Индексы цен, оценочные модели и прогнозы, построенные на регрессионном анализе. Мы показываем не только результат, но и данные, спецификацию и границы применимости каждой оценки.
Индекс цен на жилье — это не просто «средняя темперaтура по рынку», а инструмент, который помогает понять, в какую сторну реально движется стоимость квартир. Если использовать его правильно, можно сравнивать периоды, регионы и сегменты рынка без лишнего шума, который созают отдельные дорогие сделк или всплески спроса. С точки зрения прикладной статистики, перед нами агрегированный временной ряд […]
Когда аналитик рынка жилья впервые сталкивается с задачей не «посчитать стоимость», а «оценить вероятность события», логистическая регрессия становится естественным выбором. Рост или падение цены, попадание объекта в инвестиционно привлекательный сегмент, риск ипотечной просрочки — все эти вопросы сводятся к бинарной логике: да/нет, рост/не рост, риск/нет риска. Метод хорош тем, что не требует сложной инфраструктуры, даёт прозрачную […]
Обучение логистической регрессии не сводится к минимизации среднеквадратичной ошибки — модель ищет такие коэффициенты, при которых наблюдаемые данные становятся наиболее вероятными. Этот принцип, называемый максимизацией правдоподобия (MLE), лежит в основе всей логистической классификации: от скоринга заёмщиков до оценки вероятности роста цены квартиры. Разберём его досконально — от математического обоснования до практических нюансов.
Что такое правдоподобие и зачем […]
Как устроены индексы цен на жильё, чем отличается средняя цена от индекса качества и почему сопоставимость объектов важнее объёма выборки.
Гедонистическая регрессия, пространственные эффекты и учёт качества объекта: какие признаки действительно влияют на стоимость, а какие лишь коррелируют с ней.
Описание данных, спецификация уравнения, диагностика остатков и интервальные оценки. Любой вывод можно проверить и воспроизвести по описанию.
Модель ценна не точностью одного прогноза, а тем, что честно показывает, чего она не знает. Интервал неопределённости — не слабость расчёта, а его содержание.
Михаил Данилов, автор проекта