Применение методов математического моделирования для оценки рынка недвижимости города Магнитогорска

УДК 338.516.7

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ РЫНКА НЕДВИЖИМОСТИ ГОРОДА МАГНИТОГОРСКА

В.Г. Мохов, А.И. Никитенко, Е.И. Никитенко 

Статья посвящена выбору наиболее вариабельной математической модели для оценки рынка недвижимости г. Магнитогорска Челябинской обл. Актуальность исследования обусловлена ростом операций на рынке жилой недвижимости города из–за развития ипотечного кредитования.

Ключевые слова: рынок недвижимости, математическое моделирование, оценка жилья.

Одной из экономических систем, которая на сегодняшний день зани важное место в  человека, является  жилой недвижимости. В  за последние  лет данный рынок  бурное развитие, что  с развитием ипотечного  в стране. В  последней тенденции  цен на жилую недвижи сделал ее очень  объектом  с целью получения  выгоды при перепродаже:  стали приобретаться не для , а для вложения  средств и получения . Перечисленные факторы  спрос со стороны  экономики на  и, как следствие, вызвали  рост активности на  рынке [2].

В настоящее  все чаще  необходимость определения  объектов недвижимости при  и продаже имущества, полу кредита под  имущества, определении  налогообложения, страховании , выделении доли  предприятий, изации, ликвидации, а  использовании прав  и судебного приговора.  рынок  начинает обретать нные формы, начинает  его необходимая инфраструктура. По, все большее  приобретает правильное ние цены конкретного  недвижимости.

В статье  подбор  адекватной модели для моде стоимости квартир на  рынке жилья  Магнито. Для достижения поставленной  были сформулированы и ре следующие задачи:

•  исходных  и формирование баз для построения ;
• построение регрессионной ;
• построение нейросетевой ;
• тестирование  и отбор наилучшей;
•  прогноза и его проверка на .

Для построения моделей  отобраны  о характеристиках и ценах  квартир с первого  2016 года по 1 мая  года.

 часть исходной  данных была  агентством недвижимости «». Так же данные  с сайта недвижимости «».  

Этапу построения  предшествовал этап  исходной базы . «Чистка» данных  в пакете анализа  Deductor Studio  5.3. Для этого  специально разра пошаговый сценарий,  удалял выбросы, , противоречия и т.д.  сценарий очистки  представлен на рисунке 1.

[pic 1]

 1. Сценарий очистки  данных

 выборка состояла из  наблюдений различных . В процессе обработки  данных 762  были признаны  и исключены из исследования. Под ественными наблюдениями  наблюдения, в  хоть один из  отсутствовал или был неправильно,  записан, либо был продублирован  вследствие  системы или челове фактора [3]. В итоге в  обучающей выборке  1312 , на которых в дальнейшем и  проведено исследование.

Так как  переменные являются  (район, тип ), то для их количественного представления  использовать  методы, в частности  использовано  фиктивных переменных.  был представлен в качестве 3  переменных, а тип квартиры в  6 фиктивных . Переменная состояние  оценивалось экспертным  по шкале от 2 до 5 (2 –нуждается в , 5 –отличное  квартиры).

[pic 2]

Рисунок 2.  для математического анализа

М регрессионного анализа  построена  модель:

,[pic 3]

где [pic 4]

[pic 5]

По результатам  получены следующие : степень объясненной  – 79,9%;  относительная ошибка –  модель склонна к  завышению прогноза ( 3).