論文の概要: Utilizing Model Residuals to Identify Rental Properties of Interest: The Price Anomaly Score (PAS) and Its Application to Real-time Data in Manhattan

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17287v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 00:14:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 23:04:42.426592
• Title: Utilizing Model Residuals to Identify Rental Properties of Interest: The Price Anomaly Score (PAS) and Its Application to Real-time Data in Manhattan
• Title（参考訳）: モデル残差を利用して利子のレンタル資産を同定する:価格異常スコア(pas)とそのマンハッタンのリアルタイムデータへの応用
• Authors: Youssef Sultan, Jackson C. Rafter, Huyen T. Nguyen
• Abstract要約: 2023年9月現在、マンハッタンで利用可能なすべての不動産のデータを収集し、モデル残高の理解を深めることを目的としている。 これらの知見を活用するために、不規則に予測される価格のバウンダリを捕捉できる指標であるPrice Anomaly Score(PAS)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding whether a property is priced fairly hinders buyers and sellers since they usually do not have an objective viewpoint of the price distribution for the overall market of their interest. Drawing from data collected of all possible available properties for rent in Manhattan as of September 2023, this paper aims to strengthen our understanding of model residuals; specifically on machine learning models which generalize for a majority of the distribution of a well-proportioned dataset. Most models generally perceive deviations from predicted values as mere inaccuracies, however this paper proposes a different vantage point: when generalizing to at least 75\% of the data-set, the remaining deviations reveal significant insights. To harness these insights, we introduce the Price Anomaly Score (PAS), a metric capable of capturing boundaries between irregularly predicted prices. By combining relative pricing discrepancies with statistical significance, the Price Anomaly Score (PAS) offers a multifaceted view of rental valuations. This metric allows experts to identify overpriced or underpriced properties within a dataset by aggregating PAS values, then fine-tuning upper and lower boundaries to any threshold to set indicators of choice.
• Abstract（参考訳）: 不動産価格がかなり高いかどうかを理解すると、買い手や売り手が興味のある市場全体の価格分布の客観的な視点を持っていないのが普通である。 2023年9月現在、マンハッタンで利用可能なすべての不動産のデータを収集し、モデル残高の理解を強化することを目的としている。 ほとんどのモデルでは予測値からの偏差を単なる不正確なものとして認識しているが,本論文では,データ集合の少なくとも75%に一般化した場合,残りの偏差が有意な洞察力を示した。 これらの知見を活用するために、不規則に予測される価格の境界を把握できる指標であるPrice Anomaly Score(PAS)を導入する。 相対的な価格差と統計的重要性を組み合わせることで、Price Anomaly Score (PAS)は賃貸価格の多面的な見方を提供する。 この測定基準により、専門家はPAS値を集約し、選択の指標を設定するために任意のしきい値に上と下の境界を微調整することで、データセット内の過大な価格または過小な特性を識別することができる。

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