Predykcja cen mieszkań w dużych miastach w Polsce z wykorzystaniem uczenia maszynowego - Galarowicz, Wiktoria (Predicting Housing Prices in Major Cities in Poland Using Machine Learning, 2024)
Artykuł analizuje kluczowe zmienne wpływające na kształtowanie cen na rynku nieruchomości w dużych miastach w Polsce. Omówiono w nim pojęcie rynku nieruchomości oraz jego najważniejszych cech, szczegółowo wyjaśniono, jak zmieniały się ceny mieszkań na przestrzeni lat w Polsce. W latach 90. XX wieku ceny notowały wzrost wywołany liberalizacją i łatwym dostępem do kredytów hipotecznych. Jednakże po kryzysie finansowym z 2007 roku rynek doświadczył znacznych wahań. Pandemia COVID-19, w porównaniu z programem Bezpieczny Kredyt 2%, wywarła niewielki wpływ na ceny. Analiza cen mieszkań i kluczowych zmiennych wpływających na ich kształtowanie obejmowała przygotowanie danych, imputowanie brakujących wartości oraz identyfikację odstających obserwacji. Do prognozowania cen wykorzystano algorytmy uczenia maszynowego, Random Forest (las losowy) i XGBoost.
Cytuj za: Galarowicz, W. (2024). Predykcja cen mieszkań w dużych miastach w Polsce z wykorzystaniem uczenia maszynowego. W: A. Grześkowiak, P. Peternek (red.), Zastosowanie metod ilościowych w ekonomii i finansach (s. 68-81). Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.
Keywords: rynek nieruchomości; ceny mieszkań; uczenie maszynowe; model Random Forest; model XGBoost; real estate market; housing prices; machine learning; Random Forest model; XGBoost model