Improving the process of art works valuation by the Expert procurement commission of a state museum

Abstract

В представленной выпускной квалификационной работе анализируется деятельность Экспертно-закупочной комиссии государственного музея. Рассматриваются особенности и сложности оценки стоимости произведений искусства. Посредством проведения экспертного интервью и анализа современных исследований выявляются основные детерминанты цены объектов искусства. Проводится построение предсказательной модели для определения стоимости произведений живописи с помощью линейной регрессии и алгоритмов случайного леса. Далее, разрабатывается инструмент автоматизированной поддержки принятия решений для экспертов. По результатам анализа сформулированы рекомендации для совершенствования работы Экспертно-закупочной комиссии государственного музея.

This paper analyzes the Expert procurement commission working process. The peculiarities and difficulties that the art price prediction entails are identified and elaborated on. The main factors to impact prices of paintings are derived from related literature and from an expert interview. To predict art prices, we run several OLS regression models and employ the random forest algorithm. In addition, we construct an application serving as a decision-making supportive tool for art experts. Based on the analysis, implications to the working process of the Expert procurement commission improvement are outlined.