МЕНЮ
ПЕРСПЕКТИВА
КУРС ВАЛЮТ
ОПРОС
КОНТАКТЫ
PDF Печать E-mail

КОМБИНИРОВАННЫЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД ДЛЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ

И ВЕРОЯТНОСТНОЙ СТОИМОСТНОЙ ОЦЕНКИ АКТИВОВ

 

17 января 2018 года

 

Индивидуальный характер каждого объекта оценки методологически затрудняет применение классических методов теории математической статистики, требуя проведения дополнительного обоснования наличия однородности выборки при формировании стоимости на основе метода аналогов в сравнительном подходе. В случае подтверждения или принятия с определенными допущениями наличия однородности выборки возникает второй, связанный с этим вопрос – необходимого ее размера для получения статистически обоснованных выводов.

 

 

Kombinovanyy-neyromerezhevyy-pidkhid-dlya-determinovanoyi-ta-imovirnisnoyi-vartisnoyi-otsinky-aktyviv

 

 

Положення про багатофакторний характер вартісної оцінки майна не вимагає додаткового обґрунтування, оскільки є досить очевидним. При чому, сукупність зовнішніх та внутрішніх факторів, які впливають на ринкову вартість того чи іншого активу залежить від властивостей цього активу, його положення на відповідному ринку, розвиненості та особливостей самого ринку та багатьох інших впливів. Загальний рівень ринкової вартості як раз і формується під комплексною дією всього різноманіття специфічних для даного активу та найбільш характерних для нього факторів.

 

Дослідження, які були проведені в цьому напрямку показують, що в загальному випадку кількість факторів, під впливом яких формується ринкова вартість, може сягати сотні і більше. Навіть стандартизована форма звіту про вартісну оцінку житлової нерухомості, яка загальноприйнята в США при проведенні цих робіт, містить більш ніж 40 ціноутворюючих параметрів цього типу майна.

 

У зв’язку з цим, авторським колективом у складі – Якубовський В.В. (доктор технічних наук, професор кафедри міжнародного бізнесу Інституту міжнародних відносин Київського національного університету ім. Тараса Шевченка), Бичков О.С. (кандидат фізико-математичних наук, завідувач кафедри програмних систем і технологій факультету інформаційних технологій Київського національного університету ім. Тараса Шевченка) та Щерба А.О. (аспірант факультету інформаційних технологій Київського національного університету ім. Тараса Шевченка), – було проведено дослідження на тему «Комбінований нейромережевий підхід для детермінованої та імовірнісної вартісної оцінки активів», у якому обґрунтовано доцільність використання комбінованого підходу, що об’єднує штучні нейронні мережі та принципи кластеризації, а також розроблення на цій основі загальної структурованої моделі штучних нейронних мереж. Метою дослідження було порівняння цього підходу з існуючими алгоритмами для розв’язання цієї задачі і обґрунтування доцільності його використання для детермінованої та діапазонної оцінки вартості.

 

За словами авторів, індивідуальний характер кожного об’єкта оцінки методологічно ускладнює застосування класичних методів теорії математичної статистики, вимагаючи проведення додаткового обґрунтування наявності однорідності вибірки при формуванні вартості на основі методу аналогів в порівняльному підході. В разі підтвердження або прийняття з певними припущеннями наявності однорідності вибірки виникає друге, пов’язане з цим питання – необхідного її розміру для отримання статистично обґрунтованих висновків.

 

У статті продемонстровано складнощі, які зустрічаються на шляху використання прямих аналітичних рішень при проведенні робіт з вартісної оцінки активів, заснованих, перш за все, на підходах, в основу яких закладаються моделі класичного багатофакторного регресійного аналізу. Підкреслено, що ці складнощі з формуванням структури самої аналітичної моделі та визначенням числових значень її параметрів, особливо для імовірнісних розрахунків, є важко переборними, що вимагає пошуку більш ефективних аналітичних рішень.

 

В роботі запропоновано нову комбіновану дворівневу нейромережеву модель для вартісної оцінки об’єктів нерухомості та інших активів. Основа ідея цієї моделі полягає у тому, щоб поєднати кластеризацію об’єктів нерухомості за географічними координатами і оцінювання за допомогою персептрону з метою максимально ефективного використання ціноутворюючих характеристик існуючих ринкових даних.

 

Результати апробації запропонованої моделі показують, що при значно меншій кількості кластерів вона демонструє схожі результати з методом k-середніх, а для діапазонної оцінки при рівній кількості кластерів значно їх перевершує.

 

Ефективність роботи даної моделі для діапазонної оцінки дозволяє казати про обнадійливі перспективи її використання для побудови системи оцінювання вартості об’єктів ринку нерухомості не тільки у детермінованій, але й у ймовірнісній постановці.

 

Повний текст статті на тему «Комбінований нейромережевий підхід для детермінованої та імовірнісної вартісної оцінки активів» (автори – Якубовський В.В., Бичков О.С., Щерба А.О.) можна прочитати тут.