Оцінювання вартості ринку нерухомості в Україні з використанням web-scraping

Abstract

Ринкова цінність є одним з важливіших видів інформації для кожного виду бізнесу – як для стартапів на етапі планування, так і для вже вирощеного бізнесу. Це дозволяє робити точніші прогнози доходів на етапі фінансового планування, а отже, інвестиційні рішення. У деяких випадках ідентифікація ринкової вартості може бути тривіальним завданням, коли ми маємо справу з відкритою організованою інформацією, але здебільшого, оцінювання цього параметра є надскладним завданням, яке займає багато часу і вимагає залучення експертів різних сфер. Певні обмеження виникають, якщо оцінюється вартість неліквідних активів, таких, як активи на ринках нерухомості. Розглянуто підхід до оцінювання ринкової вартості ринку нерухомості або його капіталізації за допомогою підходу агрегування та структурування даних із веб-джерел на основі веб-скрейпінгу із використанням мови програмування Python. Webcrawler – це вдосконалене програмне забезпечення, штучний інтелект, що переміщується по веб-сайтах, переходить по посиланнях для пошуку та вилучення даних за допомогою конкретних правил. Загальна ринкова вартість згідно з інформацією, представленою на ria.ua, приблизно дорівнює на певну дату 10,9 мільярда доларів. Оцінювання показує концентрацію ринку в основному у Києві, за винятком комерційної нерухомості, заміських будинків, готелів, земель та складських приміщень. Водночас Київ є безперечним лідером у сфері офісних комплексів, паркування, рекреаційного відпочинку. Лідерами із продажу квартир є Київ та Одеська область, інші регіони значно відстають від цих міст. На основі аналізу зроблено висновок, що ціна сильно корелює з типом нерухомості та меншою мірою корелює з регіоном продажу.

Market value is one of the most important kind of information for every type of business – for startups on the planning stage, as well as for already grown business. It allows to make more accurate revenue predictions at financial planning stage and therefore investment decisions. In some cases, identification of market value can be a trivial task, when, for example, we deal with open organized information, but mostly, estimation of this parameter is very complex task that can be time consuming and requires the involvement of experts in various areas. It becomes even more difficult while trying to estimate the value of illiquid assets such as assets on real estate markets. The objective of the paper is the estimation the real estate market value using the approach of extracting and structuring data from web-sources and available data by web scraping based on Python programming language. Web crawler is more advanced software, it is the artificial intelligence that can navigate the web sites, follow the search links and extract data using specific rules. As the data source, ria.ua web site is chosen. The total market value, according to information represented on ria.ua is approximately $ 10,9 billion. The evaluation shows the concentration of market mostly in Kiev, except business property, country houses, hotels, land and warehouses. At the same time, Kiev is the leader in the sphere of office complexes, parking places, recreation. The leaders of apartment sales are Kiev and Odesa regions, other regions are significantly behind Kiev and Odesa. On the basis of carried out analysis, we can come to the conclusion that the price is highly correlated with the type of real estate and moderately correlated with region of sale.