Zastosowanie metod analizy przestrzennej do badania rynku nieruchomości południowo‑wschodniej Polski
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-6018.333.02Słowa kluczowe:
ekonometria przestrzenna, autokorelacja przestrzenna, macierz wag, współczynnik korelacji globalnejAbstrakt
W artykule pokazano możliwości zastosowania metod analizy przestrzennej do badania rynku nieruchomości. Metody te zostały wykorzystane do zbadania zróżnicowania ceny 1 m2 nieruchomości mieszkaniowej w Polsce południowo‑wschodniej. Analizie poddano współczynniki korelacji globalnej i lokalnej Morana. Otrzymane wyniki zostały wzbogacone danymi makroekonomicznymi. Przeprowadzona analiza potwierdza opinię, że ceny nieruchomości mieszkalnych zależą od położenie przestrzennego. Natomiast oddziaływanie czynników makroekonomicznych na rynek nieruchomości może zostać zaburzone przez czynniki lokalne kształtujące popyt i podaż. Statystyki autokorelacji przestrzennej, które informują o rodzaju i sile zależności przestrzennej, umożliwiają poszerzenie tradycyjnie stosowanych miar, a tym samym mogą stać się podstawą decyzji biznesowych.
Pobrania
Bibliografia
Aldstadt J., Getis A. (2004), Constructing the Spatial Weights Matrix Using a Local Statistics, “Geographical Analysis”, vol. 36, no. 2, pp. 90–104.
Google Scholar
Anselin L. (1995), Local Indicators of Spatial Association – LISA, “Geographical Analysis”, vol. 27, no. 2, pp. 93–115.
Google Scholar
Basu S., Thibodeau T. (1998), Analysis of spatial autocorrelation in house prices, “Journal of Real Estate Finance and Economics”, vol. 17(1), pp. 61–85.
Google Scholar
Bivand R. (1980), Autokorelacja przestrzenna a metody analizy statystycznej w geografii, [in:] Z. Chojnicki (ed.), Analiza regresji w geografii, PWN, Poznań.
Google Scholar
Dydenko J. (ed.) (2015), Szacowanie nieruchomości. Rzeczoznawstwo majątkowe, Wolters Kluwer, Warszawa.
Google Scholar
Getis A., Ord J.K. (1995), Local spatial autocorrelation statistic: Distributional issues and an application, “Geographical Analysis”, vol. 27(4), pp. 286–306.
Google Scholar
Haining R. (2003), Spatial data analysis. Theory and practice, Oxford University Press, Oxford.
Google Scholar
Ismail S. (2006), Spatial Autocorrelation and Real Estate Studies: A Literature Review, “Malaysian Journal of Real Estate”, vol. 1, pp. 1–13
Google Scholar
Janc K. (2006), Zjawisko autokorelacji przestrzennej na przykładzie statystyki I Morana oraz lokalnych wskaźników zależności przestrzennej (LISA) – wybrane zagadnienia metodyczne, Instytut Geografii i Rozwoju Regionalnego Uniwersytetu Wrocławskiego, Wrocław.
Google Scholar
Kopczewska K. (2006), Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R CRAN, Wydawnictwa Fachowe CeDeWu, Warszawa.
Google Scholar
Miller H.J. (2004), Tobler’s First Law and Spatial Analysis, “Annals of the Association of American Geographers”, vol. 94, no. 2, pp. 284–289.
Google Scholar
Statistical Yearbook of the Republic of Poland 2015 (2015), Central Statistical Office of Poland, Warsaw.
Google Scholar
Suchecka J. (ed.) (2014), Statystyka przestrzenna. Metody analiz struktur przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
Google Scholar
Suchecki B. (ed.) (2010), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
Google Scholar
The report on the situation on real estate and commercial property markets in Poland in 2014, The Polish National Bank, September 2015, https://www.nbp.pl/publikacje/rynek_nieruchomosci/raport_2014.pdf [accessed: 8.05.2016].
Google Scholar