Modeling interactions of institutions of housing markets based on power, exponential and log cost functions

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The article presents a system of optimality conditions for housing market agents (realtor, bank and insurer) with power, exponential and logarithmic cost functions corresponding to different types of economies of scale. The results of numerical experiments are presented, demonstrating the nature of price interdependencies in these markets for various types of functions. In contrast to the study of the "realtor – bank – insurer" system based on linear cost functions, this work presents the following conclusions: firstly, in the case when all agents have concave cost functions, then the real estate price, mortgage interest rate and insurance tariff lower than in the case when agents have convex cost functions; secondly, an increase in the intrasystem commission rate leads to an increase in the price of the agent who pays the commission, and a decrease in the price of the agent who receives it; thirdly, an increase in the commission rate leads to a sharper decrease in the price of an agent, in the case when he has a convex cost function, while the counterparty has a concave one, than otherwise. When comparing the effectiveness of using different types of cost functions, it was found that logarithmic and exponential functions provide greater accuracy than power functions.

Негізгі сөздер

Авторлар туралы

Mikhail Geraskin

Samara National Research University named after Academician S.P. Korolev

Email: innovation@ssau.ru
Samara

Maria Ivanova

Samara National Research University named after Academician S.P. Korolev

Email: ivanova.maria.ami@gmail.com
Samara

Әдебиет тізімі

  1. 1. ЗАМЯТИНА А.Ю. Построение модели отраслевой функции издержек естественной монополии ОАО «РЖД» // JSRP. – 2014. – №14(18). – С. 25–30.
  2. 2. КОСОРУКОВ О.А., СВИРИДОВА О.А. Модель миними-зации издержек в системах управления запасами // Вестник РЭА им. Г.В. Плеханова. – 2009. – №6. – С. 52–58.
  3. 3. КУРИЛЁНОК К., КУРИЛЁНОК Е. Новые Методы эко-номического анализа // Наука и инновации. –2019. – №12(202). – С. 61–66.
  4. 4. Медиа-информационная группа «Страхование сегодня». Динамика рынка. – Url: http://www.insur-info.ru/statistics/ (дата обращения: 23.01.2021).
  5. 5. ОАО «РЕСО-ГАРАНТИЯ», Отчетность по МСФО. – URL: https://www.reso.ru/shareholders/finance/msfo/ (дата обращения: 19.01.2021).
  6. 6. Отчетность по МСФО. ГК ПИК. – URL: https://pik-group.ru/about/news-and-reports/reports/financial-results (дата обращения: 19.01.2021).
  7. 7. ПЛЕЩЕНКО В.И. Оптимизация издержек промышлен-ных предприятий при работе с альтернативными по-ставщиками // Экономический анализ: теория и практи-ка. – 2011. – №25. – С. 47–50.
  8. 8. Рейтинговое агентство «РИА РЕЙТИНГ». Рэнкинг страховых компаний по итогам 2014 года. – URL: http://riarating.ru/insurance_companies_rankings/20150319/610649976.html (дата обращения: 23.01.2021).
  9. 9. Росриэлт недвижимость, цены на недвижимость в Рос-сии. – URL: https://rosrealt.ru/cena (дата обращения: 19.01.2021).
  10. 10. Сбербанк, отчетность по МСФО. – URL: https://www.sberbank.com/ru/investor-relations/reports-and-publications/ifrs (дата обращения: 19.01.2021).
  11. 11. Центральный Банк, статистика. URL: https://www.cbr.ru/statistics/table/?tableid=4-1 (дата обращения: 19.01.2021).
  12. 12. Центральный Банк, статистика. – URL: https://www.cbr.ru/statistics/insurance/report_individual_ins/?unid-bquery.posted=true&unidbquery.dttype=1&unidbquery.to=2020 (дата обращения: 19.01.2021).
  13. 13. CALOMIRIS C.W., JAREMSKI M. Deposit insurance: theo-ries and facts // Annual Review of Financial Economics. – 2016. – Vol. 8, No. 1. – P. 97–120.
  14. 14. CARBAUGH R. Contemporary economics: an applications approach // Cengage Learning. – 2006. – P. 35.
  15. 15. GERASKIN M. Pricing analysis of interconnected markets of housing, mortgage lending and insurance // Kybernetes. – 2020. – Vol. 50, No. 5. – Р. 1212–1249.
  16. 16. JONES K. Fha-insured home loans: an overview // The Housing Finance System in the United States. –2013. – P. 44–58.
  17. 17. PARK K.A. Temporary loan limits as a natural experiment in federal housing administration insurance // Housing Poli-cy Debate. – 2017. – Vol. 27, No. 3. – P. 449–466.
  18. 18. TIROLE J. The theory of industrial organization. – Cam-bridge: MIT Press, 1988. – 496 p.
  19. 19. WALTERS A.A. Production and cost functions: and econo-metric survey // Econometrica. – 1963. – No. 31(1). – Р. 23–44.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».