Прогнозирование стоимости недвижимости в зависимости от различных факторов

Данная работа посвящена разработке математических моделей для оценки и прогнозирования стоимости жилой недвижимости на вторичном рынке г. Москвы. Для достижения целей был поставлен ряд задач, к которым относились разработка модели прогноза численности населения в г. Москве на 2019 год, разработка модели уровня территориальной потребности в жилье, разработка модели прогнозирования комфортности отдельных жилых объектов, и разработка комплексной модели прогнозирования стоимости жилой недвижимости. В рамках данной работы были определены, исследованы и проанализированы ценообразующие факторы, оказывающие влияние на стоимость объектов жилой недвижимость. Также были проанализированы российские и зарубежные существующие модели и методы прогнозирования стоимости жилой недвижимости. Практическая часть работы посвящена построению комплексной модели прогнозирования стоимости жилой недвижимости в зависимости от численности населения и параметров строительства, включающая в себя три подмодели – модель прогнозирования уровня потребности населения в жилье на основе региональных данных из Росстата, модель прогнозирования комфортности жилья на основе местных данных из базы данных ЦИАН, и модель прогнозирования стоимости единицы жилой недвижимости на основе факторов, характеризующих объект, и входных переменных, являющихся результатами прогноза предыдущих моделей. Для ее построения было применено три метода прогнозирования – деревья классификаций с использованием методов CHAID и CRT, порядковая логистическая регрессия, и линейная регрессия. Лучший результат показал метод порядковой логистической регрессии. По итогам исследования была проведена апробация разработанной модели на реальных данных и оценена ее прогностическая способность. Относительная ошибка прогноза цены составила 16%, а прогноза категории цены – 10%.