Живая программа

Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали самоадаптируемую программу, которая с помощью единой экономико-математической модели может прогнозировать рыночную стоимость жилой недвижимости различных городов в зависимости от исходных параметров.

Кандидат экономических наук, доцент, начальник управления организации научных исследований ПНИПУ Александр Алексеев рассказал:

Отличительной особенностью нашей модели является самоадаптируемость к постоянно меняющейся экономической обстановке, а также возможность её применения сразу ко многим городам. Учитывая низкую погрешность результатов моделирования, мы доказали, что возможно построить стабильную математическую модель, которая сможет прогнозировать рыночную стоимость жилой недвижимости различных городов в зависимости от исходных данных: макроэкономических параметров региона, технических характеристик здания.

Для изучения закономерностей рынков недвижимости российских городов пермские учёные использовали нейронную сеть. В процессе компьютерного анализа данных, исследователи моделировали изменение входных параметров системы и установили зависимости рыночной стоимости различных квартир от ряда эксплуатационных характеристик. Так удалось выявить особенности ценообразования для различных регионов. Кандидат экономических наук, доцент кафедры строительного инжиниринга и материаловедения ПНИПУ Виталий Ясницкий отметил:

Математическая модель учитывает географическое положение, уровень престижности и удобства места расположения квартиры в городе, строительно-эксплуатационные параметры, а также текущее состояние экономики в регионе, в стране и в мире.

Полученные результаты, как объясняют учёные, имеют практическую значимость для строительной отрасли. Разработанная модель и компьютерная программа востребованы государственными структурами, которые занимаются регулированием рынков жилой недвижимости, а также имущественного налогообложения. В частности, программная разработка может использоваться застройщиками как система поддержки принятия решений на ранних этапах жилищного строительства