Kako procenjujemo tržište nekretnina

Naš sistem procene nekretnina koristi napredne tehnologije mašinskog učenja i analizu velikih podataka za pružanje tačnih i objektivnih procena vrednosti nekretnina u Srbiji.

Izvori podataka

Prikupljamo podatke iz više pouzdanih izvora:

• Javni oglasi sa najvećih portala nekretnina u Srbiji
• Istorijski podaci o transakcijama za analizu stvarnih cena prodaje i izdavanja
• Geografski podaci o lokacijama objekata i infrastrukturi
• Demografski podaci o naseljima i njihovom razvoju
• Ekonomski pokazatelji regiona i grada

Šta procenjujemo

Karakteristike objekta

• Površina i raspored — veličina, broj soba, broj spratova
• Stanje nekretnine — novogradnja, renovirano, zahteva renoviranje
• Godina izgradnje — uzimamo u obzir istrošenost i modernost objekta
• Tip nekretnine — stan, kuća, studio, komercijalna nekretnina

Estetska procena fotografija

Koristimo računarsku viziju i neuronske mreže za analizu fotografija objekata:

• Kvalitet fotografija — osvetljenje, kompozicija, profesionalnost snimanja
• Estetska privlačnost — vizuelna privlačnost enterijera i eksterijera
• Vizuelno stanje — procena renoviranja i propadanja na osnovu fotografija
• Stil i dizajn — modernost i usklađenost sa trendovima

Okolna infrastruktura

Naš sistem analizira objekte infrastrukture u radijusu do 2 kilometra:

• Obrazovanje — škole, vrtići, univerziteti
• Trgovina — supermarketi, prodavnice, tržni centri
• Zdravstvo — bolnice, klinike, apoteke
• Transport — autobuske stanice, tramvajske stanice, metro, železničke stanice
• Odmor i sport — parkovi, dečija igrališta, sportska centra
• Bankarske usluge — banke, bankomati
• Ugostiteljstvo — restorani, kafići, brza hrana

Svaki objekat infrastrukture utiče na procenu vrednosti nekretnine u zavisnosti od njegovog tipa, udaljenosti i važnosti za stanovnike.

Mašinsko učenje i modeli

Gradimo i koristimo nekoliko specijalizovanih modela mašinskog učenja:

Model procene cene prodaje

Predviđa fer tržišnu cenu objekta pri prodaji na osnovu:

• Karakteristika objekta
• Lokacije i infrastrukture
• Istorijskih podataka o transakcijama
• Trenutnih tržišnih trendova

Model procene cene izdavanja

Određuje fer cenu izdavanja uzimajući u obzir:

• Sezonalnost i potražnju
• Poređenje sa sličnim objektima
• Prinos za investitore

Model procene prinosa

Izračunava potencijalni prinos investicija:

• Prinos po traženoj ceni — prinos ako se izdaje po trenutnoj tržišnoj ceni izdavanja
• Fer prinos — prinos na osnovu fer cene izračunate našim modelima

Model procene estetike

Analizira fotografije objekata i procenjuje:

• Vizuelnu privlačnost
• Kvalitet renoviranja
• Usklađenost sa modernim standardima

Vraćanje nedostajućih podataka

Često u oglasima nedostaje važna informacija. Naš sistem automatski vraća nedostajuće podatke:

• Površina — predviđamo na osnovu broja soba, sprata i naselja
• Godina izgradnje — procenjujemo prema arhitektonskom stilu i stanju
• Sprat — predviđamo na osnovu tipa zgrade i naselja
• Stanje — određujemo prema fotografijama i opisima
• Nivo luksuza — klasifikujemo na osnovu cene, površine i fotografija

Ovi vraćeni podaci se koriste za tačniju procenu vrednosti.

Tačnost procena

Naši modeli se konstantno obučavaju na novim podacima i poboljšavaju. Poredimo naše predviđanja sa stvarnim transakcijama i prilagođavamo modele za povećanje tačnosti.

Sistem uzima u obzir:

• Tržišne trendove — promene cena tokom vremena
• Sezonalnost — fluktuacije ponude i potražnje
• Lokalne karakteristike — specifičnosti svakog naselja i grada
• Ekonomske faktore — uticaj ekonomske situacije na tržište nekretnina

Transparentnost

Prikazujemo:

• Fer tržišnu cenu — izračunatu našim modelima
• Razliku sa traženom cenom — koliko je objekat skuplji ili jeftiniji od tržišta
• Prinos — potencijalnu profitabilnost investicija
• Poređenje sa sličnim objektima — slične nekretnine u radijusu od 2 km

Ovo vam pomaže da donesete informisane odluke pri kupovini, prodaji ili izdavanju nekretnina.