Прогнозирование индекса цен на недвижимость в России

Natalia S. Nikitina
Additional contact information
Natalia S. Nikitina: Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

Russian Economic Development (in Russian), 2022, issue 6, 23-28

Abstract: Статья посвящена выбору наилучшей модели для краткосрочного прогнозирования индекса цен на недвижимость в России. Были рассмотрены популярные методы машинного обучения: Ridge и Lasso regressions, Elastic Net regression и методы работы с временными рядами: Naive, Exponential smoothing, ARIMA, OLS. Набор переменных включает в себя значения ВВП, инфляции, эффективного обменного курса, ставки межбанковского кредитования и цен на нефть. Методы машинного обучения – Ridge regression и Elastic Net regression – показывают высокое качество прогнозирования индекса цен на недвижимость по сравнению со стандартными методами работы с временными рядами – Naive, Exponential smoothing, ARIMA. Статья подготовлена в рамках выполнения научно-исследовательской работы государственного задания РАНХиГС при Президенте Российской Федерации.

Keywords: прогнозирование; индекс цен на недвижимость; машинное обучение (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C32 C53 R30 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2022
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
http://www.iep.ru/files/RePEc/gai/ruserr/r2250.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:gai:ruserr:r2250

Access Statistics for this article

Russian Economic Development (in Russian) is currently edited by Alexei Vedev

More articles in Russian Economic Development (in Russian) from Gaidar Institute for Economic Policy Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Olga Beloborodova ( this e-mail address is bad, please contact ).