Предмет: статистические связи между стоимостью жилья и региональными, финансовыми, ипотечными, строительными, демографическими и объектными характеристиками. Цель: смоделировать стоимость жилой недвижимости на региональном и объектном уровнях и выявить факторы, статистически связанные с ее формированием. Методы: описательный статистический анализ, построение индекса финансового стресса приобретения недвижимости (HFSI), панельное эконометрическое моделирование, кластерный анализ (K-means), прогнозирование (CatBoost), SHAP-интерпретация моделей машинного обучения, гедоническое моделирование цен недвижимости, методы машинного обучения для анализа объявлений о продаже жилья. Инструменты: Python (pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, CatBoost, SHAP, matplotlib, seaborn). Основные результаты: на основе региональной панели субъектов РФ за 2018–2025 гг. выявлены статистически значимые факторы динамики цен на жилую недвижимость (экономическое развитие регионов, строительная активность, рынок труда, демографические характеристики и ипотечные условия). Разработан индекс финансового стресса приобретения недвижимости (HFSI), для оценки нагрузки покупки жилья домохозяйствами. Построена прогнозная модель динамики цен на основе региональных факторов. Построена прогнозная модель, для проверки возможности прогнозирования динамики цен на основе ретроспективных региональных факторов. На основе анализа объявлений о продаже квартир в Санкт-Петербурге определены ключевые характеристики объектов недвижимости, связанные с уровнем цены предложения, а также проведена интерпретация факторов ценообразования с использованием SHAP-анализа.