Прогнозирование цен на рынке жилья в условиях изменения основной тенденции

Автор: Боченина М.В.

Журнал: Теория и практика общественного развития @teoria-practica

Рубрика: Экономика

Статья в выпуске: 8, 2023 года.

Бесплатный доступ

Развитие цифровых технологий способствует росту использования непараметрических методов. В представленном исследовании предложена методика прогнозной оценки цен на рынке жилой недвижимости с учетом возможного определения направления динамики в периоде упреждения на основе применения непараметрической оценки Надарая - Уотсона. Построение прогнозной модели в работе рассматривается на основе исторически сложившейся тенденции определения уровня цен первичного или вторичного рынка жилья Краснодарского края и не учитывает другие факторы. Отдельное внимание уделено применению теста Чоу для выявления момента времени, в который произошел структурный сдвиг, что позволяет определить период, лишенный структурных сдвигов для моделирования тенденции с целью определения доверительного интервала прогноза. Существующая жилищная проблема отражает актуальность развития методов прогнозирования динамики цен на рынке жилья, а отсутствие дополнительных факторов сокращает погрешность и увеличивает качество прогноза.

Еще

Прогнозирование, рынок жилья, цены по фактическим сделкам, тренд, оценка надарая - уотсона, структурные сдвиги, динамика, доверительный интервал прогноза

Короткий адрес: https://sciup.org/149143313

IDR: 149143313   |   DOI: 10.24158/tipor.2023.8.16

Список литературы Прогнозирование цен на рынке жилья в условиях изменения основной тенденции

  • Коссов В.В. Нормированные цены как инструмент для прогнозирования // Проблемы прогнозирования. 2022. № 3 (192). С. 137-148. DOI: 10.47711/0868-6351-192-137-148
  • Лукашин Ю.Л. Адаптивная эконометрика. Нелинейные адаптивные регрессионные модели // Вопросы статистики. 2006. № 6. С. 37-45. EDN: HUHSXT
  • Никитина Н.С. Прогнозирование индекса цен недвижимость в России // Экономическое развитие России. 2022. Т. 29, № 6. С. 23-28. EDN: RRPJTB
  • Светуньков С.Г., Баженова М.П., Лукаш Е.В. Перспективы использования векторных авторегрессий в экономическом прогнозировании // Современная экономика: проблемы и решения. 2022. № 6 (150). С. 44-57. DOI: 10.17308/meps/2078-9017/2022/6/44-57 EDN: GMDMXM
  • Стерник Г.М. Методика среднесрочного прогнозирования развития рынка жилья города (региона) // Имущественные отношения в РФ. 2012. № 9 (132). С. 52-65. EDN: NOWSBM
  • Стерник Г.М., Стерник С.Г., Свиридов А.В. Развитие и совершенствование методов прогнозирования рынка жилой недвижимости // Урбанистика и рынок недвижимости. 2014. № 1. С. 53-93. EDN: SHRDAT
  • Nathan J. Poisson Forecasting Models: An Introduction // Developments in Marketing Science: Proceedings of the Academy of Marketing Science. N. Y., 2015. P. 294-297. DOI: 10.1007/978-3-319-16976-7_72
Еще
Статья научная