Sökning: "Housing price"
Visar resultat 11 - 15 av 439 uppsatser innehållade orden Housing price.
11. Driving Factors Behind Airbnb Pricing - A Multilinear Regression Analysis
Kandidat-uppsats, KTH/Matematisk statistikSammanfattning : With a high increase of users in the world's ever expanding sharing economy, Airbnb has become a customary solution in short term rentals of accommodations. In this market, it is the host's job to choose a pricing which sufficiently corresponds to what tenants are willing to pay. LÄS MER
12. Korrelationen mellan brott och bostadspriser genom multipel regression
Kandidat-uppsats, KTH/Matematisk statistikSammanfattning : Syftet med detta arbete är att undersöka ifall brott har en statistiskt signifikantkorrelation med bostadspriser i Stockholm. Detta gjordes genom att tillämpaoch utveckla en multipel regressionsmodell. Datan för arbetet hämtades frånSvensk Mäklarstatistik och Brottsförebyggande Rådet. LÄS MER
13. Housing prices in Swedish municipalities : A study using Error correction model
Master-uppsats, Umeå universitet/NationalekonomiSammanfattning : The housing market is one of the markets that is regularly noticed by publications, studies and in people's everyday lives. Making an investment in the housing market is a big step associated with large sums that require some thought and financial planning. LÄS MER
14. Vad är avgörande för bostadsinnehavaren vid val av ägarlägenhet före bostadsrättslägenhet?
Kandidat-uppsats, Högskolan i Gävle/SamhällsbyggnadSammanfattning : As recently as 2009, the Government's bill 2008/09:91 was adopted, leading to greater freedom of choice and increased housing production in the Swedish housing market. The forecast at the time was that approx. 4,000 owner- occupied apartments would be built annually, but the letting form has since increased slowly. LÄS MER
15. Enhancing House Rental Price Prediction Models for the Swedish Market : Exploring External features, Prediction intervals and Uncertainty Management in Predicting House Rental Prices
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : Exakt förutsägelse av hyrespriserna för hus är ett avgörande problem i verkligheten fastighetsdomän, vilket underlättar informerat beslutsfattande för både hyresgäster och hyresvärdar. Denna studie presenterar en omfattande utforskning av olika maskininlärningstekniker som tillämpas på en mångsidig datauppsättning av husfunktioner, med det övergripande målet att avslöja den mest effektiva algoritmen för förutsäga hyrespriser. LÄS MER