Identification of Homogeneous Groups of Real Estate Markets and the Pandemic Resilience of the Construction Sector

• Autorzy: Ireneusz K. Dąbrowski , Łukasz Mach , Łukasz Mikołajczyk , Arkadiusz Kuświk

Warianty tytułu

Identyfikacja jednorodnych grup rynków nieruchomości oraz odporność na pandemię sektora budowlanego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the research process, homogeneous groups of voivodeships and the determinants of regional development were identified. The hierarchical method with Ward's algorithm and the k-means clustering method were employed for two periods, 2015 and 2018. In order to identify the determinants of development, an iterative multidimensional ranking method was used. The results of the research suggested that 16 voivodeships were divided into two groups, in which the leaders with the greatest potential A list of determinants with the highest and lowest dynamics was extracted. A statistical analysis was also performed based on the results of a survey of the economic situation in the construction industry, performed mainly to compare the period before and during the COVID-19 pandemic. The year of 2020, according to the GUS survey, was dominated by pessimism, both in the assessment of barriers to business activity and in the assessment of the current and future situation of enterprises.(original abstract)

W procesie badawczym wyodrębniono jednorodne grupy województw oraz determinanty rozwoju regionów. Wykorzystano metodę hierarchiczną z algorytmem Warda i metodę k-średnich dla dwóch okresów: roku 2015 i roku 2018. W celu wyodrębnienia determinant rozwoju została zastosowana iteracyjna metoda rangowania wielowymiarowego. Uzyskane wyniki badań sugerują podział 16 województw na dwie grupy, w których wskazano liderów o największym potencjale. Utworzono listę determinant o największej i najmniejszej dynamice. Rezultaty analizy mogą być wykorzystane przez samorządy wojewódzkie i potencjalnych inwestorów na rynku nieruchomości. Dokonano także analizy statystycznej opartej o wyniki badania koniunktury w budownictwie, głównym celem porównania jest wskazane różnic z okresu przed pandemią COVID-19 oraz w czasie trwania pandemii. Według GUS rok 2020 zdominowali pesymiści w ocenie zarówno barier ograniczających prowadzenie działalności, jak i aktualnej i przyszłej sytuacji przedsiębiorstw.(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Cluster analysis; Real estate market; Ranking; Pandemic; COVID-19

PL

Analiza skupień; Rynek nieruchomości; Ranking; Pandemia; COVID-19

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2021
• Numer: nr 4 (65)
• Strony: 32--53

Twórcy

autor

Ireneusz K. Dąbrowski

• Narodowy Bank Polski

autor

Łukasz Mach

• Narodowy Bank Polski

autor

Łukasz Mikołajczyk

• Narodowy Bank Polski

autor

Arkadiusz Kuświk

• Narodowy Bank Polski

Bibliografia

• Alqaralleh, H., and Canepa, A. (2020). Housing market cycles in large urban areas. Economic Modelling, 92(C). doi.org/10.1016/j.econmod.2020.01.005
• Brzezicka, J., Łaszek, J., Olszewski, K., and Waszczuk, J. (2019). Analysis of the filtering process and the ripple effect on the primary and secondary housing market in Warsaw, Poland. Land Use Policy, 88. doi.org/10.1016/j.landusepol.2019.104098
• Carroquino, J., Garcia-Casarejos, N., and Gargallo, P. (2019). Classification of Spanish wineries according to their adoption of measures against climate change. Journal of Cleaner Production, 244, 118874. doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118874
• Dąbrowski, I., Mach, Ł., Mikołajczyk., Ł., and Kuświk, A. (2020). Correlation of economic development of countries with the potential of their housing real estate markets: A case study in the European Union. European Research Studies Journal, 23(5), 660-678.
• Foryś, I. (2009). Wykorzystanie analizy wielowymiarowej do oceny potencjału rozwoju lokalnego rynku nieruchomości mieszkaniowych. Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomosci, 17(2), 7-19.
• Foryś, I. (2011). Społeczno-gospodarcze determinanty rozwoju rynku mieszkaniowego w Polsce: ujęcie ilościowe. Rozprawy i Studia - Uniwersytet Szczeciński, (793), 398.
• Fritzsche, C., and Vandrei, L. (2019). The German real estate transfer tax: Evidence for single-family home transactions. Regional Science and Urban Economics, 74(C), 131-143. doi.org/https://doi. org/10.1016/j.regsciurbeco.2018.08.005
• Funke, M., Leiva-Leon, D., and Tsang, A. (2019). Mapping China's time-varying house price landscape. Regional Science and Urban Economics, 78, 103464. doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2019.103464
• Gotowska, M. (2011). Grupowanie województw metodą analizy skupień na podstawie transakcji kupna sprzedaży nieruchomości gruntowych. Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości, 19(3), 73-84.
• Huang, Y., Li, Q., Liow, K. H., and Zhou, X. (2020). Is housing the business cycle? A multiresolution analysis for OECD countries. Journal of Housing Economics, 101692. doi.org/10.1016/j. jhe.2020.101692
• Jóźwiakowski, P. (2015). Kryzys finansowy - przebieg i skutki dla gospodarki. Zeszyty Naukowe Polskiego Towarzystwa Ekonomicznego w Zielonej Górze, 2(2), 6-17.
• Kobylińska, M. (2016). Metoda aglomeracyjna w ocenie przestrzennego zróżnicowania obrotu lokalami mieszkalnymi oraz nieruchomościami i zabudowanymi budynkami mieszkalnymi. Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 17(3), 73-83.
• Kucharska-Stasiak, E. (2016). Ekonomiczny wymiar nieruchomości. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Leszczyński, R., and Olszewski, K. (2017). An analysis of the primary and secondary housing market in Poland: Evidence from the 17 largest cities. Baltic Journal of Economics, 17(2), 136-151. doi. org/10.1080/1406099X.2017.1344482
• Łaszek, J., Leszczyński, R., and Olszewski, K. (2017). The development of residential and commercial real estate , and economic development in Polish voivodeships. Barometr Regionalny, 15(2), 19-33.
• Łaszek, J., and Olszewski, K. (2018). Regional development of residential and commercial real estate in Poland and the risk of real estate cycles. Barometr Regionalny, 16(1), 41-51.
• Łaszek, J., Olszewski, K., and Waszczuk, J. (2017), Regional diversification of saturation of the housing stock . Poland against the background of Europe. Barometr Regionalny, 15(2), 7-17.
• Lorek, P. (2016). Wpływ kryzysu finansowego na poziom innowacyjności gospodarek krajów europejskich. Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, (270), 172-180.
• Mach, Ł. (2014). Próba budowy homogenicznych grup województw w obszarze lokalnych rynków nieruchomości mieszkaniowych. Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 15(3), 219-227.
• Mach, Ł. (2019a). Measuring and assessing the impact of the global economic crisis on European real property market. Journal of Business Economics and Management, 20(6), 1189-1209. doi. org/10.3846/jbem.2019.11234
• Mach, Ł. (2019b). Zastosowanie wybranych metod WAP do oceny poziomu rozwoju lokalnych rynków nieruchomości mieszkaniowych. Nieruchomość w przestrzeni, 5, 135-147.
• Mach, Ł., Zmarzły, D., Dąbrowski, I., and Frącz, P. (2021). Identification and parametrization of polycyclicity in the primary housing market. Journal of Housing and the Built Environment. doi.org/10.1007/s10901-020-09817-6
• Malesa, K., and Malesa, T. (2018). Kredyt hipoteczny jako główne źródło finansowania inwestycji na rynku nieruchomości. Zarządzanie Innowacyjne w Gospodarce i Biznesie, 1(22), 140-159.
• Mikołajczyk, Ł. (2017). Podział miast wojewódzkich na jednorodne grupy pod względem ich lokalnych rynków nieruchomości przy wykorzystaniu analizy skupień. Przegląd Nauk Stosowanych. Wybrane problemy rynku nieruchomości, 14, 106-118.
• Milligan, G. W., and Cooper, M. C. (1987). Methodology review: Clustering methods. Applied Psychological Measurement, 11, 329-354. doi.org/10.1177/014662168701100401
• Milligan, G. W., and Cooper, M. C. (1988). A study of standardization of variables in cluster analysis. Journal of Classification, 5, 181-204. doi.org/10.1007/BF01897163
• Senetra, A., and Szarek-Iwaniuk, P. (2019). The implementation of the Wroclaw taxonomic method for the identification and evaluation of problem areas in the Warmia and Mazury Region in Poland - a case study. Socio-Economic Planning Sciences, 67, 43-57. doi.org/10.1016/j.seps.2018.09.003
• Sokołowski, A., and Markowska, M. (2017). Iteracyjna metoda liniowego porządkowania obiektów wielocechowych. Przegląd Statystyczny, LXIV(2), 153-162.
• Surówka, M. (2018). Deficyt mieszkaniowy jako główny problem polskiego mieszkalnictwa. Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 358, 232-242.
• Walesiak, M. (2007). Procedura analizy skupień z wykorzystaniem programu komputerowego ʻclusterSim' i środowiska R. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej, 15(7), 44-56.
• Walesiak, M., and Dudek, A. (2006). Symulacyjna optymalizacja wyboru procedury klasyfikacyjnej dla danego typu danych - oprogramowanie komputerowe i wyniki badań. Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, 13, 120-129.
• Walesiak, M., and Dudek, A. (2019). Package 'clusterSim'. doi.org/10.1007/BF02294245
• Walesiak, M., and Gatnar, E. (2009). Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Wang, L., Li, S., Wang, J., and Meng, Y. (2019). Real estate bubbles in a bank-real estate loan network model integrating economic cycle and macro-prudential stress testing. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 542(C), 122576. doi.org/10.1016/j.physa.2019.122576
• Xie, Z., Chen, S., and Wu, A. (2019). Asymmetric adjustment, non-linearity and housing price bubbles: New international evidence. North American Journal of Economics and Finance, 50, 101036. doi.org/10.1016/j.najef.2019.101036

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2021.4.03