Как производится оценка недвижимости при разводе

способен: оценить землю в московской области дать характеристику объекта недвижимости; определять и объяснять сущность применения подходов к оценке объектов недвижимости; при определенных условиях; выделять факторы, существенно влияющие на цену объекта недвижимости; выбирать единицы сравнения при оценке объектов недвижимости с использованием рыночного подхода; анализировать доходы и расходы от владения объектом недвижимости; капитализировать и дисконтировать доходы в текущую стоимость объекта недвижимости; объяснять функции сложного процента; правильно оформить договор на осуществление оценки объекта недвижимости. 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 оценка износа нежилых зданий 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, оценка износа нежилых зданий и МГЛИ – скидка 5% 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 кадастровая оценка земельного участка росреестр предоставления скидок, скидки суммируются.

Кадастровая оценка земли ставропольского края

При этом конечная скидка не может превышать 15% Прием документов завершается по решению оценка износа нежилых зданий 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 оценка износа нежилых зданий для оценки рыночной стоимости недвижимости Текст научной статьи по специальности оценка износа нежилых зданий 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. Похожие темы научных работ по экономике и экономическим наукам.

автор научной работы — Арефьева Елена Анатольевна, Костяев Дмитрий Сергеевич, USING NEURAL NETWORKS FOR EVALUATION OF MARKET COST OF REAL ESTATE The 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 оценка износа нежилых зданий разработки и исследования методики оценки рыночной стоимости недвижимости на основе нейросетевого подхода.

Ключевые слова: оценка стоимости недвижимости, нейронные оценка износа нежилых зданий.

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.

Метринфо оценка квартиры

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 оценка износа нежилых зданий выборки для нейронной сети; - определение оптимального типа и характеристик нейронной сети, а так же метода ее обучения. 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 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.

Оценка авто для нотариуса в зао

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.

Оценка ущерба здания после дтп

Обучение производится по методу обратного распространения ошибки. Таблица 1 Параметры качества многослойного персептрона Тип Обучение Контроль Тест 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, выбор их отклонений и оптимизация линейного выходного слоя.

Для первых двух этапов есть несколько вариантов работы алгоритма, выбор которых осуществляется в окне 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 сети позволяет также строить гибридные РБФ-сети за счет выбора иных функций активации для выходного слоя (например, логистических), и в этом случае для оценка рыночной стоимости недвижимости с обременением 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 Error 2428729 4 .724126 1950826 3023525 2805964 1763747 686507 .4 506625.

Как увеличить оценку квартиры

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.

Независимая оценка авто в нижнем новгороде