Яндекс.Метрика

Методика расчета

Каждую ночь мы парсим сайты с объявлениями о продаже недвижимости: avito и irr, а также предложения из баз данных ульяновских риэлторов и базы Яндекс.Недвижимость. Мы собираем данные по ценам на: одно -двух и -трех комнатные квартиры по каждому из районов Ульяновска, дома и участки по всему городу.

В процессе обработки данных мы откидываем экстремальные предложения. Происходит это следующим образом. Мы разбиваем все предложения по каждому из районов по ценовым группам с шагом 200 тысяч рублей, затем считаем количество предложений в каждой из групп и, используя законы нормального распределения, откидываем те группы цен, которые не релевантны для расчета средней цены. Для того, чтобы соответствующая группа цен была откинута, необходимо, чтобы количество предложений в ней было в разы меньше, чем количество предложений по тем ценовым группам, в которые входит большинство предложений.

Крайне упрощенно это выглядит так.  В районе X большинство предложений однокомнатных квартир находится в диапазоне цен от 1,6 до 1,8 миллионов рублей, а всего таких предложений 150. При этом в этом же районе есть 3 предложения однокомнатных квартир в диапазоне 0,8-1 миллион рублей и 8 предложений в диапазоне 3,2-3,4 миллиона рублей. Обе эти группы мы из расчета средней цены условно выбрасываем, но сохраняем в базе данных, хотя и не учитываем. В случае, если в откинутом диапазоне цен появляются новые предложения, и их количество позволяет применять закон нормального распределения, мы начинаем учитывать соответствующую группу цен в расчете средней цены. Это позволяет оценить по динамике средних цен массовый “выброс” на рынок предложений.

Ежедневный мониторинг цен доступен по ссылке – http://ulgrad.ru/#nedviga

После выборки релевантных данных мы рассчитываем среднюю цену по группам: одно -двух, -трех комнатные квартиры. Земельные участки, квартиры с количеством комнат больше трех и дома учитываем отдельно, так как ценообразование на них на уровне районов города не поддается анализу ввиду малого количества предложений, попадающих в одинаковые диапазоны цен. Расчет ведется следующим образом: для каждого из отобранных предложений мы рассчитываем стоимость квадратного метра, затем откидываем экстремальные значения, которые не вписываются в диапазон “нормальности” цен по каждой группе исходя из предыдущих расчетов. Для этого мы интерполируем значения за последние 10 дней и применяем полученную функцию к собранным данным по каждой из групп. Таким образом мы отбрасываем предложения-“заманухи” и предложения, рассчитанные исключительно на то, чтобы заинтересованный покупатель совершил звонок (по телефону называется совсем другая цена). Благодаря использованию такого подхода, из выборки полностью исключаются предложения наподобие “Квартира 120 кв.метров в центре Ульяновска всего за 1 599 999 рублей! Срочно, в связи с отъездом. Евроремонт, клубный дом, парковка”, предложения, в которых указывается не рыночная цена, а размер первого взноса по ипотеке, а также объявления-дубли, которые подаются разными риэлторами с немного различающейся ценой.

После этого мы приводим средние цены к единым. Для этого мы используем полином, наибольшая (третья) степень которого соответствует цене однокомнатной квартиры, а наименьшая (первая) – цене трехкомнатной квартиры. Таким образом, в расчете цены мы учитываем отложенный спрос и отложенное предложение. Иначе говоря, моделируем банальное наблюдение, которое говорит, что чем квартира дешевле и тем меньше в ней комнат, тем проще и быстрее её можно продать по начальной цене. То есть, цена за однокомнатную квартиру, ввиду того, что срок ожидания ее продажи меньше, намного более релевантна, чем цена дорогой “трешки” на вторичном рынке, которая может продаваться долго и за время продажи неоднократно сменить цену, реагируя на рынок. Таким образом, цена “сегодня” такой квартиры – это вовсе не цена в момент её продажи, а лишь ожидание цены, по которой она может продаться.

С земельными участками и дачами мы поступаем проще, всего лишь находя среднюю цену на основе отобранных предложений. Опыт работы сервиса показал, что таковых оказывается очень немного. Особенно это касается земельных участков, цены на которые являются весьма договорными и зависящими от ряда внешних условий, которые зачастую в цене не учитываются. То же касается и дачных участков.