У Канаді існує кілька інструментів та моделей для прогнозування змін цін на нерухомість. Ось декілька прикладів:
1. MLS® Home Price Index (HPI): Цей індекс, розроблений Канадською асоціацією нерухомості (CREA), є одним із найточніших інструментів для оцінки рівнів цін на житло та їхніх тенденцій. Він дозволяє аналізувати зміни цін у різних регіонах та сегментах ринку.
2. Gnowise: Ця платформа використовує штучний інтелект для прогнозування та оцінки цін на житло. Вона надає точні оцінки вартості нерухомості та дворічні прогнози, базуючись на різноманітних зовнішніх даних.
3. Моделі машинного навчання: Дослідники та аналітики використовують різні алгоритми машинного навчання для прогнозування цін на житло. Наприклад, у дослідженні “Lifelong Property Price Prediction: A Case Study for the Toronto Real Estate Market” застосовано графові нейронні мережі для оцінки вартості нерухомості в Торонто.
4. Проекти з відкритим кодом: На платформах, таких як GitHub, можна знайти проекти, присвячені прогнозуванню цін на нерухомість у Канаді. Наприклад, проект “Toronto-housing-price-prediction” містить дані та моделі для прогнозування цін на житло в Торонто.
5. Дослідження Банку Канади: Банк Канади публікує дослідження, в яких використовуються моделі машинного навчання для прогнозування змін на ринку житла. Ці моделі допомагають передбачити місячне зростання цін на житло або обсяги перепродажів.
Ці інструменти та моделі допомагають аналітикам, інвесторам та покупцям краще розуміти тенденції ринку нерухомості в Канаді та приймати обґрунтовані рішення.
Я використовую.
www.honestdoor.com/
