экспоненциальной: Y = a0 exp {a1X1 + ... + anXn } и др., где Y – модельное среднее значение зависимой переменной, Х1, … Хn – значения ценообразующих признаков (факторов) объектов недвижимости, a0, a1, ..., an – коэффициенты модели.
Моделей, из которых делается выбор, может быть больше, но предлагаемый прием понятен – нужно построить все известные модели, оценить качество каждой из них по определенным статистическим критериям и выбрать лучшую. Другими словами, предлагается вести перебор известных моделей.
При этом не гарантируется, что лучшая из известных моделей корректно описывает ценообразование на рассматриваемом конкретном рынке. Она – лучшая из рассмотренных моделей, не более того. Часто используемый на практике отбор модели по единственному критерию – коэффициенту детерминации (R-квадрат) является глубоко ошибочным, и его трудно воспринимать иначе, как примитивизм в понимании регрессионного анализа.
Альтернативой такому подходу является построение модели, учитывающей индивидуальные зависимости от каждого из факторов на рассматриваемом рынке, которые, как правило, имеют различный вид, аппроксимируемый разными аналитическими выражениями, в т.ч. – достаточно сложными.
Десять лет назад в докладе на IV Поволжской научно-практической конференции [6] было показано, что для зависимостей, заданных дискретно (таблично), всегда существует преобразование значений влияющего фактора, которое приводит связь зависимой переменной модели с этим фактором к линейному виду (рис. 1).