Title:

Porównanie jakości modeli prognozowania na podstawie cen transakcyjnych nieruchomości mieszkalnych we Wrocławiu

Group publication title:

Debiuty Studenckie

Title in english:

Comparison of the Quality of Forecasting Models Based on Transaction Prices of Residential Real Estate in Wroclaw

Creator:

Durgiełło, Marcin

Contributor:

Dudycz, Helena. Redaktor

Subject and Keywords:

nieruchomości ; wycena nieruchomości ; modele prognozowania ; uczenie maszynowe ; liniowa regresja ; las losowy ; ANOVA ; hiperparametry ; GridSearchCV ; real estate ; property valuation ; forecasting models ; machine learning ; linear regression ; random forests ; hyperparameters

Description:

Dugiełło, M. (2024). Porównanie jakości modeli prognozowania na podstawie cen transakcyjnych nieruchomości mieszkalnych we Wrocławiu. W: H. Dudycz (red.), Informatyka w biznesie (s. 48-62). Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.

Abstrakt:

Badanie koncentruje się na porównaniu skuteczności metod uczenia maszynowego, takich jak lasy losowe oraz regresja liniowa w kontekście wyceny nieruchomości mieszkalnych na podstawie danych transakcyjnych. Głównym celem artykułu jest ocena zdolności tych metod do precyzyjnego prognozowania cen nieruchomości. Artykuł rozpoczyna się od teoretycznego wprowadzenia do wyceny nieruchomości, omawiając definicje i istniejące podejścia w Polsce. Następnie przedstawione są założenia badania empirycznego zawierające szczegółowy opis zbioru danych oraz używane zmienne. Analiza skupia się na rynku mieszkalnym we Wrocławiu w latach 2014-2023. Zastosowano metodę GridSearchCV do optymalizacji parametrów modeli predykcyjnych. Wnioski płynące z badania pokazują potencjał modeli nieliniowych w estymacji cen nieruchomości i jednocześnie podkreślają znaczenie odpowiedniej kalibracji hiperparametrów przed przystąpieniem do estymacji.

Publisher:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Place of publication:

Wrocław

Date:

2024

Resource Type:

rozdział

Resource Identifier:

doi:10.15611/2024.80.2.04

Language:

pol

Relation:

Debiuty Studenckie 2024

Rights:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Access Rights:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

License:

CC BY-SA 4.0

Location:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu