Аналіз та моделювання ціноутворення на ринку нерухомості

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛазаренко, Ірина Сергіївна
dc.contributor.authorЛоїк, Назар Ігорович
dc.date.accessioned2026-03-05T10:45:08Z
dc.date.available2026-03-05T10:45:08Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМагістерська дисертація Лоїка Назара Ігоровича на тему «Аналіз та моделювання ціноутворення на ринку нерухомості» зі спеціальності 051 Економіка, освітньо-професійної програми «Економічна аналітика», Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2025, Київ. Магістерська дисертація складається зі вступу, 3 розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Виконана в обсязі 138 сторінок, містить 15 рисунків, 12 таблиць та 3 додатки. Актуальність теми. Ринок нерухомості є важливим елементом національної економіки та чутливим індикатором її змін. Він впливає на добробут населення, інвестиційну активність і розвиток міської інфраструктури, що робить необхідним формування точних та обґрунтованих прогнозів. Складність факторів, які визначають ціну житла, та швидка цифровізація економіки підсилюють потребу у сучасних аналітичних і цифрових методах моделювання. Метою магістерської роботи є узагальнення теоретичних положень, розроблення та обґрунтування методичного інструментарію до аналізу та моделювання ціноутворення на ринку житлової нерухомості, що передбачає комплексне дослідження факторів впливу, кластеризацію територіальних сегментів та побудову прогнозної моделі на основі сучасних цифрових технологій і методів машинного навчання з метою підвищення якості аналітичних та управлінських рішень для учасників ринку. Завдання дослідження: розкрити зміст, сутність та особливості ціноутворення на ринку нерухомості; здійснити огляд сучасних методів аналізу та інструментарію моделювання ціноутворення на ринку нерухомості; обґрунтувати та дослідити фактори впливу на вартість нерухомості. Оцінити ринок нерухомості, провести аналіз динаміки цін та макроекономічного середовища; здійснити кластерний аналіз ринку нерухомості та виявити сегменти ринку; провести аналітичне моделювання ціноутворення на ринку житлової нерухомості. Розробити інструментарій валідації моделі та прогнозування вартості житла; сформувати рекомендації для учасників ринку на основі виявлених трендів; здійснити стратегічний аналіз перспектив розвитку ринку нерухомості з урахуванням прогнозованих змін. Об’єктом дослідження є процеси формування вартості об'єктів нерухомості. Предметом дослідження є сукупність теоретико-методичних засад, інструментарію інтелектуального аналізу даних та прикладних моделей діагностики і прогнозування цінової динаміки на ринку житлової нерухомості. Методи дослідження: аналітичний, емпіричний, дедукція, індукція, статистичний аналіз, компаративний, оптимізаційний та прогностичний методи. Наукова новизна одержаних результатів: Наукова новизна полягає у розробленні комплексної адаптивної системи прогнозування, що базується на синергії методів машинного навчання (XGBoost) та багатовимірного статистичного аналізу (PCA, K-Means), яка дозволяє автоматично виявляти приховані патерни поведінки цінових кластерів. Практичне значення одержаних результатів. Результати можуть бути використані звичайними громадянами, девелоперами, ріелторами, банківськими установами та органами влади для планування інвестицій, оцінки ризиків і розробки житлової політики. Апробація результатів магістерської дисертації: Публікація тез доповіді на конференції: Лоїк Н. Використання цифрових технологій у моделюванні ціноутворення на ринку нерухомості. Моделювання та прогнозування економічних процесів : зб. тез доп. XIX Міжнар.наук.-практ. конф., м. Київ, 4 груд. 2025 р. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, https://mpeproc.fmm.kpi.ua
dc.description.abstractotherMaster's dissertation by Loik Nazar Igorovich on the topic «Analysis and Modeling of Real Estate Market Pricing» in the specialty 051 «Economics», educational and professional program «Economic analytics», National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute», 2025, Kyiv. The master's dissertation consists of an introduction, 3 chapters, conclusions, a list of references and appendices. The work includes 138 pages, 15 figures, 12 tables and 3 appendices. The relevance of the topic. The real estate market is an important element of the national economy and a sensitive indicator of its changes. It affects the well-being of the population, investment activity, and the development of urban infrastructure, which makes it necessary to form accurate and reasonable forecasts. The complexity of the factors that determine the price of housing and the rapid digitalization of the economy reinforce the need for modern analytical and digital modeling methods. The purpose of study is to summarize theoretical provisions, develop and justify methodological tools for analyzing and modeling pricing in the residential real estate market, which involves a comprehensive study of influencing factors, territorial segmentation, and the construction of a predictive model based on modern digital technologies and machine learning methods with the aim of improving the quality of analytical and management decisions for market participants.. Research objectives: to reveal the content, essence, and peculiarities of pricing in the real estate market; review modern methods of analysis and tools for modeling pricing in the real estate market; justify and investigate factors influencing real estate value. To evaluate the real estate market, analyze price dynamics and the macroeconomic environment; perform a cluster analysis of the real estate market and identify market segments; perform analytical modeling of pricing in the residential real estate market. Develop tools for model validation and housing cost forecasting; formulate recommendations for market participants based on identified trends; conduct a strategic analysis of the real estate market development prospects, taking into account the projected changes. The object of the study is the processes of determining the price of real estate market. The subject of the study is a set of theoretical and methodological principles, tools for intellectual data analysis and applied models of diagnostics and forecasting of price dynamics in the residential real estate market. Research methods: analytical, empirical, deduction, induction, statistical analysis, comparative, optimization and prognostic methods. Scientific novelty of the results consists in the development of a complex adaptive forecasting system based on the synergy of machine learning methods (XGBoost) and multivariate statistical analysis (PCA, K-Means), which allows for the automatic detection of hidden behavior patterns of price clusters. Practical significance of the results. Creation of a housing price forecasting model. The results can be used by ordinary citizens, developers, realtors, banking institutions and authorities for investment planning, risk assessment and housing policy development. Approbation of work results: Publication of abstract: Loik N. The use of digital technologies in the modeling of pricing in the real estate market. Modeling and forecasting of economic processes: collection of abstracts of the XIX International science and practice conference, Kyiv, December 4. 2025. Kyiv: Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Publishing House "Polytechnica," 2025.
dc.format.extent137 с.
dc.identifier.citationЛоїк, Н. І. Аналіз та моделювання ціноутворення на ринку нерухомості : магістерська дис. : 051 Економіка / Лоїк Назар Ігорович. – Київ, 2025. – 137 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/79254
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectжитлова нерухомість
dc.subjectінтелектуальний аналіз даних
dc.subjectxgboost
dc.subjectpca
dc.subjectk-means
dc.subjectсценарне прогнозування
dc.subjectволатильність ринку
dc.subjectавторегресійні моделі
dc.subjectінвестиційний аналіз
dc.subjectдіагностика трендів
dc.subjectresidential real estate
dc.subjectintelligent data analysis
dc.subjectxgboost
dc.subjectpca
dc.subjectk-means
dc.subjectscenario forecasting
dc.subjectmarket volatility
dc.subjectautoregressive models
dc.subjectinvestment analysis
dc.subjecttrend diagnostics
dc.titleАналіз та моделювання ціноутворення на ринку нерухомості
dc.typeMaster Thesis

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ЕК)
Магістерські роботи