論文の概要: Towards robust and speculation-reduction real estate pricing models
based on a data-driven strategy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09115v1
- Date: Thu, 26 Nov 2020 15:54:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 12:54:41.054759
- Title: Towards robust and speculation-reduction real estate pricing models
based on a data-driven strategy
- Title（参考訳）: データ駆動戦略に基づくロバストかつ投機的不動産価格モデルの構築
- Authors: Vladimir Vargas-Calder\'on and Jorge E. Camargo
- Abstract要約: 本稿では,機械学習に基づくデータ駆動型不動産価格モデルを提案する。
2016年から2020年にかけて収集されたBogot'aの178,865のフラットリストでモデルを検証した。
その結果、提案した最先端モデルが不動産価格を推定する上で堅牢で正確であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In many countries, real estate appraisal is based on conventional methods
that rely on appraisers' abilities to collect data, interpret it and model the
price of a real estate property. With the increasing use of real estate online
platforms and the large amount of information found therein, there exists the
possibility of overcoming many drawbacks of conventional pricing models such as
subjectivity, cost, unfairness, among others. In this paper we propose a
data-driven real estate pricing model based on machine learning methods to
estimate prices reducing human bias. We test the model with 178,865 flats
listings from Bogot\'a, collected from 2016 to 2020. Results show that the
proposed state-of-the-art model is robust and accurate in estimating real
estate prices. This case study serves as an incentive for local governments
from developing countries to discuss and build real estate pricing models based
on large data sets that increases fairness for all the real estate market
stakeholders and reduces price speculation.
- Abstract（参考訳）: 多くの国では、不動産評価は、鑑定者のデータ収集・解釈・不動産価格のモデル化能力に依存する従来の手法に基づいている。
不動産オンラインプラットフォームの利用が増え、大量の情報が存在することから、主観性、コスト、不公平といった従来の価格モデルの多くの欠点を克服する可能性がある。
本稿では,人的バイアスを低減させる価格推定のための機械学習手法に基づくデータ駆動不動産価格モデルを提案する。
2016年から2020年にかけて収集した178,865個のフラットリストをテストした。
その結果,提案手法はロバストで正確な不動産価格推定が可能であることがわかった。
このケーススタディは、開発途上国の地方自治体が、すべての不動産市場の利害関係者の公正性を高め、価格投機を減らした大規模なデータセットに基づいて不動産価格モデルについて議論し、構築するインセンティブとなる。
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