Как выиграть торговую войну в сфере недвижимости
Использование машинного обучения для прогнозирования оптимальной цены в войне торгов
Марин Каунти Калифорния является одним из самых дорогих рынков жилой недвижимости в стране. Это также один из самых конкурентных рынков: более 45% всех домов на одну семью в 2018 году получили несколько предложений. Как покупатель или агент покупателя определяет оптимальную цену для предложения дома — цену, достаточно высокую, чтобы выиграть торговую войну, но не слишком высокую по сравнению со следующей самой высокой ставкой. По сути, это классическая задача аукциона.
Приведенное ниже веб-приложение позволяет пользователю определить прогнозируемую цену за дом, столкнувшийся с войной торгов. Прогнозируемая цена основана на исторических данных за 2015–2019 годы для всех домов на одну семью, проданных в Марине и получивших два или более предложений. Пользователь может выбрать площадь, количество спален, количество ванн, количество ожидаемых предложений и цену, и приложение предоставит прогнозируемую цену продажи.
Нажмите здесь, чтобы открыть калькулятор нескольких предложений!
Как правило, агенты по недвижимости использовали от 2 до 3 процентов за предложение, чтобы определить цену, которую нужно заплатить в войне торгов. Например, если есть 3 предложения, ставка должна составлять от 6% до 9% от прейскурантной цены.
Чтобы использовать веб-приложение, просто выберите вкладку «Прогноз», выберите критерии, и приложение вернет прогнозируемую цену предложения. Для объяснения целей, данных, протокола оценки и выбора модели используйте вкладку «Объяснение». На вкладке «Оценка» представлены показатели, используемые для оценки точности прогнозов по сравнению с фактическими выигрышными предложениями.
Я приветствую конструктивную критику и отзывы, поэтому не стесняйтесь, присылайте мне личные сообщения.
Статья изначально появилась на моем сайте GitHub Pages.
Подпишитесь на меня в Твиттере @The_Jim_King
Источник данных Marin Real Estate: Marin MLS (BAREIS), данные за 2015–2019 годы
