TIME SERIES AND NEURAL NETWORK ALGORITHMS IN REAL ESTATE VALUATION
Authors: Сурков Ф.А. , Петкова Н.В. , Суховский С.Ф. 
Published: July 2024

В данной статье рассмотрена проблема прогнозирования цен на объекты недвижимости в долгосрочной и среднесрочной перспективе для принятия управленческих решений. Рынок недвижимости является одной из самых динамичных сфер российской экономики. По этой причине требуется проводить прогнозирование стоимости недвижимости, поскольку без планирования невозможно оценивать будущие расходы или строить экономические планы развития. Ценовая ситуация, описываемая средними ценами на жилом рынке недвижимости, является основополагающим объектом для оценки и прогнозирования в исследовании рынка жилой недвижимости. Стоимость на рынке недвижимости зависит как от средних цен, так и признаков объектов недвижимости. Данные показатели учитываются при прогнозировании рыночной цены недвижимости, которая важна в разработке субъектами рынка недвижимости вспомогательных техник выбора стратегических действий для развития и совершенствования жилищной сферы. В соответствии с вышесказанным, параметры объектов и динамика цен требуют пристального изучения новыми прогрессивными методами с использованием инновационных технологий. Массовая оценка недвижимости является сложной системой и требует не только определения параметров, характеризующих цену недвижимости, но и выявление зависимостей, связывающих эти параметры, с целью анализа и прогнозирования стоимости недвижимости в будущем. Рыночные условия постоянно меняются, в этой связи фактор времени непосредственно влияет на все рыночные процессы и на принятие решений. В работе была выполнена сезонная калибровка цен на объекты недвижимости. Проанализирована и предложена идея использования искусственных нейронных сетей, отвечающих современным требованиям оценки недвижимости. Построены и проанализированы математическая модель на основе гармонических рядов (ряды Фурье) и нейросетевая модель. Проведен сравнительный анализ тенденций роста стоимости недвижимости.

This article deals with the problem of forecasting prices for real estate in the long and medium term for management decisions. The real estate market is one of the most dynamic areas of the Russian economy. Rapidly changing factors and price dynamics require a thorough study of new advanced methods using innovative technologies. Forecasting is an integral part of the mass valuation of real estate, it is impossible to plan future expenses or to build economic development plans. The price situation described by the average prices in the residential real estate market is a fundamental object for evaluation and forecasting in the study of the residential real estate market. Based on average prices, prices are managed in the residential real estate market. These indicators are considered when forecasting the market price of real estate, which is important in the development of the subjects of the real estate market auxiliary techniques for the selection of strategic actions for the development and improvement of the housing sector. Mass valuation of real estate as a complex system requires not only the definition of the parameters characterizing the price of real estate, and the identification of dependencies that link these parameters, but also the construction of a forecast of real estate prices in the future. Market conditions are constantly changing, and time has a direct impact on all market processes and decision-making. Seasonal calibration of prices for real estate objects is executed. The idea of using artificial neural networks that meet the modern requirements of real estate valuation is analyzed and proposed. A mathematical model based on harmonic series (Fourier series) and a neural network model are constructed and analyzed. A comparative analysis of the growth trends in the value of real estate.