Browsing by Author "Ovchynnykov, Yaroslav"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Data-Driven підхід в обґрунтуванні вибору об’єктів приватного житлового інвестування
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-12-20) Овчинников, Ярослав Сергійович; Ovchynnykov, Yaroslav; Катуніна, Ольга Сергіївна
    Проблема ефективного інвестування у приватний житловий сектор є актуальною, оскільки вибір об’єктів для інвестицій вимагає глибокого аналізу та урахування багатьох факторів. Застосування Data-Driven підходу та математичного моделювання може значно підвищити якість прийняття рішень, знизити ризики та забезпечити систематичність інвестиційного процесу. Метою роботи є розробка моделей машинного та глибокого навчання для аналізу та прогнозування ціни на житлові об’єкти з урахування дата орієнтованого підходу при виборі об’єктів для інвестування. Об'єктом дослідження роботи є вибір об’єктів приватного житлового інвестування. Предметом дослідження є методи машинного та глибокого навчання для прогнозування ціни об’єктів нерухомості та вибору об’єктів приватного житлового інвестування. The problem of effective investment in the private housing sector is relevant, as the selection of investment objects requires indepth analysis and consideration of many factors. The use of a Data-Driven approach and mathematical modeling can significantly improve the quality of decision-making, reduce risks, and ensure the systematic nature of the investment process. The aim of the study is to develop machine and deep learning models for analyzing and forecasting the price of residential real estate, taking into account the date-oriented approach when selecting objects for investment. The object of research is the selection of private residential investment objects. The subject of the study is machine and deep learning methods for predicting the price of real estate and selecting private residential investment objects.
  • 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.