Економіко-математичне моделювання впливу макроекономічних факторів на ціноутворення ринку нерухомості

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПишнограєв, Іван Олександрович
dc.contributor.authorКоваль, Анастасія Миколаївна
dc.date.accessioned2023-10-17T07:05:47Z
dc.date.available2023-10-17T07:05:47Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractДипломна робота складається зі вступу, двох розділів, висновків та додатків. Обсяг роботи складає 60 сторінок, містить 21 ілюстрацію, 8 таблиць, 3 додатки та 43 бібліографічні найменування. Метою роботи є побудова моделі оцінки впливу різних макроекономічних та регіональних факторів на ціну за квадраний метр первинного ринку в місті Київ. Актуальність даної теми обумовлена особливою соціальною значимістю ринку нерухомості і його високим впливом на інші сегменти ринкової економіки. Підвищення ефективності функціонування ринку житлової нерухомості є масштабним економічним завданням, що обумовлено великою кількістю задіяних матеріальних, фінансових і трудових ресурсів. Масова оцінка і прогнозування ринкової вартості об'єктів житлової нерухомості є одним із способів підвищення ефективності даного ринку. Однак процес визначення і прогнозування ціноутворення ринку нерухомості має високу ступінь складності, що обумовлено залежністю ринкових процесів від безлічі мезо- і макроекономічних факторів національної економіки. Тому ці економічні процеси доречно досліджувати за допомогою економіко-математичного моделювання. Об'єктом дослідження є первинний ринок нерухомості міста Київ. Предметом дослідження є вартість житлової нерухомості первинного ринку в місті Київ. Періодом дослідження було обрано 2007-2019 роки. Для досягнення поставленої мети було використано статистичні дані державної служби статистики України. Результатом дослідження є побудова моделей за допомогою кореляційно-регресійного аналізу та машинного навчання. На основі їх апробації було виявлено, що машине навчання, є більш ефективним для дослідження такого складного питання як цінотворення на ринку нерухомості. В ході дослідження було з’ясовано, що на ціну за квадратний метр у новудовах впливають такі фактори як: облікова ставка, курс валюти, витрати населення на одну особу, валовий регіональний продукт, прожитковий мінімум та чисельність наявного населення. Також за допомогою моделі Random Forest, було спрогнозовано ціну за квадратний метр, яка могла б бути на первинному ринку нерухомості у період 2007-2019 років за умови вчасної здачі в експлуатацію всіх житлових об’єктів. Розроблено рекомендації державній владі, щодо регулювання ціни за рахунок вирішення проблем з довгобудами.uk
dc.description.abstractotherThe thesis consists of introduction, 2 chapters, conclusions and appendices. The work includes 60 pages, contains 21 pictures, 8 tables, 3 appendices and a bibliography of 43 titles. The aim of the work is to build a model for assessing the impact of various macroeconomic and regional factors on the price per square meter of the primary market in the city of Kyiv. The relevance of this topic is due to the special social significance of the real estate market and its high impact on other segments of the market economy. Improving the efficiency of the residential real estate market is a large-scale economic task, due to the large number of material, financial and labor resources involved. Mass assessment and forecasting of the market value of residential real estate is one of the ways to increase the efficiency of this market. However, the process of determining and forecasting real estate market pricing has a high degree of complexity, due to the dependence of market processes on many meso- and macroeconomic factors of the national economy. Therefore, it is appropriate to study these economic processes with the help of economic and mathematical modeling. The object of the study is the primary real estate market of Kyiv. The subject of the study is the cost of residential real estate in the primary market in Kiev. The period of the study was chosen 2007-2019. To achieve this goal, the statistical data of the State Statistics Service of Ukraine were used. The result of the study is the construction of models using correlation-regression analysis and machine learning. Based on their testing, it was found that machine learning is more effective for researching such a complex issue as pricing in the real estate market. The study found that the price per square meter in new homes is influenced by factors such as the discount rate, exchange rate, per capita expenditures, gross regional product, subsistence level and the size of the existing population. Also with the help of the Random Forest model, the price per square meter was predicted, which could be in the primary real estate market in the period 2007-2019, provided that all residential buildings are put into operation on time. Recommendations to the state authorities on price regulation by solving problems with long-term construction have been developed.uk
dc.format.extent68 с.uk
dc.identifier.citationКоваль, А. М. Економіко-математичне моделювання впливу макроекономічних факторів на ціноутворення ринку нерухомості : дипломна робота ... бакалавра : 051 Економіка / Коваль Анастасія Миколаївна. - Київ, 2021. - 68 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61462
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectцінаuk
dc.subjectціноутворенняuk
dc.subjectнерухомістьuk
dc.subjectмакроекономічні факториuk
dc.subjectмашине навчанняuk
dc.subjectpriceuk
dc.subjectpricinguk
dc.subjectreal estateuk
dc.subjectmacroeconomic factorsuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.titleЕкономіко-математичне моделювання впливу макроекономічних факторів на ціноутворення ринку нерухомостіuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Koval_bakalavr.pdf
Розмір:
1.97 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММЕС)
Бакалаврські роботи