Academic Journal

Прогнозирование цен на рынке жилой недвижимости г. Владивостока

Bibliographic Details
Title: Прогнозирование цен на рынке жилой недвижимости г. Владивостока
Source: Теория и практика общественного развития.
Publisher Information: Общество с ограниченной ответственностью «Издательский дом «ХОРС», 2015.
Publication Year: 2015
Subject Terms: РЫНОК НЕДВИЖИМОСТИ,REAL ESTATE MARKET,СВОЙСТВА ОБЪЕКТА НЕДВИЖИМОСТИ,REAL ESTATE PROPERTIES,ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН НА РЫНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ,PRICE FORECASTING IN THE REAL ESTATE MARKET,КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ,REGRESSION ANALYSIS,МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ,MULTIPLE REGRESSION,ТРЕНДОВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ,TREND FORECASTING,ВРЕМЕННОЙ РЯД,TIME SERIES,МОДЕЛЬ ARIMA,ARIMA MODEL
Description: The real estate market is the subject of analysis in this paper, namely, the prediction of prices at this market. The authors consider the variables that affect the price of a square meter of the real estate. The characteristics of the property, also called "object properties" are listed. It has been found, that multiple regression analysis cannot be used as a method for the real estate prices forecasting. Also, the article presents results of the forecasting with application of ARIMA models, and it is shown that these forecasts differ slightly.
Объектом анализа в статье является рынок недвижимости, а именно прогнозирование цен на этом рынке. Выделяются переменные, от которых зависит цена квадратного метра недвижимости. Перечисляются свойства объекта недвижимости, иначе называемые «качествами объекта». Определяется, что множественный регрессионный анализ не может являться методом прогнозирования цен на недвижимость. Также в работе представлены результаты прогнозирования с использованием ARIMA-моделей и показано, что прогнозы различаются незначительно.
Document Type: Article
File Description: text/html
Language: Russian
ISSN: 2072-7623
1815-4964
Access URL: http://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-tsen-na-rynke-zhiloy-nedvizhimosti-g-vladivostoka
http://cyberleninka.ru/article_covers/16685185.png
Accession Number: edsair.od......2806..d8bc3e6ff2274a08f86c446ec4922c59
Database: OpenAIRE
Description
ISSN:20727623
18154964