Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
Search Results
Item Впровадження методики кластеризації для побудови економіко-математичних регресивних моделей оцінки нерухомості(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Губар, Ю.Мета. Актуальною є проблема використання методики ютастеризації для побудови економіко- математичних регресивних моделей оцінки нерухомості. Метою дослідження є побудова економіко- математичних моделей методами регресивного аналізу, що дасть змогу встановити не тільки найкращу оціночну модель для цієї конкретної вибірки, але й встановити принципи моделювання вартості об’єктів нерухомості на основі відомих цін аналогів. Реалізацію алгоритму регресивного аналізу необхідно розпочати з побудови матриці вибіркових парних коефіцієнтів кореляції. Обчислення та аналіз коефіцієнтів кореляції дозволять встановити зв’язок вартості з кожним із чинників [МСО-1, 2006; МСО-2, 2006; НС-1, 2003; НС-2, 2004] . Методика. Методика грунтується па застосуванні методу депдрограм (алгоритми алгомеративпо- ієрархічного кластерного аналізу) з використанням просторово стиснених чинників (лінійних комбінацій вихідних чинників). З метою вибору методу групування об’єктів нерухомості доцільно провести порівняльний аналіз та тестування різних методів кластерного аналізу. Результати. Виконані дослідження доводять важливість застосування методики ютастеризації для впровадження в Україні масової оцінки нерухомості. Якість економіко-математичних моделей визначають характеристики адекватності, стійкості та корисності моделі, які можна трактувати як погодження інформації, що описує функціональні можливості моделі. Наукова новизна. Виконані дослідження дають змогу отримувати кінцеві оціночні моделі для оцінювання неоцінених об’єктів будь-якого кластеру. Побудова моделі передбачає ретельне збирання ринкової інформації і детальне аналітичне опрацювання. Під час побудови моделі з метою отримання опти¬мального варіанта моделі, що дасть змогу уникнути недоврахування наявних чинників та не допустить включення в модель надто великої кількості змінних, пропонується зменшити кількість чинників з використанням багатокрокового регресивного аналізу. Практична значущість. У роботі виконано практичну реалізацію теоретичних розробок. Здійснено побудову оціночних моделей методами регресивного аналізу і перевірку якості оцінки на прикладі відібраного кластеру (садибна забудова) Львівського регіону. Представлене в роботі дослідження доцільно застосовувати для населених пунктів України [Губар Ю., 2012]. Цель. Целью исследования является построение экономико-математических моделей методами регрессионного анализа, что позволит установить не только лучшую оценочную модель для данной конкретной выборки, но и установить принципы моделирования стоимости объектов недвижимости на основе известных цен аналогов. Реализацию алгоритма регрессионного анализа необходимо начать с построения матрицы выборочных парных коэффициентов корреляции. Исчисление и анализ коэффициентов корреляции позволят установить связь стоимости с каждым из факторов. Методика. Методика основывается на применении метода дендрограм с использованием пространственно сжатых факторов. С целью выбора метода группировки объектов недвижимости целесообразно провести сравнительный анализ и тестирование различных методов кластерного анализа. Результаты. Выполненные исследования доказывают важность применения методики кластеризации для внедрения в Украине массовой оценки недвижимости. Качество экономико-математических моделей определяют характеристики адекватности, устойчивости и полезности модели, которые можно трактовать как согласование информации, описывающей функциональные возможности модели. Научная новизна. Выполненные исследования позволяют получать конечные оценочные модели для оценки неоцененных объектов любого кластера. Построение модели предусматривает тщательный сбор рыночной информации и детальное аналитическая обработка. В процессе построения модели с целью получения оптимального варианта модели предлагается уменьшить количество факторов с использованием многошагового регрессионного анализа. Практическая значущость. Осуществлено построение оценочных моделей методами регрессионного анализа и проверку качества оценки на примере Львовского региона. Исследования целесообразно применять для населенных пунктов Украины. Purpose. The purpose of the research is to construct economic and mathematical models by regression analysis, which will determine not only the best model for valuation of this particular sample , but also to establish principles of modelling the value real estate prices on the basis of known peers. Realization of the algorithm of regression analysis must begin with the construction of the matrix of paired sample correlation coefficients. The calculation and analysis of the correlation coefficients will allow to communicate the value of each of the factors. Methodology. The method is based on the method of dendrogram using the space compression factors. For the purpose of select the method of grouping of real estate is expedient conduct a comparative analysis and testing various methods of of cluster analysis. Results. Executed researches demonstrate the importance of using clustering methods for the introduction in Ukraine the cadastral valuation of real estate. The quality of economic and mathematical models define the characteristics of the adequacy, sustainability and usefulness models, which can be interpreted as approval of the information that describes the functionality of the model. Originality. Completed studies allow to obtain the final evaluation model to assess the invaluable objects of any cluster. Construction of the model includes a thorough collection of market information and detailed analytical processing. During the constructing a model in order to obtain the optimal variant of the model is proposed to reduce the number of factors by using multi-stage regression analysis. Practical significance. Implemented construction of evaluation models by regression analysis and quality control evaluation on the example of Lviv region. The research are useful for towns of Ukraine in order to determine the cadastral value of real estate.