• Головна
  • Історичні нотатки
  • Статті та випуски
    • Поточний випуск
    • Архів
  • Про журнал
    • Цілі та проблематика
    • Редакційна колегія
    • Індексація журналу
    • Джерела фінансування
  • Для авторів
    • Подання статті
    • Умови публікації
    • Загальні вимоги до оформлення рукописів
    • Процес рецензування
    • Редакційні збори
    • Договір про передачу прав від автора до видавця
  • Етика та політики
    • Публікаційна етика
    • Конфлікт інтересів
    • Політика відкритого доступу
    • Політика архівування матеріалів
    • Політика скарг
    • Положення про конфіденційність
    • Положення про відкликання публікацій
    • Політика антиплагіату
    • Політика використання генеративного ШІ
  • Контакти
uk Українська
  • English English

UkrainianProfessional Education

  • Подати статтю
  • Головна
  • Статті та випуски
    • Поточний випуск
    • Архів
  • Про журнал
    • Цілі та проблематика
    • Редакційна колегія
    • Індексація журналу
    • Джерела фінансування
  • Для авторів
    • Подання статті
    • Умови публікації
    • Загальні вимоги до оформлення рукописів
    • Процес рецензування
    • Редакційні збори
    • Договір про передачу прав від автора до видавця
  • Етика та політики
    • Публікаційна етика
    • Конфлікт інтересів
    • Політика відкритого доступу
    • Політика архівування матеріалів
    • Політика скарг
    • Положення про конфіденційність
    • Положення про відкликання публікацій
    • Політика антиплагіату
    • Політика використання генеративного ШІ
  • Пошук
  • Контакти

Стаття

  • Читати статтю
  • Завантажити статтю

Отримано 30.04.2023

Доопрацьовано 27.08.2023

Прийнято 20.09.2023

Взято з Вип. 114, Ч. 1, 2023

Сторінки 233 -240

  • 139 Переглядів

ЦИТУВАТИ

Bondarenko, L., & Liashenko, Ya. (2023). APPLICATION OF TIME SERIES ANALYSIS METHODS FOR FORECASTING PRICING IN THE REAL ESTATE MARKET. Automobile Roads and Road Construction, (114.1), 233-240. https://doi.org/10.33744/0365-8171-2023-114.1-233-240

ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ЧАСОВИХ РЯДІВ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІНОУТВОРЕННЯ НА РИНКУ НЕРУХОМОСТІ

Людмила Бондаренко Яна Ляшенко

Анотація

В роботі представлено теоретико-методичні підходи щодо прогнозування ціноутворення на ринку нерухомості на основі дослідження стохастичних моделей часових рядів, що являють собою згенеровані послідовно в часі статистичні вибірки цін об'єктів нерухомості в певних сегментах даного ринку. Наведено основні етапи дослідження часових рядів на ринку нерухомості. Виділено дві основні складові часових рядів цін на нерухомість – фундаментальну (регулярну) та випадкову (нерегулярну). Фундаментальна (регулярна) складова часового ряду містить тренд, циклічну та сезону тенденції. Випадкова складова є шумом, що дещо відхилює значення часового ряду від тренду. В рамках роботи проаналізовано фундаментальні ціноутворюючі фактори на ринку нерухомого майна, що найбільшим чином впливають на формування ціни нерухомості та визначають її тренд. Представлено результати аналізу часових рядів цін на вторинному ринку нерухомості у традиційно найбільш активних ділових містах України (Київ, Харків, Дніпро, Одеса, Львів, Івано-Франківськ) у період 2016-2023 роки. Показано, що ціни на регіональних ринках нерухомості формуються під впливом, як загальних тенденцій по всій країні, так і випадкових кризових явищ, притаманних даному регіону. У регіональному розрізі проаналізованих ринків нерухомості у середньому спостерігається зростаючий тренд, що стимулюється все більшим платоспроможним попитом на житлові квадратні метри. У той же час, особливий інтерес представляє дослідження поведінки цін на ринку нерухомості у періоди криз, спричинених екстраординарними подіями та умовами (пандемія та війна), що спостерігалися в 2020, 2022 і в поточному 2023 році. Якщо короновірус, як кризове явище, вплинув більш-менш однаково на динаміку регіональних ринків нерухомості, то вплив повномасштабної війни проявився по-різному в різних регіонах нашої країни. У прифронтових містах, що досить сильно страждають від обстрілів (наприклад, Харків), ринок нерухомості відреагував зниженням цін та попиту. У той же час, в західних регіонах (наприклад, Львів, Івано-Франківськ) вартість квадратних метрів помітно зросла, що обумовлено різким збільшенням попиту за рахунок тимчасово переміщених та евакуйованих осіб. Визначено подальші напрямки досліджень часових рядів для прогнозування ціноутворення на ринку нерухомості

Ключові слова:

ринок нерухомості, вартість об’єкта нерухомості, ціноутворення, часовий ряд, тренд

Використані джерела

  1. Maksyshko, N.K., & Shapovalova, V.O. (2018). Analysis and forecasting: Modern concepts in the study of real estate price dynamics. Zaporizhzhia: Polihraf.
  2. Shaposhnykova, I.O. (2018). Time series analysis of the primary residential real estate market in Kyiv. Economic Bulletin of the University, 36(1), 139-147.
  3. Voronin, V.O., Liantse, E.V., & Mamchyn, M.M. (2014). Real estate market analytics: Methodology and principles of modern valuation. Lviv: Magnolia Publishing House.
  4. Miroshnychenko, I.V., & Krasheninnikova, O.V. (2022). Forecasting real estate prices using machine learning algorithms. Effective Economy, 1, 1-17. doi: 10.32702/2307-2105-2022.1.81.
  5. Danych, V., & Starchak, I. (2019). Dynamics of regional residential real estate markets in Ukraine. Bulletin of V.N. Karazin Kharkiv National University. Economic Series, 97, 41-49. doi: 10.26565/2311-2379-2019-97-05.
  6. Adamczyk, T., & Bieda, A. (2015). The applicability of time series analysis in real estate valuation. Geomatics and Environmental Engineering, 9(2), 15-25. doi: 10.7494/geom.2015.9.2.15.
  7. van de Minne, A., Francke, M., & Geltner, D. (2022). Forecasting US commercial property price indexes using dynamic factor models. Journal of Real Estate Research, 44(1), 1-27. doi: 10.1080/08965803.2020.1840802.
  8. Mika, M. (2019). Analysis of the real estate market dynamics as the effect of changes in the road infrastructure. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 603(4), article number 042046. doi: 10.1088/1757-899X/603/4/042046.
  9. Real estate price statistics. (n.d.). Retrieved from https://ua.m2bomber.com/stat.
Поділитися
Facebook
Twitter
LinkedIn
Email
Telegram
Viber
WhatsApp

https://doi.org/10.33744/0365-8171-2023-114.1-233-240

Адреса
01010, Україна, м. Київ,
вул. М. Омеляновича-Павленка, 1


Email
ntu@arrcjournal.org

Основна інформація
  • Цілі та проблематика
  • Індексація журналу
  • Умови публікації
  • Редакційна колегія
  • Публікаційна етика
Додаткова інформація
  • Політика скарг
  • Процес рецензування
  • Політика відкритого доступу
  • Політика антиплагіату
  • Політика використання генеративного ШІ
  • Політика архівування матеріалів