Comments 8
Данные по потреблению энергии и воды можно, IMHO, было и попросить у коммунальщиков. Пусть не в разбивке по квартирам, а суммарно по домам (точно не персональные) - это даст средний расход на квадратный метр, отклонения от которого (с учётом коэффициентов на уровень жилья, наличие газа и т.п.) будут свидетельствовать о вакантных квартирах.
А любая аналитика от количества проживающих в Москве ломается на том, что редкий арендатор зарегистрирован и в числе этих самых проживающих официально числится.
У нас была такая мысль, и даже некоторые данные для теста были по небольшому числу домов: как раз общедомовое потребление холодной воды и электричества. Однако в случае со средним расходом (и общедомовым в целом) возникает проблема: отклонения могут свидетельствовать либо о том, что какие-то квартиры пустуют, либо о том, что в каких-то квартирах живёт меньше людей, чем ожидается. Иными словами, пониженное потребление ресурсов на дом говорит о том, что там, вероятно, живёт меньше людей, чем ожидается, но непонятно, то ли пустых квартир больше, то ли людей в квартирах не хватает.
В итоге максимум, что мы смогли из этого теста выжать — то, что расход ресурсов коррелирует примерно на 0.9 с числом зарегистрированных в доме, и это уже неплохо и отчасти снимает вопрос про адекватность данных о количестве проживающих. Правда, все равно понятно, что число зарегистрированных — это ну вообще так себе показатель, вот только лучшего мы не нашли.
Присоединяюсь к вышенаписанному комментарию. ИМХО, данные по потреблению электричества и воды - вот ключ к определению живут/не живут. При этом данные потребления электричества, наверно, более надежны (по данным водоканала, еще примерно 10% жилья не имеют счетчиков). Кстати, данные водоканала показывают что в рамках "старой" Москвы население (потребление воды) не растет примерно так с 2020 года...
А не рассматривали вопрос аналитики сайтов съëма/сдачи жилого помещения типа Циан, Яндекс недвижимость и др. ? Возможно даже в большом временном диапазоне.
Ведь квартира, по сути, серьёзные актив и простой такого актива впустую арендодателю не выгоден.
Рассматривали, но в итоге дальше рассмотрения дело не пошло, поэтому включать в статью не стали. По идее да, можно поглядеть Авито / Циан / Яндекс-недвижимость / что там ещё, и нам даже попадались какие-то статьи (снова китайские, если не ошибаюсь), где данные по аренде использовали, чтобы проверить адекватность полученной оценки вакантности. Но тут пришлось бы ооочень много возиться с предобработкой данных: готовый парсер нашли для Циана, для Авито и Яндекса готового не увидели; данные пришлось бы очень долго чистить и сводить к единому виду; собирать их так же пришлось бы долго — наверное, раз в месяц в течение года, чтобы более-менее полную картину увидеть, а не срез на конкретную дату. Последний аргумент, пожалуй, и стал решающим, из-за которого мы решили в эту сторону не лезть.
Думаю, самым простым и точным способом была бы аналитика расходов воды и электричества.
По сути, команде автора это не удалось сделать лишь потому, что проект в целом организован через }|{
Не на уровне автора текста, а на уровне заказчика исследования. А исходя из ресурсов, доступных команде автора - ну чё, молодцы, конечно
Как мы (не) смогли посчитать вакантность жилья в Москве