2018
DOI: 10.4028/www.scientific.net/msf.931.1101
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Mathematical Model of Forecasting the Residential Real Estate Market Prices Level

Abstract: The authors consider the residential real estate market as a complex socio-technical system, for the prediction of which it is advisable to use a combination of classical methods of forecasting and soft computing or intelligent data processing. The development forecast of the residential real estate services market with the help of foresight technologies is made. We performed the analysis and identified the main factors acting in the market, and their impact on the development of market trends. A mathematical … Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1

Citation Types

0
1
0
1

Year Published

2018
2018
2019
2019

Publication Types

Select...
2

Relationship

0
2

Authors

Journals

citations
Cited by 2 publications
(2 citation statements)
references
References 2 publications
0
1
0
1
Order By: Relevance
“…Укрупненно методы прогнозирования разделяют на интуитивные и формализованные. Их отличие состоит в том, что формализованные методы позволяют выразить результаты количественно (в основном их объясняют математические модели), а интуитивные методы носят качественный характер, и, как правило, получены из опыта (суждения и оценки экспертов) [13].…”
Section: постановка проблемыunclassified
“…Укрупненно методы прогнозирования разделяют на интуитивные и формализованные. Их отличие состоит в том, что формализованные методы позволяют выразить результаты количественно (в основном их объясняют математические модели), а интуитивные методы носят качественный характер, и, как правило, получены из опыта (суждения и оценки экспертов) [13].…”
Section: постановка проблемыunclassified
“…The described patterns and factors of influence are displayed as a network model of knowledge representation -a symbolic cognitive map, in which the state of the market is influenced by a wide variety of factors, among which are: oil prices, employment of the population, inflation, state budget expenditures, household incomes, business fluctuations, class of housing, number of rooms, loan rates, volumes of primary and secondary markets [1].…”
Section: Main Partmentioning
confidence: 99%