Аналитика цен на недвижимость на рынке США на основе неявных признаков

Данная магистерская диссертация посвящена анализу влияния неявных факторов на цены недвижимости. В исследовании акцентируется внимание на существенном экономическом значении рынка недвижимости, усиливающемся в условиях цифровизации и расширения доступности данных. Несмотря на это, существующие модели оценки зачастую игнорируют неявные факторы, такие как показатели экологии или уровень преступности, что потенциально снижает точность прогнозов и увеличивает риски для инвесторов. Центральной гипотезой работы является утверждение, что интеграция данных о неявных факторах в модели скоринга может значительно улучшить качество прогнозов стоимости недвижимости. Для проверки этой гипотезы проводится анализ различных подходов к оценке стоимости, включая как традиционные методы, так и современные технологические решения, такие как автоматизированные системы и геоинформационные технологии. В процессе доказательства центральной гипотезы работа была разделена на 3 основные смысловые части: теоретический обзор, анализ неявных факторов и разработка новой модели скоринга. В первой части обсуждается эволюция методов оценки и их текущее состояние, отмечаются их недостатки и возможные пути улучшения. Второй блок посвящен идентификации и анализу неявных факторов, которые могут влиять на индекс цен на жилье. В третьей части описывается разработка и тестирование новой модели оценки, включающей неявные факторы. Как итог - демонстрируется, как предложенная модель может повысить точность оценок и снизить инвестиционные риски. Работа доказывает значимость неявных факторов при оценке недвижимости, показывая, что их учет может привести к более точным и эффективным результатам в инвестиционных решениях. Это исследование представляет значительный вклад в область анализа цены недвижимости, подчеркивая важность комплексного подхода для достижения лучших результатов прогнозирования.