2023 рік

Permanent URI for this collection

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/43785

Browse

Browsing 2023 рік by Author "Ovchynnykov, Yaroslav"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Дослідження ринку житлової нерухомості методами машинного навчання
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-06-21) Овчинников, Ярослав Сергійович; Ovchynnykov, Yaroslav; Катуніна, Ольга Сергіївна
    Моделювання цін на житлову нерухомість є актуальною темою, оскільки в умовах сучасного стану економіки інвесторам потрібно розуміти скільки реально може коштувати певний житловий об’єкт нерухомості. В Україні ринок нерухомості є дуже динамічним та чутливим до змін, як в економіці, так і політиці. Через військові дії, котрі відбуваються в Україні, ринок нерухомості також залежить і від того, які новини суспільство отримує з фронту про перебіг військових дій. Метою виконання роботи є побудова та експериментальне використання моделей прогнозування ціни на житло в м.Києві за допомогою методів машинного навчання. Об’єктом дослідження є ціни на об'єкти житлової нерухомості. Предметом дослідження є математичні моделі та методи аналізу та прогнозування цін на житлову нерухомість на базі інструментів машинного навчання. Residential real estate price modeling is a relevant topic, as in the current state of the economy, investors need to understand how much a certain residential property can actually cost. In Ukraine, the real estate market is very dynamic and sensitive to changes in both the economy and politics. Due to the ongoing military operations in Ukraine, the real estate market also depends on the news society receives from the frontline about the course of hostilities. The purpose of this work is to build and experimentally use models for predicting housing prices in Kyiv using machine learning methods. The object of study is the prices of residential real estate. The subject of the study is mathematical models and methods for analyzing and forecasting residential real estate prices based on machine learning tools.