Prediction of rents on the Czech housing market: An application of regression analysis
| Thesis title: | Predikce nájemného na českém bytovém trhu: Aplikace regresní analýzy |
|---|---|
| Author: | Novák, Jan |
| Thesis type: | Bakalářská práce |
| Supervisor: | Chudán, David |
| Opponents: | Švarc, Lukáš |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Cílem této bakalářské práce je aplikovat metody regresní analýzy pro predikci nájemného na bytovém trhu České republiky za účelem odhadnutí doby návratnosti investic do nemovitostí. Práce se dělí na teoretickou a praktickou část. Teoretická část práce poskytuje definici a přehled metod regresní analýzy, popisuje problematiku sběru a předzpracování dat, a to včetně překážek, které mohou tento proces komplikovat. Dále je poskytnut teoretický vhled do webových aplikací a jejich tvorby. V praktické části je popsán postup sběru dat, jejich předzpracování v prostředí Python, včetně jejich uložení do databáze. Následně je podrobněji představena tvorba regresního modelu s využitím knihovny Scikit-learn. Prezentován je také vývoj interaktivní webové aplikace, která poskytuje uživatelům aktuální přehled tržních nabídek a umožňuje dynamické vyhledávání investičně vhodných nemovitostí. Výstupem práce je funkční predikční model, jehož validitu potvrzuje srovnání s aktuálními daty a jeho implementace do uživatelsky přívětivé aplikace. |
| Keywords: | regresní analýza; webová aplikace; doba návratnosti; sběr dat; realitní trh |
| Thesis title: | Prediction of rents on the Czech housing market: An application of regression analysis |
|---|---|
| Author: | Novák, Jan |
| Thesis type: | Bachelor thesis |
| Supervisor: | Chudán, David |
| Opponents: | Švarc, Lukáš |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | The aim of this bachelor thesis is to apply regression analysis methods to predict rents in the housing market of the Czech Republic in order to estimate the payback period of real estate investments. The thesis is divided into theoretical and practical parts. The theoretical part of the thesis provides a definition and overview of regression analysis methods, describes the issues of data collection and preprocessing, including obstacles that may complicate this process. It also provides theoretical insight into web applications and their development. The practical part describes the process of data collection and preprocessing in Python, including storing the data in a database. Subsequently, the creation of a regression model using the Scikit-learn library is presented in detail. The development of an interactive web application is also presented, which provides users with an up-to-date overview of market offers and enables dynamic search for investment-worthy properties. The output of the thesis is a functional prediction model whose validity is confirmed by comparison with latest data and its implementation in a user-friendly application. |
| Keywords: | payback period; regression analysis; real estate market; data collection; web application |
Information about study
| Study programme: | Aplikovaná informatika |
|---|---|
| Type of study programme: | Bakalářský studijní program |
| Assigned degree: | Bc. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Information and Knowledge Engineering |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 24. 9. 2023 |
|---|---|
| Date of submission: | 5. 5. 2024 |
| Date of defense: | 17. 6. 2024 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/85577/podrobnosti |