Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Новая экономика, бизнес и общество; Владивосток; Владивосток
Год издания: 2024
Ключевые слова: цены на недвижимость, прогнозирование цен на жилье, машинное обучение, пространственные данные, property prices, house price prediction, machine learning, spatial data
Аннотация: Прогнозирование цен на недвижимость является необходимым условием развития и функционирования многих секторов экономики, от строительства до финансового сектора. Банки являются является основным источником финансирования как строительной отрасли, так и процесса приобретения жилья через систему ипотечного кредитования. В современныхПоказать полностьюусловиях стоимость жилья определяется не только затратами на его возведение, но и огромным перечнем внешних и внутренних факторов, учитывать которые помогают различные методы математического моделирования, а также искусственный интеллект. В данной статье мы провели анализ и группировку научных исследований по вопросам использования методов машинного обучения в целях прогнозирования цен на недвижимость. Результаты позволили выявить наиболее используемые авторами модели, описать их возможности и перспективы использования. Банки, как организации, имеющие в своём распоряжении не только технические возможности для использования методов ML, но и базы данных для обработки моделями, могут применять их в своей работе для целей ипотечного кредитования. Forecasting real estate prices is a prerequisite for the development and functioning of many sectors of the economy, from construction to the financial sector. Banks are the main source of financing for both the construction industry and the process of purchasing housing through the mortgage lending system. In modern conditions, the cost of housing is determined not only by the cost of its construction, but also by a huge list of external and internal factors that various methods of mathematical modeling, as well as artificial intelligence, help to take into account. In this article, we have analyzed and grouped scientific research on the use of machine learning methods in order to predict real estate prices. The results made it possible to identify the models most used by the authors, describe their capabilities and prospects for use. Banks, as organizations that have at their disposal not only the technical capabilities to use ML methods, but also databases for processing models, can apply them in their work for mortgage lending purposes.
Журнал: Новая экономика, бизнес и общество
Номера страниц: 367-371
Место издания: Владивосток