Vores boligvurderingsmodel bruger offentlige registerdata, historiske handler og geodata.
Modellen er ikke et simpelt gennemsnit af 10 nabohandler. Den bruger 30 sammenlignelige handler af samme ejendomstype, et neuralt netværk til at opsummere boligen og en lineær regressionsmodel til selve prisforudsigelsen.
Arkitekturen er inspireret af Multi-Head Gated Attention. [4]
Før træning renser vi handlerne:
Produktionsmodellen bruger den seneste årgang af handler.
De offentlige postnummer- og kommunestatistikker bruger outlier-intervallet [-2;3]. [2] Modeltræningen bruger aktuelt [-1,5;1,5] pr. kommune, ejendomstype og modeltræ. Det er Råd til Boligs modelkonfiguration.
Modellen arbejder i tre trin:
I brugerfladen viser vi op til 10 referencehandler. De er kun et udsnit af modellens sammenligningsgrundlag.
Modellen dækker:
Andelsboliger, almene boliger og hele bygninger behandles ikke med samme model.
Vi validerer med holdout og k-fold cross-validation, opdelt efter kommune og ejendomstype. Præcision måles i DREAM/BVC-format med blandt andet PM5, PM10, PM20, absolut fejl, RMSE og MAPE. [1]
[1]: https://bvc.dk/faglige-udgivelser/prisen-paa-ejerboliger-1992-2021/ Prisen på ejerboliger 1992-2021
[2]: https://finansdanmark.dk/tal-og-data/boligstatistik/boligmarkedsstatistikken/datagrundlaget-for-statistikken/ Datagrundlaget for statistikken
[3]: https://bvc.dk/faglige-udgivelser/forsinkelser-i-registreringen-af-ejendomshandler-og-betydningen-for-prisstatistik-for-ejerboliger/ Forsinkelser i registreringen af ejendomshandler og betydningen for prisstatistik for ejerboliger
[4]: https://arxiv.org/abs/2405.07456 Boosting House Price Estimations with Multi-Head Gated Attention