Авто оценка наследство

владеть: специальной экономической терминологией и лексикой данной дисциплины; законодательной, методической и нормативной базой регулирующей и регламентирующей оценку недвижимости; навыками выполнения оценки объектов недвижимости. Содержание программы: Блок 1: Теоретические основы оценки стоимости недвижимости Понятие, цели и принципы оценки недвижимости Особенности функционирования рынка недвижимости Информационное обеспечение при оценке недвижимости Сравнительный подход к оценке недвижимости Доходный подход к оценке недвижимости Затратный подход к оценке недвижимости Блок 2: Практика оценки стоимости недвижимости Технологии и инструментарий, используемый при оценки стоимости недвижимости Особенности применения различных подходов и методов при оценке недвижимости Составление отчета об оценки объекта недвижимости Целевая аудитория Руководители всех уровней и специалисты коммерческих и некоммерческих предприятий различных форм собственности, индивидуальные предприниматели, выпускники и студенты старших выпускных курсов вузов и ссузов, аспиранты, временно не занятые лица лица, имеющие высшее и среднее профессиональное образование студенты выпускных курсов вузов и ссузов 11500 рублей (1й блок: заочно, 2й блок: очно-заочно) Скидки: обучающимся МФЮА, МУГУ, МАСИ и МГЛИ – скидка 10% от стоимости обучения выпускникам МФЮА, МУГУ, МАСИ и МГЛИ – скидка 5% оценка земельного незастроенного участка от стоимости обучения для двух поступающих из одной организации – скидка 5% от стоимости обучения для трех и более поступающих из одной организации – скидка 10%; сотрудникам МФЮА, МУГУ, МАСИ и МГЛИ – скидка 10% от стоимости обучения При наличии нескольких оснований для предоставления скидок, скидки суммируются.

При этом конечная скидка не может превышать 15% Прием документов завершается по решению Института дополнительного образования (по мере комплектации групп(ы)) Программа повышения квалификации направлена на совершенствование и (или) получение новой компетенции, необходимой для профессиональной деятельности, и (или) повышение профессионального уровня в рамках имеющейся квалификации Использование нейронных сетей для оценки рыночной стоимости недвижимости Текст научной статьи по специальности Экономика и экономические науки Аннотация научной статьи по экономике и экономическим наукам, автор научной работы — Арефьева Елена Анатольевна, Костяев Дмитрий Сергеевич Рассматривается вопрос разработки и исследования методики оценки рыночной стоимости недвижимости на основе нейросетевого подхода.

Кто занимается оценкой квартиры

Похожие темы научных работ по экономике и экономическим наукам.

автор научной работы — Арефьева Елена Анатольевна, Костяев Дмитрий Сергеевич, USING NEURAL кто проводит оценку дома в деревне FOR EVALUATION OF MARKET COST OF REAL ESTATE кто проводит оценку дома в деревне article deals with the issue of development and research of methods for estimat-i ng the market val ue of real estate on the basis of the neural network approach. Текст научной работы на тему «Использование нейронных сетей для оценки рыночной стоимости недвижимости» ?УДК 004; 332.8 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ РЫНОЧНОЙ СТОИМОСТИ НЕДВИЖИМОСТИ Е.А.

Костяев Рассматривается вопрос разработки и исследования методики оценки рыночной стоимости недвижимости на основе нейросетевого подхода.

Ключевые слова: оценка стоимости недвижимости, нейронные сети. Оценка стоимости недвижимости - процесс определения рыночной стоимости объекта или отдельных прав в отношении оцениваемого объекта недвижимости.

Оценка стоимости недвижимости включает: определение стоимости права собственности или иных прав, например, права аренды, права пользования и т.д. Оценочная практика показывает, что для выполнения отчета об оценке стоимости квартиры специалисту требуется около часа. Автоматизация этого процесса позволит ускорить процесс принятия решения, учесть большее количество факторов оценки, снизить уровень субъективности оценки. Рассмотрев принципиальную возможность применения эксперт-ныхсистем, баз знаний, мультиагентных систем и нейросетевого подхода для автоматизации определения рыночной стоимости недвижимости, выбор был сделан в пользу нейронных сетей, которые позволяют учитывать неявные факторы формирования стоимости, адаптироваться к специфике территориальных рынков недвижимости. Целью данной работы является исследование и разработка методики оценки стоимости недвижимости с использованием нейросетевых технологий. Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи: - предварительный отбор факторов, оказывающих влияние на рыночную стоимость квартир; - подготовка обучающей выборки для нейронной сети; - определение оптимального типа и характеристик нейронной сети, а так же метода ее обучения.

Как провести оценку стоимости оборудования

Задача оценки недвижимости схематично представлена на рис.

Основным ЕВ-сайтом для размещения сведений о продаже квартир является http://avito.ru/. Именно из базы данных сайта целесообразно формировать обучающую выборку. На основе анализа как проводится кадастровая оценка участка работ, исследующих влияние различных факторов на стоимость недвижимости, определен 177 набор параметров для формирования обучающей выборки: район; количество комнат; этаж; количество этажей в доме; тип дома; площадь квартиры; вид реализуемого права. Схема использования нейросетевого подхода для оценки стоимости квартир Обработка обучающей выборки предполагает отсечение «экстремальных» объектов, имеющих слишком значительное отличие от среднего. В качестве такого показателя выбрана стоимость квадратного метра квартиры, отсекается 10% выборки.

Следующий этап - кодирование факторов, таких как район, тип дома, вид реализуемого права.

Обучающая выборка построена для проектирования и обучения нейронной сети «с учителем» (рис.

3, 4), таким образом к реализации предполагается 3 типа сетей: многослойный персептрон (MLP) (табл.

1); сеть радиально-базисных функций (RBF); обобщенно-регрессионная нейронная сеть (GRNN).

В качестве инструментального средства проектирования нейронной сети была выбрана STATISTICA Neural Networks. Для обучения многослойных персептронов в пакете STATISTICA Нейронные сети реализовано пять различных алгоритмов обучения. Это хорошо известный алгоритм обратного распространения, быстрые методы второго порядка - спуск по сопряженным градиентам и Левенберга-Маркара, а также методы быстрого распространения и «дельта-дельта с чертой» (представляющие собой вариации метода обратного распространения, которые в некоторых случаях работают быстрее).

Информационные системы в решении прикладных задач На рис. Построенный многослойный персептрон На первом скрытом слое находится 12 нейронов, на втором - 8. На обучение отводится 300 объектов из обучающей выборки, на контроль -30, на тестирование - 31.

Обучение производится по методу обратного распространения ошибки.

Оценка стоимости предприятия доходный затратный сравнительный

Таблица 1 Параметры качества многослойного персептрона Тип Обучение Контроль Тест оценка квартиры в москве для сбербанка Средняя ошибка -7815.854 57316.31 -15922.77 Абсолютная средняя ошибка 149701.1 176512.5 203957 Коэф. Регрессии 0.1977065 0.2695267 0.2080191 Корреляция 0.9802613 0.9632102 0.9784249 Рис. График ошибок обучения ш DISTRICT ROOMS FLOOR FLOORS 1 HOUSE TY AREA TYPE Rank 6 2 5 4 7 1 3 Error 217192.1 331559.7 222933.4 23S893.5 21073G 1090431 291839.6 Ratio 1.166342 1.780507 1.197173 1.282907 1.131633 5.355713 1.567206 Rank 5 23251t. 4 2 6 4 7 1 3 392103.8 Error 407481.4 2300ЭВ 245453.9 217162.2 971354.8 Ratio 1.113009 1.950582 1.101413 1.174969 1.039539 4.6498 1.876971 Рис.

Анализ чувствительности для многослойного персептрона Далее рассмотрим сеть радиально-базисных функций. Обучение состоит из трех этапов: размещение центров радиальных элементов, оценка квартир онлайн московской области выбор их отклонений и оптимизация линейного выходного слоя.

Проведение оценки квартир в москве

Для первых двух этапов есть несколько вариантов работы алгоритма, выбор которых осуществляется в кто проводит оценку дома в деревне Радиальная базисная функция (доступ через меню Обучение); наиболее популярным сочетанием является метод К-средних для первого этапа и К- ближайших соседей для второго. Линейный выходной слой оптимизируется с помощью классического алгоритма псевдообратных матриц (сингулярного разложения).

Программа 8ТЛТ18Т1СЛ Нейронные кто проводит оценку дома в деревне позволяет также строить гибридные РБФ-сети за счет выбора иных функций активации для выходного слоя (например, логистических), и в этом кто проводит оценку дома в деревне для обучения этого слоя можно использовать какой-либо из алгоритмов обучения многослойных персептронов, например, метод сопряженных градиентов. Визуализация сети радиально-базисных функций 180 Таблица 2 Показатели качества для сети РБФ Тип Обучение Контроль Тест Средняя ошибка -4.168e-09 130071 -60229.71 Абсолютная средняя ошибка 356535.5 397528.1 390934.1 DISTRICT ROOMS FLOOR FLOORS 1 HOUSE TY AREA TYPE Rank 3 4 1 2 5 6 7 кто проводит оценку дома в деревне 2428729 4 .724126 1950826 3023525 2805964 1763747 686507 .4 506625. 8 0.9854392 Ratio 3.794557 5.881068 5 .457888 3.430668 1.335327 Rank 3 4 1 2 5 6 7 Error 2272176 1787529 2978756 2515756 1704742 549649 ,1 499956.

2 Ratio 4.599251 3.618449 6.029483 5.294713 3.450674 1.112579 1.012053 Рис.

Анализ кто проводит оценку дома в деревне для РБФ-сети Рассмотрим реализацию обобщенно-регрессионной нейронной сети. Вероятностные (РМЫ) и обобщенно-регрессионные нейронные сети (ОЯМЫ) основываются на статистических методах ядерных оценок плотности вероятности и предназначены соответственно для задач классификации и регрессии.

Их визуализация и основные характистики представлены на рис. Кто проводит оценку дома в деревне них характерны простые и быстрые алгоритмы обучения, но получающиеся в результате нейросетевые модели оказываются большими и работают сравнительно медленно.

Визуализация ОЯММ-сети Таблица 3 Показатели качества для СЯМ№сети Тип Обучение Контроль Тест Средняя ошибка 30.27681 -22907.96 -339579 Абсолютная средняя ошибка 32448.87 282364.5 551109 Коэф.

Как оценить стоимость бизнеса для продажи

Регрессии 0.1093958 0.5734317 0.8128172 Корреляция 0.9939984 0.8192535 0.5831827 Q DISTRICT ROOMS FLOOR FLOORS 1 HOUSE TY AREA TYPE Абсолютная средняя ошибка 32448.87 282364.5 551109 Коэф.

Оценить квартиру в москве вторичное жилье по адресу