Zastosowanie modelu regresja - kriging do predykcji wartości nieruchomości

• Autorzy: Marcin Ligas

Warianty tytułu

Application of Regression - Kriging Model to Real Estate Value Prediction

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł prezentuje metodę predykcji powstałą z połączenia tradycyjnych metod regresyjnych, tutaj odniesionych do wyceny dóbr, w literaturze anglojęzycznej powszechnie nazywanych "hedonistycznymi" modelami ceny (hedonic price model) z metodami geostatystycznymi - krigingiem. Metoda ta w odniesieniu do wyceny nieruchomości polega na dekompozycji zaobserwowanej ceny nieruchomości na wielkoskalowy trend (regresja ceny nieruchomości na wiązkę atrybutów) oraz składnik losowy podlegający optymalnej interpolacji/predykcji przestrzennej - krigingowi. Poprzez zastosowanie takiego podejścia dokonując predykcji nie polegamy jedynie na modelu rozkładu ceny nieruchomości na poszczególne atrybuty, ale również dodajemy wyinterpolowany dla danej nieruchomości składnik losowy (resztę). Zamieszczony w treści artykułu przykład ukazuje przewagę metody Regresja - Kriging nad tradycyjnym podejściem do predykcji w oparciu jedynie o metody regresyjne. Jednak stwierdzenie, że metoda ta zawsze będzie lepsza nie może stać się aksjomatem, ponieważ w przypadku braku autokorelacji przestrzennej w resztach z modelu trendu wielkoskalowego predykcja sprowadzi się do podejścia tradycyjnego. (abstrakt oryginalny)

EN

The paper presents a prediction method based on traditional regression model combined with kriging. The presented method called Regression - Kriging relies on decomposition of observed value onto large scale trend (regression on property attributes) and random component which is interpolated via kriging method. This approach allows us not to rely only on regression model (large scale trend) but we also add interpolated residuals to get overall prediction. The example presented in the paper shows the advantage of Regression - Kriging over traditional approach but we must be aware that in the case when there is not spatial autocorrelation detected the method converges to traditional approach, thus we can find it as generalization of traditional approach. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Wartość nieruchomości; Modele regresji; Szacowanie wartości; Analiza hedoniczna cen; Regresja hedoniczna

EN

Real estate's value; Regression models; Value estimation; Hedonic price model; Hedonic regression

• Czasopismo: Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości
• Rocznik: 2009
• Tom: 17
• Numer: nr 1
• Strony: 7--16

Twórcy

autor

Marcin Ligas

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Bibliografia

• ANSELIN L. 2004. Advances in spatial econometrics. Springer, Berlin
• GAJDA J.B. 2004. Ekonometria. Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa
• HENGL T. 2007. A practical guide to geostatistical mapping of environmental variables, EUR 22904 EN Scientific and Technical Research series. Office for Official Publications of the European Communities
• HENGL T., GEUVELINK G.B.M., STEIN A. 2004. A generic framework for spatial prediction of soil variables based on regression-kriging. Geoderma
• HENGL T., GEUVELINK G.B.M., STEIN A. 2003. Comparison of kriging with external drift and regression-kriging. Technical note, ITC
• ISAAKS E.H., SRIVASTAVA R.M. 1989. An Introduction to Applied Geostatistics. Oxford University Press
• MCBRATNEY A., ODEH I. 2006. An overview of pedometric techniques for use in soil survey. Dostępny na stronie: http://natres.psu.ac.th/Link/SoilCongress/bdd/symp17/622-t.pdf
• SCHABENBERGER O., GOTWAY A.C. 2005. Statistical methods for spatial data analysis. Chapman & Hall/CRC
• WACKERNAGEL H. 2003. Multivariate geostatistics - an introduction with applications. Springer, Berlin