prikaz prve stranice dokumenta PREDVIĐANJE CIJENA NEKRETNINA ALGORITMOM SLUČAJNIH ŠUMA
  Download
PDF 2.84 MB
master's thesis
PREDVIĐANJE CIJENA NEKRETNINA ALGORITMOM SLUČAJNIH ŠUMA
Zagreb: Algebra University College, 2019. urn:nbn:hr:225:800761
Hodžić, Alen
Algebra University College

Institutional repository: Algebra Univerity

Cite this document

Hodžić, A. (2019). PREDVIĐANJE CIJENA NEKRETNINA ALGORITMOM SLUČAJNIH ŠUMA (Master's thesis). Zagreb: Algebra University College. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:800761

Hodžić, Alen. "PREDVIĐANJE CIJENA NEKRETNINA ALGORITMOM SLUČAJNIH ŠUMA." Master's thesis, Algebra University College, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:800761

Hodžić, Alen. "PREDVIĐANJE CIJENA NEKRETNINA ALGORITMOM SLUČAJNIH ŠUMA." Master's thesis, Algebra University College, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:800761

Hodžić, A. (2019). 'PREDVIĐANJE CIJENA NEKRETNINA ALGORITMOM SLUČAJNIH ŠUMA', Master's thesis, Algebra University College, accessed 21 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:800761

Hodžić A. PREDVIĐANJE CIJENA NEKRETNINA ALGORITMOM SLUČAJNIH ŠUMA [Master's thesis]. Zagreb: Algebra University College; 2019 [cited 2024 December 21] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:800761

A. Hodžić, "PREDVIĐANJE CIJENA NEKRETNINA ALGORITMOM SLUČAJNIH ŠUMA", Master's thesis, Algebra University College, Zagreb, 2019. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:800761

Metadata
TitlePREDVIĐANJE CIJENA NEKRETNINA ALGORITMOM SLUČAJNIH ŠUMA
AuthorAlen Hodžić
MentorLeo Mršić (mentor)
GranterAlgebra University College
Zagreb
Defense date and country2019-07-04, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		SOCIAL SCIENCES
Economics
Abstract
Rad se bavi utjecajem raznolikog broja parametara na utjecaj cijene nekretnina na tržištu s primjerom na velikom tržištu Rusije. Podaci korišteni u radu dobiveni su od najveće banke u Rusiji i Istočnoj Europi, Sberbank, tijekom natjecanja na kaggle.com. Za analizu u ovom radu odabran je algoritam slučajnih šuma koji je, uspoređen sa drugim algoritmima, pokazao prednosti i mane u predviđanju tržišne cijene nekretnina. Osim samog algoritma slučajnih šuma napravljena je i analiza utjecaja stanja ruskog gospodarstva, u kontekstu razvoja tržišta nekretnina, u razdoblju od 2011. do 2016. godine. Samo gospodarstvo je utjecalo na kupovnu moć građana Rusije s obzirom na pad BDP-a tijekom ekonomskih sankcija za vrijeme sukoba u Ukrajini.
Abstract (english)
Thesis main interest was to analyse influence between different parameters on real estate market prices prediction using data source provided by biggest Russian and East European bank, Sberbank, for competition on kaggle.com. Random Forest was chosen as an algorithm for prediction, and was compared with similar algorithms in order to compare and evaluate various approaches and results. Besides the algorithm itself, research include analysis of Russian economy form real estate market perspective, from 2011. to 2016. During that period Russia was under economic sanctions for it's Ukraine conflict which affected national GDP and consumer power, consequently influencing real estate market as well.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:225:800761
Study programmeTitle: Digital marketing - Graduate Professional Program
Study programme type: professional
Study level: specialist graduate
Academic / professional title: stručni/a specijalist/specijalistica digitalnog marketinga (stručni/a specijalist/specijalistica digitalnog marketinga)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2020-01-15 13:33:41