Faglig innhold

• Emnet tar sikte på å være et avansert og veldig forskningsrelatert emne på masternivå, som har som mål å gjøre studentene i stand til å analysere stordata med høyt kompleksitetsnivå.
• Kurset starter med en introduksjon til eiendomsfinansiering, med fokus på analyse, bank og verdivurdering. Dette vil være grunnlaget for de stordataanalysene som skal anvendes videre i emnet.
• Emnet vil introduserer studentene analyseteknikker som kan brukes på stordata-analyser innen eiendomsfinansiering inkludert hedoniske regresjoner, gjentatte salg, fixed effects og bruk av kunstig intelligens (AI) og maskinlæringsteknikker.

Læringsutbytte

Kunnskap

• Studentene skal ha kunnskap om verdsettelse av eiendom.
• Studentene skal ha kunnskap om hvordan automatiserte verdsettelsesmodeller for eiendom fungerer.
• Studentene skal ha kunnskap om hvordan stordata kan benyttes for å løse praktiske beslutningsproblemer innen eiendomsfinans.
• Studentene skal ha kunnskap om hvordan stordata kan benyttes for å løse praktiske beslutningsproblemer knyttet til eiendomsrelaterte bankspørsmål.

Ferdigheter

• Studentene skal kunne planlegge, tilrettelegge for og gjennomføre dataanalyser innen eiendomsfinans.
• Studentene skal kunne gjennomføre verdsettelse av eiendom.
• Studentene skal kunne benytte hedoniske regresjoner og gjentatte salg til gjennom eiendomsanalyser.

Generell kompetanse

• Generell kunnskap om eiendomsfinans og hvordan eiendomsmarkedet påvirker banknæringen.
• Emnet skal også gi studentene generell kunnskap om hvordan stordata kan analyseres, inkludert analyser som anvender kunstig intelligens og maskinlæringsteknikker.

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger og gruppeoppgaver.

Spesielle vilkår

Anbefalte forkunnskaper

Vi anbefaler at studentene som ønsker å ta emnet har grunnleggende kunnskap knyttet til kvantitativ empirisk metode og databehandling.

Forkunnskapskrav

Ingen

Kursmateriell

Oppgis ved semesterstart

Studiepoengreduksjon