Rzeszów - statystyki

[JanzRzeszowa]

^^
Ale co, o czym Ty piszesz w ogóle? Chciałeś dane to dostałeś, to Ci teraz nie pasuje tabelka. Szkoda z Tobą dyskutować. Nie masz argumentów żadnych to próbujesz mnie obrazić.

Człowieku, piszecie o słabej kondycji mieszkaniowej Rzeszowa przytaczając jeden wskaźnik i to bardzo słaby. Jak można wnioskować o czymś na podstawie jednej zmiennej.
Jak znajdę chwilę to pokażę ci jak powinno tworzyć się rangi dla miast według bardziej obiektywnych metod porównawczych, a nie tylko jednego parametru (zresztą oklepanego przez dziennikarzy i deweloperów do granic możliwości).

Tak jak obiecałem, tak też załączam moje opracowanie porównawcze dotyczące pozycji Rzeszowa na tle innych miast w kontekście mieszkaniowym.
Metoda to analiza tachometryczna oparta na zmiennych stymulatywnych i destymulatywnych (za Hellwig, Sokołowski). Każda zmienna potraktowana jest właśnie w ten sposób. Starałem dobierać w ten sposób zmienne wskaźnikowe, aby tłumaczyły jak najwięcej aspektów sytuacji mieszkaniowej w miastach Polski. Oczywiście te które były dostępne w sposób całościowy, a więc bez luk w danych. Zrobiłem dwie próby dla 30 największych miast i 16 wojewódzkich.
Cel: sprawdzenie rzeczywistej pozycji Rzeszowa, na tle innych miast, w miarę obiektywną metoda porównawczą. Czy rzeczuwiście w Rzeszowie warunki mieszkaniowe są gorsze od innych, liczących się miast w Polsce. Zastrzegam jednak, że należy do tych danych przyłożyć jeszcze inne metody analityczne, aby potwierdzić, czy tez nie, ten ranking (jak znajdę następną chwilę, to to zrobię,(np analiza skupień czy analiza czynnikowa będzie zapewne przydatna). Na pewno trzeba także spróbowac regresji wielorakiej (np krokowej), aby sprawdzić moc działania poszczególnych zmiennych. Następne zastrzeżenie dotyczy dołożenia innych zmiennych ( korci mnie dołożenie parametrów migracyjnych, strukturalnych w miastach, etc.)
Jak działają metody tachometryczne? To coś w rodzaju unitaryzacji (standaryzacja danych także), a więc dane liczbowe o różnych wartościach i przypadkach sprowadza się do poziomu porównywalności przeważnie w zakresach 0 do 1 w sensie wartości dla poszczególnej zmiennej. Zmienne uważane za stymulujące to te, gdzie im "więcej" tym lepiej. A zmienne destymulujące-odwrotnie. Te ostatnie trasformuje się tak, aby nie przyjmowały wartości ujemnych. A calość można było sensownie podsumować w sensie siły. Im wynik bliższy 1, tym wyżej w rankingu. I im większe odległości od siebie przypadków w sensie wartości tym konkretniejsze wnioski.
Wsad:
11 zmiennych, które moim zdaniem w sposób istotny charakteryzują (wpływają) sytuację mieszkaniową ludności miast
-ilość mieszkań/1000 mieszkańców
-pow użytkowa/mieszkanie
-pu/osobę
-il izb/mieszk
-il mieszk/1000 małżeństw
-izby mieszk/1000
-il os/mieszk
-il miesz'16/10tys
-śr wynagr brutto
-śr cena m2
-gęstość zaludn os/km2 (GUS)

30 i 16 miast (przypadków)

[JanzRzeszowa]

Wynik/ranking dla 30 miast. Im wyższa wartość rangi, tym wyższa pozycja:
Miasto_30 ranga
1 Wrocław  0,6461
2 Rzeszów  0,6342
3 Zielona G  0,5764
4 Rybnik 0,5157
5 Gdańsk  0,4830
6 Szczecin  0,4790
7 Wawa 0,4665
8 Bielsko-B 0,4462
9 Gorzów Wlk  0,4449
10 Kraków  0,4395
11 Katowice  0,4384
12 Płock  0,4221
13 Poznań  0,4178
14 Gliwice  0,3972
15 Lublin  0,3948
16 Dąbr Górn  0,3943
17 Gdynia  0,3817
18 Białystok  0,3661
19 Tychy  0,3651
20 Toruń  0,3633
21 Częstoch   0,3514
22 Olsztyn 0,3374
23 Kielce  0,3175
24 Radom  0,3172
25 Bydgoszcz  0,2847
26 Łódź  0,2762
27 Zabrze 0,2614
28 Ruda Śl 0,2574
29 Sosnowiec  0,2535
30 Bytom  0,2487

[JanzRzeszowa]

Wynik dla wojewódzkich stolic. Oczywiście wartości rankingowe się zmieniają, ponieważ odwołania danych są inne.
Miasto_16 ranga
1 Wrocław  0,6846
2 Rzeszów  0,6742
3 Zielona Góra  0,6091
4 Szczecin  0,4889
5 Opole 0,4812
6 Gdańsk  0,4809
7 Wawa 0,4593
8 Katowice  0,4330
9 Kraków  0,4295
10 Poznań  0,4132
11 Lublin  0,3923
12 Białystok  0,3652
13 Olsztyn 0,3231
14 Kielce  0,3002
15 Bydgoszcz  0,2641
16 Łódź  0,2433

[JanzRzeszowa]

Moje wnioski (choć sam jestem zaskoczony tak wysoką pozycja naszego miasta-pomimo, że przewidywałem ten stan) są następujące:
1. Budowanie wizerunku stanu mieszkalnictwa danego miasta nie może opierać się na dwóch czy trzech parametrach (a na pewno nie na jednym-casus il. mieszkań/1000 mieszkańców), ponieważ wprowadza to w błąd i nie odzwierciedla obiektywnie obrazu sytuacji. Trzeba stosować zawsze baterię zmiennych i nie opierać się na skrzywionych doniesieniach dziennikarskich, deweloperskich czy wyrwanych danych. A więc, obiektywizacja sytuacji, a nie jej subiektywizacja.
2. Rzeszów, pomimo paru słabych parametrów, większość parametrów ma na wyższym poziomie niż średnia dla miast, a nawet w niektórych dominuje.
3. Sytuacja mieszkaniowa, to nie tylko ilość wybudowanych lokali, ale a może przede wszystkim poziom całościowy mieszkaniówki (dostępność mieszkań, ilość izb, wielkość lokali, ilość m2 pu, etc, etc.
4. Jeżeli te wyniki potwierdzone zostaną przez inne metody i analizy, (może ktoś pokusi się o falsyfikowalność tego badania), to Rzeszów nie ma czego się wstydzić, a nawet może marketingowo to wykorzystywać. Oczywiście za zgodą autora tego opracowania. Pomysłodawcą i autorem jestem ja.
5. Można zauważyć także pewne grupowanie się miast ze względu na badaną cechę, ale nie chcę o tym pisać, dopóki nie upewnię się innymi metodami czy tak jest (np miasta górnego śląska czy duże o wysokim potencjale, czy miasta "do życia"/ jak to nazwałem np, Rzeszów, Zielona G.)

A propos- jeśli ktoś jest ciekawy wsadu i konkretnych wyliczeń, to proszę pisać na priv.

[foreigner]

Ciekawe zestawienie.
A można tutaj pytać ?

Czyli brałeś dane dla jakiejś zmiennej, np. gęstość zaludnienia, następnie ustawiałeś miasta po kolei względem tych danych i miastu z najwyższą wartością dawałeś '1', a miastu z najniższą '0' natomiast wszystkim pozostałym przypadały odpowiadające im wartości 0-1 ?
Jeśli tak, to znaczy, że wszystkie zmienne wpływały w jednakowym stopniu na ostateczny wynik ?
Czyli np. gęstość zaludnienia i ilość mieszkań / tys. mieszk. miały dokładnie taki sam wpływ na kształtowanie rankingu ?

No i jednak trochę słabo to dla mnie wygląda, jeśli w rankingu województw np. Katowice wyprzedzają Kraków, a w rankingu 30 miast jest na odwrót. Rozumiem skąd się to bierze, ale jednak to trochę psuje to wszystko.
To jak rozmowa dwóch sąsiadów:
- Ha, sąsiedzie przeprowadziłem wnikliwą analizę z której wynika, że moje mieszkanie jest lepsze niż twoje.
- Nie ciesz się tak, bo doskonale obaj wiemy, że gdy tylko włączymy miaszkania Waldka i Kasi do obliczeń, to ze mną przegrywasz.

[JanzRzeszowa]

Ciekawe zestawienie.
A można tutaj pytać ?

Czyli brałeś dane dla jakiejś zmiennej, np. gęstość zaludnienia, następnie ustawiałeś miasta po kolei względem tych danych i miastu z najwyższą wartością dawałeś '1', a miastu z najniższą '0' natomiast wszystkim pozostałym przypadały odpowiadające im wartości 0-1 ?
Jeśli tak, to znaczy, że wszystkie zmienne wpływały w jednakowym stopniu na ostateczny wynik ?
Czyli np. gęstość zaludnienia i ilość mieszkań / tys. mieszk. miały dokładnie taki sam wpływ na kształtowanie rankingu ?
.

Nie do końca tak to wygląda. Wartości układają się od 0 do 1, ale nie oznacza, że są tylko binarne. Przyjmują wartości po przecinku i w ten sposób robią się właściwie dyskretne w sensie statystycznym. Każde miasto x wartość zmiennej (w celce) dostaje, w konsekwencji, wartość zunifikowaną, np: 0,674, a inne w tym przypadku dostaje 0,234. W tym przypadku to spora odległość, ale - uwaga - nie można traktować tej odległości w sposób ilorazowy. Unitaryzacja polega na zastosowaniu do każdej celki wartości wzoru dla symulant /(Xi-Xmax)/(Xmax-Xmin)/ lub destymulant. Później pozostaje tylko zsumować wartości i podzielić przez ilość zastosowanych zmiennych. Następnie już tylko krok od rangowania według wartości. Podobnie można w tym przypadku pobawić się standaryzacją (np odch standardowym ze średnią). Wklejam kawałek wyliczeń po unifikacji zmiennych... dla poglądu. Na czerwono destymulanty.
Metody tachometryczne nie wagują zmiennych zazwyczaj, dlatego wpływają w identyczny sposób na wynik końcowy. Jednak, inne metody, o ktorych wspomniałem, badają "moc" zmiennych.


Co do Katowic..., to ciągnie się za tym miastem "zła" sława brudnego śląska..., ale życzyłbym sobie takich, np cen za m2 za mieszkania w Rzeszowie...jak w Katowicach.

[PzD91]

W tym zestawieniu do pełnego zobrazowania sytuacji na rynku mieszkaniowym brakuje średniej ilości spożywanego alkoholu na osobę i średniego wieku kobiet rodzące pierwsze dziecko.

[JanzRzeszowa]

W tym zestawieniu do pełnego zobrazowania sytuacji na rynku mieszkaniowym brakuje średniej ilości spożywanego alkoholu na osobę i średniego wieku kobiet rodzące pierwsze dziecko.

Udowodniłeś już nie raz że jesteś malkontentem statystycznym (i nie tylko), ale rozumiem, że jest to twoje podziękowanie za mój wkład pracy dot powyższego. Sam idziesz na łatwiznę i siejesz defetyzm, bo tak łatwiej. Zresztą jak większość populacji tego kraju. "Polaczkowatość"...ot, co....

[JanzRzeszowa]

Dalszy ciąg analiz związanych z "mieszkalnictwem" i pozycją Rzeszowa w Polsce.
W analizach aglomeracyjnych (analiza skupień) trochę podziałałem (wyłączałem zmienne, wrzucałem 16 lub 30 miast, stosowałem różne techniki zaszyte w programie statystycznym).
Ogólnie potwierdza się pozycja Rzeszowa z wcześniejszego rankingu, chociaż wiadomo, że Rz znajduje się w różnych miejscach i w różnych konarach gałęzi drzewa grupującego.
Tak czy inaczej, Rzeszów "łapie" się zawsze do grupy - nazwijmy to - prestiżowej jeśli chodzi o obraz mieszkalnictwa w Polsce.
Poniżej zamieszczam typowy wykres obrazujący drzewo z analizy skupień, gdzie nasze miasto znajduje się w doborowym towarzystwie.
Interpretacja: w tej metodzie sensowne "odcięcie" sugeruje cztery grupy miast (Rz z Wr) w jednej z nich (sporo jest także trzy konarowych). Widać grupujące się duże miasta o największym potencjale. Oczywiście, w innych analizach niektóre miasta "przeskakują" na inny konar, jednak potwierdza się, że np miasta śląskie (opócz Katowic) są skupione na jednej gałęzi zazwyczaj.

[hoho]

w temacie
http://plus.nowiny24.pl/wiadomosci/a/mi ... j,12233556

Nawet 60-70 procent klientów kupujących mieszkania w Rzeszowie to osoby z zewnątrz. Przeważają mieszkańcy okolicznych miejscowości, ale nie brakuje też obcokrajowców.

Jak wynika z analizy przygotowanej przez rzeszowską firmę Certus Nieruchomości, tylko w pierwszym kwartale 2017 roku w Rzeszowie oddano do użytkowania 375 mieszkań i zaczęto budowę kolejnych 665. Porównując dane z analogicznym okresem ubiegłego roku, są one bardzo podobne. A więc podaż nowych mieszkań w Rzeszowie nie maleje, a co za tym idzie, popyt na nie też się utrzymuje na podobnym poziomie.

- Z najnowszych danych NBP wynika, że średnia cena ofertowa mieszkania na rynku pierwotnym w Rzeszowie wynosi około 4800 zł za m2, natomiast na rynku wtórnym zauważamy wzrost ceny - około 4995 zł za m2. Z tym, że cena transakcyjna to 4650 zł za m2. Wynika z tego, że ceny ofertowe nowych mieszkań są niższe niż mieszkania z drugiej ręki. Jednak zakres negocjacji w przypadku mieszkań z rynku wtórnego jest dużo większy - mówi Edyta Betleja z firmy Certus.

Stolica regionu przyciąga
Lokalni deweloperzy szacują, że nawet 60-70 procent klientów kupujących mieszkania w Rzeszowie to osoby spoza miasta, najczęściej pochodzący z sąsiednich miejscowości, gdzie rynek deweloperski jest słabo rozwinięty.

- Według naszych szacunków takie osoby mogą stanowić nawet ok. 40 procent wszystkich klientów - mówi Edyta Betleja. Dodaje, że wśród klientów spoza miasta są m.in. osoby młode, studenci, którzy po zakończeniu nauki chcą tu zamieszkać na stałe i znaleźć pracę.

- Trzeba również wspomnieć o naszych wschodnich sąsiadach. W 2015 roku Ukraińcy kupili w Polsce 35,4 tys. m2 mieszkań. Wyprzedzili ich jedynie Niemcy - ponad 36 tys. m2. Liczba powierzchni mieszkalnej zakupionej przez Ukraińców wzrosła w okresie dwóch lat aż o 90 procent. Również w Rzeszowie można zauważyć wzrost zainteresowania Ukraińców mieszkaniami. Kupują w celach inwestycyjnych lub na własne potrzeby - mówi Edyta Betleja.

Sporą grupę wśród wszystkich klientów stanowią osoby, które mają już mieszkanie w starszym budownictwie i decydują się zamienić je na nowe osiedle.

- Czasami zmusza do tego sytuacja rodzinna. Gdy przybywa członków rodziny, pojawia się potrzeba zamiany mieszkania na większe. Lub odwrotnie, gdy dzieci dorosną i wyfruwają z gniazda rodzinnego, poszukuje się mniejszego lokum - tłumaczą eksperci Certusa.

Najchętniej - 2 pokoje
Jakie mieszkania sprzedają się najlepiej? Największą popularnością cieszą się dwupokojowe, o powierzchni około 50 m2. Najlepiej w nowszym bloku, na spokojnym osiedlu, a zarazem z dobrym połączeniem komunikacyjnym. Klienci najczęściej wybierają pierwsze lub drugie piętro.

- Ze względu na bardzo dużą podaż, a co za tym idzie, bogatą ofertę i duży wybór, w Rzeszowie lepiej sprzedają się nowe mieszkania - mówi Edyta Betleja. - Atrakcyjna lokalizacja, nowe osiedle, nowoczesne budownictwo, przestronne funkcjonalne wnętrza, duże tarasy czy balkony to bardzo ważne elementy, które przyciągają klientów. Mogą sobie również wykończyć wnętrze według swoich upodobań i od początku do końca po swojemu. To kolejny duży plus.

Potwierdza to Bogusław Sobczyk, szef marketingu w firmie DevelopRes.

- Właśnie dwupokojowych mieszkań sprzedajemy najwięcej. Wśród klientów jest sporo osób, które wracają do Polski z pracy w zachodniej Europie. Co prawda pensje są tam wysokie, ale sytuacja coraz mniej stabilna. Dlatego tacy ludzie coraz częściej decydują się osiedlić na stałe w kraju - mówi Bogusław Sobczyk.