Εκτίμηση αγοραίων αξιών ακινήτων με τη χρήση μοντέλου πολλαπλής γραμμικής παλινδρόμησης, εφαρμογή στην πόλη της Θεσσαλονίκης και της Βαρκελώνης
Creators: name: Αναστασιάδου, Ευρώπη Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Αγοραία αξία ακινήτου
Πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση
Στατιστική ανάλυση
Property market value
Multiple linear regression
Statistical analysis

description: Η εκτίμηση της αξίας κατοικιών αποτελεί μία καθημερινή διαδικασία σε πολλούς τομείς μίας κοινωνίας. Πραγματοποιούνται εκτιμήσεις αξιών για αγοραπωλησίες, για λήψεις δανείων, για επενδυτικές κινήσεις ή ακόμη για φορολογικούς σκοπούς προς όφελος του κράτους. Στην παρούσα εργασία γίνεται προσπάθεια αυτοματοποίησης και ελέγχου της εκτίμησης αγοραίων αξιών ακινήτων μέσω γραμμικού μοντέλου εκτίμησης, με τη βοήθεια της στατιστικής και των βασικών αρχών εκτίμησης ακινήτων. Ο κύριος στόχος της παρούσας μεταπτυχιακής διατριβής διακρίνεται σε δύο βασικά σκέλη. Αρχικά, επιδιώκεται με τη βοήθεια ενός στατιστικού δείγματος η αναζήτηση των μεταβλητών που ερμηνεύουν τον τρόπο με τον οποίο διαμορφώνεται η αγοραία αξία των ακινήτων, ενώ δεύτερο στόχο αποτελεί η διερεύνηση των διαφοροποιήσεων που υφίστανται οι μεταβλητές ως προς τον αριθμό και το είδος τους ανάλογα με την περιοχή μελέτης. Μέσω των διαφοροποιήσεων που αναμένεται να υπάρχουν, διαφαίνεται η επίδραση του χώρου και της γεωγραφικής θέσης στα βάρη των μεταβλητών που διαμορφώνουν τις αγοραίες αξίες των ακινήτων, καθώς πρόκειται για ένα γεωγραφικό και οικονομικό φαινόμενο. Η εφαρμογή πραγματοποιείται σε δύο περιοχές της Θεσσαλονίκης (κέντρο και Εύοσμος)και σε τρεις περιοχές της Βαρκελώνης (Eixample, Sant Marti και Badalona). Η επιλογή των πέντε περιοχών μελέτης δεν γίνεται τυχαία, καθώς η κάθε μία από τις παραπάνω έχει χαρακτηριστικά που τη διαφοροποιούν από τις υπόλοιπες περιοχές σε κοινωνικό, οικονομικό, πληθυσμιακό και ιστορικό επίπεδο και τις καθιστούν άξιες μελέτης. Πηγή δεδομένων για την έρευνα αποτελεί η συγκέντρωση πέντε στατιστικών δειγμάτων μέσω του διαδικτύου. Ως μεταβλητές θεωρούνται οι αγοραίες αξίες των προς μελέτη οριζόντιων ιδιοκτησιών και οι τιμές που αντιστοιχίζονται στα βασικά χαρακτηριστικά τους γνωρίσματα όπως εμβαδόν, παλαιότητα, όροφος, γωνιακή θέση, ύπαρξη ανελκυστήρα, θέση στάθμευσης, είδος θέρμανσης, αριθμός δωματίων, αριθμός μπάνιων και βαθμός συντήρησης τους. Για το σχηματισμό των μοντέλων εκτίμησης αγοραίων αξιών αξιοποιείται σε πρώτο στάδιο η μέθοδος της πολλαπλής γραμμικής παλινδρόμησης με τη βοήθεια του στατιστικού εργαλείου SPSS 18. Για τον έλεγχο αξιοπιστίας των μοντέλων πραγματοποιούνται έλεγχοι επτά παραδοχών των γραμμικών μοντέλων ενώ ταυτόχρονα αξιοποιούνται μέθοδοι εκτίμησης της προβλεπτικής τους ικανότητας. Τελικό προϊόν της διαδικασίας είναι η δημιουργία πέντε γραμμικών εξισώσεων παλινδρόμησης που βοηθούν τον υπολογισμό των εκτιμώμενων αξιών ακινήτων. Σε δεύτερο στάδιο πραγματοποιείται ο σχηματισμός του ίδιου μοντέλου με τη βοήθεια της πολλαπλής γραμμικής παλινδρόμησης σε περιβάλλον ArcGIS10, με την ταυτόχρονη χαρτογράφηση των ακινήτων του δείγματος για τις δύο περιοχές μελέτης της Θεσσαλονίκης. Τα συμπεράσματα που προκύπτουν στο τέλος της εργασίας επικεντρώνονται στη μαθηματική και φυσική ερμηνεία των μοντέλων, στη σύγκριση των μεταβλητών που διαμορφώνουν τις τελικές αξίες ακινήτων στο εσωτερικό κάθε πόλης ξεχωριστά και στη συνέχεια σε επίπεδο κτηματαγοράς των δύο πόλεων. Τέλος, αξιολογούνται τα πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα της δημιουργίας γραμμικών μοντέλων στο SPSS και σε περιβάλλον ArcGIS. Από τις πέντε τελικές εξισώσεις πολλαπλής παλινδρόμησης προκύπτει ότι η μοντελοποίηση αγοραίων αξιών ακινήτων είναι μία ιδιαίτερα ευαίσθητη διαδικασία, καθώς τα μεγέθη είναι συνεχώς μεταβαλλόμενα, ωστόσο με μία σταθερά ενημερωμένη βάση δεδομένων σε τοπικό επίπεδο μπορεί να δώσει ορθά και αξιόπιστα αποτελέσματα για κάθε χρήση ιδιωτική ή κρατική.
description: Estimating the value of property is a daily task in multiple areas within any given society. Estimations of this sort are conducted for real estate transactions, loans, and investments, as well as for determining property tax rates, etc. The present study proposes a method of automatizing and validating the estimation of the market values of properties with the use of a linear model of estimation, aided by statistics, and with the application of elementary principles of estimating property value. The main focus of the present M.Sc. thesis is twofold: first, using a statistical sample of properties, to determine the variables that explain the ways in which the market value of property is estimated; and second, to study the differentiations that these variables present in terms of their quantity and type, depending on a given geographical area under study. Analysis of expected differentiations of this sort shows that geographical location clearly affects the weight of variables that determine the market values of properties, as the nature of these variables is evidently geographical and economic. The proposed model has been applied to two areas in the Thessaloniki region (central Thessaloniki and Evosmos) and three areas in the Barcelona region (Eixample, Sant Marti and Badalona). None of the areas was randomly selected; the selection was made based on distinctive social, financial, historical, and population features which differentiate these five areas from others, thus exhibiting interesting research potentials. The data used in the research were acquired from five online statistical samples. The model considers as variables the market values of the horizontal properties under study, as well as their prices based on their features such as surface area, year of construction, floor, corner position, elevator, parking spot, type of heating, number of rooms, number of bathrooms, and level of maintenance. The formulation of the five models for estimating market values, one for each area, consists of two stages. The first stage is to utilize the multiple linear regression method, with the help of the SPSS 18 statistical software. In order to verify the validity of the models, tests of the seven assumptions of linear models are carried out, while at the same time methods for assessing their prediction ability are utilized. The product resulting from this procedure is the formulation of five linear regression equations, which assist in calculating the estimated market values of properties. The second stage involves the formulation of the same model with the help of multiple linear regression in ArcGIS 10 environment, while at the same time the sample properties reflecting the two studied areas of Thessaloniki were mapped. The conclusions drawn at the end of the study focus on analyzing the models on mathematical and geographical terms; the variables are compared based on the way they form the final market values of properties within each specific city separately, as well as on the level of the real estate markets of both cities comparatively. Finally, the conclusions evaluate the advantages and disadvantages of creating linear models in SPSS and in ArcGIS environment. From the resulting five multiple regression equations it is concluded that the modelization of property market values is a particularly delicate procedure, as the parameters affecting property value constantly change; still, with the use of a database regularly updated on a local level, the modelization can indeed provide correct and reliable results that be applied to all uses in both the private and public sectors.