Учет пространственных факторов в массовой оценке объектов недвижимости: сравнение эффективности различных методов

Автор(ы): Беляева А. В.

Название статьи: Учет пространственных факторов в массовой оценке объектов недвижимости: сравнение эффективности различных методов

Выпуск: 53

Рубрика: Управление в социально-экономических системах

Год: 2015

Библиография: Беляева А. В. Учет пространственных факторов в массовой оценке объектов недвижимости: сравнение эффективности различных методов / Управление большими системами. Выпуск 53. М.: ИПУ РАН, 2015. С.6-26.

Дата опубликования: 31.01.2015

Ключевые слова: компьютерная массовая оценка объектов недвижимости, пространственные авторегрессионные модели, центр влияния, имитационная модель, чувствительность методов

Аннотация: Исследуется эффективность методов компьютерной массовой оценки (КМО) объектов недвижимости, использующих информацию о местоположении объекта. Это исследование является актуальным в силу того, что до построения модели не всегда может быть определена однозначно структура модели (тип пространственной автокорреляции, число ближайших соседей). Предложена методика оценки эффективности различных методов КМО, реализованная посредством имитационной модели. Приведены результаты исследования: 1) области эффективного применения методов в зависимости от типа пространственной зависимости в исходных данных; 2) результаты сравнения робастности методов. Методы различаются способами учета информации о пространственном расположении объекта.

Author(s): Belyaeva A.

Article title: Location factors in real estate mass appraisal: comparing approaches

Issue: 53

Year: 2015

Keywords: computer-assisted real estate mass appraisal, spatial autoregressive model, center of influence, simulation model, robustness

Abstract: In practice, the structure of a location-based model for real estate appraisal (type of the spatial autocorrelation, neighbor count) is unobvious. We develop the simulation-based methodology to compare accuracy of computer-assisted mass appraisal (CAMA) routines. Then we compare routines differing in the form of location information accounting and build the best routine selection rule basing on spatial autocorrelation type in source data. We also provide routine robustness comparison.

в формате PDF
Обсудить статью в Интернет-конференции по проблемам управления

Просмотров: 3816; загрузок: 1260, за месяц: 14.

Назад