
NOWE TECHNOLOGIE I CYBERBEZPIECZEŃSTWO
Tytuł:
Bezpieczeństwo usług opartych o otwarte interfejsy programistyczne (API) w kontekście implementacji dyrektywy PSD2
Autor:
prof. dr hab. Krzysztof Jajuga
prof. Dr hab. Andrzej Bąk
dr Anita Makowska
Celem raportu jest pokazanie koncepcji modelu dla systemu automatycznej wyceny nieruchomości mieszkaniowych z zastosowaniem zaawansowanych metod statystycznych i wstępny test niektórych elementów systemu. Wycena nieruchomości mieszkaniowych jest jedną z podstawowych aktywności związanych z rynkiem nieruchomości. Informacje o cenach (wartościach) nieruchomości są istotne dla wielu interesariuszy. Przede wszystkim są nimi banki, udzielające kredytów mieszkaniowych zabezpieczonych hipotecznie, ale także inni interesariusze, którzy będą potencjalnymi użytkownikami systemu wyceny nieruchomości: gospodarstwa domowe, inwestorzy indywidualni i instytucjonalni na rynku nieruchomości, decydenci gospodarczy (na poziomie centralnym i lokalnym), decydenci gospodarczy, analizujący koniunkturę gospodarczą, deweloperzy, instytucje badawcze i naukowe.
Koncepcja przedstawiona w projekcie dotyczy sys¬temu automatycznej wyceny nieruchomości mieszkaniowych. Spełnione są wymogi formalne, gdyż wycena sporządzana jest z zastosowaniem metody analizy statystycznej rynku, zaliczanej do podejścia porównawczego. Zastosowane są w niej metody uczenia maszynowego, które pozwalają na wyce¬nę z wykorzystaniem bazy danych o nieruchomo¬ściach. Porównanie różnych dostępnych baz danych doprowadziło do wybrania bazy AMRON, jako tej, która spełnia warunki jakości danych.
W raporcie przedstawione są kluczowe elementy pro¬jektowanego systemu automatycznej wyceny nieru-chomości mieszkaniowych. Są nimi:
• zmienne – charakterystyki nieruchomości – przyjmowane przy wycenie; raport przedstawia tę listę;
• metody wyodrębniania klas nieruchomości po¬dobnych; w raporcie do badań wybrana została metoda k-średnich, ale w projektowanym syste¬mie wybór będzie dokonany z uwzględnieniem różnych kryteriów;
• metody wyceny z zestawu metod uczenia ma¬szynowego; w raporcie do badań wybrane zosta¬ło sześć metod, ale w projektowanym systemie wybór będzie z większej ich grupy;
• wskaźniki jakości metod wyceny.
Badania testowe przeprowadzone w projekcie do¬tyczyły tych sześciu różnych metod uczenia ma-szynowego, które potencjalnie mogą być wykorzy¬stane w automatycznej wycenie nieruchomości mieszkaniowych. Były one wykonane w odniesieniu do sześciu różnych miast na podstawie bazy danych o nieruchomościach AMRON, z uwzględnieniem (w odniesieniu do niektórych zbiorów) również po¬działu na zbiory nieruchomości podobnych.