Description

• Title:
  Spatial Autocorrelation in the Analysis of the Land Property Market on the Example of Szczecin and Bydgoszcz
• Creator:
  Batóg, Barbara;
  Foryś, Iwona;
  Gaca, Radosław
• Contributor:
  University of Szczecin, Faculty of Economics and Management, Institute of Econometrics and Statistics, Department of Operations Research and Applied Mathematics in Economics;
  barbara.batog@wneiz.pl;
  forys@wneiz.pl;
  rgaca@poczta.onet.pl
• Description:
  The location of the real estate is the most important determinant of its value. Location does not change, therefore the value of real estate strongly depends on factors specific to a given area within a city. Topography influencing a possibility of land development, territorial development, installations and road infrastructure as well as the neighbourhood have great influence over the price of the real estate. All these factors are connected with buyers’ preferences and with transactional price, unit price and value of the property. The aim of the paper is to analyse the influence of the relative position of the examined real estates on their prices; and comparison of results obtained for Szczecin and Bydgoszcz. In order to achieve this aim Moran’s I Statistic and spatial autoregressive model were applied. The data came from notarial deeds from registers of real estate prices and values concerning transactions on land ownerships on unbuilt land properties in 2014 in Szczecin and Bydgoszcz.;
  Lokalizacja nieruchomości w przestrzeni jest jedną z najistotniejszych determinant jej wartości. Stałość w miejscu powoduje, iż nieruchomości każdego rodzaju pozostają pod wpływem czynników właściwych dla danego położenia w przestrzeni. Zarówno ustalenia planistyczne, dostęp do drogi publicznej, jak również ukształtowanie terenu czy warunki gruntowo‑wodne są cechami wpływającymi na wartość nieruchomości – podobnie jak sąsiedztwo innych nieruchomości o lepszych lub gorszych atrybutach. Wzajemne oddziaływanie nieruchomości jest szczególnie widoczne w preferencjach nabywców na rynku, a w efekcie przekłada się na ich cenę transakcyjną, cenę jednostkową oraz na ich wartość. Celem artykułu jest zbadanie wpływu wzajemnego położenia analizowanych nieruchomości na ich ceny i porównanie otrzymanych wyników dla Szczecina i Bydgoszczy. W analizie zastosowano statystykę I Morana oraz przestrzenne modele autoregresyjne. Wykorzystano dane dotyczące transakcji na rynku nieruchomości gruntowych niezabudowanych w 2014 roku w Szczecinie i Bydgoszczy. 
• Object availability:
  free access
• Rights:
  © Copyright by Authors, Łódź 2017; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2017
• Date:
  2017.10.09;
  2017
• Type:
  Article
• Language:
  English
• Format:
  application/pdf
• Publisher:
  Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Relation:
  Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;329;
  3
• Subject:
  land property market;
  spatial autocorrelation;
  rynek nieruchomości gruntowych;
  autokorelacja przestrzenna;
  C21;
  R30
• Identifier:
  0208-6018;
  http://hdl.handle.net/11089/22877 ;
  2353-7663;
  10.18778/0208-6018.329.03
• Data provider:
  Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego
• Can I use it?:
  seek permission
• Type:
  image