Массовая оценка недвижимости на малых рынках

Основными базами налогообложения земель являются их площадь или стоимость. Во многих странах, особенно в Восточной Европе, проводятся или планируются реформы налогообложения недвижимости, включая налогообложение земель, предусматривающие использование стоимости недвижимости в качестве налоговой базы. Практика и исследования в этой области показывают, что такое изменение налоговой системы приводит к значительным изменениям в землепользовании и перераспределении земель. Налогообложение стоимости земель требует создания системы массовой оценки. Для этой цели могут применяться различные методологические решения. Однако массовая оценка земель требует большого объема информации о сделках с недвижимостью. Такие данные доступны не во всех случаях. Основная цель статьи — оценить возможность применения отдельных алгоритмов машинного обучения и модели множественной регрессии для массовой оценки недвижимости на малых, слаборазвитых рынках, где совершается небольшое число сделок или эти сделки характеризуются низкой вариативностью атрибутов недвижимости. Проверяется гипотеза о том, что методы машинного обучения обеспечивают более точные оценки, чем модели множественной регрессии, с учетом размера обучающих выборок. В исследовании использовались три типа моделей: модель множественной регрессии, алгоритм регрессии k ближайших соседей (KNN) и алгоритм регрессии XGBoost. Обучающие выборки извлекались из более крупного набора данных 1 000 раз, чтобы сделать выводы на основе усредненных результатов. Благодаря применению алгоритмов KNN и XGBoost удалось получить модели, значительно более устойчивые к малому числу наблюдений, большому числу объясняющих переменных по отношению к числу наблюдений, низкой вариативности атрибутов недвижимости в обучающих выборках, а также коллинеарности объясняющих переменных. Исследование показало, что алгоритмы, разработанные для больших наборов данных, могут обеспечивать точные результаты при ограниченном объеме данных. Это важное наблюдение, поскольку малые или слаборазвитые рынки недвижимости м...