|
|
Způsoby ocenění rezidenčních nemovitostí v Rakousku
Partlová, Lucie ; Hlavinková, Vítězslava (oponent) ; Klika, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá trhem s rezidenčními nemovitostmi v Rakousku a jeho vývojem. V teoretické části jsou vymezeny základní pojmy oceňování, jako byt, rodinný dům, obvyklá cena, právní úprava pro oceňování, znalecká činnost a přehled používaných metod oceňování v Rakousku. Další část práce je zaměřena na trh s rezidenčními nemovitostmi. Praktická část se věnuje oceňováním nemovitostí zvolenými způsoby. V příloze diplomové práce je zpracován vzorový znalecký posudek pro ocenění nemovitosti typu byt dle používaných standardů a metod používaných při oceňování v Rakousku.
|
|
|
Způsoby ocenění rezidenčních nemovitostí v Rakousku
Partlová, Lucie ; Hlavinková, Vítězslava (oponent) ; Klika, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá trhem s rezidenčními nemovitostmi v Rakousku a jeho vývojem. V teoretické části jsou vymezeny základní pojmy oceňování, jako byt, rodinný dům, obvyklá cena, právní úprava pro oceňování, znalecká činnost a přehled používaných metod oceňování v Rakousku. Další část práce je zaměřena na trh s rezidenčními nemovitostmi. Praktická část se věnuje oceňováním nemovitostí zvolenými způsoby. V příloze diplomové práce je zpracován vzorový znalecký posudek pro ocenění nemovitosti typu byt dle používaných standardů a metod používaných při oceňování v Rakousku.
|
|
|
Application of the Artificial Intelligence in the Real Estate Valuation
Štechová, Edita ; Witzany, Jiří (vedoucí práce) ; Fičura, Milan (oponent)
Cílem této práce je vytvořit modely s prvky Umělé Inteligence, na základě kterých bude možné odhadnout ceny rezidenčních nemovitostí v Praze. V první části této práce jsou popsány základní principy modelů na bázi Artificial Neural Networks a Fuzzy Inference Systems a jejich aplikace při oceňování nemovitostí. Druhá část je zaměřena na samotné sestavení modelů a testování jejich vypovídací schopnosti při aplikaci na tržní data. Ve třetí části práce je přesnost modelů porovnána s přesností modelů na bázi vícerozměrné lineární regrese. Mezi hlavní závěry této práce patří: (1) Modely na bázi Artificial Neural Networks a Fuzzy Inference Systems jsou charakteristické vyšší mírou přesnosti odhadu než tradiční lineární metody zastoupené vícerozměrnou lineární regresí; (2) Artificial Neural Networks a Fuzzy Inference Systems představují efektivní přístup k modelování a analyzování cen nemovitostí v Praze.
|
host ::
RSS.