📄Работа №181620
Тема: РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
экономика
Объем:
74 листов
Год:
2025
Просмотров:
48
4225
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 3
1 Теоретические основы прогнозирования стоимости недвижимости 5
1.1 Понятие, классификация и особенности рынка жилой недвижимости 5
1.2 Факторы, влияющие на стоимость жилой недвижимости 14
1.3 Основные методы построения прогностических моделей стоимости недвижимости 22
1.4 Проблемы моделирования оценки стоимости жилой недвижимости 29
2 Разработка модели прогнозирования стоимости недвижимости на вторичном рынке г.
Томска 31
2.1 Прогнозирования стоимости недвижимости на основе линейной регрессии 31
2.2 Прогнозирования стоимости недвижимости на основе метода CRT 41
2.3 Прогнозирования стоимости недвижимости на основе метода случайного леса 44
2.4 Модель градиентного бустинга для прогнозирования стоимости жилья 49
2.5 Итоговый сравнительный анализ моделей прогнозирования стоимости жилья 53
3 Практическая реализация и результаты модели прогнозирования стоимости жилой
недвижимости на рынке г. Томска 55
3.1 Апробация модели прогнозирования стоимости недвижимости на основе
градиентного бустинга 55
3.2 Интерпретация результатов для практического применения 57
Заключение 64
Список использованных источников и литературы 66
1 Теоретические основы прогнозирования стоимости недвижимости 5
1.1 Понятие, классификация и особенности рынка жилой недвижимости 5
1.2 Факторы, влияющие на стоимость жилой недвижимости 14
1.3 Основные методы построения прогностических моделей стоимости недвижимости 22
1.4 Проблемы моделирования оценки стоимости жилой недвижимости 29
2 Разработка модели прогнозирования стоимости недвижимости на вторичном рынке г.
Томска 31
2.1 Прогнозирования стоимости недвижимости на основе линейной регрессии 31
2.2 Прогнозирования стоимости недвижимости на основе метода CRT 41
2.3 Прогнозирования стоимости недвижимости на основе метода случайного леса 44
2.4 Модель градиентного бустинга для прогнозирования стоимости жилья 49
2.5 Итоговый сравнительный анализ моделей прогнозирования стоимости жилья 53
3 Практическая реализация и результаты модели прогнозирования стоимости жилой
недвижимости на рынке г. Томска 55
3.1 Апробация модели прогнозирования стоимости недвижимости на основе
градиентного бустинга 55
3.2 Интерпретация результатов для практического применения 57
Заключение 64
Список использованных источников и литературы 66
📖 Введение
Актуальность настоящего исследования определяется возрастающей потребностью в разработке эффективных инструментов прогнозирования стоимости жилой недвижимости в условиях динамично развивающегося регионального рынка. Особую значимость данный вопрос приобретает применительно к вторичному жилищному фонду, где процесс ценообразования характеризуется высокой степенью неопределенности и зависит от сложного взаимодействия множества факторов различной природы. В контексте городской агломерации Томска, представляющей собой типичный пример регионального центра с характерными особенностями развития жилищного сектора, создание адекватной прогнозной модели приобретает особую практическую ценность для широкого круга стейкхолдеров - от частных покупателей до профессиональных участников рынка и органов муниципального управления.
Объект исследования - жилая недвижимость вторичного рынка города Томска.
Предмет исследования - прогнозирование стоимости жилой недвижимости вторичного рынка г. Томска на основе факторов ценообразования.
Цель исследования - разработка модели для прогнозирования стоимости жилья на основе существующих факторов, влияющих на рынок недвижимости, используя различные методы прогнозирования; ее апробация и интерпретация.
Достижение данной цели предполагает последовательное решение ряда взаимосвязанных задач, включающих: изучение особенностей рынка недвижимости, выявление и верификацию значимых ценообразующих факторов, поиск и обработку реальных данных, разработку и построение прогнозных моделей с использованием современных методов машинного обучения, сравнительный анализ разработанных моделей для выбора оптимальной, апробацию выбранной модели прогнозирования на реальных данных и ее последующую интерпретацию.
Методологическая база исследования объединяет современные подходы анализа данных, включая методы описательной статистики для первичного анализа рыночной информации, алгоритмы машинного обучения для построения прогнозных моделей, а также специализированные методики оценки качества моделей.
Практическая значимость проведенного исследования проявляется в нескольких аспектах. Разработанная модель может быть использована для оптимизации процессов принятия решений участниками рынка недвижимости (покупателям, продавцам, оценщикам и т.д.), повышения эффективности оценочной деятельности, а также для задач муниципального управления жилищным фондом. Полученные результаты представляют ценность для дальнейших научных исследований в области экономики недвижимости и регионального развития.
Объект исследования - жилая недвижимость вторичного рынка города Томска.
Предмет исследования - прогнозирование стоимости жилой недвижимости вторичного рынка г. Томска на основе факторов ценообразования.
Цель исследования - разработка модели для прогнозирования стоимости жилья на основе существующих факторов, влияющих на рынок недвижимости, используя различные методы прогнозирования; ее апробация и интерпретация.
Достижение данной цели предполагает последовательное решение ряда взаимосвязанных задач, включающих: изучение особенностей рынка недвижимости, выявление и верификацию значимых ценообразующих факторов, поиск и обработку реальных данных, разработку и построение прогнозных моделей с использованием современных методов машинного обучения, сравнительный анализ разработанных моделей для выбора оптимальной, апробацию выбранной модели прогнозирования на реальных данных и ее последующую интерпретацию.
Методологическая база исследования объединяет современные подходы анализа данных, включая методы описательной статистики для первичного анализа рыночной информации, алгоритмы машинного обучения для построения прогнозных моделей, а также специализированные методики оценки качества моделей.
Практическая значимость проведенного исследования проявляется в нескольких аспектах. Разработанная модель может быть использована для оптимизации процессов принятия решений участниками рынка недвижимости (покупателям, продавцам, оценщикам и т.д.), повышения эффективности оценочной деятельности, а также для задач муниципального управления жилищным фондом. Полученные результаты представляют ценность для дальнейших научных исследований в области экономики недвижимости и регионального развития.
✅ Заключение
Исследовательская работа достигла своей основной цели - разработки, сравнительного анализа и практической апробации модели прогнозирования стоимости жилой недвижимости на вторичном рынке Томска. Исследование последовательно реализовало три ключевых этапа.
Первый этап, теоретико-методологический, обеспечил глубокое понимание специфики регионального рынка жилья, систематизировал комплекс факторов ценообразования (макроэкономические, микроэкономические, физические, локационные) и критически оценил арсенал современных прогнозных методов — от классической линейной регрессии до передовых алгоритмов машинного обучения.
На втором этапе, центральном для данного исследования, были разработаны, реализованы и подвергнуты всестороннему сравнению четыре альтернативные прогнозные модели: на основе линейной регрессии, деревьев решений (CRT), метода случайного леса (Random Forest) и градиентного бустинга (Gradient Boosting). Использование кросс¬валидации и строгих метрик качества (коэффициент детерминации R2, среднеквадратичная ошибка RMSE, средняя абсолютная ошибка MAE) позволило объективно оценить их предсказательную способность. Итоговый сравнительный анализ однозначно выявил модель градиентного бустинга как наиболее точную и устойчивую, что определило ее в качестве основного инструмента для дальнейшей апробации.
Третий этап подтвердил практическую состоятельность выбранной модели градиентного бустинга. Ее апробация на актуальных рыночных данных продемонстрировала высокую эффективность, выразившуюся в значительном значении R2 (%), низких показателях ошибок RMSE (тыс. руб.) и MAE (тыс. руб.). Интерпретация результатов модели не только подтвердила ее адекватность, но и позволила выявить ключевые драйверы стоимости на рынке Томска, сформулировав ценные практические рекомендации для стейкхолдеров.
Практическая значимость работы заключается в создании обоснованного и высокоэффективного инструмента прогнозирования стоимости недвижимости, адаптированного к реалиям вторичного рынка Томска. Разработанная модель на основе градиентного бустинга предоставляет покупателям, продавцам, риелторам, оценщикам и банкам средство для объективной оценки объектов, минимизации финансовых рисков и автоматизации рутинных расчетов. Для муниципальных органов она служит источником аналитической информации, критически важной для мониторинга рынка и формирования жилищной политики. Кроме того, работа вносит вклад в методологию экономико-математического моделирования региональных рынков недвижимости, открывая пути для дальнейших исследований.
Перспективы развития разработанной модели связаны с расширением набора учитываемых факторов, включая пространственные данные (близость к инфраструктурным объектам) и временные тренды (сезонность, инфляция), а также с тестированием более сложных архитектур машинного обучения (глубокое обучение, гибридные модели) и возможной интеграцией в пользовательские прикладные решения (веб-интерфейсы, мобильные приложения) для удобства конечных пользователей. Непрерывное обновление данных и периодическое переобучение модели обеспечат ее долгосрочную релевантность в условиях динамичной рыночной среды.
Таким образом, исследование подтвердило высокий потенциал методов машинного обучения, в частности градиентного бустинга, для решения задач прогнозирования на региональных рынках недвижимости. Разработанная и апробированная модель представляет собой научно обоснованный и практически значимый инструмент, готовый к внедрению и дальнейшему совершенствованию.
Первый этап, теоретико-методологический, обеспечил глубокое понимание специфики регионального рынка жилья, систематизировал комплекс факторов ценообразования (макроэкономические, микроэкономические, физические, локационные) и критически оценил арсенал современных прогнозных методов — от классической линейной регрессии до передовых алгоритмов машинного обучения.
На втором этапе, центральном для данного исследования, были разработаны, реализованы и подвергнуты всестороннему сравнению четыре альтернативные прогнозные модели: на основе линейной регрессии, деревьев решений (CRT), метода случайного леса (Random Forest) и градиентного бустинга (Gradient Boosting). Использование кросс¬валидации и строгих метрик качества (коэффициент детерминации R2, среднеквадратичная ошибка RMSE, средняя абсолютная ошибка MAE) позволило объективно оценить их предсказательную способность. Итоговый сравнительный анализ однозначно выявил модель градиентного бустинга как наиболее точную и устойчивую, что определило ее в качестве основного инструмента для дальнейшей апробации.
Третий этап подтвердил практическую состоятельность выбранной модели градиентного бустинга. Ее апробация на актуальных рыночных данных продемонстрировала высокую эффективность, выразившуюся в значительном значении R2 (%), низких показателях ошибок RMSE (тыс. руб.) и MAE (тыс. руб.). Интерпретация результатов модели не только подтвердила ее адекватность, но и позволила выявить ключевые драйверы стоимости на рынке Томска, сформулировав ценные практические рекомендации для стейкхолдеров.
Практическая значимость работы заключается в создании обоснованного и высокоэффективного инструмента прогнозирования стоимости недвижимости, адаптированного к реалиям вторичного рынка Томска. Разработанная модель на основе градиентного бустинга предоставляет покупателям, продавцам, риелторам, оценщикам и банкам средство для объективной оценки объектов, минимизации финансовых рисков и автоматизации рутинных расчетов. Для муниципальных органов она служит источником аналитической информации, критически важной для мониторинга рынка и формирования жилищной политики. Кроме того, работа вносит вклад в методологию экономико-математического моделирования региональных рынков недвижимости, открывая пути для дальнейших исследований.
Перспективы развития разработанной модели связаны с расширением набора учитываемых факторов, включая пространственные данные (близость к инфраструктурным объектам) и временные тренды (сезонность, инфляция), а также с тестированием более сложных архитектур машинного обучения (глубокое обучение, гибридные модели) и возможной интеграцией в пользовательские прикладные решения (веб-интерфейсы, мобильные приложения) для удобства конечных пользователей. Непрерывное обновление данных и периодическое переобучение модели обеспечат ее долгосрочную релевантность в условиях динамичной рыночной среды.
Таким образом, исследование подтвердило высокий потенциал методов машинного обучения, в частности градиентного бустинга, для решения задач прогнозирования на региональных рынках недвижимости. Разработанная и апробированная модель представляет собой научно обоснованный и практически значимый инструмент, готовый к внедрению и дальнейшему совершенствованию.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.