BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Putek-Szeląg Ewa (Uniwersytet Szczeciński), Gierałtowska Urszula (Uniwersytet Szczeciński)
Tytuł
Wykorzystanie nieklasycznych metod klasyfikacji do analizy rynku nieruchomości mieszkaniowych
The Use of Non-Classical Classification Methods for Analyzing the Real Estate Market
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia (17), 2010, nr 107, s. 405-414, rys., tab., bibliogr. 5 poz.
Research of Wrocław University of Economics
Tytuł własny numeru
Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Słowa kluczowe
Badania empiryczne, Rynek nieruchomości, Rynek mieszkaniowy, Metody klasyfikacyjne, Drzewa klasyfikacyjne, Sztuczne sieci neuronowe (SSN)
Empirical researches, Real estate market, Housing market, Classification methods, Classification trees, Artificial neural networks (ANN)
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Zasadniczym celem artykułu jest próba wykorzystania nieklasycznych metod klasyfikacji do grupowania lokali mieszkalnych na podstawie wybranych atrybutów, które kształtują wartość nieruchomości. W tym celu wykorzystano drzewa klasyfikacyjne oraz sztuczne sieci neuronowe. Badania empiryczne przeprowadzono, opierając się na transakcjach kupna-sprzedaży z okresu od 1.09.2008 r. do 30.06.2009 r. Otrzymano informacje o 1570 nieruchomościach mieszkaniowych, ale pełną bazę atrybutów uzyskano dla 250 lokali. W artykule zaprezentowano wykorzystanie nieklasycznych metod podziału do klasyfikacji nieruchomości do dwóch oraz czterech grup cenowych.(abstrakt oryginalny)

The primary objective of the article is an attempt to use non-classical classification methods to group dwellings on the basis of selected attributes that shape the value of the property. For this рurposе classification trees and artificial neural networks have been used. Empirical studies have been conducted on the basis of sale/purchases transactions during the period from 01.09.08 to 30.06.09. Information has been received for 1570 residential real estate, but the full database of attributes has been obtained for 250 apartments. In the paper, we present the results of using the non-classical methods to classify real estate to two or four price groups. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Gatnar E., Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2001.
  2. Gatnar E., Drzewa klasyfikacyjne: nieparametryczna metoda dyskryminacji obiektów, "Badania Operacyjne i Decyzyjne" 1999 nr 1.
  3. Kucharska-Stasiak E., Nieruchomość w gospodarce rynkowej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.
  4. Lasek M., Data Mining. Zastosowania w analizach i ocenach klientów bankowych. Biblioteka Menedżera i Bankowca, Warszawa 2002.
  5. Witkowska D., Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne. Wybrane zagadnienia finansowe. Studia ekonomiczne, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2002.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
1505-9332
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu