Комментарии 35
Если применить простую линейную регрессию… Получается следующий результат ...
Зачем это? Что мы хотим? Что это за результат?
Мой опыт покупки б/у вещей говорит, что сначала неплохо было бы время жизни объявления и выбирать только те, которые ушли сравнительно быстро — это значит, что запрашиваемая цена была адекватной. Объявление после продажи долго висеть не будет, так как никому не нужны лишние звонки, когда недвига уже продана.
Если честно, то сейчас тут такая ситуация с недвижимостью, что всё стоящее улетает меньше чем за неделю, а потом объявление висит пока покупатель инспекцию поведет, с банком договориться и т.д.
Ну и тут в порядке вещей предложить на меньше или больше запрашиваемой цены, до -+ 10% доходит
По графику капиталиста у вас получились лучшие варианты дают всего 2,5% ренты от стоимости недвижимости. В такой ситуации не интереснее ли было бы деньги держать в инвест портфеле? 6% в год в валюте считается средним результатом… И снимать что-то интересное с другой стороны распределения, где меньше 1% рента в год
2.5% от общей цены, а я ипотеку беру, она тут сейчас ~ 2.7%. ну и налогово выгодней одним домом владеть, а не двумя.
По графику капиталиста у вас получились лучшие варианты дают всего 2,5% ренты от стоимости недвижимости. В такой ситуации не интереснее ли было бы деньги держать в инвест портфеле?
К ренте нужно прибавлять еще изменение стоимости самой недвиги. А она сейчас растет в таких местах на 10% в год и выше.
Плохо вопрос прочитал, в общем — так как сказали ниже, цены растут. Так что держу часть в портфеле, часть в недвижимости.
С налогами тут тоже нужно всё аккуратно считать.
Не заметил учёта простоя арендных площадей (вряд ли на 10-ти летнем горизонте при выезде одного арендатора сразу же въедет другой), налога на доход от аренды, налога на недвижимость, затрат на ремонт, страховку, задержки арендных платежей и т.д. Т.е. это чисто умозрительные рассуждения с целью показать возможности питона и больше ничего.
Ещё важный момент — это отношение дохода с одной квартиры к цене триплекса. В триплексе — три квартиры, две на сдачу, одна побольше и получше для владельца обычно.
housepriceindex.ca/#chart_change=qc_montreal
Рост недвижки 5,6% Y/Y на горизонте 20 лет…
в центральных районах (те что у меня на карте) цены на плексы растут быстрее чем на другие виды недвижимости, но новые их не строят, пруф линк дать не могу.
Тут много всяких хитростей, с одной стороны при продаже единственного частного дома в котором живёшь, прирост капитала не облагается подоходным налогом, с другой стороны из дохода от аренды можно вычитать затраты (часть ипотеки, страховку, и т.д), с третьей стороны в Квебеке очень сильные законы по защите жильцов (цены за аренду поднимать нельзя больше разрешённого уровня), с четвёртой на острове Монреаль сейчас vacancy rate ( не знаю как это по-русских) 1.5% и среди жильцов очень сильная конкуренция за квартиры и реальные цены аренды растут быстрее того что положено по-закону.
Ждём от вас уточненного расчета. С учётом разброса параметров и оценкой разброса прогнозируемого результата.
vacancy rate звучит как доля пустых арендных площадей. Можно считать и как потери от простоя.
мне кажется, что концы в предсказаниях требуют дополнительной поправки, т.к. они скорее всего или over, или underestimated, похожее можно прочитать у Smith et al в NI 2019, о BAG.
Возможно GLM требует более аккуратный выбор параметров, я не знаком с теорией ценообразования, но возможно счёт должен быть устойчив к выбросам. Наверняка, их много (желание заработать), а данных мало (покупка-продажа не как на бирже идёт).
я бы попробовал xgboost ещё, чтобы сравнить разные подходы и посмотреть, как они совпадают.
приятно было почитать!
В общем, пока сложные модели не смотрел. Данные то у меня все-равно сильно не полные — настоящих цен продаж нет.
Цены продаж не обязательно лучше отражают намерения сторон. Например, в РФ, если жилье попадает под налогообложение от продажи, то в договоре цену сильно занижают; в 3/4 договоров с ипотекой в цену включают стоимость ремонта — чтоб два раза не вставать за кредитом на ремонт. И т.д.
Только целевой функцией было качество или выгодность жизни.
Спасибо за статью, жаль что не все на питоне, я с R не особо знаком.
сейчас есть отличная возможность исправить этот пробел за бесплатно: https://www.edx.org/course/statistics-and-r
Применяем Data Science в мирных целях покупки дома