Методы анализа состояния рынка недвижимости: индикаторы рынка и характеристики ликвидности объектов
Автор: Лейфер Л.А., Акобян А.А.
Журнал: Имущественные отношения в Российской Федерации @iovrf
Рубрика: Региональная и отраслевая экономика - экономика и управление хозяйством
Статья в выпуске: 6 (261), 2023 года.
Бесплатный доступ
В статье обсуждаются методы анализа рыночных данных, которыми обычно располагает аналитик рынка недвижимости, и описываются процедуры их обработки с целью получения объективных характеристик состояния рынка и уровня ликвидности объектов недвижимости. Показывается, что рыночная информация, представленная в объявлениях о продаже объектов недвижимости, плохо структурирована и не приспособлена для ее обработки в автоматическом режиме. Рассматриваются способы представления рыночных данных в виде стандартизованных датасетов и методы обработки, основанные на модели цензурированных выборок Каплана-Майера. Предлагаются эмпирические формулы для расчета статистических параметров, характеризующих состояние рынка и ликвидность объектов недвижимости.
Индикаторы активности и состояния рынка недвижимости, характеристики ликвидности объектов недвижимости, датасет для определения среднего срока экспозиции, динамические характеристики состояния рынка недвижимости, оценка емкости рынка
Короткий адрес: https://sciup.org/170201826
IDR: 170201826
Список литературы Методы анализа состояния рынка недвижимости: индикаторы рынка и характеристики ликвидности объектов
- Zhu Hengshu, Xiong Hui, Tang Fangshuang, Liu Qi, Ge Yong, Chen Enhong, Fu Yanjie. Days on Market: Measuring Liquidity in Real Estate Markets Conference: the 22nd ACM SIGЛDD International Conference. August 2016.
- Лейфер Л. А. Вероятностно-статистические модели ликвидности рынка недвижимости // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2022. № 4. (247). С. 93-101.
- Лейфер Л. А. Новые подходы к анализу ликвидности рынка недвижимости // Вопросы оценки. 2023. № 1 (109). С. 10-16.
- Kaplan E. L., Meier P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations // Journal of the American statistical association, 53(282), 457-481.
- Чимитова Е. В., Ермилова Е. О. Исследование свойств оценок максимального правдоподобия параметров распределения Вейбулла по усеченным слева данным // Вестник СибГУТИ. 2016. № 4. C. 47-58.
- Li J. Cox Model Analysis with the Dependently Left // Mathematics Theses. Georgia State University, Atlanta, GA, 2010. Paper 88.
- Su Y.-R., Wang J.-L. Modeling left-truncated and right-censored survival data with longitudinal covariates // The Annals of Statistics. 2012. V. 40, № 3. P. 1465-1488.
- Pan W. A, Chappell R. Nonparametric Estimator of Survival Functions // Lifetime Data Analysis. Boston. 1998. № 4. P. 187-202.
- Cohen A. C. Truncated and censored samples: theory and applications. New York : Marcel Dekker, 1991. 328 p.
- Balakrishnan N., Mitra D. Left truncated and right censored Weibull data and likelihood infence with an illusrtation // Computational Statistics and Data Analysis. 2012. V. 56. № 12. P. 4011-4012.
- ГОСТ Р 50779.27-2017 (МЭК 61649:2008) : Национальный стандарт Российской Федерации. Статистические методы. Распределение Вейбулла. Анализ данных : приказ Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 10 августа 2017 года. № 867-ст. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».
- ГОСТ Р 50779.26-2007 : Национальный стандарт Российской Федерации. Статистические методы. Точечные оценки, доверительные, предикционные и толерантные интервалы для экспоненциального распределения : приказ Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 27 декабря 2007 года № 578-ст. Доступ из справочной правовой системы «КонсультантПлюс».
