УДК 338.24
DOI: 10.36871/2618-9976.2025.08.006
Авторы
Наталья Геннадьевна Викторова,
Доктор экономических наук, профессор, профессор Высшей инженерноэкономической школы, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Ольга Витальевна Заборовская,
Доктор экономических наук, профессор, зав. кафедрой управления социальными и экономическими процессами, Гатчинский государственный университет, Гатчина, Россия
Екатерина Сергеевна Потемкина,
Исследователь лаборатории «Моделирование и цифровизация социальноэкономических систем», Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Аннотация
В работе рассмотрены факторы, оказывающие влияние на формирование стоимости одного квадратного метра жилой недвижимости в регионах Российской Федерации, а также разработаны методы прогнозирования данного показателя с применением алгоритмов машинного обучения. Целью исследования является выявление ключевых детерминант ценовой динамики и построение прогностических моделей на основе эмпирических данных. Объектом исследования выступает рынок жилой недвижимости в регионе, включающий макроэкономические, демографические и информационные характеристики. В качестве предмета анализа рассматривается влияние совокупности факторов на ценообразование в сегменте жилья. Методологическая база включает модели машинного обучения: Decision Tree, Random Forest и Gradient Boosted Trees. Полученные результаты указывают на значительное влияние таких факторов, как уровень безработицы, средняя заработная плата и интенсивность поисковых запросов, связанных с ипотечным кредитованием. Наиболее высокая точность прогноза достигнута при использовании модели регрессионного дерева (R² = 0,942). Сделанные выводы подчёркивают необходимость интеграции статистических и алгоритмических методов анализа при формировании стратегий управления региональными рынками недвижимости.
Ключевые слова
рынок жилой недвижимости
стоимость квадратного метра
факторы ценообразования
регионы России
демографические показатели
экономические детерминанты
уровень доходов
уровень безработицы
