Моделирование нейронных сетей для прогнозирования стоимости недвижимости - Дипломная работа

Переход к рыночным отношениям в экономике и научно-технический прогресс чрезвычайно ускорили темпы внедрения во все сферы социально-экономической жизни общества последних научных разработок в области информационных технологий. Развитие прогностики как науки в последние десятилетия привело к созданию множества методов, процедур, приемов прогнозирования, неравноценных по своему значению. Жесткие статистические предположения о свойствах временных рядов ограничивают возможности классических методов прогнозирования. С развитием теоретических подходов для создания адекватных моделей поведения рынка недвижимости в западных странах и США одновременно происходило активное внедрение новых интеллектуальных компьютерных технологий в практику принятия финансовых и инвестиционных решений. Вначале в виде экспертных систем и баз знаний, а затем с конца 80-х - нейросетевых технологий, которые являются адекватным аппаратом для решения задач прогнозирования. С течением времени интерес к нейросетевым технологиям то ослабевал, то вновь возрождался. Изучение литературы за этот период показало, что ни в одном из источников не содержится подробного описания (с указанием достигнутых результатов) эффективного применения нейросетевых компьютерных технологий для прогнозирования рынка недвижимости в среднесрочной перспективе. Основной вклад в развитие теории нейрокомпьютинга и его применения в финансовой сфере внесли ученые стран Запада и США. Необходимо отметить также работы отечественных ученых, занимающихся разработкой и внедрением нейросетевых технологий в области экономики, таких как: А. Ежов, Б. Одинцов, А. Романов, С. Шумский и др. На сегодняшний день возможности нейросетевых технологий используются во многих отраслях науки, начиная от медицины и астрономии, заканчивая информатикой и экономикой. Между тем далеко не все потенциальные возможности нейросетевых методов изучены, но одними из их свойств являются возможности распознавания и классификации образов, работы с большими массивами зашумленных данных, оценка стоимости недвижимости, аппроксимация и выявление неочевидных зависимостей в данных финансовых временных рядов. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ В различных областях человеческой деятельности часто возникают ситуации, когда по имеющейся информации (данным), обозначим ее X, требуется предсказать (спрогнозировать, оценить) некоторую величину Y, стохастически связанную с X (то есть X и Y имеют некоторое распределение L(X,Y)), но которую непосредственно измерить невозможно (например, Y может относиться к будущему, а X - к настоящему). В общем случае X означает некоторую совокупность {X1, X2,:} наблюдаемых случайных величин, которые в рассматриваемом контексте называются предсказывающими (или прогнозными) переменными, и задача состоит в построении такой функции Ф(Х), которую можно было бы использовать в качестве оценки для прогнозируемой величины Y: Ф(Х)=Y (т.е. чтобы она была в каком-то смысле близка к Y); такие функции Ф(Х) называют предикторами величины Y по X. При этом прогнозирующая система (в нашем случае - нейронная сеть) использует полученные прогнозные значения временного ряда для выполнения дальнейшего прогноза, т.е. использует их как входные данные. Объектом исследования в дипломной работе является рынок продажи жилой недвижимости города Киев. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ НЕДВИЖИМОСТИ Происходящие в Украине процессы перехода к рыночной модели экономики возродили права частной собственности и свободу предпринимательства, позволяющие субъектам рынка владеть, распоряжаться и пользоваться объектами недвижимости: зданиями, сооружениями, а также земельными участками определённого целевого назначения. Объективная оценка различных видов стоимости (рыночной, инвестиционной, залоговой, страховой, налогооблагаемой и других) недвижимого имущества необходима: - при операциях купли-продажи или сдачи в аренду; - при акционировании предприятий и перераспределении имущественных долей; - при кадастровой оценке для целей налогообложения объектов недвижимости: зданий и земельных участков; - для страхования объектов недвижимости; - при кредитовании под залог объектов недвижимости; - при ликвидации объектов недвижимости; - при исполнении права наследования, судебного приговора; - при других операциях, связанных с реализацией имущественных прав на объекты недвижимости. Развитие оценочной деятельности в Украине определя­ется развитием рыночных отношений. Это означает, что процесс оценки объекта не ограничивается учетом одних только затрат на создание или приобретение оцениваемого объекта собственности - необходим учет совокупности рыночных факторов, экономических особенностей оцениваемого объекта, а также макроэкономического и микроэкономического окружения. Это обусловило объективную необходимость оценки жилой недвижимости, которая имеет существенную специфику по сравнению с другими объектами недвижимости, и применения современных методов этой оценки. 2.1 Понятие недвижимого имущества Именно недвижимость в современной Украине формир