адаптации методики оценки ипотечного потенциала регионов на основе получения модели множественной регрессии для Фактора 1 составляют научную новизну настоящего исследования. Методологической базой исследования стали методы системного анализа, а также многомерной статистики, а именно корреляционно-регрессионного анализа.