Моделирование рынков жилой недвижимости крупнейших городов России

Существующие математические модели массовой оценки и прогнозирования рыночной стоимости жилых объектов обладают рядом недостатков: разработанные для какого-либо одного региона модели не годятся для других регионов. Все они быстро устаревают и требуют постоянной актуализации, поскольку не учитывают постоянно меняющуюся экономическую обстановку. Они не пригодны для оптимизации строительного бизнеса. Целью исследования является создание системы оценки недвижимости городов России, применимой к любым ее регионам, причем независимо от постоянно меняющейся экономической ситуации. Эта цель была достигнута благодаря тому, что в качестве входных параметров нейронной сети помимо строительно-эксплуатационных факторов были учтены географические параметры, фактор времени, а также ряд параметров, характеризующих экономическую ситуацию в конкретных регионах, в России и в мире. Статистические данные о рынках недвижимости РФ, необходимые для обучения нейронной сети, были собраны за длительный период с 2006 г. по 2020 г., что обусловило ее динамические свойства. В качестве примера применения системы были проведены виртуальные компьютерные эксперименты, которые, например, показали, что в Москве самую высокую удельную стоимость квадратного метра имеют однокомнатные квартиры минимальных размеров — 16 м2. Максимальная стоимость двухкомнатных квартир достигается при их площади 90 м2, трехкомнатных — 100 м2, четырехкомнатных — 110 м2, пятикомнатных — 120 м2. Для условий Екатеринбурга среди двухкомнатных квартир наибольшую стоимость квадратного метра имеют квартиры общей площадью 30 м2, трехкомнатных — 110 м2, четырехкомнатных — 130 м2, пятикомнатных — 150 м2. Таким образом, система может быть использована для оптимизации строительного бизнеса. Она может быть полезна государственным структурам, занимающимся вопросами управления рынком городской недвижимости, вопросами имущественного налогообложения, вопросами повышения эффективности жилищного рынка

Моделирование рынков жилой недвижимости крупнейших городов России

Существующие математические модели массовой оценки и прогнозирования рыночной стоимости жилых объектов обладают рядом недостатков: разработанные для какого-либо одного региона модели не годятся для других регионов. Все они быстро устаревают и требуют постоянной актуализации, поскольку не учитывают постоянно меняющуюся экономическую обстановку. Они не пригодны для оптимизации строительного бизнеса. Целью исследования является создание системы оценки недвижимости городов России, применимой к любым ее регионам, причем независимо от постоянно меняющейся экономической ситуации. Эта цель была достигнута благодаря тому, что в качестве входных параметров нейронной сети помимо строительно-эксплуатационных факторов были учтены географические параметры, фактор времени, а также ряд параметров, характеризующих экономическую ситуацию в конкретных регионах, в России и в мире. Статистические данные о рынках недвижимости РФ, необходимые для обучения нейронной сети, были собраны за длительный период с 2006 г. по 2020 г., что обусловило ее динамические свойства. В качестве примера применения системы были проведены виртуальные компьютерные эксперименты, которые, например, показали, что в Москве самую высокую удельную стоимость квадратного метра имеют однокомнатные квартиры минимальных размеров — 16 м2. Максимальная стоимость двухкомнатных квартир достигается при их площади 90 м2, трехкомнатных — 100 м2, четырехкомнатных — 110 м2, пятикомнатных — 120 м2. Для условий Екатеринбурга среди двухкомнатных квартир наибольшую стоимость квадратного метра имеют квартиры общей площадью 30 м2, трехкомнатных — 110 м2, четырехкомнатных — 130 м2, пятикомнатных — 150 м2. Таким образом, система может быть использована для оптимизации строительного бизнеса. Она может быть полезна государственным структурам, занимающимся вопросами управления рынком городской недвижимости, вопросами имущественного налогообложения, вопросами повышения эффективности жилищного рынка

The Complex Neural Network Model for Mass Appraisal and Scenario Forecasting of the Urban Real Estate Market Value That Adapts Itself to Space and Time

In the modern scientific literature, there are many reports about the successful application of neural network technologies for solving complex applied problems, in particular, for modeling the urban real estate market. There are neural network models that can perform mass assessment of real estate objects taking into account their construction and operational characteristics. However, these models are static because they do not take into account the changing economic situation over time. Therefore, they quickly become outdated and need frequent updates. In addition, if they are designed for a specific city, they are not suitable for other cities. On the other hand, there are several dynamic models taking into account the overall state of the economy and designed to predict and study the overall price situation in real estate markets. Such dynamic models are not intended for mass real estate appraisals. The aim of this article is to develop a methodology and create a complex model that has the properties of both static and dynamic models. Moreover, our comprehensive model should be suitable for evaluating real estate in many cities at once. This aim is achieved since our model is based on a neural network trained on examples considering both construction and operational characteristics, as well as geographical and environmental characteristics, along with time-changing macroeconomic parameters that describe the economic state of a specific region, country, and the world. A set of examples for training and testing the neural network were formed on the basis of statistical data of real estate markets in a number of Russian cities for the period from 2006 to 2020. Thus, many examples included the data relating to the periods of the economic calm for Russia, along with the periods of crisis, recovery, and growth of the Russian and global economy. Due to this, the model remains relevant with the changes of the international economic situation and it takes into account the specifics of regions. The model proved to be suitable for solving the following tasks: industrial economic analysis, company strategic and operational management, analytical and consulting support of investment, and construction activities of professional market participants. The model can also be used by government agencies authorized to conduct public cadastral assessment for calculating property taxes

Simulation of Residential Real Estate Markets in the Largest Russian Cities

Существующие математические модели массовой оценки и прогнозирования рыночной стоимости жилых объектов обладают рядом недостатков: разработанные для какого-либо одного региона модели не годятся для других регионов. Все они быстро устаревают и требуют постоянной актуализации, поскольку не учитывают постоянно меняющуюся экономическую обстановку. Они не пригодны для оптимизации строительного бизнеса. Целью исследования является создание системы оценки недвижимости городов России, применимой к любым ее регионам, причем независимо от постоянно меняющейся экономической ситуации. Эта цель была достигнута благодаря тому, что в качестве входных параметров нейронной сети помимо строительно-эксплуатационных факторов были учтены географические параметры, фактор времени, а также ряд параметров, характеризующих экономическую ситуацию в конкретных регионах, в России и в мире. Статистические данные о рынках недвижимости РФ, необходимые для обучения нейронной сети, были собраны за длительный период с 2006 г. по 2020 г., что обусловило ее динамические свойства. В качестве примера применения системы были проведены виртуальные компьютерные эксперименты, которые, например, показали, что в Москве самую высокую удельную стоимость квадратного метра имеют однокомнатные квартиры минимальных размеров - 16 м2. Максимальная стоимость двухкомнатных квартир достигается при их площади 90 м2, трехкомнатных - 100 м2, четырехкомнатных - 110 м2, пятикомнатных - 120 м2. Для условий Екатеринбурга среди двухкомнатных квартир наибольшую стоимость квадратного метра имеют квартиры общей площадью 30 м2, трехкомнатных - 110 м2, четырехкомнатных -130 м2, пятикомнатных -150 м2. Таким образом, система может быть использована для оптимизации строительного бизнеса. Она может быть полезна государственным структурам, занимающимся вопросами управления рынком городской недвижимости, вопросами имущественного налогообложения, вопросами повышения эффективности жилищного рынка.The existing mass appraisal models and mathematical tools for predicting the market value of residential property have a number of disadvantages, as they are developed for individual regions. Without considering the constantly changing economic environment, these models quickly become outdated and require constant updating. Thus, they are not suitable for construction business optimisation. The study aims to create a universally applicable real estate appraisal system for Russian cities, regardless of the constantly changing economic situation. This goal was achieved through the creation of a neural network, whose input parameters include construction and operational data, geographical factors, time effect, as well as a number of indicators characterising the economic situation in specific regions, Russia and the world. In order to examine the dynamics of real estate markets in the Russian Federation, statistical data for neural network training were collected over a long period from 2006 to 2020. Virtual computer experiments were performed for testing the developed system. They showed that minimum size one-room apartments of 16 square meters have the highest unit cost per square meter in Moscow. Two-room apartments with an area of 90 square meters have the maximum price, as well as 100 sq. m. three-room, 110 sq. m. four-room and 120 sq. m. five-room apartments. In Ekaterinburg, two-room apartments with a total area of 30 square meters have the highest cost per square meter; the same applies for 110 sq. m. three-room, 130 sq. m. four-room and 150 sq. m. five-room apartment. Thus, the proposed system can be used to optimise the construction business. It can be also be useful for government institutions concerned with urban real estate market management, property taxation, and housing market improvement.Исследования и публикация статьи финансировались Российским фондом фундаментальных исследований: Грант № 19-010-00307 «Разработка интеллектуальной самоадаптируемой системы массовой оценки и сценарного прогнозирования рыночной стоимости жилой недвижимости регионов РФ». Авторы выражают глубокую признательность авторитетным специалистам в области оценки имущества: Геннадию Моисеевичу Стернику , Сергею Геннадьевичу Стернику и Евгению Иосифовичу Нейману за полезные консультации и поддержку. Авторы благодарны Илье Наилевичу Нуруллину за разработку удобного пользовательского интерфейса.The article has been prepared with the support of the Russian Foundation for Basic Research, the grant No. 19-010-00307 “Development of intellectual self-adaptive system of mass valuation and scenario forecasting of the market value of residential real estate in the regions of the Russian Federation”. The authors express their deep gratitude to the authoritative experts in the field of property valuation: Gennady Moiseevich Sternik, Sergey Gennadievich Sternik and Evgeny Iosifovich Neiman for their support and useful advice. The authors are grateful to Ilya Nailevich Nurullin for developing a convenient user interface