Spatial Autocorrelation in the Analysis of the Land Property Market on the Example of Szczecin and Bydgoszcz

Barbara Batóg; Iwona Foryś; Radosław Gaca

doi:10.18778/0208-6018.329.03

Autor

Barbara Batóg Uniwersytet Szczeciński
Iwona Foryś
Radosław Gaca

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.329.03

Słowa kluczowe:

rynek nieruchomości gruntowych, autokorelacja przestrzenna

Abstrakt

Lokalizacja nieruchomości w przestrzeni jest jedną z najistotniejszych determinant jej wartości. Stałość w miejscu powoduje, iż nieruchomości każdego rodzaju pozostają pod wpływem czynników właściwych dla danego położenia w przestrzeni. Zarówno ustalenia planistyczne, dostęp do drogi publicznej, jak również ukształtowanie terenu czy warunki gruntowo‑wodne są cechami wpływającymi na wartość nieruchomości – podobnie jak sąsiedztwo innych nieruchomości o lepszych lub gorszych atrybutach. Wzajemne oddziaływanie nieruchomości jest szczególnie widoczne w preferencjach nabywców na rynku, a w efekcie przekłada się na ich cenę transakcyjną, cenę jednostkową oraz na ich wartość. Celem artykułu jest zbadanie wpływu wzajemnego położenia analizowanych nieruchomości na ich ceny i porównanie otrzymanych wyników dla Szczecina i Bydgoszczy. W analizie zastosowano statystykę I Morana oraz przestrzenne modele autoregresyjne. Wykorzystano dane dotyczące transakcji na rynku nieruchomości gruntowych niezabudowanych w 2014 roku w Szczecinie i Bydgoszczy.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Anselin L. (1998), Spatial Econometrics: Methods and Models, Springer, Dordrecht.
Google Scholar

Arbia G., Baltagi B.H. (2009), Spatial Econometrics. Methods and Applications, Physica‑Verlag, Heidelberg.
Google Scholar

Batóg B., Foryś I . (2014), Spatial Analysis of Housing Market Transactions in Szczecin, “Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, no. 6(309), pp. 31–42.
Google Scholar

Batóg B., Foryś I. (2016), Porównanie struktury mieszkań w obrocie w wybranych miastach Polski północno‑zachodniej, “Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. Cracow Review of Economics and Management”, no. 9(957), Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków, pp. 55–70.
Google Scholar

Been V., Voicu I. (2008), The Effect of Community Gardens on Neighbouring Property Values, “Real Estate Economics”, vol. 36, no. 2, pp. 241–283.
Google Scholar

Domański C. (1990), Testy statystyczne, PWE, Warszawa.
Google Scholar

Ellen I .G., Schill M.H., Schwartz A.E, Voicu I . (2007), Does Federally Subsidized Rental Housing Depress Neighborhood Property Values?, “Journal of Policy Analysis and Management”, no. 26, pp. 257–280.
Google Scholar

Foryś I . (ed.) (2014), Zarządzanie nieruchomościami handlowymi, Wydawnictwo Poltext, Warszawa.
Google Scholar

Foryś I., Nowak M. (2014), Zarządzanie przestrzenią w gospodarowaniu nieruchomościami, Wydawnictwo Poltext, Warszawa.
Google Scholar

Fujita M., Krugman P., Venables A. (1999), The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade, The MIT Press, Cambridge.
Google Scholar

Lee J., Wong D.W.S. (2001), Statistical Analysis with Arcview GIS, John Wiley & Sons Inc., USA.
Google Scholar

Suchecki B. (ed.) (2010), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
Google Scholar

Wang L. (2006), Spatial Econometric Issues in Hedonic Property Value Models: Model Choice and Endogenous Land Use, Pennsylvania State University, ProQuest, Pennsylvania.
Google Scholar

Wurtzebach C., Miles M. (1987), Modern Real Estate, John Wiley & Sons Inc., USA.
Google Scholar