Личный кабинетuser
orange img orange img orange img orange img orange img
Курсовая работаЭкономика
Готовая работа №92763 от пользователя Успенская Ирина
book

Оценка стоимости объектов недвижимости методами машинного обучения

435 ₽
Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки
like
Гарантия безопасной покупки
help

Сразу после покупки работы вы получите ссылку на скачивание файла.

Срок скачивания не ограничен по времени. Если работа не соответствует описанию у вас будет возможность отправить жалобу.

Гарантийный период 7 дней.

like
Уникальность текста выше 50%
help

Все загруженные работы имеют уникальность не менее 50% в общедоступной системе Антиплагиат.ру

file
Возможность снять с продажи
help

У покупателя есть возможность доплатить за снятие работы с продажи после покупки.

Например, если необходимо скрыть страницу с работой на сайте от третьих лиц на определенный срок.

Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Не подходит эта работа?
Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных

содержание

Введение 3
I. Особенности рынка жилой недвижимости в РФ 5
Понятие жилой недвижимости 5
Методы оценки недвижимости 7
II. Теоретические основы машинного обучения 13
Основные понятия и методы машинного обучения 13
III. Практическое применение 15
Заключение 16
Список использованных источников 18


Весь текст будет доступен после покупки

ВВЕДЕНИЕ

Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных стали эффективными инструментами для решения не только научных задач, но и прикладных бизнес-задач. Одной из них является задача определения рыночной стоимости имущества на основе анализа рыночных данных. Искусственный интеллект в сфере оценочной деятельности стал применяться в конце прошлого столетия [1].
Внедрение алгоритмов машинного обучения при оценке объектов недвижимости позволяет снизить трудоемкость и сроки выполнения работ, а также издержки на всех этапах оценки: от поиска информации и ее обработки, непосредственного расчета стоимости до формирования итоговых отчетных документов и экономического анализа результатов [2]. Кроме того, внедрение алгоритмов машинного обучения снижает уровень субъективности оценки и вероятность технических ошибок, ведущих к искажению стоимости объекта [3].
В настоящее время, ввиду развития рынка ипотечного кредитования и заинтересованности финансово-кредитных организаций в качественной независимой и быстрой оценке таких объектов, активно развивается оценка рынка жилой недвижимости с помощью алгоритмов машинного обучения.
В данной работе машинное обучение выступает эффективным инструментом для решения оценки стоимости жилых объектов на основе анализа рыночных данных.

Весь текст будет доступен после покупки

отрывок из работы

I. Особенности рынка жилой недвижимости в РФ
Понятие жилой недвижимости
Согласно статье 130 ГК РФ [4], категория недвижимого имущества представлена земельными участками, участками недр и другими объектами, которые невозможно переместить без существенного ущерба для их назначения, в том числе зданиями, сооружениями, строящимися объектами. Это жилые и нежилые помещения, зоны в зданиях и сооружения для размещения транспорта. Морские и воздушные суда, прошедшие процедуру государственной регистрации, также относятся к разряду недвижимого имущества.
Жилая недвижимость – это здания и участки, предназначенные для проживания людей. Это дома, квартиры, таунхаусы и другие жилые сооружения. В жилое недвижимое имущество также включены компоненты, относящиеся к общему имуществу – земельному участку и объектам на нём: водным ресурсам, деревьям, полезным ископаемым. Объекты используются для проживания собственников или сдаются в аренду жильцам. Основная задача жилой недвижимости – обеспечить комфортное и безопасное проживание своих обитателей. Зачастую это наиболее ценный финансовый актив человека. Его стоимость зависит от колебаний на рынке [5].
Основные понятия, касающиеся рынка жилой недвижимости и его структурных единиц (видов жилья и жилых помещений), представлены в соответствующей нормативно-правовой базе, к которой относятся: Конституция РФ, Гражданский кодекс РФ; Налоговый кодекс РФ, Бюджетный кодекс РФ, Жилищный кодекс Российской Федерации от 29 декабря 2004 г. No 188-ФЗ, Градостроительный кодекс Российской Федерации от 29 декабря 2004 г. No 190-ФЗ.
В частности, в статье 16 ЖК РФ [6] выделяются следующие виды жилых помещений, являющихся недвижимым имуществом и пригодных для проживания граждан, в том числе:
1) жилой дом, часть жилого дома. Жилым домом признается индивидуально-определенное здание, которое состоит из комнат, а также помещений вспомогательного использования, предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, связанных с их проживанием в таком здании;
2) квартира, часть квартиры. Квартирой признается структурно обособленное помещение в многоквартирном доме, обеспечивающее возможность прямого доступа к помещениям общего пользования в таком доме и состоящее из одной или нескольких комнат, а также помещений вспомогательного использования, предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, связанных с их проживанием в таком обособленном помещении;
3) комната - часть жилого дома или квартиры, предназначенная для использования в качестве места непосредственного проживания граждан в жилом доме или квартире.
По мнению специалиста по анализу рынка недвижимости, Г.М. Стерника, рынок жилой недвижимости в значительной степени дифференцирован и индивидуализирован в зависимости от особенностей конкретного города. Диапазон развития данного рынка на среднем уровне находится между двумя полюсами, соответствующими следующим типам городов:
• Столицы, крупные региональные центры (характеризуемые динамичным развитием промышленности, транспорта, культуры, финансовой сферы и пр.). В таких городах рынок жилой недвижимости также динамично развивается и сопровождается достаточно высоким уровнем цен.
• Малые города (характеризуемые монопрофильной экономикой, низким уровнем финансово-экономической составляющей и пр.). В таких городах рынок жилой недвижимости развивается недостаточно динамично, а цены находятся на низком уровне [7].

Весь текст будет доступен после покупки

Список литературы

1. Лейфер Лев Абрамович, Чёрная Е.В. Массовая оценка объектов недвижимости на основе технологий машинного обучения. Анализ точности различных методов на примере определения рыночной стоимости квартир // Имущественные отношения в РФ. 2020. №3 (222). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/massovaya-otsenka-obektov-nedvizhimosti-na-osnove-tehnologiy-mashinnogo-obucheniya-analiz-tochnosti-razlichnyh-metodov-na-primere (дата обращения: 02.05.2024).
2. Смирнова Н.В. Технологии интеллектуального анализа данных как инструмент поддержки принятия решений в оценочной дея- тельности // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. Иваново. — 2019. — No 4. — С. 61–71.
3. Смирнова Н.В., Рындина А.А. Возможности нейросетей в реа- лизации сравнительного подхода в оценочной деятельности // Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством» / Иван. Гос. Хим-технол. Ун-т. — Иваново. — 2020. — No 46 — С. 73–78.
4. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая) от 30.11.1994 N 51-ФЗ (ред. от 11.03.2024)
5. Алиев Р. В чём разница между жилой и коммерческой недвижимостью:что принесёт больший доход. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://rosretail.com/blog/raznica-mezhdu-zhiloy-i-kommercheskoy-nedvizhimostyu
6. Жилищный кодекс Российской Федерации от 29.12.2004 N 188-ФЗ (ред. от 22.04.2024, с изм. от 25.04.2024)
7. Стерник Г.М. Рынок недвижимости России: закономерности становления и развития в условиях переходной экономики // Вопросы оценки. -1999. - No3. - С. 2-24.

Весь текст будет доступен после покупки

Почему студенты выбирают наш сервис?

Купить готовую работу сейчас
service icon
Работаем круглосуточно
24 часа в сутки
7 дней в неделю
service icon
Гарантия
Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой
service icon
Мы лидеры
LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов
Купить готовую работу сейчас

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем! 

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. 

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net

surpize-icon

Работы с похожей тематикой

stars-icon
arrowarrow

Не удалось найти материал или возникли вопросы?

Свяжитесь с нами, мы постараемся вам помочь!
Неккоректно введен e-mail
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных