Корчинский Д.Ю.

ГВУЗ «Национальный горный университет», Украина, Днепропетровск

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПОСТРОЕНИЯ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ

СТОИМОСТИ ЖИЛЬЯ

Разработан комплексный метод построения регрессионных моделей ценообразования на вторичном рынке недвижимости, позволяющий учитывать качественные факторы, обеспечивающий выявление и исключение мультиколлинеарных факторов.

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.

Функциональная схема разработанного программного обеспечения изображена на рисунке 1.

Рис.1 Алгоритм функционирования программного обеспечения

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

3. Поиск и удаление выбросов.

Для выявления выбросов строится модель регрессии по всем количественным факторам , 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.

5. Замена качественных факторов фиктивными переменными.

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

7. 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