Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
| Код |
458005 |
| Дата создания |
2020 |
| Страниц |
50
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 3 мая в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
ВВЕДЕНИЕ 5
1. АСИММЕТРИЯ ИНФОРМАЦИИ 9
1.1 Спекулятивный мотив продавца 10
1.2 Асимметрия информации и цена товара 11
2. СБОР ДАННЫХ 14
2.1 Структура парсеров 15
2.2 Сбор данных об объектах недвижимости с Avito и Cian 16
2.3 Хранение данных 18
3. ГЕДОНИЧЕСКОЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ 19
4. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА БАЗОВОГО ГЕДОНИЧЕСКОГО ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ 22
5. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 25
5.1 Подбор параметров объектов 25
5.2 Реализация модели для оценки рыночной стоимости 27
5.3 Реализация модели, ограниченной гео-позицией недвижимости 42
5.4 Реализация модели для оценки других категорий товаров 43
5.5 Пошаговый отбор параметров 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 49
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 50
Введение
Структура и объем работы. Выпускной квалификационной работ состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы. Работа содержит 48 страниц основного текста, 21 рисунков. Список использованной литературы включает 15 наименований. Приложение к диссертационной работе содержит 12 страниц.
Перечень ключевых слов: оценка рыночной стоимости, машинное обучение, гедоническое ценообразование.
Одним из самых распространенных видов правовых отношений является купля-продажа товаров и недвижимости.
В настоящее время для большинства граждан Российской Федерации жилая недвижимость составляет единственный из реальных активов, также в большинстве государств налог на недвижимость является основным источником для формирования местных бюджетов и нередко – центрального бюджета.
Целью данной работы является разработка системы для оценки рыночной стоимости всех типов товаров и недвижимости.
Для определения рыночной стоимости использовался комплекс из разных алгоритмов оценки: гедоническое ценообразование, разные виды регрессий. Также немаловажной частью системы стали алгоритмы сбора, хранения и предобработки информации (для получения конечного списка параметров, по которым строится модель оценки рыночной стоимости).
Данная система может быть применена при оценке всех видов товаров и недвижимости.
Фрагмент работы для ознакомления
Дипломная работа выполнена по всем требованиям и защищена на "отлично".
Список литературы
1. Frew J., G. D. Jud Estimating The Value of Apartment Buildings // The Journal of Real Estate Research. 2003. №25(1). С. 77 - 86.
2. Calhoun C. A. Property Valuation Models and House Price Indexes for The Provinces of Thailand: 1992 – 2000 // Housing Finance International. 2003.
№17. С. 31 – 41..
3. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество, и культура. М.: Госуниверситет ВШЭ, 2000. 561 с.
4. Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика. - 1 изд.
- СПб.: Эк. школа, 1999. - 348 с.
5. Стиглиц Дж. Ревущие девяностые. Семена развала. - 1 изд. - М.: Современная экономика и право, 2005. - 511 с.
6. Сапир Ж. Экономика информации: новая парадигма и ее границы // Вопросы экономики. - 2005. - №10. - С. 4–24.
7. Selim H. Determinants of house prices in Turkey: Hedonic regression versus artificial neural network // Expert Systems with Applications. - 2009. - №36. - С. 2843–2852.
8. Bin O. A prediction comparison of housing sales prices by parametric versus semi-parametric regressions // Journal of Housing Economics. - 2004. - №13. - С. 68–84.
9. Fan G., Ong Z. S. E., Koh H. C. Determinants of house price. A decision tree approach // Urban Studies. - 2006. - №43. - С. 2301–2315.
10. Griliches Z. Price Indexes and Quality Changes: Studies in New Methods of Measurement // Harvard U. Press. - 1971. - №322. - С. 120-127.
11. Rosen S. Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition // Journal of Political Economics. - 1974. - №82. - С. 34 – 55.
12. Pace R. K., R. Barry, C. F. Sirmans Spatial Statistics and Real Estate // Journal of Real Estate Finance and Economics. - 1998. - №17. - С. 5-13.
13. Bourassa S. C., M. Hoesli, V. C. Peng Do Housing Submarkets really Matter?
// Journal of Housing Economics. - 2003. - №12. - С. 12-28.
14. Fik T. J., D. C. Ling, G. F. Mulligan Modeling Spatial Variation in Housing Prices: A Variable Interaction Approach // Real Estate Economics. - 2003. -
№31. - С. 623-646.
15. John G.H., Kohavi R., Pfleger, K. Irrelevant features and the subset selection problem // Proceedings of the Eleventh International Conference on Machine Learning. - 1994. - С. 121-129.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00355