Анализ и прогнозирование городского рынка жилья с использованием сигналов Интернета

В статье показана возможность прогноза цен на рынке недвижимости Москвы на основе активности пользователей Интернета. Модели строятся с использованием метода группового учета аргументов. Эксперименты показали ошибку 0.04%-5.88% для расчета текущей стоимости недвижимости разного типа. У статті показа...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Індуктивне моделювання складних систем
Date:2016
Main Authors: Болдырева, А.В., Соболевский, О.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2016
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125048
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Анализ и прогнозирование городского рынка жилья с использованием сигналов Интернета / А.В. Болдырева, О.А. Соболевский // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2016. — Вип. 8. — С. 50-72. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:В статье показана возможность прогноза цен на рынке недвижимости Москвы на основе активности пользователей Интернета. Модели строятся с использованием метода группового учета аргументов. Эксперименты показали ошибку 0.04%-5.88% для расчета текущей стоимости недвижимости разного типа. У статті показана можливість прогнозу цін на ринку нерухомості Москви на основі активності користувачів Інтернету. Моделі будуються з використанням методу групового обліку аргументів. Експерименти показали помилку 0.04%-5.88% для розрахунку поточної вартості нерухомості різного типу. The article shows the possibility of forecasting the prices on real estate market on the basis of the Internet users’ activity. Models are built using the group method of data handling. The experiments showed the errors of 0.04%-5.88% for the current prices related to various types of property.
ISSN:XXXX-0044