title: Statistical analysis of big data for the assessment of dynamic features of valuation company information systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Искандеров Юрий Марсович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Iskanderov Urij Marsovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Черкесова Полина Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Cerkesova Polina Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ласкин Михаил Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Laskin Mihail Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-01T11:51:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-01T11:51:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 070671
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31767
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Актуальность исследования данной области обусловлена тем, что развитие рынка недвижимости напрямую зависит от принятия решений, основанных на его исследовании и анализе. В прогнозировании рыночной стоимости объектов недвижимости заинтересованы владельцы различных форм собственности, строительные и девелоперские компании, страховые компании, банки, профессиональные участники рынка недвижимости, такие как организаторы торгов, риэлторы. Целью данного исследования является получение прогноза на основе систематических сравнений распределений кадастровых стоимостей и рыночных данных о ценах внутри достаточно однородных кластеров объектов недвижимости и построения наиболее вероятной траектории движения рыночной цены для любых объектов недвижимости, даже для тех, которые за период наблюдений ни разу не попадали в листинги продающихся объектов. Данное исследование базируется на сопоставлении рыночной и кадастровой стоимости и дальнейшем анализе как многомерной случайной величины. При изучении материалов и публикаций данной области не было встречено работ, в которых бы сравнивались рыночная и кадастровая стоимость.
  В качестве статистического материала были использованы рыночные данные по жилой недвижимости, опубликованные в периодической печати в период с конца 2012 по 2018 год. Объемы выборок еженедельных публикаций составляют 15 000-20 000 объектов, использовались данные за 21 квартал (более пяти лет). В качестве базы сравнения использованы данные кадастрового учета объектов недвижимого имущества в г.Санкт-Петербурге за 2018 год. Общий объем кадастровой базы жилой недвижимости г.Санкт-Петербурга (отдельные квартиры) составляет 2 226 734 объекта с достаточно полным набором ценообразующих факторов. Теоретической значимостью работы является предложенный алгоритм оценки наиболее вероятной траектории рыночной стоимости исследуемого объекта на основе многомерного условного логарифмически нормального распределения цен при заданном значении кадастровой стоимости. К логарифмам полученных временных рядов применяется хорошо разработанная и изученная модель прогнозирования временных рядов ARIMA, возврат от логарифмированных цен к реальным проводится с учетом особенностей логарифмически нормального распределения. Результаты сравниваются с медианными оценками и оценками, полученными по средним значениям. Результат работы может быть использован в автоматизированных системах оценочных компаний и далее использоваться другими заинтересованными лицами и структурами на рынке недвижимости.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The relevance of research in this area is due to the fact that the development of the real estate market directly depends on decision-making based on its research and analysis. Owners of various forms of ownership, construction and development companies, insurance companies, banks, professional participants in the real estate market, such as bidders, realtors, are interested in predicting the market value of real estate. The aim of this study is to obtain a forecast based on systematic comparisons of the distribution of cadastral values and market data on prices within fairly homogeneous clusters of real estate and constructing the most probable trajectory of the market price for any real estate, even for those that have never been in listings of properties for sale in the observation period. This study is based on a comparison of market and cadastral value and further analysis as a multidimensional random variable. During the study of materials and publications in this area there haven’t been works that compared market and cadastral values.
  As a statistical material, we used market data on residential real estate published in the periodical press in the period from the end of 2012 to 2018. The volume of samples of weekly publications is 15 000-20 000 objects, data for 21 quarters (more than five years) was used. As a comparison base, we used data from cadastral registration of real estate objects in Saint Petersburg for 2018. The total volume of the cadastral database of residential real estate in Saint Petersburg (individual apartments) is 2 226 734 objects with a fairly complete set of price-forming factors. The theoretical significance of the work is the proposed algorithm for estimating the most probable trajectory of the market value of the investigated object, based on the conditional multivariate log-normal distribution for a given value of the cadastral value. The logarithms of the obtained time series used well-developed and studied a model of time series forecasting ARIMA, return of log prices to real is carried out with the features of a lognormal distribution. Results are compared with median scores and estimates, obtained by average values. The result of the work can be used in automated systems of appraisal companies and further used by other interested structures in the real estate market.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: многомерный логарифмически нормальный закон распределения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кадастровая стоимость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рыночная стоимость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель ARIMA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование рыночной стоимости
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multidimensional logarithmically normal distribution law
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cadastral value
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: market value
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ARIMA model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: market value prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Statistical analysis of big data for the assessment of dynamic features of valuation company information systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Статистический анализ больших данных для оценки динамических характеристик в информационных системах оценочных компаний
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Statisticeskij_analiz_bolsih_dannyh_dla_ocenki_dinamiceskih_harakteristik_v_informacionnyh_sistemah_ocenocnyh_kompanij.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31767/1/Statisticeskij_analiz_bolsih_dannyh_dla_ocenki_dinamiceskih_harakteristik_v_informacionnyh_sistemah_ocenocnyh_kompanij.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,87 MB
resources.filename: Cerkesova_Polina_Andreevna__pismo_ot_RMS_OCENKA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31767/2/Cerkesova_Polina_Andreevna__pismo_ot_RMS_OCENKA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 370,99 kB
resources.filename: reviewSV_Cerkesova_P.A._Otzyv_naucnogo_rukovoditela._Laskin_M.B..pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31767/3/reviewSV_Cerkesova_P.A._Otzyv_naucnogo_rukovoditela._Laskin_M.B..pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,67 MB
resources.filename: reviewSV_Cerkesova_P.A._Stata.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31767/4/reviewSV_Cerkesova_P.A._Stata.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,47 MB
resources.filename: reviewSV_Cerkesova_Polina_Andreevna_pismo_RMS_OCENKA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31767/5/reviewSV_Cerkesova_Polina_Andreevna_pismo_RMS_OCENKA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 370,99 kB