Hedonický přístup k cenám nájemného – Bc. Ester Dominika Srněnská
Bc. Ester Dominika Srněnská
Master's thesis
Hedonický přístup k cenám nájemného
Hedonic approach to rental prices
Abstract:
Tato diplomová práce analyzuje faktory ovlivňující výši nájemného kancelářských prostor v Praze pomocí metody hédonické ceny. Pro předpovídání nájmů kancelářských prostor bylo použito několik metod, včetně tradičního OLS a dále metody strojového učení, jako jsou LASSO, RIDGE, Elastic Net a metody založené na rozhodovacím stromu. Výsledky ukazují, že nejpřesnějším prediktivním modelem je Random forest …moreAbstract:
This thesis employs a hedonic price modeling approach to examine the determinants of office rental prices in Prague. Several methods were developed for predicting office rents, including traditional OLS, and some machine learning methods, such as LASSO, RIDGE, Elastic Net, and tree-based methods. The results show that the random forest was the most accurate single predictive model. Additionally, they …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 12. 5. 2023
Identifier:
https://is.muni.cz/th/r7xay/
Thesis defence
- Date of defence: 20. 6. 2023
- Supervisor: prof. Ing. Štefan Lyócsa, PhD.
- Reader: doc. Ing. Eva Vávrová, Ph.D.
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní fakultaMasaryk University
Faculty of Economics and AdministrationMaster programme / field:
Finance / Financial Markets, Institutions and Technologies
Theses on a related topic
-
Bankruptcy prediction with explainable machine learning methods
Munkhnaran Tsogoo -
Supervised and Unsupervised Machine Learning Methods for System Log Anomaly Detection
Júlia Ščensná -
Exchange rates predictions using machine learning methods
Yaroslav Korobka -
Digital document analysis using machine learning methods
Nicholas Čapek -
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková -
Prediction of normal maps using machine learning methods
Ekaterina Korotkaya -
Hedonický model cen nájemného
Marie Grygarčíková -
Random Forest. Anomaly detection story
Petr Matonoha