Принципы и технологии оценки стоимости недвижимости
- 作者: 1
 - 
							隶属关系: 
							
- Самарский государственный технический университет
 
 - 期: 卷 1 (2025)
 - 页面: 165-166
 - 栏目: ЧАСТЬ I. Экономика недвижимости
 - ##submission.dateSubmitted##: 25.05.2025
 - ##submission.dateAccepted##: 17.06.2025
 - ##submission.datePublished##: 02.11.2025
 - URL: https://transsyst.ru/osnk-sr2025/article/view/680508
 - ID: 680508
 
如何引用文章
全文:
详细
Обоснование. Традиционные методы оценки недвижимости, основанные на сравнительном, затратном и доходном подходах, сталкиваются с рядом ограничений, таких как субъективность оценщика, сложность обработки больших массивов данных и низкая адаптивность к рыночным изменениям [1, 10]. В данной статье рассматриваются современные методы оценки недвижимости, включая автоматизированные системы оценки, использование искусственного интеллекта, машинного обучения и Big Data [2, 3, 7]. Исследование направлено на анализ эффективности данных методов, их преимуществ и недостатков.
Цель — анализ и обоснование эффективности современных методов оценки недвижимости, их преимуществ и перспектив развития.
Методы. В работе использованы сравнительный анализ традиционных и инновационных методов оценки, статистические методы обработки данных, а также экспериментальные исследования на основе автоматизированных систем оценки и алгоритмов машинного обучения [8, 4, 9]. В качестве основного источника данных использованы реальные сделки купли-продажи, базы данных недвижимости и экспертные заключения.
Результаты. Анализ инновационных методов оценки (табл. 1) выявил, что их внедрение повышает скорость оценки и снижает вероятность ошибок [5, 6].
Таблица 1. Анализ и оценка существующих инновационных методов оценки недвижимости
Метод  | Описание  | Плюсы  | Минусы  | 
AVM (Автоматизированные модели оценки)  | Используют алгоритмы машинного обучения и Big Data для определения рыночной стоимости  | Скорость, высокая точность, возможность массовой оценки  | Ограниченность данных, влияние «шумовых» факторов  | 
ГИС-моделирование  | Анализирует географические и инфраструктурные параметры с использованием пространственных данных  | Учет инфраструктуры и окружающей среды, высокая точность  | Высокая стоимость внедрения  | 
Блокчейн и смарт-контракты  | Использование децентрализованных систем для хранения и подтверждения информации  | Прозрачность сделок, защита от мошенничества  | Ограниченность использования, необходимость нормативного регулирования  | 
Оценка на основе ESG-факторов  | Анализ устойчивого развития недвижимости с учетом экологии, социального фактора и корпоративного управления  | Соответствие мировым стандартам, долгосрочная перспектива  | Недостаток данных, отсутствие единой методики расчета  | 
Однако, несмотря на очевидные преимущества, данные технологии требуют значительных инвестиций, разработки надежных алгоритмов и доступа к качественным данным. Кроме того, важно учитывать правовые и этические аспекты автоматизированных оценок, чтобы избежать ошибок в определении рыночной стоимости объектов. Решением данной проблемы может стать разработка новой методики, позволяющей учитывать показатели как традиционных методов, так и новейших. Таковым может стать, например, «Метод гибридного анализа ценности недвижимости» (HREV), сочетающий традиционные подходы с инновационными технологиями. Его принципы заключаются в следующем:
1) многофакторный анализ на основе ИИ и машинного обучения;
2) блокчейн-верификация данных;
3) интеграция с геоинформационными системами;
4) оценка на основе ESG-индексов;
5) автоматизированная обработка данных из открытых источников.
Выводы. Инновационные технологии в оценке недвижимости позволяют значительно повысить эффективность и точность данного процесса. Использование ИИ, Big Data и АСО минимизирует субъективность экспертов, ускоряет обработку данных и снижает затраты [3, 8]. Однако, для массового внедрения требуется совершенствование алгоритмов, развитие нормативной базы и обучение специалистов. Дальнейшие исследования в этой области должны быть направлены на адаптацию новых технологий к различным типам недвижимости и создание единых стандартов автоматизированной оценки. Современные методы оценки недвижимости развиваются в сторону цифровизации, автоматизации и учета новых факторов, таких как экологичность и социальное влияние. Предложенный гибридный метод HREV позволяет интегрировать лучшие инновационные подходы, что делает его наиболее перспективным для рынка недвижимости в ближайшие годы.
全文:
Обоснование. Традиционные методы оценки недвижимости, основанные на сравнительном, затратном и доходном подходах, сталкиваются с рядом ограничений, таких как субъективность оценщика, сложность обработки больших массивов данных и низкая адаптивность к рыночным изменениям [1, 10]. В данной статье рассматриваются современные методы оценки недвижимости, включая автоматизированные системы оценки, использование искусственного интеллекта, машинного обучения и Big Data [2, 3, 7]. Исследование направлено на анализ эффективности данных методов, их преимуществ и недостатков.
Цель — анализ и обоснование эффективности современных методов оценки недвижимости, их преимуществ и перспектив развития.
Методы. В работе использованы сравнительный анализ традиционных и инновационных методов оценки, статистические методы обработки данных, а также экспериментальные исследования на основе автоматизированных систем оценки и алгоритмов машинного обучения [8, 4, 9]. В качестве основного источника данных использованы реальные сделки купли-продажи, базы данных недвижимости и экспертные заключения.
Результаты. Анализ инновационных методов оценки (табл. 1) выявил, что их внедрение повышает скорость оценки и снижает вероятность ошибок [5, 6].
Таблица 1. Анализ и оценка существующих инновационных методов оценки недвижимости
Метод  | Описание  | Плюсы  | Минусы  | 
AVM (Автоматизированные модели оценки)  | Используют алгоритмы машинного обучения и Big Data для определения рыночной стоимости  | Скорость, высокая точность, возможность массовой оценки  | Ограниченность данных, влияние «шумовых» факторов  | 
ГИС-моделирование  | Анализирует географические и инфраструктурные параметры с использованием пространственных данных  | Учет инфраструктуры и окружающей среды, высокая точность  | Высокая стоимость внедрения  | 
Блокчейн и смарт-контракты  | Использование децентрализованных систем для хранения и подтверждения информации  | Прозрачность сделок, защита от мошенничества  | Ограниченность использования, необходимость нормативного регулирования  | 
Оценка на основе ESG-факторов  | Анализ устойчивого развития недвижимости с учетом экологии, социального фактора и корпоративного управления  | Соответствие мировым стандартам, долгосрочная перспектива  | Недостаток данных, отсутствие единой методики расчета  | 
Однако, несмотря на очевидные преимущества, данные технологии требуют значительных инвестиций, разработки надежных алгоритмов и доступа к качественным данным. Кроме того, важно учитывать правовые и этические аспекты автоматизированных оценок, чтобы избежать ошибок в определении рыночной стоимости объектов. Решением данной проблемы может стать разработка новой методики, позволяющей учитывать показатели как традиционных методов, так и новейших. Таковым может стать, например, «Метод гибридного анализа ценности недвижимости» (HREV), сочетающий традиционные подходы с инновационными технологиями. Его принципы заключаются в следующем:
1) многофакторный анализ на основе ИИ и машинного обучения;
2) блокчейн-верификация данных;
3) интеграция с геоинформационными системами;
4) оценка на основе ESG-индексов;
5) автоматизированная обработка данных из открытых источников.
Выводы. Инновационные технологии в оценке недвижимости позволяют значительно повысить эффективность и точность данного процесса. Использование ИИ, Big Data и АСО минимизирует субъективность экспертов, ускоряет обработку данных и снижает затраты [3, 8]. Однако, для массового внедрения требуется совершенствование алгоритмов, развитие нормативной базы и обучение специалистов. Дальнейшие исследования в этой области должны быть направлены на адаптацию новых технологий к различным типам недвижимости и создание единых стандартов автоматизированной оценки. Современные методы оценки недвижимости развиваются в сторону цифровизации, автоматизации и учета новых факторов, таких как экологичность и социальное влияние. Предложенный гибридный метод HREV позволяет интегрировать лучшие инновационные подходы, что делает его наиболее перспективным для рынка недвижимости в ближайшие годы.
作者简介
Самарский государственный технический университет
							编辑信件的主要联系方式.
							Email: basakinanaday12@icloud.com
				                					                																			                								
студентка, группа 107, институт инженерно-экономического и гуманитарного образования
俄罗斯联邦, Самара参考
- Асаул А.Н., Загидуллина Г.М., Люлин П.Б., Сиразетдинов Р.М. Экономика недвижимости. М.: Юрайт. 2022. 354 с. URL: https://urait.ru/viewer/ekonomika-nedvizhimosti-563581#page/36
 - Бердникова В.Н. Экономика недвижимости. М.: Юрайт. 2023. 148 с. URL: https://urait.ru/viewer/ekonomika-nedvizhimosti-561425#page/1
 - Васильева Н.В. Кадастровый учет и кадастровая оценка земель. М.: Юрайт. 2024. 149 с. URL: https://urait.ru/viewer/kadastrovyy-uchet-i-kadastrovaya-ocenka-zemel-561501#page/1
 - Зима А.А., Касымова Ю.Н. Оценка стоимости объектов недвижимости: подходы и методы // Вестник науки. 2024. С. 46–52. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-stoimosti-obektov-nedvizhimosti-podhody-i-metody
 - Котляров М.А. Экономика недвижимости и развитие территорий. М.: Юрайт. 2023. 153 с. URL: https://urait.ru/viewer/ekonomika-nedvizhimosti-i-razvitie-territoriy-563805#page/1
 - Максимов С.Н. Экономика недвижимости. М.: Юрайт. 2024. 448 с. URL: https://urait.ru/viewer/ekonomika-nedvizhimosti-534804#page/1
 - Центробанк РФ. Обзор рынка недвижимости России, 2024. URL: https://realty.rbc.ru/news/65c4e3f69a7947603671f8e1
 - Министерство цифрового развития РФ. Автоматизированные системы оценки: методические рекомендации, 2022. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_430512/b26b2e47bd38905e1b2e8e82c424a69d639de743/
 - Smith J., Brown K. Real Estate valuation and ai implementation. London: Wiley, 2020.
 - rosreestr.gov.ru [Электронный ресурс]. Официальный сайт Росреестра. Режим доступа: https://rosreestr.gov.ru Дата обращения: 04.07.2025.
 
补充文件
				
			
						
						
					
						
						


