Потенциал искусственных нейронных сетей в массовой оценке недвижимости: пересмотр данного вопроса

Цель: Цель статьи — исследовать сравнительную эффективность искусственной нейронной сети (ИНС) и нескольких методов множественной регрессии с точки зрения точности прогнозирования и возможности их применения в сфере массовой оценки недвижимости. Методология/метод: На первом этапе методология предусматривала проверку набора данных на наличие неучтённой нелинейности, что указывало на необходимость применения нелинейного метода моделирования. С учётом способности ИНС моделировать нелинейные данные этот метод был использован наряду с регрессионной моделью обычных наименьших квадратов (ОНК; базовая модель) и двумя нелинейными методами множественной регрессии. Кроме того, модели оценивались по точности прогнозирования и пригодности для применения в условиях массовой оценки недвижимости. Результаты: Предыдущие исследования, в которых сравнивалась прогностическая эффективность модели ИНС и методов множественной регрессии, дали неоднозначные результаты. Высокая прогностическая способность важна, однако не менее важно, может ли данный метод успешно применяться для массовой оценки жилой недвижимости. Исследование показало, что нелинейная регрессионная модель характеризовалась более высокой точностью прогнозирования, чем ИНС. Кроме того, результаты работы ИНС были недостаточно прозрачными, чтобы обеспечить однозначную оценочную модель, на основе которой прогнозируемые значения можно было бы обосновать при рассмотрении возражений. Ограничения/научно-практические последствия: Исследование даёт информативное представление об эффективности методологии ИНС в сфере недвижимости. Был выявлен ряд вопросов, касающихся применимости моделей ИНС в условиях массовой оценки недвижимости. Практическая значимость: Работа показывает, что, хотя ИНС полезны как инструмент прогнозирования, их практическая роль в оценке стоимости жилой недвижимости для целей налогообложения имущества ограничена. Оригинальность/ценность: Исследование развивает дискуссию о полезности методов ИНС в условиях массовой оценки недвижимости.