Математическое моделирование стоимости квартир на первичном рынке недвижимости города Волгограда

Суть первичного рынка жилой недвижимости Волгограда. Анализ методик, влияющих на создание стоимости квартир на основе линейных и нелинейных моделей множественной регрессии, полученных методом наименьших квадратов и с использованием квантильной регрессии.

Подобные документы

  • Методика построения точечной диаграммы и линии регрессии в программном приложении Microsoft Excel. Определение стандартного отклонения выборки и коэффициента корреляции. Порядок выполнения проверки соответствия остатков нормальному распределению.

    лабораторная работа, добавлен 02.01.2022

  • Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа. Методы определения направления связи, ее характера. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок. Принятие решений на основе уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 16.04.2016

  • Описание регрессионных моделей. Вычисление параметров линейного уравнения регрессии. Выражение соотношения между социально-экономическими процессами с помощью нелинейной регрессии. Статистические проверки параметров регрессии и показателей корреляции.

    курсовая работа, добавлен 14.12.2015

  • Суть метода наименьших квадратов, его применение для оценки эконометрических уравнений. Вычисление вторых производных и проверка определенности матрицы Гессе. Построение доверительных интервалов в модели однофакторной регрессии с нормальными ошибками.

    статья, добавлен 04.02.2014

  • Определение динамики стоимости недвижимости при помощи корреляционно-регрессионного анализа. Ввод исходных данных и построение корреляционной матрицы. Поиск доверительных интервалов для коэффициентов уравнения регрессии. Расчёт коэффициента эластичности.

    контрольная работа, добавлен 26.03.2014

  • Построение средствами регрессионного анализа математической модели зависимости стоимости квартиры в городе Смоленске от характеристик квартиры и ее расположения в городе. Построение уравнения множественной регрессии. Матрица парных коэффициентов.

    статья, добавлен 21.02.2018

  • Особенности эконометрического моделирования стоимости квартир в Московской области, наименование показателей и исходных данных для его осуществления. Прогноз спроса на две недели. Графическое представление результатов моделирования и прогнозирования.

    контрольная работа, добавлен 27.01.2012

  • Параметры уравнения регрессии и корреляционного значения. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Расчет показателя тесноты связи и значимости коэффициента корреляции. Нахождение уравнения линейной регрессии из системы уравнений.

    контрольная работа, добавлен 15.05.2017

  • Моделирование времени выполнения заказа клиента методом Монте-Карло, применение законов распределения. АВС-анализ прибыльности товаров, определение вероятности отказа в поставке товара клиенту методами схемной надёжности, суть метода наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 05.12.2016

  • Недостатки использования моделей множественной линейной регрессии, статистических и стохастических моделей в описании экономических процессов. Необходимость новых методов математического моделирования на базе теории нечетких множеств и нейронных сетей.

    статья, добавлен 24.07.2013

  • Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между ВВП и капиталом. Идентификация линейных трендовых моделей ВВП, капитала и числа занятых, прогноз по этим моделям. Эконометрическая модель с использованием метода наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 01.11.2012

  • Статистические и математические функции Excel: модели линейной регрессии с двумя коэффициентами, полиномиальная регрессия. Построение экспоненциальной линии тренда путем расчета точек методом наименьших квадратов. Дисконтированный период окупаемости.

    контрольная работа, добавлен 10.11.2012

  • Использование регрессионного анализа в физико-химических исследованиях. Обработка экспериментальных результатов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов уравнений регрессии при аппроксимации данных полиномами первой и второй степени.

    контрольная работа, добавлен 10.12.2015

  • Разработка эконометрической модели в пакете Econometric Views. Расчет модели множественной регессии для всей совокупности независимых факторов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов эластичности и детерминации. Анализ характера остатков.

    курсовая работа, добавлен 04.12.2013

  • Поведение и значение различных экономических показателей. Зависимость спроса или потребления от уровня дохода и цен на товары. Парная линейная регрессия. Взаимосвязи экономических переменных. Суть регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов.

    лекция, добавлен 15.03.2011

  • Методика прогнозирования динамики цен на первичном рынке жилья на основе сплайн функций. Моделирование доступности приобретения жилья для населения. Кластерный анализ ипотечных программ, предлагаемых финансово-кредитными учреждениями Ивановской области.

    автореферат, добавлен 14.12.2017

  • Построение уравнения линейной парной регрессии, оценка статистической значимости ее параметров и коэффициента корреляции. Уравнение множественной регрессии и вычисление частного коэффициента эластичности. Анализ автокорреляции уровней временного ряда.

    контрольная работа, добавлен 27.03.2015

  • Парная линейная регрессия. Вычисление неизвестных параметров с помощью метода наименьших квадратов. Коэффициенты корреляции, эластичности и аппроксимации. Создание нелинейной регрессии степенного и показательного вида. Уравнение равносторонней гиперболы.

    контрольная работа, добавлен 27.06.2012

  • Определение потребительских расходов на душу населения, средней заработной платы и социальных выплат по районам региона. Оценка стоимости недвижимости на рынке вторичного жилья. Основные условия идентификации модели. Анализ объема продаж автомобилей.

    контрольная работа, добавлен 20.12.2017

  • Выражение нелинейных соотношений между экономическими явлениями с помощью соответствующих нелинейных функций. Применение степенной функции в определении соотношений между явлениями. Спецификация модели. Отбор факторов построения множественной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 06.11.2014

  • Факторы производственного, финансового, трудового и инфраструктурного потенциалов региона, влияющие на эндогенные характеристики промышленного потенциала. Оценка коэффициентов уравнений множественной линейной регрессии и их статистические характеристики.

    статья, добавлен 17.04.2022

  • Рассматривается задача оценки стоимости жилья в Пензе. Предлагается создание программы, оценивающей стоимость квартир по их параметрам с помощью нейронной сети. Упрощение задачи анализа данных о квартирах с помощью технологий машинного обучения.

    статья, добавлен 03.06.2022

  • Корреляционные поля и цель их построения. Коэффициенты уравнения парной линейной регрессии. Связь между коэффициентами регрессии и корреляции. Определение параметров парной линейной регрессии. Графическое представление уравнения парной линейной регрессии.

    реферат, добавлен 30.01.2013

  • Определение зависимости среднедушевого потребления продукта от размера дохода и индекса цен. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Оценка уравнения регрессии с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Прогнозирование эластичности спроса.

    контрольная работа, добавлен 01.11.2015

  • Нелинейные соотношения между экономическими явлениями, их выражение с помощью нелинейных функций. Характеристика двух классов нелинейных регрессий. Сравнительный анализ моделей, построенных по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации.

    лекция, добавлен 25.04.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.