Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "estate appraisal" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Real estate valuation algorithm for large local markets
Autorzy:
Bitner, Agnieszka
Frosik, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/43852814.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
wycena nieruchomości
model statystyczny
regresja wielokrotna
mass appraisal
statistical model
multiple regression
real estate valuation
Opis:
The article deals with issues related to the application of statistical methods used in the valuation process. The proposed algorithm for real estate valuation can be used in the statistical market analysis method in the process of mass appraisal. The algorithm uses a multiple linear regression model. Legal considerations indicate the need for such an algorithm for the determination of the value of representative properties. Due to the large size of the database of comparables, the proposed algorithm can be used only to appraise typical properties. A good statistical model is parsimonious, that is, it uses as few mathematical concepts as possible in a given situation. A model should extract what is systematic in the results observed, allowing for the presence of purely random deviations. The article discusses the basic principles of building a good statistical model. Attention is drawn to the number of market attributes that are entered into the model and the range of their values. As few explanatory variables as possible should be entered into the model to explain the phenomenon under study. Explanatory variables are only those characteristics of the property that differentiate prices in a given market defined and adopted by the appraiser as the basis for valuation. The article highlights the importance of taking into account market changes during the period under study.
Źródło:
Advances in Geodesy and Geoinformation; 2022, 71, 1; art. no. e20, 2022
2720-7242
Pojawia się w:
Advances in Geodesy and Geoinformation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies