W pracy przedstawiono wyniki badań własnych w zakresie zastosowania sztucznych sieci neuronowych do określenia modeli rynkowych stawek czynszu najmu lokali użytkowych z zasobu wybranej gminy miejskiej. Procedura badawcza polega na wytrenowaniu wybranych sieci na danych z lokalnego rynku nieruchomości i przetransformowaniu wykrytych zależności – za pośrednictwem ustalonych modeli – do oszacowania potencjalnych stawek rynkowego czynszu najmu lokali komunalnych. Na tej podstawie dokonano oceny stopnia adekwatności rynkowej rzeczywistych stawek czynszu najmu lokali gminnych o funkcjach handlowych, usługowych, magazynowych i użyteczności publicznej. Badania empiryczne przeprowadzono na obszarze lokalnego rynku nieruchomości miasta Olsztyna. Do opisu zjawiska kształtowania się rynkowego czynszu najmu lokali użytkowych wytypowano jednokierunkowe sieci trzywarstwowe oraz sieci o radialnych funkcjach bazowych. Analizy wykazały relatywnie niski stopień zbieżności rzeczywistych czynszów najmu lokali komunalnych z odpowiednimi czynszami wyznaczonymi potencjalnie przez rynek. Stopień ten był mocno zróżnicowany w zależności od rodzaju prowadzonej działalności w lokalu i oceny jej wpływu na społeczeństwo i gospodarkę miejską. Zastosowana metodyka badań i uzyskane wyniki mogą być wykorzystane do racjonalizacji gospodarki gminnymi zasobami lokalowymi, w tym do aktywizacji polityki czynszowej.

55-67