Нечітка модель ідентифікації фаз на ринку нерухомості
Loading...
Date
2014-04-24
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
Abstract
Ринок нерухомості як важливий сегмент фінансового ринку розглянуто з точки зору гіпотези когерентного ринку, яка поєднує нелінійну детерміністичну модель і статистичну динамічну модель, а її основне припущення полягає в тому, що в динаміці ринку присутні чотири фази: випадкового блукання, нестійкого переходу, хаотичного ринку та когерентного ринку. Інформаційну базу дослідження динаміки ринку становить статистична інформація щодо середньої ціни квадратного метру нерухомого майна на вторинному ринку житлової нерухомості, а також похідний від неї часовий ряд дохідностей. У статті розроблено метод ідентифікації фаз ринку нерухомості, що базується на використанні нечіткої моделі. Загальна схема методу складається з трьох блоків: І — містить нечітку модель ідентифікації фази ринку нерухомості (обумовлена високим рівнем невизначеності динаміки ціни на ринку, її властивостями нелінійності, нестаціонарності тощо); ІІ — верифікація моделі на базі співставлення результатів ідентифікації з даними експертного оцінювання; ІІІ — призначений для навчання моделі (оптимізації параметрів функцій належності, на основі яких здійснюється класифікація). Для побудови моделі обґрунтовано вибір вхідних (пояснюючих) факторів моделі, який полягає у виділенні найбільш інформативних ознак для класифікації фаз. З цією метою проаналізовані властивості динаміки дохідності нерухомого майна у фазах когерентного ринку, сформовано вимоги до кількісних показників. У результаті обрано кількісні характеристики динаміки, що отримано із застосуванням статистичного й комплексного фрактального аналізу та характеризують природу часового ряду, оцінюють його глибину пам’яті, локальну стійкість динаміки та наявність зсувів. Побудовано базу знань моделі. Застосування побудованої моделі дозволить провести якісний аналіз поточної ситуації на ринку нерухомого майна, надати рекомендації щодо вибору релевантного інструментарію прогнозування.
Рынок недвижимости как важный сегмент рынка рассмотрен с точки зрения гипотезы когерентного рынка, которая объединяет нелинейную детерминистическую модель и статистическую динамическую модель, а ее основное предположение состоит в том, что в динамике рынке присутствуют четыре фазы: случайного блуждания, неустойчивого перехода, хаотичного рынка и когерентного рынка. Информационную базу исследования динамики рынка составляет статистическая информация о средней цене квадратного метра недвижимости на вторичном рынке жилой недвижимости, а также производный от нее временной ряд доходностей недвижимости. В статье разработан метод идентификации фаз рынка недвижимости, основанный на использовании нечеткой модели. Общая схема метода состоит из трех блоков: I — содержит нечеткую модель идентификации фазы рынка недвижимости (обусловлена высоким уровнем неопределенности динамики цены на рынке, ее свойствами нелинейности, нестационарности и т.п.); II — верификация модели на базе сопоставления результатов идентификации данным экспертной оценки; III — предназначен для обучения модели (оптимизации параметров функций принадлежности, на основе которых осуществляется классификация). Для построения модели обоснован выбор входных (объясняющих) факторов модели, который заключается в выделении наиболее информативных признаков для классификации фаз. С этой целью проанализированы свойства динамики доходности недвижимости в фазах когерентного рын-ка, сформированы требования к количественным показателям. В результате избран количественные характеристики динамики, получено в результате применения статистического и комплексного фрактального анализа и характеризуют природу временного ряда, оценивают его глубину памяти, локальную устойчивость динамики и наличие оползней. Построена база знаний модели. Применение построенной модели позволит провести качественный анализ текущей ситуации на рынке недвижимого имущества, предоставить рекомендации по выбору релевантного инструментария прогнозирования.
Real estate is considered as an important segment of the financial market in terms of the coherent market hypothesis, which combines the nonlinear deterministic model and statistical dynamic model and its basic assumption is that the dynamics of the market is divided into four phases: random walk, unstable transition, chaotic market and coherent market. Information base for research is statistical information market dynamics on the average price per square meter of real estate in the secondary real estate market, as well as derivative yields a time series of prices. In this article a method for identifying the phases of real estate market, based on the use of fuzzy model. The general scheme of the method consists of three parts: I — contains fuzzy model identification phase of the real estate market (due to the high level of uncertainty in the market price dynamics and its properties of nonlinearity, nonstationarity, etc.); II — verification of the model based on the comparison of the results of the identification data of peer reviews; III — is designed to train the model (optimizing of pa-rameters of membership functions, based on which is carried out the classification). To build a model of the choice of input (explanatory) factors model, which involves the separation of the most informative features for the classification phase. For this goal, the properties of the dynamics of return rates in the phases of the coherent market requirements regarding quantitative indicators were analysed. As a result, quantitative characteristics of dynamics were selected, which were obtained by the use of complex statistical and fractal analysis and characterize the nature of the time series, estimate the depth of its memory, the local dynamics of resistance and the presence of land-slides. The knowledge base model is built. The application of the con-structed model will allow to implement a qualitative analysis of the current situation in the real estate market, to provide guidance on the selection of relevant instruments prediction.
Рынок недвижимости как важный сегмент рынка рассмотрен с точки зрения гипотезы когерентного рынка, которая объединяет нелинейную детерминистическую модель и статистическую динамическую модель, а ее основное предположение состоит в том, что в динамике рынке присутствуют четыре фазы: случайного блуждания, неустойчивого перехода, хаотичного рынка и когерентного рынка. Информационную базу исследования динамики рынка составляет статистическая информация о средней цене квадратного метра недвижимости на вторичном рынке жилой недвижимости, а также производный от нее временной ряд доходностей недвижимости. В статье разработан метод идентификации фаз рынка недвижимости, основанный на использовании нечеткой модели. Общая схема метода состоит из трех блоков: I — содержит нечеткую модель идентификации фазы рынка недвижимости (обусловлена высоким уровнем неопределенности динамики цены на рынке, ее свойствами нелинейности, нестационарности и т.п.); II — верификация модели на базе сопоставления результатов идентификации данным экспертной оценки; III — предназначен для обучения модели (оптимизации параметров функций принадлежности, на основе которых осуществляется классификация). Для построения модели обоснован выбор входных (объясняющих) факторов модели, который заключается в выделении наиболее информативных признаков для классификации фаз. С этой целью проанализированы свойства динамики доходности недвижимости в фазах когерентного рын-ка, сформированы требования к количественным показателям. В результате избран количественные характеристики динамики, получено в результате применения статистического и комплексного фрактального анализа и характеризуют природу временного ряда, оценивают его глубину памяти, локальную устойчивость динамики и наличие оползней. Построена база знаний модели. Применение построенной модели позволит провести качественный анализ текущей ситуации на рынке недвижимого имущества, предоставить рекомендации по выбору релевантного инструментария прогнозирования.
Real estate is considered as an important segment of the financial market in terms of the coherent market hypothesis, which combines the nonlinear deterministic model and statistical dynamic model and its basic assumption is that the dynamics of the market is divided into four phases: random walk, unstable transition, chaotic market and coherent market. Information base for research is statistical information market dynamics on the average price per square meter of real estate in the secondary real estate market, as well as derivative yields a time series of prices. In this article a method for identifying the phases of real estate market, based on the use of fuzzy model. The general scheme of the method consists of three parts: I — contains fuzzy model identification phase of the real estate market (due to the high level of uncertainty in the market price dynamics and its properties of nonlinearity, nonstationarity, etc.); II — verification of the model based on the comparison of the results of the identification data of peer reviews; III — is designed to train the model (optimizing of pa-rameters of membership functions, based on which is carried out the classification). To build a model of the choice of input (explanatory) factors model, which involves the separation of the most informative features for the classification phase. For this goal, the properties of the dynamics of return rates in the phases of the coherent market requirements regarding quantitative indicators were analysed. As a result, quantitative characteristics of dynamics were selected, which were obtained by the use of complex statistical and fractal analysis and characterize the nature of the time series, estimate the depth of its memory, the local dynamics of resistance and the presence of land-slides. The knowledge base model is built. The application of the con-structed model will allow to implement a qualitative analysis of the current situation in the real estate market, to provide guidance on the selection of relevant instruments prediction.
Description
Keywords
Ринок нерухомості, динаміка ціни, гіпотеза когерентного ринку, фаза випадкового блукання, фаза нестійкого переходу, фаза хаотичного ринку, фаза когерентності, нечітке моделювання, комплексний фрактальний аналіз, Рынок недвижимости, динамика цены, гипотеза, фаза случайного блуждания, фаза неустойчивого перехода, фаза хаотического рынка, фаза когерентности, нечеткое моделирование, комплексный фрактальный анализ, Real estate market, the dynamics of prices coherent hypothesis of market identification phase, the phase of the random walk, unstable transition phase, phase chaotic market, phase coherence, fuzzy modeling, complex fractal analysis
Citation
Масишко Н. К. Нечітка модель ідентифікації фаз на ринку нерухомості / Н. К. Масишко, В. О. Шаповалова // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2014. – № 3. – С. 94–119.