Все научные публикации
-
Ценность жилья и его местоположение
-
Bourassa S. C., Cantoni E. Predicting House Prices with Spatial Dependence: A Comparison of Alternative Methods
Сравнение различных методов учета местоположения на цены жилья на одной эмпирической базе данных. Изучаемые методы: простые МНК, двухступенчатые алгоритмы, остатки ближайших соседей на втором этапе, геостатистические модели и модели поверхностных тенденций. Наиболее точные данные показывает геостатистическая модель с разбивкой переменных субрынка. .
-
Bruyne R. D, Van Hove J. Explaining the spatial variation in housing prices: an economic geography approach
Авторы анализируют связь цен на жилье и различных характеристик местоположения: социально-экономическое состояние региона, характиристики недвижимости, географическое местоположение. Показано, как именно влияют географические барьеры. На материале 589 бельгийских муниципалитов в 2001 г. .
-
Helbich M., Brunauer W., Vaz E., Nijkamp P. Spatial Heterogeneity in Hedonic House Price Models: The Case of Austria
Авторы попытались исследовать возможности глобальных и локально взвешенных гедонистических моделей с точки зрения анализа пространственной неоднородности рынка жилья на материале односемейных домов в Австрии. Результаты свидетельствуют о том, что пространственная неоднородность неявных цен сложнее, чем может быть смоделирована региональными показателями или чисто локальными моделями. .
-
Bourassa S. C., Cantoni E. Predicting House Prices with Spatial Dependence: A Comparison of Alternative Methods
Авторы анализируют связь цен на жилье и различных характеристик местоположения: социально-экономическое состояние региона, характиристики недвижимости, географическое местоположение. Показано, как именно влияют географические барьеры. На материале 589 бельгийских муниципалитов в 2001 г.
.Сравнение различных методов учета местоположения на цены жилья на одной эмпирической базе данных. Изучаемые методы: простые МНК, двухступенчатые алгоритмы, остатки ближайших соседей на втором этапе, геостатистические модели и модели поверхностных тенденций. Наиболее точные данные показывает геостатистическая модель с разбивкой переменных субрынка.
.Авторы попытались исследовать возможности глобальных и локально взвешенных гедонистических моделей с точки зрения анализа пространственной неоднородности рынка жилья на материале односемейных домов в Австрии. Результаты свидетельствуют о том, что пространственная неоднородность неявных цен сложнее, чем может быть смоделирована региональными показателями или чисто локальными моделями.
.