Próba zastosowania metod geostatystycznych do taksacji nieruchomości

• Autorzy: Cichociński P.

Warianty tytułu

EN

An attempt to apply geostatistical methods to real estate valuation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Punktem wyjścia dla proponowanej metody wyceny były obserwacje dokonane w trakcie prac nad przeglądem wykorzystania metod kartograficznych do analizy rynku nieruchomości. Zaprezentowane we wcześniejszej publikacji autora (Cichociński, 2007) przykłady pokazały możliwość zastosowania uproszczonej metodyki, jednocześnie obnażając jednak jej wady. Przy analizie rozkładu przestrzennego wartości nieruchomości na podstawie informacji o cenach jednostkowych popełniany jest bowiem błąd polegający na tym, że zmienność tych cen nie zależy wyłącznie od różnicy w położeniu (lokalizacji) nieruchomości, lecz również od innych cech o charakterze nieprzestrzennym, takich jak: dla lokali - powierzchnia, standard wykończenia, kondygnacja, liczba pomieszczeń; dla działek - kształt, pole powierzchni. Konieczne byłoby zatem wydzielenie składowej ceny, zależnej od tych atrybutów nieprzestrzennych. Do rozwiązania tego zadania zaproponowano w pierwszej kolejności zastosowanie statystycznej metody analizy wariancji (ANOVA). Służy ona do badania wpływu czynnika klasyfikującego (mającego kilka poziomów) na wartość nieruchomości. Próby zwiększenia dokładności predykcji wartości nieruchomości z zastosowaniem metod analizy wariancji i geostatystyki zakończyły się częściowym powodzeniem. W przypadku danych pochodzących z krakowskiego rynku nieruchomości istotne różnice wariancji cen jednostkowych nieruchomości pomiędzy grupami wyznaczonymi przez różne wartości ich atrybutów uniemożliwiły stosowanie metod analizy wariancji, gdyż ewentualne uzyskane wyniki byłyby pozbawione wartości. Oznacza to, że poszczególne grupy nieruchomości nie są jednakowo zróżnicowane. Można podejrzewać, że rynek nieruchomości w Polsce jest wciąż jeszcze słabo rozwinięty, niestabilny i mało przejrzysty. Cenne byłoby powtórzenie takiej analizy w momencie, gdy rynek będzie już wystarczająco rozwinięty celem zweryfikowanie jej użyteczności. Wykorzystanie danych z rozwiniętego rynku Stanów Zjednoczonych Ameryki Północnej pozwoliło zaobserwować wzrost dokładności prognozy wynikający z redukcji wpływu nieprzestrzennych cech nieruchomości na ich ceny jednostkowe. Niestety jednak zaproponowana metoda nie jest wystarczająco dokładna, żeby można ją było bezpośrednio wykorzysta ć do taksacji nieruchomości.

EN

The starting point for the proposed valuation method were observations made during works on the review of application of cartographic methods to analyze the real estate market. Examples presented in the author's previous publications have shown the possibility of using the simplified methodology, while revealing its disadvantages. In examining the spatial distribution of real estate values on the basis of unit prices, an error is made due to the fact that the variability of these prices depends not only on the difference in the position (location) of the real estates, but also on other non-spatial characteristics, such as area, the standard of equipment, the floor, number of rooms - for dwellings and the shape, surface area - for parcels. So, it would be necessary to separate the price component, depending on these non-spatial attributes. To solve this task, the application of analysis of variance (ANOVA) statistical method was proposed first. It allows testing the influence of the classifying factor (having several levels) on the value of the real estate. This allows to test whether all levels of the attributes have the same impact on the price. In case of their appearance, significant differences will be estimated and values will be subtracted from the real estate value. Variability of the spatial component of the real estate value calculated this way depends only on its location. It is possible to interpolate it to calculate its value to other real estates. The kriging method is applied here. Then, taking into account the values of non-spatial attributes of these other real estates and the impact of their levels on the price of real estate, it is possible to calculate the total value of all real estates on a given area. Application of this method can significantly simplify the process of acquiring the real estate attributes, as it may be limited to the non-spatial characteristics. The set of dwellings from the Krakow area was analyzed first. Each sold dwelling was described by 7 attributes. First, it was examined by means of correlation matrix whether a relationship exists between the values of individual attributes and the unit price. From the set of non-spatial characteristics only standard of equipment showed a correlation at the medium level, and the others were at a low or even negligible level. Unfortunately, it appeared that there were significant differences of variance between groups of dwellings distinguished by the value of this attribute, and thus it was impossible to apply analysis of variance methods, as any results obtained would be worthless. This means that different groups of dwellings are not equally diversified. One of the possible reasons for this result of analysis may be the statement that the property market in Poland is still underdeveloped, unstable and not transparent. Therefore, the author decided to test the proposed procedure on data from another developed market. The market of the United States of America can be considered as such. Available on the Internet list of sale transactions of houses, described by 17 attributes, was used. Using correlation matrix it was examined whether there were relationships between the individual attribute values and the unit price. For consecutive attributes strongly correlated to the price, the existence of statistically significant differences between the average unit house prices in categories set by the values of this characteristic was examined. If the difference occurred, the differences of average unit prices for individual groups were calculated and were used to offset the impact of the variability of any given characteristic on the value of the house. It was assumed that the unit price of the building obtained this way, did not essentially depend on non-spatial real estate characteristics, relying solely on its location and it could be interpolated using kriging method to determine values of other buildings. Ordinary Kriging function was used to accomplish this task. The result of this function is the surface (in the raster data model), having "height" values interpolated at all points of a regular grid. The first surface was generated with default parameters automatically selected by the program. It turned out that the fit of this model was not good. Attempts undertaken to select better values of these parameters gave as a result the model with only slightly better accuracy parameters. Deviations at the points with known values, obtained by cross-validation method were up to 260% of the unit prices of individual buildings. Comparison of accuracy parameters with the model generated basing on the original unit prices showed that the proposed method gave better results than those obtained on the basis of the raw data. Unfortunately, however, it is not sufficiently accurate to be used for real estate valuation.

Słowa kluczowe

PL

analiza wariancji; geostatystyka; kriging; taksacja nieruchomości

EN

analysis of variance; geostatistics; kriging; real estate valuation

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 7, z. 4
• Strony: 17--24
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz.

Twórcy

autor

Cichociński P.

• Katedra Geomatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie,

Bibliografia

• Cichociński P., 2007: Zastosowanie metod kartograficznych i geostatystycznych do wstępnej analizy rynku nieruchomości. Studia i materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości, vol. 15, nr 3-4, 155-166.
• Dubin R.A., 1992: Spatial autocorrelation and neighborhood quality. Regional Science and Urban Economics 22(3), 433-452.
• ESRI, 2004: ArcDoc Version 9.0. Environmental Systems Research Institute, Redlands
• Rekomendacja J. z dnia 20 lipca 2000 r. dotycząca tworzenia przez banki baz danych odnoszących się do rynku nieruchomości, http://www.knf.gov.pl/Images/ rekomendacja_j_tcm20-8560.pdf