В данной статье рассмотрена проблема прогнозирования цен на объекты недвижимости в долгосрочной и среднесрочной перспективе для принятия управленческих решений. Рынок недвижимости является одной из самых динамичных сфер российской экономики. По этой причине требуется проводить прогнозирование стоимости недвижимости, поскольку без планирования невозможно оценивать будущие расходы или строить экономические планы развития. Ценовая ситуация, описываемая средними ценами на жилом рынке недвижимости, является основополагающим объектом для оценки и прогнозирования в исследовании рынка жилой недвижимости. Стоимость на рынке недвижимости зависит как от средних цен, так и признаков объектов недвижимости. Данные показатели учитываются при прогнозировании рыночной цены недвижимости, которая важна в разработке субъектами рынка недвижимости вспомогательных техник выбора стратегических действий для развития и совершенствования жилищной сферы. В соответствии с вышесказанным, параметры объектов и динамика цен требуют пристального изучения новыми прогрессивными методами с использованием инновационных технологий. Массовая оценка недвижимости является сложной системой и требует не только определения параметров, характеризующих цену недвижимости, но и выявление зависимостей, связывающих эти параметры, с целью анализа и прогнозирования стоимости недвижимости в будущем. Рыночные условия постоянно меняются, в этой связи фактор времени непосредственно влияет на все рыночные процессы и на принятие решений. В работе была выполнена сезонная калибровка цен на объекты недвижимости. Проанализирована и предложена идея использования искусственных нейронных сетей, отвечающих современным требованиям оценки недвижимости. Построены и проанализированы математическая модель на основе гармонических рядов (ряды Фурье) и нейросетевая модель. Проведен сравнительный анализ тенденций роста стоимости недвижимости.