RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Journal of Computational and Engineering Mathematics // Архив

J. Comp. Eng. Math., 2023, том 10, выпуск 3, страницы 38–53 (Mi jcem243)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Engineering Mathematics

Neural network system of sales volume forecasting of residential real estate in the primary regional market

[Нейросетевая система прогнозирования объема продаж жилой недвижимости на первичном региональном рынке]

G. A. Pollacka, O. V. Korobkovaa, I. Yu. Pollakba

a South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation
b FINPRO Limited Liability Company, Chelyabinsk, Russian Federation

Аннотация: При разработке экономической части строительного проекта строится модель движения денежных средств (ДДС), в которой необходимо учесть все ключевые факторы, влияющие на общую систему управления проектом. Важным компонентом в построении модели ДДС является знание объема будущих продаж. Прогнозирование объема продаж позволяет спрогнозировать доходы от реализации проекта и оценить его рентабельность. В настоящее время строительные компании оценивают объем продаж экспертно, причем результаты прогноза зависят от опыта эксперта. С целью повышения эффективности построения модели ДДС в статье предлагается нейросетевая модель прогнозирования объема продаж недвижимости с учетом рыночных факторов. Модель построена на базе аналитической платформы Loginom, обучена и имеет хорошие прогностические свойства. Средняя относительная погрешность прогнозирования 6,89%. Модель учитывает статистически значимые внешние и внутренние факторы, влияющие на объем продаж недвижимости в условиях долевого строительства на рынке Челябинской области.

Ключевые слова: долевое строительство, модель движения денежных средств, аналитическая платформа Loginom, машинное обучение, нейросетевое прогнозировании.

УДК: 004.032.26

MSC: 91B84, 62P20

Поступила в редакцию: 15.07.2023

Язык публикации: английский

DOI: 10.14529/jcem230304



© МИАН, 2024