پیش‌بینی قیمت مسکن در شهر تبریز:کاربرد مدل‌های قیمت هدانیک و شبکه عصبی مصنوعی

Abstract

هدف اصلی این مطالعه مقایسه قدرت پیش بینی دو مدل رگرسیون هدانیک و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و تعیین یک مدل بهینه برای پیش بینی قیمت هدانیک مسکن درکلان‌شهر تبریز می باشد. نتایج تخمین تابع قیمت هدانیک بیانگر آن است که اکثر متغیرها معنا دار بوده و دارای علامت مورد انتظار می‌باشند. عوامل فیزیکی بیشتر از عوامل مکانی(محیطی و دسترسی) قیمت واحدهای مسکونی را تحت‌تأثیر قرار می دهند. همچنین، از بین ویژگی‌های فیزیکی، دارابودن سالن اجتماعات، دارا بودن استخر، تعداد اتاق ها و نمای ساختمان مهم‌ترین عوامل مؤثر بر قیمت مسکن هستند. مهم‌ترین ویژگی مکانی اثر‌گذار بر قیمت نیز، فاصله تا مراکز آموزشی می باشد. به‌منظور مقایسه قدرت پیش بینی از معیارهای MSE، RMSE، MAE و R2 استفاده شده گردید. براساس کلیه معیارها، مدل شبکه عصبی مصنوعی خطای کمتر و در نتیجه کارایی بیشتری در پیش بینی قیمت هدانیک مسکن داشته است. همچنین، برای اینکه از لحاظ آماری نیز فرضیه برابری قدرت پیش‌بینی در مدل‌های رقیب مورد آزمون قرار گیرد از آزمون مرگان-گرنجر-‌ نیوبلد (MGN) استفاده شده گردید که نتایج آزمون بیانگر آن است که روش شبکه عصبی مصنوعی از لحاظ آماری نیز برتر از مدل هدانیک می باشد.