УДК 004

ОБЗОР МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ НЕДВИЖИМОСТИ

Дьяков В.А.1, Курзаева Л.В.1, Вахрушев В.И.1
1Магнитогорский Государственный Технический Университет имени Г.И.Носова

Аннотация
В статье проведён детальный обзор методов построения моделей оценки недвижимости.

Ключевые слова: оценка недвижимости, оценка рыночной стоимости объектов недвижимости, построение модели, рынок недвижимости


REVIEW OF METHODS OF CONSTRUCTION OF REAL ESTATE VALUATION MODELS

Dyakov V.A.1, Kurzaeva L.V.1, Vakhrushev V.I.1
1Magnitogorsk State Technical University named G.I.Nosova

Abstract
The article provides a detailed overview of the methods of construction of real estate valuation models.

Библиографическая ссылка на статью:
Дьяков В.А., Курзаева Л.В., Вахрушев В.И. Обзор методов построения моделей оценки недвижимости // Современная техника и технологии. 2016. № 11. Ч. 2 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2016/11/11387 (дата обращения: 27.05.2017).

В России происходит активное формирование и развитие рынка недвижимости и все большее число граждан, предприятий и организаций участвует в операциях с недвижимостью. При этом законодательством в отдельных случаях предусмотрена обязательная оценка рыночной стоимости объектов недвижимости.

Такую оценку принято разделять на массовую и индивидуальную.

Массовая оценка недвижимости  –  это оценка большого числа объектов недвижимости на конкретную дату с использованием стандартных методик и статистического анализа. При этом унифицируется процедура оценки большого числа объектов [7].

При массовой оценке на заключительном этапе проверяется используемая для расчетов модель и контролируется качество получаемых результатов.

При этом результаты, полученные с помощью модели массовой оценки, сравниваются с реальными ценами продаж и оцениваются отклонения уровня оценки по каждой группе аналогичных объектов.

Индивидуальная оценка недвижимости – это оценка конкретного объекта на определённую дату. Она необходима для защиты результатов оценки в судах, для определения стоимости объектов специального назначения и т.п. [7].

Для обоих видов оценок стоит задача разработки методик оценки недвижимости, в основу которых могут быть положены разнообразные модели и методы (рисунок 1).

Рисунок 1 – Методы разработки моделей оценки недвижимости

Общим требованиями к применению данных методов является наличие обширной и достоверной базы данных о сделках купли-продажи с описанием физических и экономических характеристик объектов недвижимости, участвовавших в этих сделках;

Статистические методы

Для данной группы традиционно использование регрессионных методов, которые позволяют осуществить оценку на основе установленной взаимозависимость факторов.

К недостаткам статистического метода можно отнести его высокую трудоемкость и возможность учитывать только строго ограниченный набор типов данных, значения каждого параметра объекта, исходя из наличия информации о них  в массиве исходных данных.

Экспертные методы.

Данная группа методов основана на формализации мнений специалистов (экспертов) о характере зависимости рыночной стоимости объекта от его параметров.

Получаемые в результате методики носят чисто субъективный характер. Мнения экспертов могут очень сильно различаться по оценке одинаковых объектов. Сложность экспертной оценки также заключается в необходимости наличия у экспертов умений определять весомость конкретных факторов цены. Не последнюю роль также играют изменения на рынке, а также сложность экспертной разработки методики определяется тем,

Методы интеллектуального анализа данных

В данной группе методов наибольший интерес представляют методы нечеткой логики и нейронных сетей, рассмотрим их подробнее.

Нечеткая логика

Суть методов нечеткой логики заключается в осуществлении принятия решений на основе представлений о нечеткости рассуждений и предпочтений  лица принимающего решение. Для этого осуществляется формирование лингвистических переменных, нечёткий вывод и приведение к чёткости.

Построение и поиск решения на нечетких моделях обладает рядом преимуществ:

  • использование нечетких входных данных;
  • нечеткая формализация критериев оценки и сравнения
  • оперирование со степенью достоверности оценок;
  • сокращение времени разработки моделей, за счет сгнятия требования к точности входных параметров;
  • использование экспертных знаний в управлении..

Использование аппарата нечеткой логики рекомендуется для:

  • сложных систем и процессов, когда не существует простой аналитической модели;
  • нелинейных процессов высоких порядков;
  • если должна производиться обработка (лингвистически сформулированных) экспертных знаний.

Недостатками нечетких систем являются:

  • отсутствие стандартной методики конструирования нечетких систем;
  • точность вычислений не превосходит, а порой и меньше, чем статистических методов.

Искусственные нейронные сети

Суть методов принятия решений с использованием нейросетевого моделирования заключается в построении формальной математической модели «по образу и подобию» человеческого мозга.

Структуру нейросети можно описать следующим образом. Нейросеть состоит из нескольких слоев: входной, внутренние (скрытые) и выходной слои. Входной слой реализует связь свходными данными, выходной – с выходными. Внутренних слоев может быть от одного и больше.

В каждом слое содержится несколько нейронов (рисунок 2).

Рисунок 2 – Структура нейросети

Между нейронами есть связи, называемые весами.

Преимущества нейросетевого подхода состоят в следующих особенностях:

- сокращение времени разработки, что достигается установлением связей между входными и выходными нейронами (параметрами), по-сути, без построения математической модели;

- отсутствие ограничений на типы входных и выходной информации;

- самообучаемость нейронных сетей, а также возможность работы с «зашумленными» данными.

Современные средства нейросетевого моделирования достаточно просты и могут с успехом применяться для поставленной задачи.


Библиографический список
  1. Курзаева Л.В. Введение в анализ данных с использованием информационных технологий: учеб. -метод. пособие/Л.В. Курзаева, И.Г. Овчинникова. -Магнитогорск: МаГУ, 2012. -60 с.
  2. Курзаева Л.В. Введение в теорию систем и системный анализ: учеб. пособие/Л.В. Курзаева. -Магнитогорск: МаГУ, 2015. -211 с
  3. Курзаева Л.В. Дистанционный курс “инструментальные методы поддержки принятия решений”: электронный учебно-методический комплекс // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование. 2016. № 1 (80). С. 2.
  4. Курзаева Л.В. Дистанционный курс «Основы математической обработки информации»: электронный учебно-методический комплекс // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование. – 2014. -Т. 1. – № 12 (67). – С. 117.
  5. Курзаева Л.В. Дистанционный курс «Основы математической обработки информации»: электронный учебно-методический комплекс // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов «Наука и образование». -2014. -Т. 1, № 12 (67). -С. 117.
  6. Курзаева Л.В. Нечеткая логика и нейронные сети : учебно-наглядное пособие / Магнитогорск, 2015. -125 с.
  7. Курзаева Л.В. Применение метода попарных сравнений для определения функции принадлежности нечеткой переменной в задачах управления социально -экономическими системами // Научно -практический журнал «Заметки ученого». -2015 -№5. -С.87 -90
  8. Овчинникова И.Г. Мониторинг образовательного процесса вуза /И.Г. Овчинникова, Л.В. Курзаева, И.В. Полякова //Современные проблемы науки и образования. -М., 2009. -№ 11. -С. 82-85.
  9. Овчинникова И.Г. Оценка эффективности образования личности вуза [Текст] / И.Г.Овчинникова, В.А. Беликов, Л.В.Курзаева //Социальное партнерство в профессиональном образовании : материалы всероссийской науч.-практ. Конф., Магнитогорск, 12 янв.2010 г. – Магнитогорск : МГППК, 2010. – с.178-187.
  10. Овчинникова И.Г., Курзаева Л.В. Математическое обеспечение информационной системы рейтинговой оценки учреждений высшего профессионального образования // Гуманитарные и социально -экономические науки. -2012. -№ 4. -С. 98-103
  11. Овчинникова И.Г., Курзаева Л.В., Петеляк В.Е., Гаврилова И.В. Математическое обеспечение системы оценки рыночной стоимости недвижимости на основе методов нечеткой логики // Успехи современной науки и образования. 2015. № 3. Т. 2. С. 58 -60.


Все статьи автора «Вахрушев Владислав Игоревич»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: