Сбербанк калькулятор расчета ипотеки: Ипотечный калькулятор СберБанка – рассчитать ипотеку онлайн 2023

Цены на жилье Сбербанка Archives — Journey of Analytics

Это второй пост анализа жилищного фонда Сбербанка России, в котором мы сузим интересующие нас переменные и создадим дорожную карту, чтобы понять, какие факторы существенно влияют на целевую переменную (price_doc).

Вы можете прочитать вводный первый пост здесь.

Дорожная карта анализа:

Этот набор данных Kaggle содержит около 290 переменных, поэтому важно иметь четкое направление. На начальном этапе мы, очевидно, не знаем, какая переменная значима, а какая нет, поэтому просто прочитаем словарь данных и логически выберем интересующие переменные. Используя их, мы создаем нашу гипотезу, то есть взаимосвязь с целевой переменной (цена дома) и проверяем силу взаимосвязи.

Набор данных также включает макроэкономические переменные, поэтому мы также создадим производные переменные для проверки взаимодействия между переменными.

Ниже приведена простая карта памяти для этого набора данных: ” является переменной для прогнозирования. В дальнейшем это будет называться «ТВ».

Переменные-предикторы:

Это переменные, которые влияют на целевую переменную, хотя мы не знаем, какая из них более значима по сравнению с другими, или действительно, взаимодействуют ли две или более переменных вместе, чтобы оказать большее влияние.

Для набора Сбербанка у нас есть предикторные переменные из 3-х категорий:

1. Сведения о недвижимости,
2. Характеристики соседства,
3. Макроэкономические факторы

(Обратите внимание, что все предикторы в ментальной карте, отмеченные знаком #, обозначают производные или вычисляемые переменные).

Сведения о собственности:

1. Отметка времени –
   1. Мы будем использовать временную метку (д/м/г), а также извлекать значения месяца и года для оценки связи с телевизором.
   2. Мы также проверим, есть ли у какого-либо из домов несколько временных меток, что означает, что дом сменил нескольких владельцев. Если да, соотносится ли это с конкретной подобластью?
2. В домах на одну семью и в больших домах также есть внутренние дворики, дворы, чердаки и т. д., что создает разницу между жилой площадью и жилой площадью. Итак, мы берем соотношение между life_sq и full_sq и проверяем, получает ли дом с большим соотношением плюс большее full_sq лучшую цену.
3. Kitch_sq – Дома с большими кухнями имеют лучшую цену? Итак, мы возьмем соотношение kitch_sq / life_sq и проверим влияние на цену дома.
4. Sub_area — влияет ли это на цену?
5. Год_сборки –
   1. По логике более новые дома должны иметь лучшую цену.
   2. Также проверьте, есть ли взаимодействие с full_sq, т.е. более крупные новые дома получают лучшую цену?
   3. Проверить взаимосвязь с sub_area.
6. Материал — как это влияет на ТВ?
7. Этаж/макс_этаж –
   1. создайте этот коэффициент и проверьте затронутую цену. Обратите внимание, нам необходимо определить, как идентифицируются дома на одну семью, поскольку их необходимо исключить как отдельное подмножество.
   2. Чем выше этаж, тем выше цена? В конкретной подобласти? Например, некоторые квартиры на верхних этажах в Чикаго и Нью-Йорке продаются по более выгодной цене, поскольку арендаторы получают потрясающий вид на горизонт, а количество недвижимости в таких районах ограничено.
8. Product_type — инвестиции или собственность. Проверьте, есть ли у инвестиционной недвижимости лучшая цена.

Детали района:

1. Full_all — общая численность населения в районе. Более плотная популяция должна коррелировать с более высокой продажной ценой.
2. Male_f / female_f — производная переменная. Если соотношение искажено, оно может указывать на военные зоны или особые поселения, что может повлиять на цену.
3. Соседство, дружественное к детям — рассчитайте соотношение x13_all / full_all, т. е. отношение общей численности населения до 13 лет к общей численности населения. Высокий коэффициент указывает на семейный район или жилой пригород, который может быть лучше с точки зрения цены продажи дома. Также коррелируйте с sub_area.
4. Аналогично предыдущему, рассчитайте соотношение подростков к общей численности населения. Соотнесите с sub_area.
5. Близость к общественному транспорту: Рассчитайте нормализованные баллы для следующего:
   1. Железная дорога_stn_walk_min,
   2. Метро_мин_авто,
   3. Public_transport_walk
   4. Сложите все, чтобы получить взвешенную оценку. Мы надеемся, что более низкие значения должны коррелировать с более высокими ценами на жилье.
6. Удобства для развлечений: легкий доступ к развлечениям должен быть выше в густонаселенных районах с более высоким уровнем жизни, и эти районы, по-видимому, должны иметь более высокую стоимость жилья. Следовательно, мы проверяем связь TV со следующими переменными:
   1. Фитнес_км,
   2. Бигмаркет_км
   3. Стадион_км,
   4. Торговый центр_км,
7. Близость к офису: телевизор по сравнению с нормированными значениями для:
   1. Office_count_500,
   2. Office_count_1000,
   3. Логично предположить, что чем больше офисов поблизости, тем выше цена.
8. Аналогичным образом рассчитайте нормализованные значения для числа производств поблизости, т. е. prom_part_500 / prom_part_5000. Однако здесь гипотеза состоит в том, что дома поблизости будут иметь более низкие цены продажи, поскольку промышленные предприятия приводят к шуму / загрязнению и не создают идеального жилого района. (необязательно, проверьте, есть ли в подрайонах с большим количеством промышленных предприятий меньшее количество отдельных домов (частные дома/таунхаусы и т. д.) 9.0036
9. Соотношение премиальных кафе и недорогих по соседству, т.е. cafe_count_5000_price_high/ cafe_count_price_500. Если соотношение высокое, то имеют ли дома в этих районах повышенную цену продажи? Также коррелируйте с sub_area.

Макропеременные:

Это общие цифры для всей страны, поэтому они остаются практически постоянными в течение всего года. Однако мы объединим эти переменные с обучающим и тестовым набором, чтобы получить более целостное представление о рынке недвижимости.

Причина проста: если общие процентные ставки по ипотечным кредитам чрезмерны (скажем, процентные ставки 35%), то маловероятно, что будет большое количество цен на жилье, что приведет к снижению общих цен продажи домов. Точно так же такие факторы, как инфляция, доход на человека, также влияют на цены на жилье.

1. Соотношение Income_per_Cap и real_disposable_income: в идеале экономика развивается лучше, если оба числа высоки, что облегчает покупателям жилья получение ипотечных кредитов и, следовательно, поиск дома своей мечты.
2. Mortgage_value: Мы будем использовать нормализованное значение, чтобы увидеть, насколько это число меняется с годами. Если число меньше, наша гипотеза состоит в том, что больше людей брали более крупные кредиты, и, следовательно, цены продажи за год должны быть выше.
3. Usdrub: насколько хорошо курс рубля по отношению к доллару. Более высокие значения должны указывать на лучшую стабильность и экономичность, а также на более сильную корреляцию с телевидением. (связь с евро мы пока проигнорируем).
4. Cpi: нормализованное значение по годам.
5. ВВП: мы берем отношение gdp_annual_growth/gdp_annual, так как оба числа должны быть высокими в хорошей экономике.
6. Коэффициент безработицы: Uзанятость/занятость. Гипотеза состоит в том, чтобы искать обратную связь с телевидением.
7. Population_migration: Мы постараемся увидеть взаимодействие с телевидением, принимая во внимание sub_area.
8. Museum_visits_per_100_cap: Получите значения, чтобы увидеть, увеличились или уменьшились числа по сравнению с предыдущим годом, указывая на более высокий/низкий располагаемый доход.
9. Construction_value: нормализованное значение.

В следующих сообщениях мы будем использовать а) эти вопросы гипотезы, чтобы понять, как переменные влияют на целевую переменную. (b) Примените переменные в различных алгоритмах для расчета TV.

Ипотечный калькулятор Ипотечный кредит Государственный банк Индии, банк, угол, текст, логотип png

PNG tags

• угол, 9 png0036
• текст,
• логотип,
• кредит,
• вывески,
• банк,
• организация,
• провайдер,
• Недвижимость,
• Государственный банк Индии,
• студенческий кредит,
• символ,
• объектов,
• ипотечный кредит,

марка

• ,
• компьютерные иконки,
• финансы,
• финансовый значок,
• дом,
• строка,
• Ипотечный калькулятор,
• район,
• Закон об ипотеке,
• png,
• прозрачный,
• скачать бесплатно

Информация PNG

Размеры

900x900px

Размер файла

90,81 КБ

Тип MIME

Изображение/png

Скачать этот PNG ( 90. 81KB )

Изменение размера онлайн png

ширина (пкс)

высота (пкс)

Лицензия

Некоммерческое использование, DMCA Свяжитесь с нами

• Осмотр дома Дом Ипотечный кредит Недвижимость, ремонт дома, здание, окно, страхование png
  989x567px
  610,05 КБ

• Real Estate House Renting Агент по недвижимости Ипотечный кредит, фиксированная цена, логотип, кредит, недвижимость png
  879x852px
  624,75 КБ

• Масштабная модель оранжевого дома, Гарантия на дом Ипотечный кредит Дом, недвижимость, сбережения, рука, квартира png
  779x521px
  366,04 КБ

• org/ImageObject»>

  Ипотечный калькулятор Ипотечный кредит Недвижимость Финансы, калькулятор, электроника, здание, оплата png
  1200×959 пикселей
  1002,42 КБ

• Компьютерные Иконки Дом Дом, кабина, угол, логотип, комната png
  1200x1200px
  23,69 КБ

• Дом Недвижимость Недвижимость Дом Кредит, дом, рука, кредит, покупатель png
  700x700px
  508,37 КБ

• Ипотечный калькулятор Рефинансирование Ипотечный кредит Компьютерные иконки Финансы, Ипотека, угол, инвестиции, логотип png
  512x512px
  8,89 КБ

• Экономия компьютерных иконок Money Coin, экономия электроэнергии, текст, товарный знак, инвестиции png
  600x510px
  15,88 КБ

• org/ImageObject»>

  Домашний компьютер Icons House, страхование, угол, здание, текст png
  512x512px
  8,91 КБ

• Финансовый отчет Финансы Компьютерные иконки Отчет Чек, ФИНАНСЫ, текст, прямоугольник, логотип png
  512x512px
  3,95 КБ

• Компьютерные иконки Дом Строительство, дом, угол, здание, текст png
  512x512px
  11,16 КБ

• Финансы Компьютерные иконки Диаграмма Банк Деньги, индикатор выполнения, текст, логотип, знак png
  512x512px
  7,6 КБ

• Народный Банк Деньги Кредит Кредит, банк, угол, текст, инвестиции png
  512x512px
  23,36 КБ

• Компьютерные иконки Банк Дизайн иконок Скриншот, банк, синий, угол, логотип png
  512x512px
  16,72 КБ

• org/ImageObject»>

  Дом Недвижимость Инспекция дома Замок Сосны, электричество, текст, логотип, электричество png
  1400x1400px
  71,53 КБ

• House Computer Icons Home Building США, Free Home, угол, здание, текст png
  980x980px
  31,41 КБ

• Buyer House Real Estate Агент по недвижимости Покупка, покупатели, инвестиции, недвижимость, объекты png
  800x750px
  409,74 КБ

• Дом Недвижимость Ипотечный кредит Недвижимость Финансы, дом, здание, компания, недвижимость png
  1012x1011px
  882,72 КБ

• логотип белого дома, компьютерные иконки Home House, Home, синий, угол, текст png
  1024x1024px
  32,51 КБ

• org/ImageObject»>

  Логотип HSBC, овердрафт банковского кредита HSBC, виза, текст, товарный знак, инвестиции png
  2000x589px
  65,23 КБ

• Бизнес кредит Финанс Банк, Бизнес, текст, люди, инвестиции png
  1200x630px
  76,71 КБ

• Индийский банк Государственный банк Индии Банковское дело в Индии, Индия, синий, текст, логотип png
  1020x680px
  12,78 КБ

• Real Estate House Essay Собственность Владелец-занятость, дом, здание, рука, эссе png
  1024×679пикс.
  380,61 КБ

• Счет-фактура Бизнес-кредит Банк Компьютерные иконки, банк, угол, текст, рука png
  1952x1962px
  358,8 КБ

• org/ImageObject»>

  Логотип Дом Крыша, крыша, угол, здание, треугольник png
  1050x600px
  62,92 КБ

• три дома трафарет арт, дом недвижимость строительство компьютерные иконки, дома, угол, здание, логотип png
  500x500px
  5,25 КБ

• Кредит Финанс Денежный рынок Инвестиционный банк, кредит, компания, сервис, инвестиции png
  559x500px
  51,22 КБ

• Банк Центральная Азия Logo BCA Finance Business, банк, синий, cdr, текст png
  1600x1200px
  93,41 КБ

• Недвижимость Недвижимость Агент по недвижимости Logo Дом, дом, угол, здание, текст png
  3800x2000px
  608,24 КБ

• Банк Мандири Банк Шариах Мандири Лого, банк, текст, логотип, кредит png
  800x600px
  77,83 КБ

• org/ImageObject»>

  Оценка недвижимости Ипотечный кредит Обратная ипотека Дом, дом, угол, здание, оплата png
  1600x900px
  1,2 МБ

• Мостовой кредит Бизнес Компьютерные Иконки Банк, Бизнес, сохранение, текст, люди png
  512x512px
  102,99 КБ

• Сбербанк России Кредит, Россия, логотип, трава, мир png
  500x500px
  790,09 КБ

• коричневый 2-х этажный дом иллюстрация, Домохозяйство Ремонт Дом Ванная, Дом Недвижимости, кухня, угол, здание png
  4500x2701px
  7,08 МБ

• Logo ICICI Bank Finance Банк Индии, банк, текст, логотип, банк png
  1109x418px
  120,86 КБ

• Банк Финансы Финансовые услуги Финансовое учреждение Оплата, банк, текст, сервис, оплата png
  980x824px
  32,28 КБ

• org/ImageObject»>

  Real Estate House Logo Дом, починить крышу, угол, здание, текст png
  900x450px
  390,67 КБ

• Союзный бюджет Индии на 2018 год Банк Финансы, бюджет, текст, логотип, кредит png
  500x500px
  37,23 КБ

• Компьютерные иконки Home House Desktop Service, Дом, синий, логотип, комната png
  800x800px
  25,18 КБ

• Компьютерные иконки House Icon design, J, угол, здание, текст png
  600x503px
  15,9 КБ

• Компьютерные иконки Жилье, дом, cdr, угол, текст png
  910x980px
  44,63 КБ

• Дом Ключ, дом, ипотека, аренда, собственность png
  530x600px
  149,54 КБ