Application of the Artificial Intelligence in the Real Estate Valuation
| Thesis title: | Application of the Artificial Intelligence in the Real Estate Valuation |
|---|---|
| Author: | Štechová, Edita |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Witzany, Jiří |
| Opponents: | Fičura, Milan |
| Thesis language: | English |
| Abstract: | The main purpose of this study is to develop a predictive model capable to forecast residential real estate prices in the city of Prague using Artificial Intelligence methods. The first part of this study discusses fundamentals of Artificial Neural Networks and Fuzzy Inference Systems in the context of real estate valuation. The second part demonstrates a development and testing of such models using a dataset of real estate market transactions. In the third part, results are compared to Multiple Regression and an explanatory power of each model is evaluated. Conclusions of this research are: (1) Artificial Neural Networks and Fuzzy Inference Systems give more accurate estimates of market values of residential real estates than Multiple Regression; (2) Artificial Neural Networks and Fuzzy Inference Systems represent an efficient way of modeling and analyzing residential real estate prices in Prague. |
| Keywords: | Residential real estate market; Real estate valuation methods; Adaptive neuro fuzzy inference systems; Artificial neural networks |
| Thesis title: | Application of the Artificial Intelligence in the Real Estate Valuation |
|---|---|
| Author: | Štechová, Edita |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Witzany, Jiří |
| Opponents: | Fičura, Milan |
| Thesis language: | English |
| Abstract: | Cílem této práce je vytvořit modely s prvky Umělé Inteligence, na základě kterých bude možné odhadnout ceny rezidenčních nemovitostí v Praze. V první části této práce jsou popsány základní principy modelů na bázi Artificial Neural Networks a Fuzzy Inference Systems a jejich aplikace při oceňování nemovitostí. Druhá část je zaměřena na samotné sestavení modelů a testování jejich vypovídací schopnosti při aplikaci na tržní data. Ve třetí části práce je přesnost modelů porovnána s přesností modelů na bázi vícerozměrné lineární regrese. Mezi hlavní závěry této práce patří: (1) Modely na bázi Artificial Neural Networks a Fuzzy Inference Systems jsou charakteristické vyšší mírou přesnosti odhadu než tradiční lineární metody zastoupené vícerozměrnou lineární regresí; (2) Artificial Neural Networks a Fuzzy Inference Systems představují efektivní přístup k modelování a analyzování cen nemovitostí v Praze. |
| Keywords: | Neuronové sítě; Trh s rezidenčními nemovitostmi; Oceňování nemovitostí; Fuzzy-neuronové sítě |
Information about study
| Study programme: | Finance a účetnictví/Účetnictví a finanční řízení podniku |
|---|---|
| Type of study programme: | Magisterský studijní program |
| Assigned degree: | Ing. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Finance and Accounting |
| Department: | Department of Banking and Insurance |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 16. 9. 2014 |
|---|---|
| Date of submission: | 15. 12. 2014 |
| Date of defense: | 5. 2. 2015 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/50648/podrobnosti |