Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "geographically-weighted regression" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-12 z 12
    Tytuł:
    Influence of Railroad Infrastructure on Residential Property Prices on the Example of Kórnik Municipality
    Autorzy:
    Chwiałkowski, Cyprian
    Zydroń, Adam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174918.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    railroad infrastructure
    property price
    geographically weighted regression
    Opis:
    The study's primary objective was to analyse how railroad infrastructure affects residential property prices on the example of the municipality of Kórnik. The analysis includes 737 transactions, which were concluded in 2019-2021. Input data forming the basis of the study were obtained from the District Surveying and Cartographic Documentation Centre in Poznań. The most important part of the analyses conducted was performed using the Ordinary Least Squares (OLS) method and the Geographically Weighted Regression (GWR) method. The analysis helped to identify the attributes that had the most significant impact on price. The statistical tools showed that a railroad line in the vicinity of residential properties negatively affected transaction prices. A unique role in the study is also played by spatial analyses, whose priority is to increase transparency in describing phenomena occurring within the real estate market.
    Źródło:
    Rocznik Ochrona Środowiska; 2022, 24; 54--73
    1506-218X
    Pojawia się w:
    Rocznik Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    SPATIAL ANALYSIS OF LOCAL HOUSING REAL ESTATE PRICE CHANGES (USING OLSZTYN AS AN EXAMPLE)
    Autorzy:
    Cellmer, Radosław
    Zapotoczna, Marcelina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453289.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    housing market
    spatial analysis
    geographically-weighted regression
    Opis:
    This paper analyses the spatial dynamism of price changes in the housing market in Olsztyn. A geographically-weighted regression was used to examine the relationship between price changes in time and features of properties that describe specific technical and functional parameters. Data from 2007-2015 obtained from RCiWN were used to construct one exponential GWR model as well as separate models for each year under analysis. The results are presented in background maps.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2018, 19, 1; 28-37
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dynamics of agglomeration and competition in the hotel industry: A geographically weighted regression analysis based on an analytical hierarchy process and geographic information systems (GIS) data
    Autorzy:
    Illescas-Manzano, María D.
    Martínez-Puertas, Sergio
    Marín-Carrillo, Gema M.
    Marín-Carrillo, María B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/19322753.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Badań Gospodarczych
    Tematy:
    agglomeration
    competition
    geographical information systems
    geographically weighted regression
    differentiation
    Opis:
    Research background: The effects of locating next to other establishments of equivalent activity is a decision with serious and far-reaching implications, not only from the point of view of location decisions but also with regard to competitive strategy, pricing, or promotion decisions. The literature provides evidence of the negative effects of being proximate to competitors (erosion of market share), but there are also benefits associated with the increased attraction of demand (attraction effect). This phenomenon is of particular interest in the case of hospitality, where hotel concentrations can be found around certain tourism resources, and is a crucial factor in hoteliers' decisions as they evaluate these contradictory effects. Purpose of the article: Drawing from the relevance that the confrontation between agglomeration and competition has in the hotel industry, our study aims to examine if this confrontation can be driven by geographical location and how both vertical and horizontal differentiation factors can unbalance it. Methods: Based on the use of geographical information systems and the estimation of a geographically weighted regression model with a wide dataset that includes 3,153 European hotels located in Spain, France and the United Kingdom. Findings & value added: We extend agglomeration and competition theoretical bodies related to location decisions by providing new findings about their simultaneous effect. Specifically, this study contributes to filling the gap regarding their combined effects on pricing and the conditions under which one prevails over the other. Results show that the role of geographical location and a hotel's online reputation are more decisive differentiation factors than hotel category when explaining the asymmetry of the effects of agglomeration and competition.
    Źródło:
    Oeconomia Copernicana; 2023, 14, 1; 213-252
    2083-1277
    Pojawia się w:
    Oeconomia Copernicana
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza zależności pomiędzy ceną a lokalizacją nieruchomości na przykładzie Krakowa
    Analysis of the relationship between real estate price and location: the case of Krakow
    Autorzy:
    Branna, J
    Madej, K
    Będkowski, M
    Serdeń, M
    Sosiński, P
    Luc, M
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/346250.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
    Tematy:
    lokalizacja nieruchomości
    GIS
    regresja liniowa
    regresja geograficznie ważona
    real estate location
    linear regression
    geographically weighted regression
    Opis:
    W publikacji został zaprezentowany jeden aspekt szerokiego zagadnienia jakim jest analiza rynku nieruchomości, tj. zależność pomiędzy ceną nieruchomości a jej lokalizacją. W analizie posłużono się metodą regresji ważonej geograficznie, w której parametry mogą zostać oszacowane w dowolnym miejscu obszaru badań, a lokalizacja zmiennych zależnych i niezależnych jest znana. Dane brane pod uwagę w analizach dotyczyły charakterystyk nieruchomości oraz ich lokalizacji w stosunku do wybranych obiektów użyteczności publicznej i odległości od centrum miasta. Uzyskane wyniki zostały poddane wagowaniu. Przy oszacowywaniu parametrów utworzonego modelu dla danej lokalizacji założono, że obiekty, które znajdują się bliżej tej lokalizacji powinny przyjąć większą wagę w obliczeniach aniżeli te, które znajdują się w dalszej odległości. Wyniki analizy zestawiono z regresją liniową, która pomijała wspomniane zależności regresji ważonej geograficznie. Potwierdziły one założenie o występowaniu wpływu czynników przestrzennych na kształtowanie cen nieruchomości oraz określiły, które z nich są najważniejsze.
    The paper presents only one aspect of a broad issue of the real estate market analysis, that is the relationship between the price of the property and its location. The study used a geographically weighted regression. Parameters in this method can be estimated anywhere in the area of the research, and location of independent and dependent variables is known. The data taken into account in the analyses were related to the characteristics of the properties and their location in relation to certain public facilities as well as to the distance from the city center. The results have been weighted. When estimating the parameters established for a given location, it was assumed that the objects that are closer to this location should adopt a greater weight in the calculations than those that are further away. The analysis results were compared with the linear regression, which omitted those relationships of geographically weighted regression. The obtained results confirm the assumption of the existence of spatial factors that influence the property prices and determine which ones are the most important.
    Źródło:
    Roczniki Geomatyki; 2012, 10, 4; 29-40
    1731-5522
    2449-8963
    Pojawia się w:
    Roczniki Geomatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Spatial-temporal heterogeneity and driving factors of water yield services in Citarum river basin unit, West Java, Indonesia
    Autorzy:
    Nahib, Irmadi
    Ambarwulan, Wiwin
    Sutrisno, Dewayany
    Darmawan, Mulyanto
    Suwarno, Yatin
    Rahadiati, Ati
    Suryanta, Jaka
    Prihanto, Yosef
    Radiastuti, Aninda W.
    Lumban-Gaol, Yustisi
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311534.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    water yields
    climate
    land use land cover
    InVEST Model
    geographically weighted regression
    socio-ecological model
    Opis:
    Many countries, including Indonesia, face severe water scarcity and groundwater depletion. Monitoring and evaluation of water resources need to be done. In addition, it is also necessary to improve the method of calculating water, which was initially based on a biophysical approach, replaced by a socio-ecological approach. Water yields were estimated using the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs (InVEST) model. The Ordinary Least Square (OLS) and geographic weighted regression (GWR) methods were used to identify and analyze socio-ecological variables for changes in water yields. The purpose of this study was: (1) to analyze the spatial and temporal changes in water yield from 2000 to 2018 in the Citarum River Basin Unit (Citarum RBU) using the InVEST model, and (2) to identify socio-ecological variables as driving factors for changes in water yields using the OLS and GWR methods. The findings revealed the overall annual water yield decreased from 16.64 billion m3 year-1 in the year 2000 to 12.16 billion m3 year-1 in 2018; it was about 4.48 billion m3 (26.91%). The socio-ecological variables in water yields in the Citarum RBU show that climate and socio-economic characteristics contributed 6% and 44%, respectively. Land use/Land cover (LU/LC) and land configuration contribution fell by 20% and 40%, respectively.The main factors underlying the recent changes in water yields include average rainfall, pure dry agriculture, and bare land at 28.53%, 27.73%, and 15.08% for the biophysical model, while 30.28%, 23.77%, and 10.24% for the socio-ecological model, respectively. However, the social-ecological model demonstrated an increase in the contribution rate of climate and socio-economic factors and vice versa for the land use and landscape contribution rate. This circumstance demonstrates that the socio-ecological model is more comprehensive than the biophysical one for evaluating water scarcity.
    Źródło:
    Archives of Environmental Protection; 2023, 49, 1; 3--24
    2083-4772
    2083-4810
    Pojawia się w:
    Archives of Environmental Protection
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Municipal waste in Poland: analysis of the spatial dimensions of determinants using geographically weighted regression
    Autorzy:
    Antczak, Elżbieta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/623581.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    municipal waste
    Polish districts
    regional heterogeneity and spatial interactions
    socio-economic factors
    geographically weighted regression
    Opis:
    This article provides a quantification of the territorially varied relation between socio-economic factors and the amount of municipal waste in Polish districts. For this purpose, eight causes were identified: revenue budgets, the number and area of uncontrolled dumping sites, population density, the share of working-age population, average gross monthly wages, registrations for permanent residence, and the number of tourists accommodated. The preliminary data analysis indicated that to understand waste generation in Poland at the local level it is necessary to consider regional specificity and spatial interactions. To increase the explained variability of phenomena, and emphasise local differences in the amount of waste, geographically weighted regression was applied.
    Źródło:
    European Spatial Research and Policy; 2019, 26, 2; 177-197
    1231-1952
    1896-1525
    Pojawia się w:
    European Spatial Research and Policy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An attempt to model the demand for new cars in Poland and its spatial differences.
    Autorzy:
    Kisiała, Wojciech
    Kudłak, Robert
    Gadziński, Jędrzej
    Dyba, Wojciech
    Kołsut, Bartłomiej
    Stryjakiewicz, Tadeusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/943133.pdf
    Data publikacji:
    2017-12-20
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
    Tematy:
    car market
    socio-economic determinants of demand
    spatial perspective
    econometric modelling
    geographically weighted regression
    Polska
    Opis:
    The article seeks to identify socio-economic conditions that affect the demand of individual consumers for cars and to analyse the spatial differences of those conditions. To achieve this objective use was made of methods and models of spatial econometrics. The analysis conducted embraced all poviats in Poland (the secondlevel unit of the Polish administrative division, equivalent to LAU-1, previously called NUTS-4) and covered the years 2010-2015. The findings show that the primary factor affecting the demand for new cars in Poland, other than the price, was the level of wealth of potential consumers. A complementary role was played by the demographic situation, the level of local development and the level of satisfaction of the needs for a motor vehicle. An in-depth analysis in the form of geographically weighted regression (GWR) showed there to be spatial variations in the conditions identified, which might explain the wide differences in the level of motorisation and the demand for new cars in Poland.
    Źródło:
    Economics and Business Review; 2017, 3(17), 4; 111-127
    2392-1641
    Pojawia się w:
    Economics and Business Review
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie regresji ważonej geograficznie do modelowania miejskiej wyspy ciepła we Wrocławiu
    Application of geographically weighted regression for urban heat island modelling in Wrocław
    Autorzy:
    Szymanowski, M.
    Kryza, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130125.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    regresja ważona geograficznie
    interpolacja przestrzenna
    GIS
    wyspa ciepła
    Wrocław
    geographically weighted regression
    spatial interpolation
    urban heat island
    Opis:
    Artykuł prezentuje zastosowanie regresji ważonej geograficznie (GWR) do interpolacji przestrzennej temperatury powietrza w warunkach wystąpienia miejskiej wyspy ciepła (UHI) we Wrocławiu. Rezultaty interpolacji GWR porównano z uzyskanymi za pomocą innych metod: regresji wieloczynnikowej (MLR) – model globalny, i krigingu resztowego dla obydwu modeli regresyjnych (odpowiednio: RK i GWRK). Dane wejściowe stanowiły pomiary temperatury powietrza w 206 nieregularnie rozmieszczonych punktach oraz warstwy dodatkowych zmiennych objaśniających, utworzone głównie na podstawie mapy pokrycia terenu i zdjęć satelitarnych (Landsat TM). Walidację interpolacji przeprowadzono metodą oceny krzyżowej (CV), analizując miary diagnostyczne (BIAS, MAE, RMSE) i rozkład przestrzenny błędów CV. Porównanie rezultatów modeli regresyjnych wskazało zasadność zastosowania GWR w przypadku niestacjonarnego procesu przestrzennego (UHI). Kalibrację modelu lokalnego przeprowadzono w zmiennej macierzy sąsiedztwa (tzw. kernelu) z uwzględnieniem zachowania możliwości fizycznej interpretacji procesu. Kriging reszt, przeprowadzony dla lokalnego i globalnego modelu regresji poprawił jakość interpolacji. Za optymalną w analizowanych przypadkach UHI metodę interpolacji uznano kriging resztowy dla regresji ważonej geograficznie (GWRK).
    Implementation of geographically weighted regression (GWR) for urban heat island (UHI) modelling in Wrocław is presented. The results of spatial interpolation using 4 methods are evaluated and compared. The methods are: multiple linear regression (MLR) – global model, GWR – local model and residual kriging for both regression techniques (RK and GWRK). The analysis was performed based on 2 examples of UHI. Air temperature data were gathered in 206 irregularly distributed points. Additional explanatory variables were developed based mainly on the land-use map and Landsat TM images. The cross-validation (CV) technique was used to compare results obtained with the different algorithms together with the evaluation of errors (BIAS, MAE, RMSE) and their spatial distribution. The results confirmed the usefulness of GWR in the case of non-stationarity of the spatial process. Calibration of the local models was performed using adaptive kernel, taking into account the possibility of physical interpretation of the model. Kriging of MLR and GWR residuals significantly improved the spatial interpolation results in terms of cross-validation errors. The most accurate results of the UHI spatialization were obtained with the GWRK techniquedr.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 20; 407-419
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wyznaczenie cech społeczeństwa wpływających na zaangażowanie w tworzenie VGI w Polsce
    Determination of socioeconomic features of a society influencing the involvement in VGI creation in Poland
    Autorzy:
    Marczak, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/346891.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
    Tematy:
    OpenStreetMap
    społecznościowe dane przestrzenne
    korelacja
    regresja liniowa wieloraka
    regresja ważona geograficznie
    volunteered geographic information
    correlation
    linear regression analysis
    geographically weighted regression
    Opis:
    W ostatnich latach tworzenie obywatelskich (społecznościowych) danych przestrzennych przez użytkowników Internetu, niebędących profesjonalistami w tym zakresie, jest coraz bardziej popularne. Świadczy o tym również rosnąca liczba inicjatyw opartych o dane zbierane na zasadzie crowdsourcingu (ang. crowd – tłum, ang. sourcing – czerpanie). Przyczynia się to do wzrostu świadomości społecznej dotyczącej danych geoprzestrzennych. Celem artykułu było zbadanie jakie cechy społeczeństwa wpływają na zaangażowanie obywateli w tworzenie VGI (ang. volunteered geographic information) w Polsce. Do jego realizacji wykorzystano dane z projektu OpenStreetMap oraz dane charakteryzujące społeczeństwo pozyskane z Głównego Urzędu Statystycznego. Były to między innymi: poziom wykształcenia, miesięczne wynagrodzenie, współczynnik feminizacji. Pierwszym etapem było określenie stopnia korelacji między danymi opisującymi społeczeństwo a danymi pozyskanymi w projekcie OpenStreetMap w podziale na powiaty. Następnie dla najbardziej skorelowanych zmiennych ułożono modele regresji wielorakiej i regresji ważonej geograficznie (GWR), co pozwoliło na wyznaczenie tych cech społeczeństwa, które miały istotny wpływ na pozyskiwanie VGI w Polsce.
    In recent years, the creation of volunteered geographic information (VGI) by Internet users, who are not professionals in this area is becoming increasingly popular. There is also a growing number of initiatives based on the data collected on the basis of crowdsourcing. This contributes to increase of the public awareness of geospatial data. The aim of the paper was to examine what features of socjety affect the involvement of citizens in creating VGI in Poland. To achieve this objective, data from the OpenStreetMap project and society data obtained from the Central Statistical Office (this included level of education, monthly salary, the feminisation rate) were used. The first stage was to determine the degree of correlation between the data describing the society, and the OpenStreetMap data divided into districts. Then, for the most correlated variables multiple regression and geographically weighted regression (GWR) models were arranged, which allowed the determination of the characteristics of a society that had a significant effect on the acquisition of VGI in Poland.
    Źródło:
    Roczniki Geomatyki; 2017, 15, 2(77); 233-248
    1731-5522
    2449-8963
    Pojawia się w:
    Roczniki Geomatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Społeczno-ekonomiczne i przestrzenne uwarunkowania popytu na nowe samochody w Polsce
    Socio-economic and spatial determinants of the demand for new cars in Poland
    Autorzy:
    Kudłak, Robert
    Kisiała, Wojciech
    Gadziński, Jędrzej
    Dyba, Wojciech
    Kołsut, Bartłomiej
    Stryjakiewicz, Tadeusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/414720.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Instytut Ameryk i Europy. Centrum Europejskich Studiów Regionalnych i Lokalnych (EUROREG)
    Tematy:
    rynek samochodowy
    społeczno-ekonomiczne uwarunkowania popytu
    modelowanie ekonometryczne
    GWR
    Polska
    car market
    socio-economic conditions
    econometric analysis
    geographically weighted regression
    Polska
    Opis:
    Celem artykułu jest identyfikacja oraz analiza przestrzennego zróżnicowania uwarunkowań społeczno-ekonomicznych kształtujących popyt na rynku samochodowym wśród klientów indywidualnych. W postępowaniu badawczym zmierzającym do realizacji założonego celu wykorzystano metody i modele ekonometrii przestrzennej. Zakresem przestrzennym objęto Polskę w układzie powiatów, a zakres czasowy wyznaczają lata 2010–2015. Wyniki badania dowiodły, że do pozacenowych czynników kształtujących popyt na nowe samochody w Polsce należy zaliczyć przede wszystkim poziom zamożności potencjalnych konsumentów. Uzupełniającą rolę odgrywały: sytuacja demograficzna, poziom rozwoju lokalnego oraz poziom zaspokojenia potrzeb motoryzacyjnych. Pogłębiona analiza w postaci geograficznie ważonej regresji (GWR) wykazała, że zidentyfikowane uwarunkowania wykazują zmienność przestrzenną, co może uzasadniać duże zróżnicowanie poziomu motoryzacji w Polsce.
    The article seeks to identify socio-economic conditions that affect the demand of individual consumers for cars and to analyze spatial differences in these conditions. To achieve this objective, econometric modelling is conducted. The analysis was conducted in all poviats in Poland and covered the years 2010-2015. The findings show that the demand for new cars is stimulated by incomes of potential consumers and by a net in-migration, while the level of unemployment together with prices of complementary goods (especially petrol prices) negatively affect the demand for cars. Moreover, geographically weighted regression shows that the identified conditions differ across the country, which may explain the noticeable differences in the level of motorization between poviats.
    Źródło:
    Studia Regionalne i Lokalne; 2017, 2(68); 119-139
    1509-4995
    Pojawia się w:
    Studia Regionalne i Lokalne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Regresja ważona geograficznie jako narzędzie analizy rynku nieruchomości
    Geographically weighted regression as a tool for real estate market analysis
    Autorzy:
    Kulczycki, M.
    Ligas, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/385304.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    RWG (regresja ważona geograficznie)
    przestrzenna heterogeniczność
    autokorelacja przestrzenna
    metoda najmniejszych kwadratów
    wycena nieruchomości
    GWR (Geographically Weighted Regression)
    spatial heterogeneity
    spatial autocorrelation
    least squares method
    appraisal
    Opis:
    Przedmiotem rozważań zawartych w niniejszym artykule jest zagadnienie zastosowania regresji ważonej geograficznie (GWR) zarówno na etapie analizy rynku nieruchomości, jak i podczas procesu wyceny. GWR jest techniką eksploracyjną statystyki przestrzennej dającą możliwość bezpośredniego modelowania przestrzennej heterogeniczności poprzez lokalne dopasowywanie modeli regresji. Zastosowanie GWR owocuje zestawem parametrów regresji dla każdej lokalizacji (nieruchomości). Parametry te stanowią podstawę do stworzenia map zmienności poszczególnych współczynników regresji, czyli map zmienności wpływu poszczególnych atrybutów na wartość nieruchomości w zależności od lokalizacji, co od razu przywodzi na myśl strefy oraz mapy taksacyjne wykorzystywane w procesie powszechnej taksacji nieruchomości.
    The paper presents considerations on applying Geographically Weighted Regression to real estate market analysis and appraisal process. GWR is the explorative technique of spatial statistics enabling direct modeling of spatial heterogeneity by local fitting regression models. Application GWR results in set of regression parameters for each localization from the data set (real estate). These parameters make a basis for mapping non - stationarity of regression relationship, saying otherwise allow to map spatial variation in regression parameters. This kind of mapping brings to mind immediately taxation zones and taxation maps used in mass appraisal process.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2007, 1, 2; 59-68
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    REAL ESTATE PRICES – URBAN SECURITY RELATIONSHIPS: SPATIAL ANALYSES AND DEPENDENCIES
    RELACJA CENY NIERUCHOMOŚCI A BEZPIECZEŃSTWA MIEJSKIEGO: ANALIZY PRZESTRZENNE I BADANIA ZALEŻNOŚCI
    Autorzy:
    Penchev, Georgi Georgiev
    Zabunov, Georgi Shinkov
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654257.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Rynek nieruchomości
    rzeczywiste ceny nieruchomości
    miejskie bezpieczeństwo
    analizy przestrzenne
    metody analizy składnika nadrzędnego
    geograficznie ważona regresja (GWR).
    Real estate markets
    real estate prices
    urban security
    spatial analysis
    principle component analysis
    geographically weighted regression (GWR).
    Opis:
    Celem niniejszego artykułu jest ocena możliwości utworzenia bazy danych analitycznych do badania cen nieruchomości. W dużej mierze, artykuł przedstawia niektóre z ustaleń wspólnego projektu, prowadzonego wspólnie z wiodącymi bułgarskimi agencjami nieruchomości. Za pomocą odpowiedniego podejścia analitycznego i ujednolicenia informacji możliwe jest osiągnięcie znacznych korzyści dla bułgarskiego dynamicznego rynku. Ze względu na brak narzędzi i doświadczenia, zaistniała konieczność wyboru właściwej metody i zastosowania jej do największej bazy danych utworzonej z informacji pochodzących z innych rynków. Badanie koncentruje się na wpływie bezpieczeństwa miejskiego na ceny nieruchomości. Z jednej strony, jest to podstawowym wyznacznikiem wyboru klientów, a z drugiej strony, informacje o ocenie bezpieczeństwa mogą być wykorzystane w planowaniu przestrzennym i zarządzaniu. W rezultacie powstał zbiór danych georeferencyjnych zawierający informacje o cechach ponad 191 000 nieruchomości w Denver, Kolorado. Zastosowanie wybranej metody – Ważonej Geograficznie Regresji Hedonicznych – na zbiorze danych wykazało na szereg kwestii związanych z ograniczeniem sprzętowym i oprogramowania, sposobu agregacji danych i obecności współliniowość pomiędzy indeksami. Zastosowanie zasad analiz geograficznego ważenia, jako sposób rozwiązania problemu współliniowości wykazały również zalety, takie jak określenie wpływu różnych wskaźników w mniejszych obszarach miejskich. Pomimo użycia danych z innych rynków, badania umożliwiły wyciągnięcie istotnych wniosków dotyczących definicji, gromadzenia i opracowania danych niezbędnych do stworzenia odpowiedniej bazy danych do analizy bułgarskiego rynku nieruchomości.
    The purpose of this article is to assess the possibilities for creating an analytical database to study real estate prices. To a large extent, the article presents some of the findings of a joint project with leading Bulgarian real estate agencies. Using a suitable analytical approach and standardising the information would bring substantial benefits to the dynamic Bulgarian market. Due to the lack of tools and experience, it was necessary to select an appropriate method and to apply it to the largest possible database created with the help of information from other markets. The study focused on the impact of urban security on real estate prices. On the one hand, this is a basic determinant for customers’ choice, and on the other hand, information about security rating could be used in urban planning and management. As a result, a georeferenced dataset was created with information about the characteristics of over 191 000 properties in Denver, Colorado. The application of the selected method – the Geographically Weighted Hedonic Regression – for this dataset showed a number of issues related to hardware and software restrictions of the application, the manner of data aggregation and the presence of co-linearity between indices. The application of the Geographically Weighted Principal Analysis as a means of solving the problem of co-linearity has shown other advantages such as defining the impact of various indices in smaller urban regions. Despite using data from other markets, this research has made some important conclusions regarding the definition, collection and study of data necessary for the creation of a suitable database to analyse the Bulgarian real estate market.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 6, 309
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-12 z 12

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies