Аннотация:
При разработке экономической части строительного проекта строится модель движения денежных средств (ДДС), в которой необходимо учесть все ключевые факторы, влияющие на общую систему управления проектом. Важным компонентом в построении модели ДДС является знание объема будущих продаж. Прогнозирование объема продаж позволяет спрогнозировать доходы от реализации проекта и оценить его рентабельность. В настоящее время строительные компании оценивают объем продаж экспертно, причем результаты прогноза зависят от опыта эксперта. С целью повышения эффективности построения модели ДДС в статье предлагается нейросетевая модель прогнозирования объема продаж недвижимости с учетом рыночных факторов. Модель построена на базе аналитической платформы Loginom, обучена и имеет хорошие прогностические свойства. Средняя относительная погрешность прогнозирования 5,21%. Модель учитывает статистически значимые внешние и внутренние факторы, влияющие на объем продаж недвижимости в условиях долевого строительства на рынке Челябинской области.
Ключевые слова:
модель движения денежных средств, аналитическая платформа Loginom, машинное обучение, искусственный интеллект, анализ данных, нейросетевое прогнозирование.
Полный текст:
PDF файл (408 kB)