Год | Средний удельный вес расходов на оплату коммунальных услуг | ||
1-комнатная квартира общей пл. 33 м2, кол-во проживающих 1 человек - работающий | 2-комнатная квартира общей пл. 54 м2, кол-во проживающих 3 человека, 2 работающих | 3-комнатная квартира общей пл. 68 м2, кол-во проживающих 4 человека, 2 работающих | |
2011 | 10,7 | 11,7 | 14,3 |
2012 | 9,9 | 10,2 | 13,2 |
2013 | 9,8 | 10,2 | 13,3 |
2014 | 9,9 | 10,1 | 13,1 |
2015 | 10,7 | 10,8 | 13,9 |
2016 | 12,7 | 12,5 | 14,1 |
2017 | 12,3 | 11,8 | 15,2 |
В двухкомнатной квартире исходя из двух работающих в 2017 году расходы на оплату коммунальных услуг составили 11,8% семейного бюджета, что ниже уровня 2016 года на 0,7%, при этом самый низкий уровень расходов наблюдался в 2014 году - 10,1%, а самый высокий в 2016 году - 12,50%.
В трехкомнатной квартире исходя из двух работающих в 2017 году расходы на оплату коммунальных услуг составили 15,2%, что выше уровня 2016 года на 1,1%, при этом самый низкий уровень расходов наблюдался в 2014 году - 13,1%, а самый высокий в 2017 году - 15,2%.
На основании проведенного анализа тарифов на энергоресурсы и воду для населения города Тамбова и методологических принципов сложившейся практики прогнозирования определены три прогнозных варианта развития событий до 2029 года:
1) инерционный, рассчитанный по фактическому тренду развития показателей за период с 2011 по 2017 год. Прогнозирование проводилось в режиме подгонки кривых и расчета достоверности полученных результатов по критериям Фишера и Стьюдента с достоверностью 0,05, что позволяет получить 95-процентную вероятность наступления событий. Расчеты осуществлялись с использованием программного продукта IBM SPSS Statistica;
2) пессимистический прогноз содержит в себе воздействие негативных факторов, которые могут привести к росту тарифов, определен на основе построения верхнего доверительного интервала при 95-процентной вероятности наступления событий;
3) стабильный, рассчитанный по сложившимся темпам изменения за период с 2011 по 2017 год.
I. Прогноз изменения тарифов на электроэнергию.
Расчеты по подгонке кривых показали, что наиболее достоверной моделью прогнозирования тарифов на электроэнергию является модель полинома второй степени (таблица 8.56).