Пермские ученые создали нейросеть для предсказания рыночной стоимости городской недвижимости в зависимости от экономической ситуации. Система учитывает курс доллара, цены на нефть, объемы жилищного строительства и ипотечного кредитования. Статья исследователей опубликована в журнале Complexity.
Ученые из Пермского государственного университета и Пермского национального исследовательского политехнического университета создали сервис, прогнозирующий изменения рыночной стоимости городских квартир. Применять новую разработку можно не только в сфере недвижимости, но и при расчете имущественного налога. Для определения налоговой базы при налоговом администрировании показатели рыночной стоимости недвижимости являются ключевыми.
«Качественное моделирование рыночной стоимости недвижимости, мгновенно реагирующее на изменение экономической ситуации в регионе, стране и мире, будет способствовать более точному расчету имущественного налога и справедливому распределению налоговой нагрузки. Наша система идеально подходит для формирования и регулярного обновления кадастровых данных, необходимых при расчете имущественного налога граждан», — подчеркивает руководитель проекта, профессор кафедры прикладной математики и информатики ПГНИУ Леонид Ясницкий.
Высокой точности интеллектуальной системы ученым удалось добиться благодаря использованию так называемых «тепловых карт», создаваемых вспомогательными нейронными сетями для каждого города России. Пермская интеллектуальная система не имеет аналогов: в отличие от существующих систем она автоматически адаптируется к постоянно меняющимся макроэкономическим параметрам, например выдерживает обвал цен на нефть и падение рубля, последствия пандемии. С ее помощью можно прогнозировать момент насыщения рынка недвижимости при увеличении жилищного строительства в том или ином городе. Также она может применяться для поддержки в принятии решений при оптимизации строительного бизнеса.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
