Повышение точности оценки недвижимости: сравнение гедонистической модели ценообразования и искусственной нейронной сети

Неточность оценки недвижимости представляет собой глобальную проблему. Это может быть связано с использованием методов оценки, таких как гедонистическая модель ценообразования (HPM), которые могут быть неточными и ненадежными. Как свидетельствуют литературные данные, подход на основе HPM получил широкое признание среди исследователей рынка недвижимости, несмотря на присущие ему недостатки. Поэтому настоящее исследование было направлено на оценку прогностической точности HPM по сравнению с методом искусственной нейронной сети (ANN) при оценке недвижимости. Данные о сделках с жилой недвижимостью были собраны у зарегистрированных риелторских компаний, работающих в агломерации Лагоса, Нигерия, и использованы для построения модели ANN и HPM. Результаты показали, что метод ANN превосходит подход HPM по точности прогнозирования стоимости недвижимости: значения средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) составили соответственно 15,94 и 38,23 %. Полученные результаты демонстрируют эффективность метода ANN при оценке недвижимости, и при соблюдении всех предварительных условий моделирования стоимости недвижимости метод ANN представляет собой надежный подход к оценке, который может использоваться как исследователями, так и специалистами в области недвижимости.