The installation of solar panels has the potential to boost home value by as much as 7.1%

A group of researchers employed various machine-learning techniques and found that solar panel installations can significantly increase the home value of properties in the UK. The analysis incorporated property details from Zoopla, which is a significant provider of property listings in the UK, as well as price data from the governmental Land Registry, looking at the timeframe from 2012 to 2018.

Investigadores en el Reino Unido emplearon una técnica computacional conocida como aprendizaje de la máquina para investigar si las residencias con Panelas solares Precios de venta superior. Descubrieron que las casas equipadas con paneles solares tienden a venderse a precios más altos.

Según los investigadores, existe un consenso de que las casas de eficiencia energética con una etiqueta "verde" se ven favorablemente en el mercado inmobiliario. Hay una falta de una investigación extensa sobre los efectos de Paneles solares en los hogares, con la mayoría de la información existente de los Estados Unidos y Australia. Estamos examinando el impacto de Paneles solares residenciales en los valores de las propiedades en el Reino Unido, y hay una falta de investigación previa sobre este tema. Los investigadores utilizaron un software especializado para examinar aproximadamente 5 millones de entradas de datos relacionadas con las viviendas procedentes de Zoopla, un sitio destacado de la lista de propiedades en el Reino Unido, junto con la información de precios del registro de tierras del gobierno que abarca los años 2012 a 2018. Para identificar casas con energía solar, los algoritmos se programaron con términos como el "panel PV" y la "energía solar" para fines de clasificación. Después de eso, lograron asociar el 80% de los listados con PPD real.

Según el grupo, "Al seleccionar las muestras, evitamos incluir residencias que tengan más de tres baños o superen las cinco habitaciones". Dado que los apartamentos en los edificios comparten un techo, los omitiremos de nuestra investigación, ya que los propietarios podrían enfrentar dificultades Instalación de paneles solares. En última instancia, eliminamos las propiedades con el 1% superior e inferior de los precios de venta para filtrar los datos atípicos.

Los investigadores implementaron cinco algoritmos variados para su marco de aprendizaje: el S-Learner, T-Learner, X-Learner, R-Learner y Dr-LeBer.in Machine Learning, A Meta-Learner Refles a A Technique de que los empleados de la Calidad. Según los investigadores, tanto el Learner como el T-Learner utilizan solo modelos fundamentales, lo que contribuye a su simplicidad. Los otros tres utilizan detalles adicionales, lo que resulta en una interpretación más compleja. 

El enfoque S-Learner determinó un efecto promedio de 0.055. Esto indica que las casas equipadas con paneles solares tienen un precio de venta que es 5.5% más alto. La implementación de técnicas de aprendizaje más sofisticadas da como resultado un aumento de más del 6% en el valor de los paneles solares. Aumenta de 6. 1% con el X-Learner a 7. 1% con el DR-Learner. 

En un examen adicional, los investigadores descubrieron variaciones en varios años, ubicaciones y rangos de precios. Observaron que las ventajas proporcionadas por los paneles solares han disminuido con el tiempo. Los retornos más favorables se encuentran en Gales, Yorkshire y Humber, con las áreas noroeste y suroeste que siguen de cerca. Según sus hallazgos, los paneles solares tienen un efecto más significativo en los precios de las casas menos costosas y más caras, con los aumento de precios más altos en las propiedades más caras. Los precios reducidos disponibles demuestran que aquellos con presupuestos ajustados pueden ahorrar en sus facturas de energía y aprovechar los costos más bajos. Los precios elevados en el sector de lujo pueden indicar un creciente interés entre los consumidores en la inversión en propiedades ambientalmente sostenibles. Esto resalta aún más su pasión por mostrar sus esfuerzos para proteger el medio ambiente.

Para evaluar la fuerza de los resultados, el nuevo modelo se yuxtaponió con técnicas tradicionales, específicamente el modelo de precios hedónico y coarsed exactain coarsened exacto (CEM). El enfoque inicial típicamente evalúa la medida en que cada factor afecta los precios de la propiedad, mientras que este último se ocupa de los datos del mundo real. Los científicos descubrieron que el modelo de precios hedónicos indicaba un aumento del valor del 5% en el 6%, mientras que el CEM mostró un aumento de 3. 5%. Señalaron que los resultados pueden variar según las técnicas empleadas. Se les ocurrió el hallazgo de que los algoritmos de metalearner son más efectivos que los modelos hedónicos en escenarios con tratamientos intrincados, numerosas variables y efectos sutiles de las características de la propiedad en los precios de la vivienda, particularmente en la presencia de influencias ambiguas.

Publicaron sus hallazgos en un documento titulado "regresa a || 488 Solar Panels in the Housing Market: A Meta Learner Approach,” which was featured in the journal Energy Economics.The team was composed of scholars from the University of Birmingham and Swansea University.