Dokument

Metoodika

Kuidas me arvutame kinnisvara analüüsinäitajaid avatud andmetest.

1

Ülevaade

HindaAI ühendab ametlikud registrid, avatud andmestikud ja tuletatud rikastuskihid, et arvutada kinnisvara analüüsinäitajaid Eesti elu- ja äriruumide aadressidele. Platvorm muudab avalikud lähteandmed praktilisteks signaalideks läbipaistvate statistiliste mudelite abil.

2

Andmeallikad

Aadressiandmete süsteem (ADS)

Maa-amet

Avatud andmed

Ehitisregister ja energiamärgised

Kliimaministeerium

Avatud andmed

Turustatistika ja maakataster

Maa-amet

Avatud andmed

Statistikaamet ja EKP üüriindeks

Statistikaamet / Euroopa Keskpank

CC BY-SA 4.0 / EKP taaskasutuspoliitika

OpenStreetMap POI-d

OSM kaastöötajad

ODbL

HindaAI päikesemudel

HindaAI

Sisemine arvutusmudel

Peatus.ee ühistranspordiandmed

Eesti ühistranspordi avaandmed

Avatud andmed

EHIS haridus ja tervishoiu rikastuskihid

Eesti avalikud registrid ja rikastuskihid

Avatud andmed / tuletatud kiht

Ilm, kliima ja õhukvaliteet

OpenWeather; Keskkonnaagentuur kliimabaasi jaoks

Pakkuja tingimused / CC BY 4.0 kliimaandmed

Copernicus maaseire kihid

Euroopa Liidu Copernicus programm

CC BY 4.0

EELIS kaitsealad ja saastekihid

Keskkonnaamet / Keskkonnaagentuur

Avatud andmed

Üleujutus- ja radooniriski kihid

Üleujutusriski allikad / Eesti Geoloogiateenistus (EGT)

Avatud andmed

Liiklussagedused ja müra kontekst

Transpordiamet; EEA mürakaardid

Avatud andmed / CC BY 4.0

Tallinna ja Tartu avaandmed

Omavalitsuste avaandmete portaalid

Avatud andmed
3

Hinnangute metoodika

HindaAI skoor

5-osaline koondhinnang (0–100), mis katab naabruskonna konteksti, finantssignaalid, hoone seisundi, elukeskkonna ja kestlikkuse. Meetodite kaalud kohanduvad, kui osa lähteandmeid pole saadaval.

Elukeskkonna hinnang

Naabruskonna kvaliteedihinnang, mis kasutab läheduse ja ligipääsu signaale hariduse, transpordi, kaubanduse, tervishoiu, parkide, spordi ja kultuuri lõikes.

Hoone riskihinnang

Ehitusseisundi hinnang, mis kasutab hoone vanust, ehitusmaterjale, kütteliiki, energiamärgist, ehitise staatust, korruseid, ventilatsiooni, lisakütet ning vee- ja kanalisatsiooniühendusi.

Keskkonnariskid

Hõlmab üleujutusriski, kaardistatud radooniklassi, saasteallikate lähedust, kaitsealade staatust, liiklussagedusi ja müra konteksti.

4

Hindamismootor

Meie hindamismootor kasutab kaalutud mitme meetodi statistilist lähenemist kinnisvara väärtushinnangute koostamiseks. See pakub läbipaistvat metoodikat koos usaldusvahemikega.

Hedooniline hinnastamine

Statistiline meetod, mis hindab väärtust piirkondlike turusignaalide, kinnisvara omaduste, asukohategurite ja saadaoleva konteksti põhjal.

Kulupõhine lähenemine

Hindab asenduskulu miinus amortisatsioon, kasutades ehituskuluindekseid ja hoone vanust.

Maksuhinnang

Lülitab ametliku maksuhinnanguga väärtused põhiviideväärtusena süsteemi.

5

Avatud andmete omistamine

HindaAI kasutab avatud andmeid ja pakkujate andmestikke nende vastavate litsentside ja tingimuste alusel.

OpenStreetMap
© OpenStreetMap kaastöötajadODbL
Statistikaamet
Riiklik statistikaCC BY-SA 4.0
Puude võrastik · linnasoojus · kliimakihid
Sisaldab muudetud Copernicus programmi andmeidCC BY 4.0
Müra kontekst
EEA mürakaardid ja Transpordiameti liiklusandmed
Päikesehinnang
HindaAI kohalik Eesti baasmudel ja EHR-i hooneandmed.
Õhukvaliteet
HindaAI tuletatud skoor nähtava viitega — ilmaandmed © OpenWeather; kliimabaas viidatud Keskkonnaagentuurile / Keskkonnaportaalile seal, kus seda kasutatakse.
Ühistransport · haridus · radoon · liiklus · keskkonnakihid
Viide vastavatele lähtepakkujatele

Kinnitamata tingimustega osad võidakse peita.

6

Arvutatud hinnangud

Kõik hinnangud, reitingud ja näitajad on omandusliku algoritmi abil toorandmetest tuletatud tulemused. Need kujutavad endast statistilisi hinnanguid ega tohiks neid käsitleda sertifitseeritud hindamisaktidena.