Массовая оценка жилой недвижимости с использованием многоуровневого моделирования

Массовая оценка, то есть автоматизированная оценка большого числа объектов недвижимости, привлекла внимание многих исследователей, которые преимущественно рассматривали эту проблему с использованием традиционных эконометрических моделей, таких как метод наименьших квадратов (OLS). Однако этот метод не учитывает иерархическую структуру данных и поэтому предполагает нереалистичную независимость объектов выборки. В статье предлагается использовать иерархическую линейную модель (HLM) для преодоления этого ограничения. HLM также предоставляет ценную информацию о доле дисперсии ошибки, обусловленной каждым уровнем иерархической модели. В исследовании HLM была применена к крупному набору данных, включавшему 2 149 квартир и 17 переменных, относящихся к двум иерархическим уровням: уровню квартиры и уровню района. Модель продемонстрировала высокую степень соответствия, а все оценённые дисперсии параметров в HLM оказались ниже рассчитанных с помощью OLS. Кроме того, можно сделать вывод, что для повышения степени соответствия модели не требуется добавлять дополнительные переменные, характеризующие район, поскольку почти вся остаточная дисперсия может быть отнесена к первому иерархическому уровню модели, то есть к уровню квартиры.