Економіко-математичне моделювання ціноутворення на ринку нерухомості в умовах кризи
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація на тему: «Економіко-математичне
моделювання ціноутворення на ринку нерухомості в умовах кризи» містить 88
сторінок, 22 таблиці, 22 рисунки, 3 додатки. Перелік посилань нараховує 60
найменувань.
Актуальність. Ринок нерухомості є одним з найважливіших секторів
ринкової економіки. По перше, житло є базовою потребою людини та
важливим елементом забезпечення її життєдіяльності. По друге, процеси на
ринку житлової нерухомості мають важливе значення для економічного
розвитку держави в цілому.
Поліпшення ефективності функціонування ринку житлової
нерухомості є важливим економічним завданням через залучення значних
фінансових, матеріальних та людських ресурсів. Проте прогнозування
вартості має певні труднощі, оскільки ціна на нерухомість піддається впливу
багатьох факторів, таких як характеристики конкретного об'єкта нерухомості,
регіональних та макроекономічних факторів, які не стосуються безпосередньо
об'єкта, але впливають на тенденції та загальну кон'юнктуру ринку. Тому
постає питання в економіко-математичному моделюванні даного процесу.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота
виконувалася згідно з планом наукових досліджень кафедри економічної
кібернетики КПІ ім. Ігоря Сікорського у межах науково-дослідної теми
«Глобалізація напрямів формування промислового потенціалу в умовах
постіндустріальних трансформацій» (№ ДР 0112U007817). Автором
узагальнено та обґрунтовано вплив макроекономічних факторів на процес
ціноутворення на ринку нерухомості.
Метою магістерської дисертації є моделювання ціноутворення
первинного ринку нерухомості в умовах кризи у Київській області
Відповідно до мети, завданнями є:
1. Дослідити предметну область: проаналізувати основні поняття
ринку нерухомості, його функції, властивості та особливості;
2. Виділити фактори впливу на ціноутворення на ринку
нерухомості;
3. На основі статистичних даних, виділити особливості
функціонування первинного ринку нерухомості у кризові періоди в Київській
області;
4. Проаналізувати моделі оцінки об’єктів нерухомості;
5. За допомогою кореляційного та регресійного аналізу
проаналізувати фактори впливу на ціноутворення ринку нерухомості в
Київській області та виділити найбільш значущі;
6. Побудувати модель за допомогою машинного навчання в
середовищі RStudio. Здійснити її якісне дослідження, дослідити на
адекватність та оцінити її прогнозуючу можливість;
7. На основі думки експертів, розробити три сценарії значень
факторів впливу на ціну нерухомості в залежності від тривалості бойових дій
та стану економіки в цей період;
8. За допомогою моделі часових рядів ARIMA спрогнозувати
значення факторів впливу;
9. На основі побудованої моделі Random Forest, здійснити прогноз
вартості квадратного метра на первинному ринку нерухомості у Київській
області для кожного випадку. Проаналізувати отримані результати;
10. Надати подальші рекомендації щодо застосування даного
дослідження.
Об'єктом дослідження є процеси формування ціни на житло в
Київській області.
Предмет дослідження – алгоритми та методи встановлення ціни на
житло в Київській області.
Методи дослідження: аналіз наукових джерел, класифікації,
регресійно-кореляційний аналіз, ансамблевий метод машинного навчання та
методи прогнозування часових рядів.
Наукова новизна роботи полягає у виявлені більш значущих факторів
впливу на вартість квадратного метра на первинному ринку нерухомості саме
в Київській області, моделюванню процесу ціноутворення за допомогою
машинного навчання та прогнозуванні середньої ціни на 2023 рік за різних
економічних умов в країні. Що обумовлюється тим, що ці питання є достатньо
недослідженим для Київського регіону.
Практична значущість. Результати дослідження можуть бути
використаними державною або регіональною владою з метою розробки
програм по соціальному забезпеченню населення та при цьому мінімізації
залучених коштів бюджету. Дане дослідження може допомогти звичайним
людям в прийнятті рішення та виборі найкращого моменту для купівлі житла.
А також результати дослідження можуть допомогти забудовникам в оцінці
майбутньої вартості нерухомості за для прорахунку рентабельності
будівництва, що може потенційно зменшити кількість недобудов.
Апробація результатів роботи:
– Стаття: Пишнограєв І.О., Коваль А.М. Економіко-математичне
моделювання впливу макроекономічних факторів на ціноутворення
ринку нерухомості. Економіка та суспільство. 2022. № 43. DOI:
https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-43-60 URL:
https://economyandsociety.in.ua/index.php/journal/article/view/1742/1678
(фахове видання категорії Б);
– Тези: Капустян В.О., Коваль А.М. Економіко-математичне
моделювання ціноутворення на ринку нерухомості в умовах кризи.
Моделювання та прогнозування економічних процесів : матеріали XІV
Всеукраїнської наук. - практ. конф. з міжнародною участю, 17
листопада 2022 року. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, Вид-во
«Політехніка», 2022. С. 55-58.
Опис
Ключові слова
ціноутворення, нерухомість, регресійно-кореляційний аналіз, часовий ряд, моделювання, Random Forest, прогнозування, pricing, real estate, regression-correlation analysis, modeling, time series, Random Forest, forecasting
Бібліографічний опис
Коваль, А. М. Економіко-математичне моделювання ціноутворення на ринку нерухомості в умовах кризи : магістерська дис. : 051 Економіка / Коваль Анастасія Миколаївна. – Київ, 2022. – 94 с.