Искусственный интеллект используют для оценки стоимости жилой недвижимости

Искусственный интеллект используют для оценки стоимости жилой недвижимости

Использование искусственного интеллекта в сфере риелторских услуг позволяет объективнее оценивать реальную стоимость квартир и может ускорить совершение сделок. Создатель сервиса HomeApp Алексей Игошин уверен, что машинная обработка большого объема данных о рынке недвижимости в ближайшее время принципиально изменит подход к продаже и покупке жилья в России.

До сих пор владельцы квартир и потенциальные покупатели прибегают к услугам традиционных риелторских агентств или сайтов-агрегаторов, на которых собираются объявления о продаже недвижимости.

Основным недостатком такого подбора вариантов купли-продажи остаются непрозрачные механизмы формирования цены на квартиру и несистемный поиск заинтересованных в конкретном предложении людей.

Обратите внимание

Разработчики платформы HomeApp попытались решить обе проблемы с привлечением технологии искусственного интеллекта.

Нейронная сеть собирает и анализирует все объявления в интернете о продаже квартир и на начальном этапе при помощи специально разработанного алгоритма отсеивает недостоверные предложения. На основе составленной базы данных программа выдает диапазон цен на жилье с учетом большого количества параметров.

Классификации подвергается район, в котором находится квартира, тип дома, площадь жилья, уровень развития инфраструктуры и другие факторы, влияющие на стоимость недвижимости. Помимо прочего оценивается динамика цен на похожие квартиры за последние несколько лет.

Такой подход позволяет дать максимально аргументированную оценку, что обеспечивает повышенное внимание к объявлению со стороны потенциального покупателя.

На втором этапе искусственный интеллект автоматически определяет целевую аудиторию, которую заинтересует сформированное предложение, и подбирает сайты, максимально подходящие для контакта с интернет-пользователями из этой группы.

После размещения таргетированных объявлений в социальных сетях и на сторонних сайтах алгоритм позволяет эффективно управлять рекламным бюджетом в зависимости от временного интервала, в течение которого владелец квартиры хочет совершить сделку.

Принципы работы HomeApp основаны на технологиях, которые в сфере аренды и продажи квартир впервые применили разработчики интеллектуальной платформы Urban Compass. Этот американский сервис проводит автоматизированную оценку жилой недвижимости на основе компьютерного анализа большого массива данных. За несколько лет существования стоимость стартапа достигла $2,2 млрд долларов.

Источник: https://neuronus.com/news-tech/1443-iskusstvennyj-intellekt-ispolzuyut-dlya-otsenki-stoimosti-zhiloj-nedvizhimosti.html

5 особенностей влияния ИИ на компании в сфере недвижимости

С точки зрения влияния на недвижимость инновационность технологии искусственного интеллекта (ИИ) может сравниться с появлением интернета в середине 90-х, влияние которого значительно превзошло ожидания его создателей.

На смену опасениям, которые связаны с потерей рабочих мест людьми, компании начали использовать искусственный интеллект для оптимизации процессов автоматического производства и предоставления более качественных услуг. В одной из публикаций интернет-издания chatbotsmagazine приводиться обзор способов влияния умных технологий, которые уже применяются или в скором времени будут применяться в отраслях, связанных с недвижимостью.

1. Автоматизации управления имуществом

Проблемы, связанные с арендой зданий, являются источником постоянных споров и дополнительных расходов. К этому причастен и человеческий фактор. Иногда проблемы возникают в нерабочее время, и такое явление, как ожидание следующего рабочего дня для их решения, может уйти в прошлое.

Британская компания Pi Labs уже применяет искусственный интеллект (ИИ) для коммуникационной платформы под названием AskPorter. Она помогает квартиросъемщикам решать проблемы, связанные с жильем, или быстро и эффективно отвечать на их запросы.

Нужно лишь передать свою жалобу при помощи виртуального помощника и наблюдать, как решаются проблемы.

2. Рекомендательные системы

Системы рекомендаций используются во множестве сфер, помогая предоставлять клиентам более широкий выбор при совершении покупок или отправке запросов.

Компонент искусственного интеллекта (ИИ) обладает сведениями о том, какую продукцию предпочитает пользователь, на основании этого он может делать соответствующее предложение новому посетителю сайта.

Использование системы рекомендаций можно обнаружить как в сфере аренды, так и рекламной деятельности таких компаний, как Green & Company.

3. Виртуальные помощники

Помимо вышеупомянутой системы, которая делает поиск недвижимости весьма удобным, современная программа с искусственным интеллектом (ИИ) Apartment Ocean обеспечивает работу чат-ботов на сайтах продажи недвижимости. Они оказывают помощь потенциальным клиентам в поиске.

Теперь пользователь может задать конкретные вопросы автоматизированному помощнику, и программа ответит на них. Это похоже на разговор агента недвижимости с потенциальным клиентом. В качестве виртуального помощника Apartment Ocean работает посредством корпоративного мессенджера Slack.

Результаты такого общения обрабатываются для улучшения качества работы со следующими клиентами.

4. Анализ данных

Сегодня есть множество способов использования искусственного интеллекта в сфере недвижимости для более эффективного анализа данных. Building IQ – это одна из компаний, которая внедрила ИИ для обработки собранных данных.

На основе общей информации, полученной о состоянии строения, он составляет прогноз тех участков, которые требуют обслуживания.

Важно

Работая исключительно с базами данных, системы с ИИ способны помочь людям внедрить систему обогрева помещений, которая сэкономит энергию, средства и сделает проживание комфортным. Бренд Nest применяет эту энергосберегающую тактику для работы термостатов с ИИ.

Устройства используют данные, полученные от аппаратов, установленных в других домах. А компания AirBnB использует ИИ для оценки стоимости недвижимости в зависимости от расположения, основываясь на предпочтениях прежних клиентов (например, фотографиях, географическом положении).

5. Безопасность здания

Сегодня компании применяют умные технологии для обеспечения жильцов качественной системой безопасности. Устройство GateGuard использует технологию распознавания лица для безопасности жильцов многоквартирных домов, как замена консьержу.

В случае отсутствия есть возможность предоставления службам доставки доступа к жилью удаленно при помощи мобильного телефона или компьютера.

Арендодатель офисных помещений компания LABS для распознавания работников и клиентов использует программное обеспечение, которое позволяет входить в помещения при помощи мобильного приложения, а не связки ключей или пластиковых карт.

Очевидно, что технологии искусственного интеллекта (ИИ) не только стремительно развиваются, но и за короткий промежуток времени внедрились во множество сфер, и, как рассказано выше, начали использоваться в недвижимости.

Улучшая эффективность простых функций управления, искусственный интеллект выступает эффективным помощником для агентов и оценщиков в сфере недвижимости, а посредством сбора и анализа данных улучшает качество обслуживания арендаторов.

Олег Солозобов | 02.04.2018 3 min read 162  

Источник: https://8d9.ru/5-sposobok-vliyaniya-ii-na-kompanii-v-sfere-nedvizhimosti

Зачем машинный интеллект рынку недвижимости

Аналитики компании Hallmert, Russia & CIS рассказывают, в каких направлениях рынка недвижимости уже активно внедряется искусственный интеллект, и как это изменит рынок в среднесрочной перспективе.

Искусственный интеллект – одна из наиболее перспективных инновационных технологий, способных глобально изменить подход к ведению бизнеса. Задача ИИ заключается в автоматизации, в первую очередь, рутинных и трудоемких задач, которые на сегодняшний день в основном выполняет человек.

И поскольку подобные задачи существуют фактически во всех отраслях, прогнозы по масштабам внедрения технологии впечатляют. К примеру, по оценке PwC, к 2030 году внедрение ИИ даст прирост мировому ВВП в 14% или на $15,7 трлн.

Уже сейчас, по данным компании, 74% представителей российского бизнеса планируют инвестировать в ИИ в ближайшие три года.

Совет

Несмотря на известную консервативность рынка недвижимости, машинный интеллект уже сейчас проникает и сюда, автоматизируя ряд задач. Направления проникновения примерно те же, что и в других отраслях, но есть и отличия, с учетом существующей рыночной специфики.

Один из примеров – робот или чат-бот Вера, который автоматизирует ряд HR-задач. Программа не только отбирает наиболее подходящие по параметрам резюме, но и проводит первичные интервью с кандидатами. Таким виртуальным сотрудником пользуются крупнейшие компании, такие как PepsiCo, IKEA, МТС и другие.

В сегменте недвижимости для решения рабочих задач программа была внедрена компанией CENTURY 21.

Если говорить о решении задач, касающихся непосредственно рынка недвижимости, то здесь наиболее интересный пример – система HomeApp, которая уже сейчас работает в Москве.

Задача проекта – при помощи искусственного интеллекта и работы с большими данными произвести точную оценку стоимости квартиры, которая позволит владельцу продать квартиру быстрее и при этом не продешевить, а покупателю — подобрать лучший вариант за свои деньги.

Программа оценивает не только среднюю стоимость аналогичных вариантов, но также учитывает и ряд других параметров. В частности, динамика ценообразования на аналогичные квартиры в конкретном районе, анализ квартир, которые были проданы в локации в последнее время, соотношение интересантов и предложений и пр.

На основе полученных данных формируется диапазон цены на квартиру. Рекламирование объекта проект HomeApp тоже берет на себя. Рекламные материалы создает сотрудник проекта в результате беседы с владельцем квартиры. А настройку рекламной кампании – определение целевой аудитории – на себя опять же берет искусственный интеллект.

При этом создатели HomeApp не стремятся полностью исключить из процесса купли-продажи недвижимости агента, поскольку в процессе заключения сделки появляется множество тонких моментов, связанных с человеческим фактором, разрешение которых автоматизировать вряд ли удастся.

Обратите внимание

Следующим на очереди, судя по всему, станет юридический аспект сделок с недвижимостью. «В недвижимости зачастую встречаются юридически сложные сделки, однако все-таки большинство из них являются типовыми.

Внедрение искусственного интеллекта в этот процесс не лишит работы юристов в сфере недвижимости, а оставит для них решение наиболее сложных и интересных задач», – комментирует Алексей Тулешов, управляющий партнер компании Hallmert, Russia & CIS.

Юридическая сфера в последние 2 года является одной из наиболее активных с точки зрения новостей, связанных с искусственным интеллектом. Например, в конце 2016 года о внедрении робота-юриста, который заменит 3 тысячи сотрудников, заявил Сбербанк.

А уже в этом году о запуске робота-консультанта заявил один из крупнейших юридических онлайн-порталов в стране Правовед.RU (pravoved.ru). Проанализировав опыт работы последних 6 лет, в компании поняли, что большинство запросов, поступающих на сайт, являются однотипными. Поэтому и появилась идея автоматизировать этот процесс.

Источник: https://hallmert.ru/zachem-mashinnyj-intellekt-rynku-nedvizhimosti/

Алгоритмы заменят оценщиков недвижимости

Оценщики недвижимости определяют стоимость жилого помещения перед тем, как покупатель оформит на него ипотеку. Обладатели этой профессии столкнулись с проблемами еще в 2007. Спад темпов жилищного строительства и последующий финансовый кризис создали нездоровую среду на рынке. Оценщикам часто приходилось корректировать реальную стоимость по требованию агентов или арендодателей.

Из-за этого регуляторы ужесточили требования для специалистов в этой сфере. Чтобы стать оценщиком, необходимо 4 года отучиться в колледже, потратить сотни часов на дополнительное образование и 2-3 года проходить стажировки. Для работы также требуется лицензия.

Средний возраст оценщиков в США — 58 лет. Молодежь не стремится в эту отрасль — в 2005 году на курсы по специальности было подано 1200 заявок, в 2016 — уже 100. Профессия незаметно уходит в прошлое, а на смену оценщикам приходят автоматизированные системы.

Читайте также:  Искусственный интеллект и виртуальная реальность

Генеративные нейросети породят новое поколение фейков

Компания по продаже недвижимости Zillow использует алгоритмы, которые не только учитывают стоимость жилья на основе общих параметров и района, но и принимает во внимание мелкие нюансы.

Например, обращает внимание, какие полы установлены в зале и из какого материала выполнены столешницы на кухне.

Компания пока не предлагает свои решения в качестве замены оценщиков, но многие арендодатели уже используют инструменты Zillow для предварительной оценки. Вывести алгоритм на рынок компания собирается уже в этом году.

Ипотечное агентство Freddie Mac все чаще проводит сделки без участия оценщиков. При оформлении рефинансируемых кредитов компания позволяет проводить автоматизированную процедуру оценки.

Важно

Со временем возможностью смогут воспользоваться и клиенты, которые берут обычную жилищную ипотеку.

Однако прежде Freddie Mac нужно получить разрешение от Федерального агентства жилищного финансирования (FHFA).

Как отмечает Bloomberg, арендодатели все чаще признают, что компьютерная оценка не уступает по качеству оценке, проведенной специалистом. К тому же алгоритмы работают непрерывно и обходятся дешево. В то же время многие представители индустрии уверяют, что машины не сравнятся с человеком.

Взломана крупнейшая в мире биржа криптовалют

Zillow с этим не согласна. Компания учит свои алгоритмы не только распознавать особенности мебели и отделки, но и учитывать внешнюю привлекательность жилья. Систему учат узнавать мелкие детали, влияющие на стоимость недвижимости. Например, обращать внимание на дерево, бросающее тень на газон перед домом.

Алгоритм действительно усовершенствовался. В 2006 году система ошибалась в 14% случаев, а сейчас — лишь в 5%.

RED создала первый в мире смартфон с голографическим дисплеем

Бизнес риэлторов также находится под угрозой. В США уже действует приложение Reali, которое позволяет сэкономить на риэлторской комиссии от $40 000. А стартап Oliver напрямую соединяет арендаторов с владельцами жилья без какой-либо комиссии.

Источник: https://hightech.fm/2017/07/13/appraiser_ai

Искусственный интеллект в секторе недвижимости

К 2030 году инновационные решения на основе искусственного интеллекта обеспечат рост ВВП на 11,3 %, и сектор недвижимости не останется в стороне. Программные алгоритмы будут активно адаптироваться и развиваться в более сложных областях, таких как распознавание голоса и принятие решений.

В долгосрочной перспективе системы на основе искусственного интеллекта смогут существенно сократить долю неверных решений, обусловленных нехваткой данных. «Искусственный интеллект» (Artificial intelligence или AI) – собирательное понятие для технологий, которые умеют воспринимать окружающую среду, самостоятельно учиться реагировать на сигналы или принимать решения.

Это компьютерные программы, способные к обучению, восприятию, планированию, мыслительному анализу и самокорректировке.

Искусственный интеллект можно разделить на четыре функциональные категории:

  1. Автоматизирующий интеллект: автоматизация выполнения ручных / когнитивных и типовых / нестандартных задач.
  2. Поддерживающий интеллект: ускорение и повышение эффективности выполнения задач.
  3. Развивающий интеллект: помощь в принятии правильных решений.
  4. Автономный интеллект: автоматизация процессов принятия решений без участия человека.

Благодаря распознаванию взаимосвязей и закономерностей в больших массивах данных можно подробнее изучить последствия возможных сценариев будущего развития.

Субъективная оценка заменяется выводами, основанными на фактических данных, согласно которым принимаются взвешенные решения с учетом специфики конкретного объекта недвижимости.

Так называемые «умные контракты» (Smart Contracts) позволяют извлекать из договоров и документов необходимую информацию и эффективно ее использовать, сокращая трудозатраты и время совершения сделки.

Совет

Алгоритмы могут проверять полноту виртуальных информационных хранилищ или, в случае если база данных достаточно развита, выявлять подходящие цели инвестирования в соответствии с матрицей портфеля.

В управлении активами области возможного применения искусственного интеллекта варьируются от персонализированных клиентских контрактов и управления договорами до интеллектуального управления строительными услугами. Кроме того, существенно изменятся такие направления деятельности, как оценка и управление объектами недвижимости и инфраструктуры. Возможные области применения искусственного интеллекта включают: упрощенное взаимодействие, транзакции между участниками, управление цепочкой поставок и управление данными.

В силу множества областей применения воздействие этой технологии возрастет. Уже сегодня можно спрогнозировать связь областей применения искусственного интеллекта практически со всеми аспектами нашей повседневной деятельности.

Кроме того, ожидается, что связь с другими новыми технологиями, такими как «Интернет вещей» (IoT), принесет огромную добавленную стоимость, например, позволит составлять индивидуальный стратегический план строительства с учетом поставленных целей и поддержки искусственного интеллекта благодаря записям о характере эксплуатации здания. Вместе с тем существенными препятствиями могут стать недоступность данных, отсутствие их стандартизации, а также затруднения в их использовании вследствие отсутствия единообразных моделей данных и различия правовых требований. Следовательно, важной составляющей эффективного использования искусственного интеллекта для сектора недвижимости станут повышение прозрачности и стандартизация данных.

Источник: https://www.pwc.ru/ru/industries/real-estate/digital-real-estate/artificial-intelligence-in-real-estate.html

Использование нейронных сетей для оценки рыночной стоимости недвижимости – pdf

Электронный научный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» 270 http://zhurnalaperelarnru/articles/2006/36pdf Применение нейронных сетей для решения задач прогнозирования Солдатова ОП, Семенов ВВ (vlad-eraser@mailru)

Подробнее

УДК 621.31:51 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ Валь П.В., Соловьев Е.С. Научный руководитель профессор Попов

Подробнее

УДК 621.313.2 Кувшинов Н.Е., инженер научно-исслед. лаборатории «ФХПЭ» Казанский государственный энергетический университет Россия, г. Казань Kuvshinov N.E., engineer laboratory “FHPE” Kazan State Power

Подробнее

УДК 338.7 КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА НА ФАРМАЦЕВТИЧЕСКУЮ ПРОДУКЦИЮ Т.А. Фролова, Д.С. Туляков ГОУ ВПО «Тамбовский государственный технический университет», г. Тамбов Рецензент д-р техн. наук,

Подробнее

УДК 004.8;004.032.26 ОБ ЭВОЛЮЦИОННОМ АЛГОРИТМЕ ФОРМИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВОЙ СИСТЕМЫ ПОДАВЛЕНИЯ И.С. Лыткин (lytkinis@yandex.ru) Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнёва,

Подробнее

Территория науки, 2007, 1(2) 59 Авдеева В.М., Крючкова И.Н., Кравец О.Я. ВЕРИФИКАЦИЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАЛОГОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ МРИ МНС РФ N1 по Воронежской области, г.воронеж

Подробнее

01 УДК 004.048+004.855 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА НА УСЛУГИ СКОРОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ В ТЕЧЕНИЕ ОПРЕДЕЛЕННЫХ КАЛЕНДАРНЫХ ПЕРИОДОВ Казакова О. С., Мартыненко Т. В. Донецкий национальный технический университет,

Подробнее

Жилина Елена Викторовна Васюта Сергей Димитрович Ганжа Андрей Евгеньевич Ростовский государственный экономический университет (РИНХ) ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СИСТЕМАХ ОБНАРУЖЕНИЯ АТАК На сегодняшний

Подробнее

УДК 59.95 Т.В. Филатова ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АППРОКСИМАЦИИ ДАННЫХ Рассматривается применение искусственных нейронных сетей для решения задачи аппроксимации данных и сопоставление результатов

Подробнее

УДК 528.44 ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА В ПРОЦЕССЕ ОЦЕНКИ НЕДВИЖИМОСТИ СРАВНИТЕЛЬНЫМ ПОДХОДОМ С УЧЕТОМ ПОПРАВКИ НА ПЛОЩАДЬ Виктор Николаевич Москвин Сибирская государственная геодезическая академия,

Подробнее

БАСКОВ В.Н., ГУСЕВ С.А., ЗОЛОТУШКИНА Ж.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПРОЦЕССОВ Аннотация: Обсуждаются вопросы прогнозирования работы автомобильного транспорта

Подробнее

УДК 004.424.4 Исследование влияния количества слоев и их количества на поведение ошибки скорость обучения сети Живых C.Ю., студент кафедра «Система обработки информации и управление» Россия, 105005, г.

Подробнее

ISSN 2079-8490 Электронное научное издание «Ученые заметки ТОГУ» 2016, Том 7, 4, С. 87 92 Свидетельство Эл ФС 77-39676 от 05.05.2010 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/about/ ejournal@pnu.edu.ru УДК 684.511

Подробнее

СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2006. 4(46) 61 66 УДК 519.24 ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ А.А. ЯКОВЕНКО Рассматриваются

Подробнее

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ САРКИСЯН С.Г, ОВАКИМЯН А.С, ХАРАТЯН А.А. АРМЕНИЯ, ЕРЕВАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Аннотация. Часто при решении экономических задач по прогнозированию

Подробнее

Мозохин А.Е. Система оценки производительности компьютерных сетей корпоративной информационной системы на основе нейронной сети с нечеткой логикой [Электронный ресурс] // Информационно-экономические аспекты

Подробнее

215 УДК 681.3 Л.А. Филипковская, канд. техн. наук, А.Н. Скачков ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В ЭКСПЕРТНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Введение Эффективность деятельности современных предприятий

Подробнее

9 УДК 59.86 ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Е.А. Ефремова, Е.В. Дунаев В статье рассмотрены некоторые аспекты и особенности использования нейронных сетей для прогнозирования

Подробнее

Тищенко Александр Сергеевич студент группы ИС-05 Научный руководитель: Степанян Иван Викторович доц., к.т.н. Московский государственный горный университет РАЗРАБОТКА ИС ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА БИРЖЕ

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ НЕЧЕТКИХ ОПЕРАЦИЙ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОНЕЧЕТКИХ СЕТЕЙ Солдава О.П., Сухова М.А. Самарский государственный аэрокосмический университет

Подробнее

Программа дисциплины “Нейронные сети и их приложения”; 34.6 Информационные системы и технологии; Гатауллин Р.Р., МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное

Подробнее

Источник: https://docplayer.ru/70851141-Ispolzovanie-neyronnyh-setey-dlya-ocenki-rynochnoy-stoimosti-nedvizhimosti.html

Роботы измерят метры

Сбербанк разработал первую в России нейронную сеть для оценки коммерческой недвижимости. Искусственный интеллект позволяет банку почти мгновенно проводить оценку залогов.

При этом человеческий фактор не исключен полностью — эксперты банка при необходимости корректируют машинные расчеты и подтверждают их.

И такой длительный тестовый период вряд ли даст быструю операционную экономию, отмечают эксперты.

О запуске сервиса оценки недвижимости на основе алгоритмов машинного обучения рассказал “Ъ” руководитель блока «Корпоративный бизнес» Сбербанка Анатолий Попов.

Сейчас, по его словам, когда заемщики обращаются в банк за кредитом, объекты недвижимости, которые они предлагают в залог, оценивает залоговая служба банка, в которой работает несколько сотен экспертов.

Процесс проверки отчетов внешних оценщиков или проведение собственных индикативных расчетов предполагают значительный объем ручного труда и заново повторяемых механических процедур.

«С помощи нейросети мы избавляем специалистов от рутинной работы и начинаем максимально использовать их профессиональную экспертизу и знание особенностей локальных рынков, применяя их для анализа результата, полученного искусственным интеллектом»,— пояснил господин Попов.

Искусственный интеллект, по его словам, пока работает с регулярно актуализируемой базой данных по стрит-ритейлу. Она пополняется из платных, внутренних и открытых источников и содержит основные характеристики объектов-аналогов, фотографии, цены.

Нейросеть получает характеристики интересующего объекта и с учетом его местоположения, пешеходного трафика и ценового зонирования подбирает наиболее близкие аналоги, которые алгоритм затем использует для расчета стоимости.

Обратите внимание

При этом сервис Сбербанка позволяет увидеть все основные предпосылки, лежащие в основе расчетов.

Например, после ввода адреса и характеристик объекта оценки эксперт может на карте посмотреть выбранные нейросетью аналоги, проанализировать введенные корректировки и скорректировать их.

Руководитель направления развития перспективных продуктов «Ак Барс Цифровые Технологии» Ярослав Шуваев отмечает, что задачи, в которых эксперт принимает решения, основываясь на небольшом количестве параметров, очень хорошо подходят для моделей машинного обучения.

В «Ак Барсе» отмечают, что когда эксперт опирается на мнение искусственного интеллекта и корректирует его при необходимости, это сокращает затраты примерно на 30%. В дальнейшем, при достижении порогового значения точности экономия может приближаться к 50%.

При этом если работа экспертов сейчас занимает часы или даже дни, то нейросети для достижения результата нужно несколько секунд. Тем не менее итоговый результат подтверждает оценщик — эксперт, по сути, берет на себя ответственность за машинные расчеты.

Директор цифрового бизнеса банка «Восточный» Алексей Казаков отмечает, что недостаточное качество предсказательных моделей может существенно влиять на риски по этим залогам в будущем.

Читайте также:  Импортозамещение в действии. томский робот-паук

В таких условиях, предполагает господин Казаков, «длительный тестовый период классическая и новая системы оценки будут эксплуатироваться параллельно, что не даст быстрой операционной экономии».

При этом затраты на создание продукта в банке не раскрывают. По словам Алексея Казакова, при реализации таких проектов основная часть затрат складывается из стоимости машинных мощностей, а также из стоимости специалистов, которые настраивают и тестируют алгоритмы. По его оценке, «учитывая масштабность задачи и амбициозность Сбербанка» стоимость внедрения может составлять до 100 млн руб.

Виталий Солдатских

Важно

7 февраля был обнародован программный документ Банк России, описывающий планы по развитию и применению новых технологий на финансовом рынке на ближайшие годы.

Читать далее<\p>

Источник: https://www.kommersant.ru/doc/3542484

Кадастровую оценку обуздают законом и искусственным интеллектом

Российские парламентарии рассчитывают в ближайшее время выработать правовые механизмы для устранения необоснованного завышения кадастровой стоимости имущества. Актуальную для граждан России тему поднял президент Владимир Путин в рамках Послания Федеральному Собранию 1 марта.

Мы так не договаривались

Массовые жалобы граждан на завышенную кадастровую стоимость своего жилья и прочих объектов при определении налога на имущество глава государства адресовал Правительству не просто с укором, а с напутствием исправить ситуацию в текущем полугодии.

Суть президентского поручения — налог на имущество должен быть справедливым и посильным для граждан.

Для этого, сказал президент, необходимо уточнить механизм расчёта налога и определения кадастровой стоимости недвижимости, которая не должна превышать рыночную.

Читайте по теме

«Коллеги убеждали нас и меня в том числе использовать рыночную стоимость недвижимости при расчёте этого налога, они говорили, что старые оценки БТИ (бюро технической инвентаризации — Прим.

«ПГ») — это анахронизм. Однако в реальности оказалось, что кадастровая стоимость, которая вроде бы должна соответствовать рыночной, часто значительно её превышает.

Мы так не договаривались, и люди от нас этого не ожидали», — сказал глава государства.

Наличие проблемы в Правительстве признали и пообещали уложиться в сроки.

 Первый вице-премьер Игорь Шувалов 12 марта заявил на коллегии Росреестра, что действующая система кадастровой оценки действительно даёт сбои.

Проблема, по его мнению, кроется в несовершенстве методологии оценки, а также в том, что «не всегда учитываются результаты оспаривания стоимости при новом туре массовой оценки».

«Есть одна неприятность, которую мы с вами должны отработать совместно как можно быстрее, — это кадастровая оценка, про которую говорил в Послании президент. Действительно, мы, когда писали всё законодательство, не понимали, что на рынке недвижимости могут быть разные ситуации, когда рыночная цена может быть ниже кадастровой и кадастровая должна быть подчинена рыночной», — пояснил Шувалов.

Первый вице-премьер считает, что в этом вопросе нужно положиться на специалистов профильных министерств — экономразвития и финансов. Он допустил, что к процессу, возможно, придётся подключить искусственный интеллект, «чтобы никогда налогоплательщик не обязан был платить налог по кадастровой стоимости, которая выше рынка».

Совет

Бывает так, что многодетным семьям предоставляют участки на болоте, а кадастровая стоимость такая, как будто это центр города.

Привлечение искусственного интеллекта для выполнения поручения главы государства — это в духе времени, считает первый заместитель председателя Комитета Госдумы по природным ресурсам, собственности и земельным отношениям Владимир Сысоев. Но, по его мнению, не стоит забывать о более простых и надёжных средствах решения проблемы.

Комментируя ситуацию «Парламентской газете», депутат высказался о необходимости создания правового механизма, «который сделает кадастровую оценку объективной, прозрачной и понятной гражданам и предпринимателям».

«В депутатскую приёмную от граждан и предпринимателей поступает много обращений с жалобами на необъективную кадастровую оценку.

Бывает так, что многодетным семьям предоставляют участки на болоте, а кадастровая стоимость такая, как будто это центр города. Или предприниматель занимается бизнесом, ему так поднимается кадастровая оценка на недвижимость, что этот бизнес уходит в ноль или в убыток, предприниматель доводится до банкротства.

Такие ситуации непозволительны», — подчеркнул Сысоев.

Он также добавил, что сегодня судебные органы завалены исками граждан о пересмотре кадастровой стоимости и требуется много усилий, чтобы привести цены в соответствие с реальностью.

Нужен закон и ежедневный мониторинг рынка

Читайте по темеЭксперты напоминают, что перегибы случались и прежде. Ранее, до кадастровой оценки, налог на имущество физических лиц исчислялся исходя из инвентаризационной стоимости недвижимости, что позволяло экономным, но нечистоплотным владельцам угодий и помещений использовать разные не совсем законные манёвры.

Для этого они прибегали к услугам независимых экспертов, которые занижали в разы реальную стоимость объектов. Понятно, что налоги после этого платились копеечные.

Поэтому на законодательном уровне было принято решение поменять методику оценки.

С 1 января 2015 года в 28 регионах России порядок расчёта налога стал проводиться по кадастровой стоимости (остальные регионы перейдут на «кадастр» к 2020 году), которая, по идее, должна быть максимально близкой к рыночной цене. Функции по кадастровой оценке возложены на независимых оценщиков.

 Стоимость объекта они определяют методами массовой оценки, то есть оценки групп объектов недвижимости по состоянию на определённую дату, с использованием стандартных процедур и статистического анализа. Отчёт утверждают региональные власти и органы местного самоуправления. После этого данные заносятся в единый реестр.

Обратите внимание

Отсюда граждане получают документ, необходимый для купли-продажи недвижимости или постановки её на налоговый учёт. 

В теории всё гладко, но на практике оказалось куда сложнее. Рынок недвижимости находится в постоянном движении, колебания цен идут по всему спектру объектов и кадастровая стоимость не всегда поспевает за процессом.

А оперативно откорректировать её нет возможности: в настоящее время переоценка объектов недвижимости производится не чаще чем один раз в течение трёх лет, а в городах федерального значения не чаще чем один раз в течение двух лет.

Отсюда все ценовые имущественные несоответствия.

73 тысячи обращений по оспариванию завышенной кадастровой оценки поступило в 2017 году.

По данным Росреестра, в 2017 году количество обращений по оспариванию завышенной кадастровой оценки увеличилось на 22 процента по сравнению с позапрошлым годом и превысило 73 тысячи, на 17 процентов возросло количество судебных споров.

С другой стороны, признают эксперты, привязка кадастровой стоимости к рыночной оценке недвижимости также не уберегает от проблем, так как последняя не всегда объективна. Для повышения уровня собираемости налогов в регионах иногда прибегают к откровенному мухлежу, завышая рыночную стоимость объектов.

При таком подходе собственникам недвижимости ничего другого не остаётся, как обращаться за защитой в суд, замечает зампредседателя Комитета Совета Федерации по экономической политике Вячеслав Тимченко.

«Это огромная проблема, которая затрагивает все слои населения, в том числе и бизнес, и владельцев небольших участков земли, сельхозугодий. К сожалению, иногда в погоне за пополнением бюджета через установление таких завышенных налоговых претензий в регионах не просто препятствуют ведению бизнеса или частного подсобного хозяйства, но и сводят его на нет», — уточнил сенатор.

Парламентарий также убеждён, что для приведения к реальным параметрам стоимости объектов собственности «обязательно будут приняты поправки в действующее законодательство». 

Важно

Это огромная проблема, которая затрагивает все слои населения, в том числе и бизнес, и владельцев небольших участков земли, сельхозугодий.

Решению трудностей поспособствует и создание в регионах специализированных подразделений, которые будут не раз в два-три года, а ежедневно осуществлять мониторинг цен, полагает руководитель Центра налоговой политики экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова Кирилл Никитин.

«Если специалисты будут заниматься этим вопросом более внимательно и аккуратно, то проблема вскоре исчезнет», — резюмировал эксперт.

Завышенную кадастровую оценку можно оспорить

Действующее законодательство предусматривает два варианта процедуры оспаривания кадастровой стоимости: в суде и в комиссии по рассмотрению споров о результатах определения кадастровой стоимости. Заявитель сам выбирает, куда обращаться.

В случае судебного рассмотрения спора предварительного обращения в комиссию для физических лиц не требуется, но для организаций этот этап является обязательным. Для оспаривания потребуется доказать факт неверного определения кадастровой стоимости.

Объекты недвижимости, облагающиеся налогом на имущество:

  • жилой дом (в том числе жилые строения, расположенные на земельных участках, предоставленных для ведения личного подсобного, дачного хозяйства, огородничества, садоводства, индивидуального жилищного строительства);
  • жилое помещение (квартира, комната);
  • гараж, машино-место;
  • единый недвижимый комплекс;
  • объект незавершённого строительства; иные здание, строение, сооружение, помещение.

Источник: https://www.pnp.ru/economics/kadastrovuyu-ocenku-obuzdayut-zakonom-i-iskusstvennym-intellektom.html

Нейросетевое моделирование оценки рыночной стоимости недвижимости с использованием Deductor

Вахрушев В.И.1, Курзаева Л.В.1, Дьяков В.А.1
1Магнитогорский Государственный Технический Университет имени Г.И.Носова

Vakhrushev V.I.1, Kurzaeva L.V.1, Dyakov V.A.1
1Magnitogorsk State Technical University named G.I.Nosov

Библиографическая ссылка на статью:
Вахрушев В.И., Курзаева Л.В., Дьяков В.А. Нейросетевое моделирование оценки рыночной стоимости недвижимости с использованием Deductor // Современная техника и технологии. 2016. № 11. Ч. 2 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2016/11/11407 (дата обращения: 07.02.2019).

Deductor Studio Academic это аналитическая платформа для создания конечных прикладных решений в области анализа данных. Технологии, которые были реализованы в Deductor на базе единой архитектуры позволяют осуществить все этапы построения аналитической системы: от создания хранилища данных до автоматического подбора и визуализации полученных результатов.

В ходе разработки модели будем использовать следующую последовательность шагов:

Шаг 1. Разработка архитектуры нейросети.

Шаг 2. Обучение нейросети (осуществляется подачей на вход обучающего множества).

Шаг 3. Тестирование (оценивается качество классификации при подаче на вход тестового множества). Сеть считается успешной при относительной ошибке не более 20 %. Если ошибка больше, следует возврат к шагу 2. В случае, когда повторное обучение не улучшило результат, сеть считается неудачной и выбывает из эксперимента.

Шаг 4. Контрольная классификация.

Источником входных и выходных данных являлся сайт «Ситистар» (недвижимость г. Магнитогорска). В качестве параметров были выбраны: количество комнат, тип дома, район, этаж, этажность дома, общая площадь, жилая площадь, площадь кухни, наличие ремонта, мебели, застеклённость балкона и стоимость.

Входные параметры:

Х1 – количество комнат;

X2 – тип дома, закодирован следующими значениями :

1 – УП (улучшенная планировка);

2 – БР («брежневка»);

3 – ХР («хрущевка»);

4 – СП (старая планировка);

5 – МС (квартира малосемейного типа); 6 – студия; 7 – новостройка;

8 – нестандартная;

9 – «сталинка»;

10- стандартная;

11 – «свердловский вариант»;

X3 – район:

1 – Ленинский;

2 – Правобережный;

3 – Орджоникидзевский;

X4 – этаж;

X5 – всего этажей;

X6 – общая площадь (кв. м.);

X7 – жилая площадь (кв. м.);

Читайте также:  Правильная пчела

X8 – площадь кухни (кв. м.);

X9 – балкон (1 – застеклён; 2 – не застеклён);

Х10 – наличие мебели (1 – есть; 2 – нет);

Х11 – наличие ремонта (1 – есть; 2 – нет).

Выходной параметр: Y1 – стоимость квартиры (тыс. руб.).

В ходе выполнения работы была сформирована выборка из 200 объявлений, составленная в офисном пакете MSExcel, после чего был произведён импорт в Deductor (рисунок 1).

Рисунок 1 – Импорт выборки

После импорта данных и получения детальной статистики по выборке были установлены входные и выходные поля данных. Далее был установлен процент обучающего множества – 80% и тестового – 20%.

После разбиения исходного набора данных на подмножества мы определили допустимый диапазон нейронов на скрытых слоях персептрона.

Совет

Для этого мы использовали формулу, являющуюся следствием теорем Арнольда–Колмогорова–Хехт–Нильсена.

гдеNx – размерность входного сигнала;  – размерность выходного сигнала; Q – число элементов обучающей выборки.

Следовательно, число нейронов в скрытых слоях  приNx=11, Ny=1, Q=200.

При определении Nопти обучении персептрона на 10000 эпохах было найдено необходимое количество нейронов в скрытых слоях равное четырём, при которых система осуществляет вычисления с минимальной погрешностью (среднеквадратичная ошибка обучающего множества составила – 1,94Е-03).

Итак, при разработке архитектуры нейросети были установлены следующие параметры:

  1. Число слоев нейронов – 4;
  2. Число нейронов входного слоя – 14;
  3. Число нейронов выходного слоя – 1;
  4. Крутизна – 0,3;
  5. Функция активации – сигмоида.

Перед началом обучения были настроены шаги спуска и подъема на уровне 0,4 и 1,2 соответственно. Шаг спуска – в случае изменения знака градиентной составляющей ошибки для данного веса задает величину следующей коррекции веса. Шаг подъема – в случае сохранения знака градиентной составляющей ошибки для данного веса задает величину следующей коррекции веса, по умолчанию 1,2 (рисунок 2).

Рисунок 2 – Обучение нейронной сети

Для отдельных значений тестовой выборки максимальная ошибка составляла до 6,44Е-01, что может объясняться:

  1. Недостаточным объемом исходной информации, например, отсутствие данных о состоянии квартиры.
  2. Слабой корреляцией между отдельными параметрами.

В результате проделанной работы была получена нейронная сеть представленная на рисунке 3.

Обучив нейронную сеть, мы получили возможность оценивать любую квартиру по заданным параметрам с помощью инструмента «что если» (рисунок 4).

Рисунок 3 – Нейронная сеть

Рисунок 4 – Анализ построенной модели по принципу «Что если»

Таким образом, двухкомнатная квартира нестандартной планировки в Орджоникидзевском районе, находящаяся на восьмом этаже девятиэтажного дома общей площадью 51 кв. м. будет стоить 1,544 млн. рублей.

Библиографический список

  1. Гаврилова И.В. / И.В. Гаврилова // . ‑ 2015. ‑ . ‑ С. 62.
  2. Гаврилова И.В. / И.В. Гаврилова, М.В. Махмутова, И.Д. Белоусова, А.М. Агдавлетова // . 2016. ‑ Т. 3.‑  . ‑ С. 36-38.
  3. Лактионова Ю.С. : В сборнике:И Сборник научных трудов II Международной конференции. Национальный исследовательский Томский политехнический университет. 2015. С. 59-60.
  4. Путинин Ю.В., Хамутских Е.Ю., Лактионова Ю.С.
    в сборнике:  : Сборник научных трудов II Международной конференции. Национальный исследовательский Томский политехнический университет. 2015. С. 280-281.
  5. Новикова Т.Б., Махмутова М.В., Гусева Т.Ф., Вахрушев В.И., Седнева Д.А., Климов П.А., Иванченко А.Е., Игнатова Т.А., Яковлева М.Ф. // . 2015. . С. 268-274.
  6. Шарипова У.В., Федоренко И.А., Новикова Т.Б., Курзаева Л.В., Енютина А.В., Арзамасцева Е.А. // . 2016. . С. 141-145.
  7. Назарова О.Б., Новикова Т.Б., Петеляк В.Е. // В сборнике:  Сборник статей Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор: Сукиасян Асатур Альбертович. 2015. С. 75-77.
  8. Новикова Т.Б., Гусева Т.Ф., Вахрушев В.И., Седнева Д.А., Климов П.А., Иванченко А.Е., Игнатова Т.А. // . 2016. . С. 67-72.
  9. Курзаева Л.В. Нечеткая логика и нейронные сети: учебно-наглядное пособие. -2015.-125 c.
  10. Курзаева Л.В. Нечеткая логика и нейронные сети: учебное пособие. Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2016. 113 с
  11. Овчинникова И.Г., Курзаева Л.В., Петеляк В.Е., Гаврилова И.В. Математическое обеспечение системы оценки рыночной стоимости недвижимости на основе методов нечеткой логики // Успехи современной науки и образования. – 2016. – Т. 2. – № 3. – С. 58-60.

Источник: http://technology.snauka.ru/2016/11/11407

Основные методы оценки стоимости жилой недвижимости

К оценке жилой недвижимости прибегает все больше людей, планирующих какие-либо сделки, связанные с данным видом имущества.

Это вполне закономерно, так как не зная ценности квадратного метра, сложно самостоятельно определить общую стоимость жилой площади.

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер. 

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему – обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефону +7 . Это быстро и !

Оценку недвижимости проводят обычно профессионалы, учитывая в своем деле многие особенности и высчитывая стоимость по многочисленным формулам. Однако главные факторы в оценке жилья следует знать всем: многим придется с этим столкнутся, и тогда дополнительная информация определенно пригодится.

Общая информация

Оценивание жилой недвижимости предполагает установление цены на частные дома с земельными участками, дачные постройки, а также квартиры и комнаты, расположенные в многоэтажках.

Обратите внимание на перечень действий с жилой недвижимостью, которые предполагают обязательное обращение к оценщикам.

Это:

  1. Операции по покупке и продаже недвижимости.
  2. Получение кредитов под залог недвижимости.
  3. Оформление ипотеки.
  4. Раздел имущества.
  5. Страхование жилого имущества.
  6. Установление стоимости наследства при вступлении в права наследования.
  7. Получение выплат при ущербе в результате страхового случая.
  8. Начисление налогов на собственность.
  9. Возникновение имущественных и судебных споров.

В результате проведенной оценщиками работы, вы получите подробный отчет по стоимости недвижимости. Этот отчет является официальным документом, обладающим юридическим значением.

Существует ряд методов определения цены жилых помещений. В статье рассмотрены три подхода, наиболее часто используемых при оценивании жилой недвижимости – затратный, сравнительный и доходный подходы.

Затратный

Затратный метод применяется преимущественно при установлении стоимости частных домов. Этот метод предполагает определение расходов на восстановление жилого помещения, учитывая его естественный износ.

Износ – уменьшение стоимости объекта, обусловленное постепенной утратой зданием заложенных изначально эксплуатационных качеств под влиянием природных условий и человеческого влияния.

При затратном подходе оценщик должен провести подсчет цены воспроизводства аналогичного объекта с подобной планировкой, с идентичностью использованных материалов и с таким же качеством проведенных строительных работ, учитывая текущие цены.

Обратите внимание

Далее, оценщик высчитывает стоимость замещения: расходы на постройку такого же здания, но с использованием инновационных материалов и новых архитектурных решений.

В результате оценки затратным методом, продавец может получить возможность продать жилую недвижимость по стоимости ее создания либо улучшения.

Но данный метод может вывести и на обесценивание недвижимости из-за переориентации производства на более прогрессивные технологии.

Преимущества затратного метода оценки:

  1. Этот подход считается самым надежным при оценке новых сооружений.
  2. Затратный метод выбирается как единственно возможный при следующих ситуациях:
  • страхование объекта;
  • для зданий, требующих реконструкции;
  • налогообложение объекта;
  • исследование стоимости нового построения;
  • обоснование требуемых улучшений для постройки.

Рассмотрим пример использования затратного метода оценки. Вы планируете покупать квартиру в новостройке, оформив ипотечный кредит в банке.

Обязательным требованием банка при выдаче ипотеки будет проведение оценки и страхование покупаемого объекта, так как он будет считаться собственностью банка, пока вы не выплатите кредит.

Вероятнее всего, оценщики будут проводить свои исследования, опираясь на затратный подход, так как он надежнее остальных в установлении стоимости новых построений.

Сравнительный

Сравнительный (рыночный) метод оценки недвижимости основан на сравнении оцениваемого объекта с аналогичным, стоимость которого уже установлена, и информация об этом находится в открытом доступе.

При применении сравнительного подхода необходимо учитывать следующие факторы:

  1. Площадь квартиры (частного дома).
  2. Права собственности на недвижимость.
  3. Время и условия проведения сделки.
  4. Месторасположение.
  5. Качество отделки.
  6. Для частного дома – площадь земельного участка.
  7. Транспортное сообщение в районе.
  8. Экологическая ситуация в районе.
  9. Развитие инфраструктуры.

Учитывая все вышеизложенные факторы, оценщик рассчитывает влияние каждого из них на цену жилья и получает окончательную стоимость квартиры (дома).

Сравнительный метод наиболее распространен при проведении сделок по покупке или продаже недвижимости.

Применение при оценке жилой недвижимости сравнительного метода подразумевает наличие полностью сформировавшегося рынка недвижимости с наличием достоверных данных о проведенных сделках. В нашей стране сравнительный подход желательно применять в совокупности с ликвидационным методом оценки стоимости жилья.

Преимущества сравнительного подхода:

  • при оценке стоимости жилья учитываются инфляция и экономическая ситуация в стране;
  • основан на статистических данных;
  • при вычислении стоимости делаются поправки, учитывающие особенности продаваемого объекта;
  • относительно простой метод, дающий надежный результат.

Рассмотрим пример использования сравнительного метода. Вы планируете продавать старую трехкомнатную квартиру в доме типа «хрущевка» в центре города. Используя сравнительный подход, оценщики определят примерную стоимость аналогичных квартир.

Но при окончательной установке стоимости будут играть роль такие факторы, как проведен ли в доме капитальный ремонт, на каком этаже находится квартира и, скорее всего, даже состояние подъезда.

Доходный

Доходный подход основан на оценке ожидаемых доходов от сдачи объекта в эксплуатацию.

Когда речь идет о жилой недвижимости, обычно оценивается доход, получаемый от сдачи квартиры в аренду.

Доходный подход использует две методики расчета стоимости:

  1. Метод капитализации доходов.
  2. Метод дисконтированных денежных потоков.

В статье рассмотрена первая из этих методик, так как именно она применяется при оценке жилых помещений, сдаваемых в аренду.

Коэффициент капитализации

Коэффициент капитализации – ставка, которая применяется при доходном методе, чтобы привести все потоки поступающих доходов к единой сумме, определяющей стоимость.

Сущность метода капитализации доходов состоит в разделении чистого дохода на коэффициент капитализации.

Преимущества доходного метода:

  • при определении стоимости этим методом учитываются ожидания предполагаемых доходов от сдачи недвижимости в аренду;
  • изучается и учитывается рыночная ситуация;
  • этот метод единственный учитывает будущую доходность недвижимости.

Рассмотрим пример оценивания доходным методом. Вы хотите купить квартиру, чтобы вложить накопленные деньги и иметь пассивный доход, сдавая ее на длительный срок. Вам предложили два варианта покупки.

Кроме прочих методов, попросите оценщиков провести оценку стоимости методом капитализации и сможете наверняка выбрать, какой из вариантов вас устроит в большей степени.

Операции с недвижимостью требуют серьезного подхода. Поэтому доверить оценку вашего жилого помещения следует высококвалифицированным профессионалам.

Используя вышеприведенную информацию, вы сможете проконсультироваться с ними, какой метод оценки наиболее предпочтителен в вашем случае и будете иметь примерное представление о стоимости вашего жилья.

Источник: http://zhivemvrossii.com/otsenka-nedvizhimosti/metody/zhilaya.html

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector