Analýza návratnosti investic do rekreačních apartmánů

Název práce: Analýza návratnosti investic do rekreačních apartmánů
Autor(ka) práce: Laš, Jan
Typ práce: Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Vedoucí práce: Černý, Jan
Oponenti práce: Urbánek, Matyáš
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
V posledních letech v Česku roste zájem o investiční apartmány. Tyto investice jsou motivovány snahou o zhodnocení finančních prostředků, diverzifikace investičního portfolia nebo osobní relokací do zahraničí. Investor se v takovém případě spoléhá na služby realitních makléřů a poradců, kteří působí na místním trhu. Tato práce si klade za cíl prozkoumat, zda existují možnosti, jak vlastní průzkum investičních příležitostí do prázdninových apartmánů automatizovat a zdali je možné vytvořit podpůrný nástroj, který by zásadně ulehčoval vyhledávání realit na dálku. Důraz je kladen na metody získávání volně dostupných i komerčních dat, jejich zpracování za účelem analýzy a následné vizualizace. Práce také zkoumá možnosti využití metod strojového učení pro predikce hodnot, které nejsou běžně dostupné jako je například odhad výnosů. Konkrétní návrh realizace podpůrného nástroje je založen na základě dotazníkového šetření, které zkoumá očekávání drobných investorů a jejich potřeby. Hlavním výstupem práce je model, který investorům pomáhá získat přehled v uživatelsky přívětivém prostředí a zásadně usnadňuje výběr nemovitosti. Přispívá tak k informovanému a strategickému rozhodování. Vedlejším výstupem je popis celého procesu, tak aby se dal použit pro jiný trh či zemi. Přidanou hodnotou této práce je originální přístup k problematice, neboť propojuje více informačních zdrojů a zásadně šetří čas uživateli při vzdáleném hledání nemovitosti.
Klíčová slova: Nemovitosti; Investice; Python; Design Thinking; Vizualizace data; Web scraping; Španělsko; Datová analytika; Strojové učení; Streamlit; API; OSINT
Název práce: Analyses of the Return on Investment in Vacation Apartments
Autor(ka) práce: Laš, Jan
Typ práce: Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Vedoucí práce: Černý, Jan
Oponenti práce: Urbánek, Matyáš
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
In recent years, interest in investment apartments has been growing in the Czech Republic. These investments are motivated by the desire to appreciate financial assets, to diversify investment portfolios, or relocate abroad personally. Investors need to rely on the real estate agents and various consultants who are actively providing services on the foreign market. The aim of this paper is to investigate possibilities how to automatize remote research of holidays apartments abroad and if there is a possibility to build the tool, which would ease such research. Emphasis is placed on methods for obtaining both publicly and commercially available data, processing of it and visualization. The paper also explores the possibilities of usage of machine learning methods to predict values that are not readily available such as potential rental income. The tool itself is designed based on a user survey which investigated investors‘ expectations The main output of this study is an application model which helps to the investors to have an overview about suitable holiday real estates in the user-friendly environment. It significantly contributes to informed and strategic decision-making. A secondary output is a description of the entire process so it might be used for various real estate markets. The added value of this method lies in its unique integration of diverse sources of information, which significantly saves user‘ time.
Klíčová slova: Real estate investment; Spain; Data analytics; Machine learning; Python; Streamlit; Design Thinking; Data visualization; Web scraping; API ; OSINT

Informace o studiu

Studijní program / obor: Data & Analytics for Business Management
Typ studijního programu: Celoživotní vzdělávání studijní program
Přidělovaná hodnost: MBA
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra informačních technologií

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 13. 12. 2024
Datum podání práce: 16. 12. 2024
Datum obhajoby: 26. 2. 2025
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/90762/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: