The Significance of Real Estate Attributes in the Process of Determining Land Function with the Use of the Rough Set Theory

• Autorzy: Małgorzata Renigier-Biłozor , Andrzej Biłozor
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper discusses the methodology for determining the effect that real estate attributes have on the selection of the appropriate land use function. An analysis of a set of real estate transactions generated a group of attributes which significantly affect the designation and, consequently, the value of property. The significance of each real estate attribute was assessed with the use of the rough set theory combined with the value tolerance relation. Each real estate attribute is selected and its significance is assessed based on the results of a statistical analysis. A number of conditions have to be met for the statistical analysis to produce reliable results. A sufficient set of real estate data has to be collected (the larger the database, the more accurate the results), real estate attributes have to be encoded on a corresponding scale (a uniform scale for all attributes is preferred), the relations, functional dependencies and the distribution of all statistical model parameters have to be investigated. The applied method for determining the effect that real estate attributes have on the selection of the appropriate land use function (and property valuation), based on the rough set theory, poses an alternative to statistical analyses deployed in real estate market surveys. (original abstract)

Słowa kluczowe

EN

Rough set theory; Real estate market; Statistical analysis

PL

Teoria zbiorów przybliżonych; Rynek nieruchomości; Analiza statystyczna

• Czasopismo: Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości
• Rocznik: 2009
• Tom: Value in the Process of Real Estate Management and Land Administration
• Strony: 91--102

Twórcy

autor

Małgorzata Renigier-Biłozor

• Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

autor

Andrzej Biłozor

• Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

Bibliografia

• D'AMATO M. 2004. A comparison between MRA and Rough Set Theory for mass appraisal. A case in Bari. International Journal of Strategic Property Management. Vol. 8, No. 4.
• D'AMATO M. 2006. Rough Set Theory as Automated Valuation Methodology: The Whole Story. International seminar about Advances in Mass Appraisal in Delft.
• D'AMATO M. 2007. Comparing Rough Set Theory with Multiple Regression Analysis as Automated Valuation Methodologies. International Real Estate Review, n.2 (in corso di pubblicazione).
• D'AMATO M. 2008. Rough Set Theory as Property Valuation Methodology: The whole story. Praca zbiorowa pod red. Tom Kauko i Maurizio d'Amato, "Mass Appraisal Methods. An international perspective for property valuers" Wydawnictwo Blackwell Publishing. Oxford. RICS Research.
• DEJA R. 2000. Zastosowanie teorii zbiorów przybliżonych w analizie konfliktów. Praca doktorska. Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk.
• KOMOROWSKI J., PAWLAK Z., POLKOWSKI L., SKOWRON A. 1999. Rough sets: A tutorial. in: S.K. Pal and A. Skowron (eds.), Rough fuzzy hybridization: A new trend in decision making, Springer-Verlag, Singapore, pp. 3-98.
• KOTKOWSKI B., RATAJCZAK W. 2002. Zbiory przybliżone w analizie danych geograficznych. (W:) Rogacki H. (red) Możliwości i ograniczenia zastosowań metod badawczych w geografii społeczno-ekonomicznej i gospodarce przestrzennej. Bogucki Wydawnictwo Naukowe, Poznań, s. 35-44.
• MRÓZEK A., PŁONKA L. 1999. Analiza danych metoda zbiorów przybliżonych. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa.
• Nutech Solution - science for businnes. 2005. www.nutechsolutions.com.pl.
• PAWLAK Z. 1982. Rough sets. International Journal of Information and Computer Science 11: 341.
• PAWLAK Z. 1991. Rough sets: Theoretical aspects of reasoning abaut data. Kluwer Academic Press, Dordrecht.
• PAWLAK Z. 1997. Rough Sets and their Applications. Seminar Department of Computing - Macquarie University.
• POLKOWSKI L., SKOWRON A., (Eds.) 1998a, "Rough Sets in Knowledge Discovery 1: Methodology and Applications", Physica-Verlag, Heidelberg.
• POLKOWSKI L., SKOWRON A., (Eds.) 1998b, "Rough Sets in Knowledge Discovery 2: Applications, Case Studies and Software Systems", Physica-Verlag, Heidelberg.
• RENIGIER M. 2006. Zastosowanie analizy danych metodą zbiorów przybliżonych do zarządzania zasobami nieruchomości. Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości - vol 14 nr 1 2006.
• RENIGIER-BIŁOZOR M., BIŁOZOR A. 2007. Application of the rough set theory and the fuzzy set theory in land management. Annual conference The European Real Estate Society - ERES. Londyn.
• RENIGIER-BIŁOZOR M. 2008a. Problematyka teorii zbiorów przybliżonych w gospodarce nieruchomościami. Publikacja w "Studiach i materiałach Towarzystwa Naukowego Nieruchomości . Olsztyn.
• RENIGIER-BIŁOZOR M. 2008b. Zastosowanie teorii zbiorów przybliżonych do masowej wyceny nieruchomości na małych rynkach. ACTA SCIENTIARUM POLONORUM, Administratio Locorum 7 (3).
• RENIGIER-BIŁOZOR M., BIŁOZOR A. 2008. Aspekty i możliwości zastosowań teorii zbiorów przybliżonych i teorii zbiorów rozmytych w gospodarce przestrzennej. Monografia pt. "O nowy kształt badań regionalnych w geografii i gospodarce przestrzennej". Poznań.
• SŁOWIŃSKI R. 1992. Intelligent Decision Support. Handbook of Applications and Advances of the Rough Sets Theory. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
• STEFANOWSKI J. 2001. Algorytmy indukcji reguł decyzyjnych w odkrywaniu wiedzy. Rozprawa habilitacyjna. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej.
• STEFANOWSKI J., TSOUKIAS A. 2000. Valued Tolerance and Deciosion Rules In: Ziarko W. and Yao Y. (eds.) Proceedings of the RSCTC 2000 Conference, Banff.