Скрыть
Раскрыть

Гончаров Г. И. 1, Натхов Т. В. 1
  • 1 НИУ ВШЭ, 101000, Россия, Москва, ул. Мясницкая, д.20

Текстуальный анализ ценообразования на рынке московской жилой недвижимости

2020. Т. 24. № 1. С. 101–116 [содержание номера]
В данной работе применяется текстуальный анализ для оценки параметров гедонистической модели ценообразования на рынке вторичной недвижимости г. Москвы. Для проведения исследования был собран уникальный массив данных – активные в июле 2019 г. объявления о продаже жилой недвижимости на сайте ЦИАН. Для сбора информации была написана специальная программа-парсер на языке Python. Всего было собрано около 60 тыс. объявлений, которые представляют все районы Москвы. На основе этого массива данных и разработанного авторами алгоритма анализа текстов определены слова (униграммы) и словосочетания (биграммы), которые являются наиболее значимыми предикторами цены. Преимущество данного подхода в том, что подбор объясняющих переменных для эконометрической модели опирается на выявленные предпочтения участников рынка – алгоритм определяет характеристики жилья, которые указывают сами владельцы, заинтересованные в успешной продаже. Таким образом, мы выявляем важные субъективные факторы ценообразования на рынке московской недвижимости. Показано, что использование текстуального анализа позволяет заметно улучшить предсказательную силу эконометрической модели ценообразования. В частности, благодаря использованию униграмм мы можем сократить среднеквадратичную ошибку на 15%. Механизм этого улучшения заключается в учете факторов ценообразования, которые трудно измерить количественным образом. К примеру, биграммы «очистка воды», «охрана консьерж», «клубный дом», «система видеонаблюдение» и им подобные отвечают за факторы благоустройства самого жилья и его окрестностей, безопасность и другие общественные блага локального уровня, которые практически не поддаются количественному измерению по единой методике.
BiBTeX
RIS
 
Rambler's Top100 rss