ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ОБЪЕКТОВ НЕДВИЖИМОСТИ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСНОГО АНАЛИЗА ИХ СВОЙСТВ

Савина Оксана Владимировна, Маликов Виталий Павлович, Садовникова Наталья Петровна, Парыгин Данила Сергеевич, Митягин Сергей Александрович, Воронин Дмитрий Юрьевич ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ОБЪЕКТОВ НЕДВИЖИМОСТИ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСНОГО АНАЛИЗА ИХ СВОЙСТВ // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. — 2019. — №4. — Стр. 60-70.

Савина Оксана Владимировна - старший преподаватель, Волгоградский государственный технический университет, 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. Ленина, 28, nov1984@yandex.ru

Маликов Виталий Павлович - аспирант, Волгоградский государственный технический университет, 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. Ленина, 28, axalter20@gmail.com

Садовникова Наталья Петровна - доктор технических наук, профессор, Волгоградский государственный технический университет, 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. Ленина, 28, npsn1@ya.ru

Парыгин Данила Сергеевич - кандидат технических наук, доцент, Волгоградский государственный технический университет, 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. Ленина, 28, dparygin@gmail.com

Митягин Сергей Александрович - кандидат технических наук, директор Института дизайна и урбанистики, Национальный исследовательский университет ИТМО, 199034, Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, Биржевая линия, д. 14, mityagin@itmo.ru

Воронин Дмитрий Юрьевич - кандидат технических наук, доцент, Севастопольский государственный университет, 299053, Российская Федерация, г. Севастополь, ул. Университетская, д. 33, voronin@sevsu.ru

Уточнена роль оценки недвижимости при исследовании организации городской инфраструктуры и развития страны в целом. Объект недвижимости рассмотрен как система, обладающая определенными характеристиками, главной из которых является стоимость. Стоимость описывает результат проведения оценки объекта недвижимости в условиях наличия большого количества критериев. Ее значение находится под влиянием некоторых факторов (параметров), которые можно разделить на две основные группы: внешние и внутренние. Рассматриваются основные подходы к построению рыночной оценки объекта недвижимости, основанные на различных видах машинного обучения. Предлагается новый подход к определению стоимости объектов недвижимости на основе комплексного анализа их свойств. Подход основывается на комбинировании метода бинарного кодирования качественных характеристик объекта недвижимости; кластерного анализа для определения однотипных объектов; регрессионного анализа для построения прогноза стоимости рассматриваемого объекта недвижимости. Предложенный метод комплексного анализа позволяет на основе исследования свойств объекта недвижимости и базовых принципов кадастровой оценки снизить неопределенность прогноза стоимости и повысить объективность оценок.

Ключевые слова: объект недвижимости, рынок недвижимости, рыночная стоимость объекта недвижимости, машинное обучение, бинарное кодирование, кластерный анализ, estate object, estate market, market value of the property, machine learning, binary coding, cluster analysis

Меню