Analiza zależności pomiędzy ceną a lokalizacją nieruchomości na przykładzie Krakowa

• Autorzy: Branna J , Madej K , Będkowski M , Serdeń M , Sosiński P , Luc M

Warianty tytułu

EN

Analysis of the relationship between real estate price and location: the case of Krakow

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W publikacji został zaprezentowany jeden aspekt szerokiego zagadnienia jakim jest analiza rynku nieruchomości, tj. zależność pomiędzy ceną nieruchomości a jej lokalizacją. W analizie posłużono się metodą regresji ważonej geograficznie, w której parametry mogą zostać oszacowane w dowolnym miejscu obszaru badań, a lokalizacja zmiennych zależnych i niezależnych jest znana. Dane brane pod uwagę w analizach dotyczyły charakterystyk nieruchomości oraz ich lokalizacji w stosunku do wybranych obiektów użyteczności publicznej i odległości od centrum miasta. Uzyskane wyniki zostały poddane wagowaniu. Przy oszacowywaniu parametrów utworzonego modelu dla danej lokalizacji założono, że obiekty, które znajdują się bliżej tej lokalizacji powinny przyjąć większą wagę w obliczeniach aniżeli te, które znajdują się w dalszej odległości. Wyniki analizy zestawiono z regresją liniową, która pomijała wspomniane zależności regresji ważonej geograficznie. Potwierdziły one założenie o występowaniu wpływu czynników przestrzennych na kształtowanie cen nieruchomości oraz określiły, które z nich są najważniejsze.

EN

The paper presents only one aspect of a broad issue of the real estate market analysis, that is the relationship between the price of the property and its location. The study used a geographically weighted regression. Parameters in this method can be estimated anywhere in the area of the research, and location of independent and dependent variables is known. The data taken into account in the analyses were related to the characteristics of the properties and their location in relation to certain public facilities as well as to the distance from the city center. The results have been weighted. When estimating the parameters established for a given location, it was assumed that the objects that are closer to this location should adopt a greater weight in the calculations than those that are further away. The analysis results were compared with the linear regression, which omitted those relationships of geographically weighted regression. The obtained results confirm the assumption of the existence of spatial factors that influence the property prices and determine which ones are the most important.

Słowa kluczowe

PL

lokalizacja nieruchomości; GIS; regresja liniowa; regresja geograficznie ważona

EN

real estate location; GIS; linear regression; geographically weighted regression

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2012
• Tom: T. 10, z. 4
• Strony: 29--40
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Branna J

• UNIGIS, Uniwersytet Jagielloński

autor

Madej K

• UNIGIS, Uniwersytet Jagielloński

autor

Będkowski M

• UNIGIS, Uniwersytet Jagielloński

autor

Serdeń M

• UNIGIS, Uniwersytet Jagielloński

autor

Sosiński P

• UNIGIS, Uniwersytet Jagielloński

autor

Luc M

• Zakład SIGKiT, Instytut Geografii i Gospodarki Przestrzennej, Uniwersytet Jagielloński

Bibliografia

• 1.Bielecka E., Latos D., 2011a: Koncepcja systemu zarządzania nieruchomościami policji za pomocą GIS. Studia i materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości, v.19, nr 2: 107-116.
• 2.BieleckaE., Latos D., Latos M., Kamiński P., Szura P., 2011b: Wybrane elementy o charakterze przestrzennym schematu aplikacyjnego do zarządzania nieruchomościami. Roczniki Geomatyki t.9, z.2(46): 7-16, PTIP, Warszawa.
• 3.Całka B., Bielecka E., 2011c: Analiza funkcjonalności wybranych programów wspierających proces zarządzania nieruchomościami i ich możliwość zastosowania w systemie policji. Studia i materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości, v.19, nr 2: 71-82.
• 4.Charlton M., Fotheringham S., 2009: Geographically Weighted Regression. White Paper, Maynooth, Ireland.
• 5.Cichociński P., 2006: Modelowanie dostępności komunikacyjnej nieruchomości jako atrybutu niezbędnego w procesie wyceny. Roczniki Geomatyki t. 4, z. 3: 71-80, PTIP, Warszawa.
• 6.Cichociński P., 2007: Zastosowanie zaawansowanych reguł topologicznych w procesie budowania baz danych przestrzennych wspomagających wyceną nieruchomości. Roczniki Geomatyki t.5, z. 3: 29-37, PTIP, Warszawa.
• 7.Cichociński P., 2009: Próba zastosowania metod geostatystycznych do taksacji nieruchomości. Roczniki Geomatyki t. 7, z. 4(34): 17-30 PTIP, Warszawa.
• 8.ESRI Forum, Spatial Statistic, Geographically Weighed Regression GWR and Ordinary Least Squares OLS woes
• 9.Fang Yao-Min, Lin Li-Yu, Huang Chua-Huang, Chou Tien-Yin, 2009: An integrated information system for real estate agency-based on service-oriented architecture. Expert Systems with Applications 36, 11039–11044.HELP ArcGIS 10, Interpreting GWR Results
• 10.Home Broker, 2010: http://www.inwestycje.pl/resources/Attachment/2009/09_02/file4749.doc
• 11.Ismail S., Buyong T., 1998: Residential property valuation using geographic information system. Buletin Geoinformasi, Jld. 2, No.2: 249-266.
• 12.Kluczycki M., Ligas M., 2007: Regresja ważona geograficznie jako narzędzie analizy rynku nieruchomości. Geomatics and Environmental Engineering, Vol. 1, No 2.
• 13.Miler H.J, 2004: Tobler's First Law and Spatial Analysis. Annals of the Association of American Geographers vol. 94, no.2: 284-289.
• 14.Raport, 2008: Rynek mieszkaniowy w Warszawie, Analiza czynników wpływających na zakup mieszkania, CB Richard Ellis i Murator EXPO.http://me-mieszkania.pl/pl/analizy_i_raporty/badania_rynku/art7.html
• 15.Zantuck J., 2004: Developing a Geodata base and GIS Software for a Real Estate Industry Application. http://ecite.utas.edu.au/32502 i http://www.docstoc.com/docs/24403530/Developing-a-Geodatabase-and-GIS-Software-for-a-Real-Estate