Статистический анализ больших данных для оценки динамических характеристик в информационных системах оценочных компаний

Черкесова Полина Андреевна
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Актуальность исследования данной области обусловлена тем, что развитие рынка недвижимости напрямую зависит от принятия решений, основанных на его исследовании и анализе. В прогнозировании рыночной стоимости объектов недвижимости заинтересованы владельцы различных форм собственности, строительные и девелоперские компании, страховые компании, банки, профессиональные участники рынка недвижимости, такие как организаторы торгов, риэлторы. Целью данного исследования является получение прогноза на основе систематических сравнений распределений кадастровых стоимостей и рыночных данных о ценах внутри достаточно однородных кластеров объектов недвижимости и построения наиболее вероятной траектории движения рыночной цены для любых объектов недвижимости, даже для тех, которые за период наблюдений ни разу не попадали в листинги продающихся объектов. Данное исследование базируется на сопоставлении рыночной и кадастровой стоимости и дальнейшем анализе как многомерной случайной величины. При изучении материалов и публикаций данной области не было встречено работ, в которых бы сравнивались рыночная и кадастровая стоимость.
В качестве статистического материала были использованы рыночные данные по жилой недвижимости, опубликованные в периодической печати в период с конца 2012 по 2018 год. Объемы выборок еженедельных публикаций составляют 15 000-20 000 объектов, использовались данные за 21 квартал (более пяти лет). В качестве базы сравнения использованы данные кадастрового учета объектов недвижимого имущества в г.Санкт-Петербурге за 2018 год. Общий объем кадастровой базы жилой недвижимости г.Санкт-Петербурга (отдельные квартиры) составляет 2 226 734 объекта с достаточно полным набором ценообразующих факторов. Теоретической значимостью работы является предложенный алгоритм оценки наиболее вероятной траектории рыночной стоимости исследуемого объекта на основе многомерного условного логарифмически нормального распределения цен при заданном значении кадастровой стоимости. К логарифмам полученных временных рядов применяется хорошо разработанная и изученная модель прогнозирования временных рядов ARIMA, возврат от логарифмированных цен к реальным проводится с учетом особенностей логарифмически нормального распределения. Результаты сравниваются с медианными оценками и оценками, полученными по средним значениям. Результат работы может быть использован в автоматизированных системах оценочных компаний и далее использоваться другими заинтересованными лицами и структурами на рынке недвижимости.

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………………………………………………………………………. 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН
НА РЫНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ …………………………………………………………………………………………………….. 6
1.1. Рыночная и кадастровая стоимость. Оценка и прогноз ………………………………………………………. 6
1.2. Методы оценки и прогнозирования рыночной стоимости в российском и зарубежном
научном сообществе …………………………………………………………………………………………………………………. 10
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ НА ОСНОВЕ СРАВНЕНИЯ РЫНОЧНОЙ И КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ
ОБЪЕКТОВ………………………………………………………………………………………………………………………………….. 22
2.1. Наиболее вероятная траектория рыночной стоимости во времени………………………………………… 22
2.2. Анализ временных рядов …………………………………………………………………………………………………….. 42
ГЛАВА 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЫНОЧНОЙ СТОИМОСТИ …………………………………………………….. 47
3.1. Прогнозы на основе моделей временных рядов……………………………………………………………………. 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ……………………………………………………………………………………………………………………………. 62
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ………………………………………………………………………….. 65

В рыночной экономике недвижимость занимает особое место, поскольку одновременно
выполняет ряд уникальных функций и является частью нескольких важных сфер
жизнедеятельности и бизнеса. Коммерческая недвижимость входит в состав средств
производства, является базой для хозяйственной деятельности и развития для предприятий,
жилая недвижимость выступает основой личного имущества граждан и может
использоваться ими для непроизводственных нужд.
Актуальность исследования данной области обусловлена тем, что развитие рынка
недвижимости напрямую зависит от принятия решений, основанных на его исследовании и
анализе. Они востребованы его участниками и, в том числе, государством. Результаты
анализа важны для принятия управленческих решений со стороны отдельных потребителей и
заинтересованных структур, реализации эффективной государственной политики в области
инфраструктуры и различных жилищных проектов, корректировки и оценки показателей при
ипотечном кредитовании. Таким образом. в прогнозировании рыночной стоимости объектов
недвижимости заинтересованы владельцы различных форм собственности, строительные и
девелоперские компании, страховые компании, банки, профессиональные участники рынка
недвижимости, такие как организаторы торгов, риэлторы.
Объектом исследования выступает динамические характеристики объектов жилой
недвижимости.
Предметом исследования выступают прогнозные значения рыночных цен при
определённой кадастровой стоимости. В качестве базы для сравнительного анализа
рыночных изменений выбрана кадастровая стоимость, так как наиболее полные данные по
рынку содержатся в кадастровых базах, в которые, в том числе, занесена оценка рыночной
стоимости на определенную дату.
Целью данного исследования является получение прогноза на основе систематических
сравнений распределений кадастровых стоимостей и рыночных данных о ценах внутри
достаточно однородных кластеров объектов недвижимости и построения наиболее вероятной
траектории движения рыночной цены для любых объектов недвижимости, даже для тех,
которые за период наблюдений ни разу не попадали в листинги продающихся объектов.
Исходя из поставленной цели можно выделить следующие задачи:
1. Исследовать понятия рыночной и кадастровой стоимости, стандарты их оценки и
специфику относительно российского рынка жилой недвижимости
2. Синтезировать основную информацию в научной литературе относительно
методов оценки и прогнозирования рыночной цены на недвижимость
3. Осуществить сбор данных, их очистку и первичный анализ
4. Проанализировать совокупность данных, программное обеспечение для работы с
ними и подходящие методы и приёмы для обработки и анализа.
5. Рассмотреть совместные распределения кадастровой и рыночной стоимостей,
определить их статистическую зависимость и наиболее вероятную цену для
значения кадастровой стоимости объекта. Построить ковариационную матрицу для
многомерного совместно нормального распределения логарифмов кадастровой
стоимости и цен на различные моменты времени.
6. Определить модель и методы для прогнозирования временных рядов и оценить их
точность.
7. Проинтерпретировать результаты, сделать выводы, важные для оценочного
бизнеса.
До недавнего времени область исследования являлась мало проработанной в силу
проблем организационного и нормативного характера при оценке объектов недвижимости, а
также особенностей данных, таких как неструктурированность, большой объём, которые
делают процесс обработки и анализа сложным и требующим определённого программного
обеспечения.
С 2015 года при введении в эксплуатацию кадастровой стоимости в Российской
Федерации появилась возможность исследования рынка на основе кадастровых баз. Кроме
того, в последнее время в большинстве своём в зарубежных исследованиях стали
применяться прогрессивные методы оценки и прогнозирования стоимости объектов
недвижимости. Это связано с появлением соответствующего программного обеспечения.
Данное исследование базируется на сопоставлении рыночной и кадастровой стоимости
и дальнейшем анализе как многомерной случайной величины. При изучении материалов и
публикаций данной области не было встречено работ, в которых бы сравнивались рыночная
и кадастровая стоимость.
Теоретической значимостью работы является алгоритм оценки наиболее вероятной
траектории рыночной стоимости исследуемого объекта на основе многомерного условного
логарифмически нормального распределения цен при заданном значении кадастровой
стоимости. Также метод имеет практический характер и может быть применен в
автоматических системах поддержки принятия решений оценочных компаний.
Для удобства и логической обоснованности работа разделена на три части. В первой
части раскрывается теоретическая сущность понятия рыночной и кадастровой стоимости. В
ней проведён анализ научной литературы, рассмотрены основные методы оценки и
прогнозирования рыночной стоимости в российском научном сообществе и в зарубежных
исследованиях.
Во второй главе рассмотрены теоретические основы анализа временных рядов, их
свойства и модели прогнозирования. Кроме того, описываются данные, использованные для
исследования, процесс их обработки и анализа с учётом их размера и специфики. Также
приведена общая формула, на которой базируется дальнейший анализ, общее утверждение, и
определяется наиболее вероятная траектория рыночной стоимости на примере двух
различных по своей структуре районов для двух моментов времени.
Третья глава имеет прикладной характер. В ней строятся прогнозы для двух районов
города, различных по структуре жилья, на основе выбранной модели прогнозирования.
Модели выбираются исходя из описанных в предыдущей главе критериев и методик.
Полученные результаты интерпретируются с учётом текущих и ожидаемых настроений на
рынке недвижимости.

С введением в кадастровые базы кадастровой стоимости, определенной как рыночная
на дату оценки по всему массиву объектов недвижимости одновременно, в РФ появилась
уникальная возможность мониторинга и прогнозирования рыночной стоимости для любого
объекта недвижимости, прошедшего кадастровый учет, даже если такой объект ни разу не
выставлялся в рыночных листингах, поскольку такая база представляет по сути срез рынка.
Основной проблемой при обработке рыночных данных и сопоставлении их с данными
кадастровых баз была выявлена неструктурированность рыночных данных и отсутствие в
них уникального идентификатора – кадастрового номера. Возможным решением проблемы
является введение кадастрового номера в рыночные листинги как обязательного параметра
любого объявления о продаже, покупке, найме или сдаче в аренду объектов недвижимости.
Это позволило бы создавать более быстрые и удобные для пользователей машинные
алгоритмы и функции для анализа рынка недвижимости в системах поддержки принятия
решений в оценочных компаниях, страховых фирмах, банках и других организациях и
учреждениях, нуждающихся в анализе и прогнозировании цен на рынке недвижимости.
Кадастровый номер – это уникальное ключевое поле, если выражаться в терминах баз
данных, по которому может быть определена не только кадастровая стоимость объекта, но и
оценены его рыночная стоимость, ставка дисконтирования, скидка на торг и другие
показатели на рынке недвижимости. Другое решение проблемы, менее удобное, оформление
адреса и занесение его в листинги по типу адреса в кадастровых базах. Как было выявлено в
ходе исследования, такое изменение позволило бы сократить время на предварительную
подготовку данных и процесс их анализа.
В ходе теоретической составляющей исследования было изучено достаточно большое
количество источников, преимущественно зарубежных авторов. Изучение классической
литературы по оценке недвижимости известных авторов-оценщиков и работ, берущих за
основу предположение о логарифмически нормальном распределении цен на рынке,
сформировало представление о степени изученности вопроса в российском научном
сообществе. В зарубежных исследованиях широко применяются современные методы
обработки и прогнозирования рыночных данных. Часто авторами используются
нетрадиционные, а более инновационные методы, в том числе методы машинного обучения.
Работы, берущие за основу индексы цен, разрабатывают свои собственные,
противопоставляя их прогнозируемую способность традиционному индексу Кейса-Шиллера.
В процессе подготовки данных было определено к какому типу они относятся, какими
методами и каким программным обеспечением лучше всего воспользоваться для их
обработки. В результате была разработана функция в соответствующей BIпрограмме,
которая позволила решить проблему отсутствия кадастрового номера в рыночных данных.
В ходе обработки данных была выявлена проблема большого объёма данных, которая
привела к невозможности использования традиционных тестов проверки на нормальность
распределения. Эта проблема была решена методом последовательного извлечения из
выборки цен подвыборок малого объёма (500) и применением теста на проверку
нормальности, эта процедура повторялась 1000 раз. При рассмотрении распределения
результатов теста на нормальность были приняты гипотезы о логарифмически нормальном
распределении стоимости и о совместной нормальности логарифмов цен.
Также в исследовании была использована модель многомерного логарифмически
нормального закона распределения ансамбля цен на объекты жилой недвижимости в
равноотстоящие моменты времени и кадастровой стоимости. Результатом стал алгоритм
оценки наиболее вероятной траектории рыночной стоимости исследуемого объекта на
основе многомерного условного логарифмически нормального распределения цен при
заданном значении кадастровой стоимости.
В ходе практической части к логарифмам полученных временных рядов применялась
хорошо разработанная и изученная модель прогнозирования временных рядов ARIMA,
возврат от логарифмированных цен к реальным проводится с учетом особенностей
логарифмически нормального распределения. Результаты сравнивались с медианными
оценками и оценками, полученными по средним значениям. В результате были получены
реалистичные прогнозы рыночной стоимости на примере одного района на разных
интервалах соответствующей кадастровой стоимости и выявлены основные тенденции в
движении цен на рынке недвижимости. При исследовании идентичной методики на другом
районе города, который принципиально отличается по типам жилья и структуре застройки
были получены другие результаты. Здесь дальнейшего внимания и исследований
заслуживает вопрос о возможности предвидения образования цен-пузырей на основе
прогнозирования наиболее вероятных траекторий рыночных стоимостей как условных
модальных значений многомерных распределений.
В процессе исследования была достигнута цель работы и выполнены все поставленные
задачи. Результат, как было заявлено в начале работы, может быть использован в
автоматизированных системах оценочных компаний и далее использоваться другими
заинтересованными лицами и структурами на рынке недвижимости. Таким образом, выводы
и полученные результаты имеют практическую значимость для бизнес-пользователей и
могут быть применены в ходе решения определённых бизнес-задач.
В сфере оценки недвижимости в Российской Федерации ещё достаточно много
непроработанных областей, требующих внимания государства, для выработки определённых
стандартов и методик работы с ними. Данные по основным числовым характеристикам
рынка недвижимости все ещё не в полной мере собраны и структурированы для работы с
ними. Это замедляет темпы развития исследований в области недвижимости, в том числе в
области прогнозирования динамических характеристик рынка. Тем не менее, такое
состояние делает область рынка недвижимости широким полем для исследований и
выработки инновационных методов и открытий, которые принесут выгоду не только
профессиональным участникам рынка, но и массовым потребителям жилья.

Нормативно-правовые акты
1.Федеральный закон от 29.07.1998 N 135-ФЗ (ред. от 29.07.2017) «Об оценочной
деятельности в Российской Федерации»

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    AleksandrAvdiev Южный федеральный университет, 2010, преподаватель, канд...
    4.1 (20 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    28 Выполненных работ
    Татьяна П.
    4.2 (6 отзывов)
    Помогаю студентам с решением задач по ТОЭ и физике на протяжении 9 лет. Пишу диссертацию на соискание степени кандидата технических наук, имею опыт годовой стажировки ... Читать все
    Помогаю студентам с решением задач по ТОЭ и физике на протяжении 9 лет. Пишу диссертацию на соискание степени кандидата технических наук, имею опыт годовой стажировки в одном из крупнейших университетов Германии.
    #Кандидатские #Магистерские
    9 Выполненных работ
    Александр Р. ВоГТУ 2003, Экономический, преподаватель, кандидат наук
    4.5 (80 отзывов)
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфин... Читать все
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфинансы (Казначейство). Работаю в финансовой сфере более 10 лет. Банки,риски
    #Кандидатские #Магистерские
    123 Выполненных работы
    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 Выполненных работ
    Татьяна С. кандидат наук
    4.9 (298 отзывов)
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (пос... Читать все
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (поставки напрямую с издательств), доступ к библиотеке диссертаций РГБ
    #Кандидатские #Магистерские
    551 Выполненная работа
    Антон П. преподаватель, доцент
    4.8 (1033 отзыва)
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публик... Читать все
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публикуюсь, имею высокий индекс цитирования. Спикер.
    #Кандидатские #Магистерские
    1386 Выполненных работ
    Дмитрий Л. КНЭУ 2015, Экономики и управления, выпускник
    4.8 (2878 отзывов)
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    #Кандидатские #Магистерские
    5125 Выполненных работ
    Екатерина Б. кандидат наук, доцент
    5 (174 отзыва)
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподав... Читать все
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподавала учебные дисциплины: Бюджетная система Украины, Статистика.
    #Кандидатские #Магистерские
    300 Выполненных работ
    Анна Александровна Б. Воронежский государственный университет инженерных технол...
    4.8 (30 отзывов)
    Окончила магистратуру Воронежского государственного университета в 2009 г. В 2014 г. защитила кандидатскую диссертацию. С 2010 г. преподаю в Воронежском государственно... Читать все
    Окончила магистратуру Воронежского государственного университета в 2009 г. В 2014 г. защитила кандидатскую диссертацию. С 2010 г. преподаю в Воронежском государственном университете инженерных технологий.
    #Кандидатские #Магистерские
    66 Выполненных работ