شاخص قیمت مسکن راهنمای تصمیم گیری در بازار مسکن

اما درسال‌های پیش که حسام عقبایی سکان هدایت اتحادیه مشاورین املاک را در دست داشت، جلساتی با بورس کالا حول محور عرضه شاخص مسکن در بورس کالا تشکیل شد و به دلایل مختلف که مهم‌ترین آن نبود شاخص قیمت موثق بود، به سرانجام نرسید.

اما این ناهمگن بودن مسکن، مشکلات دیگری برای بازار مسکن به همراه دارد و آن هم کاهش قدرت در تصمیم‌گیری و سیاست گذاری برای کل بازار است. به این طریق که شاید در برخی نقاط، قیمت‌ها بیش از منطقه دیگری افزایش داشته و باید در آن مناطق مشوق‌ها و سیاست‌های سمت عرضه تقویت شود و در منطقه دیگر به این صورت نباشد. 

از طرفی نمی‌توان بدون مراجعه حضوری از قیمت واقعی یک بنا در منطقه‌های مختلف از قیمت حدودی خانه در آن منطقه مطلع شد. به طورمثال نمی‌توان گفت نرخ خرید آپارتمان در تجریش 20 میلیون تومان است و تمام واحدهای آن منطقه را به همین معیار متری 20 میلیون تومان در نظر گرفت. از طرف دیگر نبود شاخص مسکن که به دلیل همین ناهمگونی امکان تهیه آن با دقت بالا وجود نداشت امکان انجام پروژه‌های تحقیقاتی روی محلات و تصمیم‌گیری جزئی در خصوص آن‌ها را بسیار مشکل می‌کرد. 

از سوی دیگر به دلیل نبود این شاخص ها و نبود نرخ مشخص قیمت مسکن بدون نظارت سازمان‌های مربوطه روند صعودی و نزولی می‌گرفت واتفاقاتی از قبیل افزایش چند برابری نرخ خرید آپارتمان در ازگل نسبت به سایرمحلات روی می‌داد و قیمت آن از کنترل خارج می‌شد. یا حتی برخی مناطق به دلایل مختلف تعداد معاملاتشان افت بسیار زیاد داشته و اقدامی برای اصلاح آن صورت نمی‌گرفت و بدون کارشناسی نرخ خرید آپارتمان در ارم دستخوش تغییرات نابجا می‌شد.

از این رو نیاز به شاخص قیمتی و ابزاری که بتوان به راحتی قیمت مسکن را برآورد کند کاملا محسوس بود. در همین راستا، مجموعه‌ای دانش‌بنیان با عنوان کیلید توانست برای تعیین شاخص با ضریب خطای بسیار پایین از هوش‌مصنوعی بهره ببرد و تخمین قیمت با وارد کردن کدپستی را در کشور راه اندازی کند.

کیلید برای تخمین قیمت‌ها از هوش‌مصنوعی بهره می‌برد و همان مولفه‌هایی که نیروی انسانی برای برآورد قیمت یک ملک در نظر می‌گیرد را محاسبه کرده و بنا به درخواست کاربر نشان می‌دهد. شاخصه‌هایی همچون سال ساخت، نوع ساخت، متراژ ساختمان، تعداد اتاق‌ها و سایر مشخصات مهم را در کنار میانگین قیمت معاملاتی که به تازگی در حوالی آن خانه روی داده است را برای ارائه تخمین قیمت به کاربران ارائه می‌دهد.

گفتنی است تخمین قیمت کیلید دارای ضریب خطای بسیار پایین است و این سامانه اطلاعات قیمت‌ها را با کمترین ضریب خطا منتشر می‌کند. همچنین این اطلاعات بدست آمده از قیمت‌ها و تعداد معاملات در بخش فرصت‌های سرمایه‌گذاری کیلید درقالب نمودار و به تفکیک مناطق، آن‌هم در بازه‌های زمانی متفاوت، به صورت ماهانه بروزرسانی و منتشر می‌شود. 

بخش فرصت‌های سرمایه‌گذاری در کیلید هم به متقاضیان خرید ملک کمک می‌کند تا از آخرین تغییرات قیمت در مناطق آگاه شوند، هم به سیاستگذاران و متولیان تصمیم‌گیری بخش مسکن نیز با ارائه اطلاعات کافی، برای اعمال سیاست‌های بهتردر مناطق مختلف یاری می‌رساند. 

اما این تنها مزیت تخمین قیمت‌ها نیست و همانطور که در ابتدای مقاله مطرح شد، این امر و سایر دستاوردهایی که هوش‌مصنوعی می‌تواند در بازارمسکن ایجاد کند،‌ دروازه ورود به بازار سرمایه و عرضه مسکن در بورس است و در کنار این ابزارها می‌توان دربخش‌هایی همچون پیش فروش که در حال حاضر به عنوان مشکلات اساسی بازارمسکن ازآنها یاد کرد به کار گرفته شود.

گفتنی است در مباحث کلان سیاستگذاری بخش مسکن آگاهی از روند معاملات نقش بسزایی دارد و نباید این مهم را فراموش کنیم هرچه اطلاعات واقعی بیشتری از املاک داشته باشیم، تصمیم‌گیری بهتری برای سرمایه خود و مردم خواهیم داشت. سامانه کیلید این مهم را فراهم کرده و در کنار سرعت بخشیدن و بالا بردن کیفیت درمعاملات املاک، نقش بسزایی در راهنمایی متقاضیان خرید یا اجاره مسکن در خصوص سرمایه‌هایشان ایفا می‌کند. 

گفتنی است موارد ذکر شده تنها ارزش افزوده‌های کیلید در بخش مسکن نیست و ابزارهای بی‌شماری تعریف شده است. ابزارهایی همچون نقشه حرارتی مناطق، جستجو از طریق دوربین گوشی همراه و ... که می‌توانید اطلاعات بیشتر را راز کیلید مگ که به عنوان مجله خبری کیلید، به تولید محتوا در زمینه‌های گوناگون می‌پردازد مطالعه کنید.