Методы оценки и обновления гедонической оценки

Цель: Цель настоящей статьи заключается в исследовании точности и волатильности различных методов оценки и обновления гедонических моделей оценки. Методология: Авторы применяют шесть методов оценки (линейный метод наименьших квадратов, робастную регрессию, регрессию со смешанными эффектами, случайные леса, градиентный бустинг и нейронные сети) и два метода обновления (скользящие и расширяющиеся окна). Используется обширный и детализированный набор данных, включающий более 123 000 частных домов на одну семью, проданных в Швейцарии в период с 2005 по 2017 год. Результаты: Метод градиентного бустинга обеспечивает наибольшую точность, тогда как робастный метод дает прогнозы с наименьшей волатильностью. Между методами существует явный компромисс, зависящий от того, направлена ли цель на повышение точности или на снижение волатильности. Выбор между скользящими и расширяющимися окнами оказывает лишь умеренное влияние на результаты. Научная новизна и практическая значимость: В статье сопоставляется широкий спектр линейных методов и методов машинного обучения в контексте сценариев со скользящими или расширяющимися окнами, которые применяются на практике, но ранее не рассматривались в исследованиях. В число рассматриваемых методов входит робастная регрессия, ранее не применявшаяся в данном контексте. Обновление данных позволяет анализировать не только точность, но и волатильность прогнозов. Результаты могут быть полезны для совершенствования гедонических моделей, используемых оценщиками для целей налогообложения недвижимости, андеррайтерами ипотечных кредитов, оценочными компаниями и регулирующими органами.