Оценка стоимости жилья на основе метода случайного леса: массовая оценка жилой недвижимости в Южной Корее

Массовая оценка представляет собой стандартизированную процедуру одновременной оценки большого числа объектов недвижимости и широко используется для расчета налога на недвижимость. Хотя традиционно для этой цели применяется гедонистическая модель ценообразования, основанная на линейной регрессии методом наименьших квадратов (OLS), стабильность и точность такой модели остаются сомнительными. В данной статье исследуются особенности прогнозирования цен на жилье на основе метода случайного леса (Random Forest, RF) путем его сравнения с традиционной гедонистической моделью ценообразования. Для анализа использовались данные о сделках с квартирами за период с 2006 по 2017 год в районе Каннам — одном из наиболее развитых районов Южной Кореи. На основе набора данных, охватывающего 40% всех сделок в исследуемой области, показано, что точность прогнозирования с использованием машинного обучения может быть неожиданно высокой. Среднее процентное отклонение между прогнозируемой и фактической рыночной стоимостью составило для прогноза на основе RF всего около 5,5%, тогда как для прогноза на основе OLS оно достигало почти 20%. Для прогноза на основе RF вероятность того, что прогнозируемая цена будет отличаться от фактической рыночной цены не более чем на 5%, составила 72%, тогда как лишь около 17,5% прогнозов на основе регрессии попадали в тот же диапазон. Эти результаты показывают, что в практике массовой оценки метод RF может быть полезным дополнением к гедонистическим моделям, поскольку он более адекватно учитывает сложность и нелинейность реальных рынков жилья.