Все выпуски
- 2024 Том 16
- 2023 Том 15
- 2022 Том 14
- 2021 Том 13
- 2020 Том 12
- 2019 Том 11
- 2018 Том 10
- 2017 Том 9
- 2016 Том 8
- 2015 Том 7
- 2014 Том 6
- 2013 Том 5
- 2012 Том 4
- 2011 Том 3
- 2010 Том 2
- 2009 Том 1
-
Методика сравнения эффективности методов компьютерной массовой оценки
Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 1, с. 185-196Одним из направлений построения компьютеризированной массовой оценки (КМО) объектов недвижимости является учет местоположения объекта. При учете местоположения объекта с использованием пространственных авторегрессионных моделей структура модели (тип пространственной автокорреляции, выбор числа «ближайших» соседей) не всегда может быть определена однозначно до ее построения. Кроме того, на практике имеются ситуации, когда более эффективными являются методы, учитывающие другой тип зависимости цены объекта от его местоположения. В связи с этим в рамках исследования эффективности применения методов оценки, использующих пространственные методы, важными вопросами являются:
– области эффективности применения методов различной структуры;
– чувствительность методов, использующих пространственные модели, относительно выбора типа пространственной модели и числа ближайших соседей.
В статье проведен сравнительный анализ оценки эффективности методов КМО объектов недвижимости, использующих информацию о местоположении объекта, приведены результаты апробации, выделены области эффективного применения рассматриваемых методов.
Ключевые слова: компьютерная массовая оценка объектов недвижимости, пространственные авторегрессионные модели, центр влияния, имитационная модель, чувствительность методов.
Comparing the effectiveness of computer mass appraisal methods
Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 1, pp. 185-196Просмотров за год: 2.Location-based models — one of areas of CAMA (computer-assisted mass apriasal) building. When taking into account the location of the object using spatial autoregressive models structure of models (type of spatial autocorrelation, choice of “nearest neighbors”) cannot always be determined before its construction. Moreover, in practice there are situations where more efficient methods are taking into account different rates depending on the type of the object from its location. In this regard there are important issues in spatial methods area:
– fields of methods efficacy;
– sensitivity of the methods on the choice of the type of spatial model and on the selected number of nearest neighbors.
This article presents a methodology for assessing the effectiveness of computer evaluation of real estate objects. There are results of approbation on methods based on location information of the objects.
-
Использование пространственных моделей в массовой оценке стоимости объектов недвижимости
Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 3, с. 639-650Автором проведен анализ основных на текущий момент подходов к массовой оценке стоимости объектов недвижимости (российских и зарубежных), указаны их плюсы и минусы, а также представлен подход, основанный на применении пространственных регрессионных моделей, показывающий лучшие результаты по сравнению с обычными регрессионными моделями и применимый для российского рынка недвижимости.
Ключевые слова: массовая оценка, пространственные регрессионные модели.
Spatial models in mass appraisal of real estate
Computer Research and Modeling, 2012, v. 4, no. 3, pp. 639-650The author has analyzed main approaches to the mass appraisal of real property (Russian and foreign), pros and cons are pointed out. An approach based on spatial regression models which shows results better than conventional regression models and applicable to Russian real estate market is presented in the article.
Keywords: mass appraisal, spatial models.Просмотров за год: 3. Цитирований: 3 (РИНЦ).
Журнал индексируется в Scopus
Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU
Журнал входит в систему Российского индекса научного цитирования.
Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science
Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"