*113214*

Современные информационные технологии/3.Программное обеспечение

Сергатая И.Ю.

ГВУЗ «Национальный горный университет», Украина, Днепропетровск

Информационная система построения регрессионных моделей для оценки стоимости жилья на вторичном рынке

Осуществляя мониторинг вторичного рынка недвижимости, приходится анализировать огромные объемы информации. Технология оценки объекта недвижимости, основанная на методах регрессионного анализа, поможет наиболее точно определить стоимость объекта, охарактеризовать взаимосвязь и влияние на цену количественных и качественных факторов

Предлагаемый комплексный метод построения регрессионных моделей оценки стоимости недвижимости, включает в себя следующие этапы:

1. Обработка и предварительный анализ информации об объектах недвижимости с помощью описательной статистики, т.е. нахождение среднего, минимального и максимального значений, а также дисперсии и среднеквадратического отклонения для каждого количественного фактора.

2. Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции между всеми факторами, с целью выявления факторов наиболее сильно влияющих на стоимость объектов недвижимости.

3. Выявление и устранение проблемы коллинеарности или мультиколлинеарности факторов.

Для устранения проблемы коллинеарности или мультиколлинеарности факторов используется метод исключения ряда коррелированных переменных; в уравнении остаются факторы с минимальной величиной коэффициента множественной детерминации.

4. Построение полей корреляции (диаграммы рассеивания) зависимой и независимых переменных и на их основании установление формы связи переменными.

Рис.1 Пример построения полей корреляции.

5. Поиск и удаление выбросов.

Выбросы – это нетипичные или редкие значения, которые существенно отклоняются от распределения остальных выборочных данных. Выбросы оказывают существенное влияние на угол наклона регрессионной линии и, соответственно, на коэффициент корреляции.

Для выявления выбросов строится модель регрессии по всем количественным факторам х₁…х_m, выбранным в качестве независимых. По построенной модели рассчитывается стоимость объектов недвижимости и определяется значение . Если остаток, т.е. разность между фактическим значением стоимости объекта недвижимости и значением , полученным с помощью модели, выходит за пределы величины , то наблюдение классифицируется как выброс и удаляется из выборки.

Рис.2 Пример поля корреляции для линейной регрессионной модели с отмеченными на них выбросами.

6. Замена качественных факторов фиктивными переменными.

7. Построение с помощью шагового метода уравнения регрессии, включающего только количественные факторы.

8. Анализ качества построенной модели. Для оценки качества регрессионной модели рассчитывается показатель множественной детерминации , среднеквадратическая ошибка, -статистики для коэффициентов регрессии и -критерий Фишера.

Регрессионная модель, полученная в ходе исследования, позволяет получить наиболее точную и научно обоснованную оценку стоимости объекта недвижимости с учетом влияния на нее количественных и качественных факторов.

Литература:

1. С.В. Грибовский, С.А. Сивец. Математические методы оценки стоимости недвижимого имущества. WEB-сайт (Электронн. ресурс) / Способ доступа: URL: http://www.binfo.zp.ua/articles/29.shtml

2. Грошак Е.В. Информационное обеспечение оценки объектов рынка жилой недвижимости. WEB-сайт (Электронн. ресурс) / Способ доступа: URL: http://www.mirrabot.com/work/work_47266.html