Szacowanie wartości nieruchomości mieszkaniowych na podstawie modeli czasowo-przestrzennych

• Autorzy: Rafał Zbyrowski

Warianty tytułu

Valuation of dwellings with the use of cross-sectional datasets

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Modele ekonometryczne wydają się posiadać znaczący potencjał na gruncie szacunkowej wyceny nieruchomości mieszkaniowych. Przydatność tego typu narzędzi ilościowych jest prawdopodobnie tym większa, im bardziej standardowe okażą się wyceniane obiekty. Można się spodziewać, że np. łatwiej przeprowadzić wycenę masową mieszkania powstałego w czasach PRL-u niż mieszkania znacznie młodszego lub przedwojennego. Wartość mieszkań z pewnych względów nietypowych trudno jest ująć w sformalizowany schemat modelu. Jednocześnie należy zauważyć, że nawet licencjonowany i doświadczony rzeczoznawca majątkowy dokonuje szacowania nieruchomości niestandardowych, podejmując większy trud i przyjmując większy margines błędu. W praktyce może okazać się, że eksperci od wyceny mogą przedstawić nieco różniące się opinie. Dlatego należy pamiętać, że tak naprawdę wartość nieruchomości określona zostaje w momencie transakcji rynkowej, a człowiek może ją tylko mniej lub bardziej dokładnie oszacować. (abstrakt oryginalny

EN

During the time of financial crisis econometric models appear to have significant potential on the basis of the estimated valuation of dwellings. Especially cross-section econometric models seem to be very helpful in valuating. The more standard measured object is, the most narrowly this type of estimation is. In some unusual reasons the value of housing is difficult to recognize in a formalized model schema. On the other hand it should be noted that even licensed and experienced expert will be more careful and take a margin of error in estimating the non-standard properties. In practice it can appear that experts from the valuation can provide slightly different opinions. Therefore, it is important to remember that really value of the property determines the market and man can only estimated it more or less accurately. Of course, building a model requires access to relevant databases, which are not generally publicly available. The presented models show considerable potential for using models in this field. It is important to be aware that the precision of modeling decreased because of the recession in real estate market. Whan it comes to the question of application, it is true that econometric models would increase everyday effectiveness of many experts ecnnected with real estate market. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Rynek nieruchomości; Modelowanie zjawisk czasowo-przestrzennych; Nieruchomości niemieszkaniowe

EN

Real estate market; Modeling of time-space; Non-housing real estate

• Czasopismo: Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa
• Rocznik: 2012
• Numer: nr 27 Modelowanie danych panelowych : teoria i praktyka. Cz. 2
• Strony: 101--112

Twórcy

autor

Rafał Zbyrowski

• Uniwersytet Warszawski

Bibliografia

• Baranowski L., Największe wzięcie mają najmniejsze mieszkania, "Rzeczpospolita" 6 lipca 2009.
• Błaszczak G., Ceny z hossy, a oczekiwania z bessy, "Rzeczpospolita" 6 lipca 2009.
• Ciecieląg J., Tomaszewski A., Ekonometryczna analiza danych panelowych, Wydawnictwo WNE, Warszawa 2003.
• Dańska-Borsiak B., Laskowska I. Wybrane problemy estymacji modeli opartych na danych czasowo-przekrojowych, w: Przegląd statystyczny, t. 53, Warszawa 2006.
• Greene W.H., Econometric analysis, Prentice Hall, New Jersey 2002.
• Harney K.R., Reprisals on Appraisals, "Washington Post" 2007, June.
• Hopfer A., Cellmer R., Rynek nieruchomości, Wydawnictwo ART., Olsztyn 1997.
• Kucharska-Stasiak E., Nieruchomość a rynek, wydanie drugie zmienione, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005.
• Maddala G.S., Ekonometria, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.
• Nurek W., Prawdopodobieństwo i niepewność wyceny nieruchomości, "Nieruchomości" 2007, nr 12 (112).
• Zellner A., An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests of aggregation bias, "Journal of the American Statistical Association" 1962, no. 57.
• http://snajp.pl/metodologia [dostęp 04.02.2012].