Цены на недвижимость будут предсказывать нейроны

Такое мнение высказал на конференции «Анализ рынка коммерческой недвижимости регионов: инструменты и результаты» Сергей Комаров, руководитель проекта Investzem.ru.

Суть этого прогнозирования в том, что нейроны обучаются при помощи входных данных, за которые берутся основные социально-экономические характеристики страны, после чего они обрабатываются в нейронной сети и на выходе дают прогноз цен по различным сегментам рынка недвижимости. За входные данные брались цены на нефть, доходы граждан, уровень промышленного производства и прочее.

По словам Сергея Комарова, наиболее эффективен такой метод при прогнозировании цен в сегментах с наиболее сложным поведением, которым он относит торговую недвижимость. По его мнению, вероятность ошибки при использовании нейронного прогнозирования минимальна.

Но в ходе дискуссии были выявлены и недостатки системы. В частности, чтобы при помощи нейронных сетей спрогнозировать цены на недвижимость, необходимо сначала сделать прогноз, например, цен на нефть и прочих входных данных, что, согласитесь, не так просто. Также С. Комаров затруднился ответить на вопрос, рискнул ли бы он взять кредит в банке на несколько миллионов долларов, чтобы вложить их в недвижимость, зная прогноз нейронных сетей в данном сегменте.