Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorDejniak, Dorota
dc.date.accessioned2018-02-28T11:45:14Z
dc.date.available2018-02-28T11:45:14Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/24177
dc.description.abstractThe aim of the article is to apply the method of spatial analysis to research the real estate property market in south‑eastern Poland. The methods of spatial statistics will be used to model the space differences of prices per one square metre of dwelling surface located in districts of south‑eastern Poland and to investigate spatial autocorrelation. The databases will be presented in a graphical form. The results may be used to set the spatial regularities and relations. The methods presented may be applied while making strategic decisions.en_GB
dc.description.abstractW artykule pokazano możliwości zastosowania metod analizy przestrzennej do badania rynku nieruchomości. Metody te zostały wykorzystane do zbadania zróżnicowania ceny 1 m2 nieruchomości mieszkaniowej w Polsce południowo‑wschodniej. Analizie poddano współczynniki korelacji globalnej i lokalnej Morana. Otrzymane wyniki zostały wzbogacone danymi makroekonomicznymi. Przeprowadzona analiza potwierdza opinię, że ceny nieruchomości mieszkalnych zależą od położenie przestrzennego. Natomiast oddziaływanie czynników makroekonomicznych na rynek nieruchomości może zostać zaburzone przez czynniki lokalne kształtujące popyt i podaż. Statystyki autokorelacji przestrzennej, które informują o rodzaju i sile zależności przestrzennej, umożliwiają poszerzenie tradycyjnie stosowanych miar, a tym samym mogą stać się podstawą decyzji biznesowych.pl_PL
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;333
dc.subjectspatial econometricsen_GB
dc.subjectspatial autocorrelationen_GB
dc.subjectweight matrixen_GB
dc.subjectglobal correlation coefficienten_GB
dc.subjectekonometria przestrzennapl_PL
dc.subjectautokorelacja przestrzennapl_PL
dc.subjectmacierz wagpl_PL
dc.subjectwspółczynnik korelacji globalnejpl_PL
dc.titleThe Application of Spatial Analysis Methods in the Real Estate Market in South‑Eastern Polanden_GB
dc.title.alternativeZastosowanie metod analizy przestrzennej do badania rynku nieruchomości południowo‑wschodniej Polskipl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.rights.holder© Copyright by Authors, Łódź 2018; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2018en_GB
dc.page.number[25]-37
dc.contributor.authorAffiliationState Higher School of Technology and Economics in Jarosław, Institute of Technical Engineering
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesAldstadt J., Getis A. (2004), Constructing the Spatial Weights Matrix Using a Local Statistics, “Geographical Analysis”, vol. 36, no. 2, pp. 90–104.pl_PL
dc.referencesAnselin L. (1995), Local Indicators of Spatial Association – LISA, “Geographical Analysis”, vol. 27, no. 2, pp. 93–115.pl_PL
dc.referencesBasu S., Thibodeau T. (1998), Analysis of spatial autocorrelation in house prices, “Journal of Real Estate Finance and Economics”, vol. 17(1), pp. 61–85.pl_PL
dc.referencesBivand R. (1980), Autokorelacja przestrzenna a metody analizy statystycznej w geografii, [in:] Z. Chojnicki (ed.), Analiza regresji w geografii, PWN, Poznań.pl_PL
dc.referencesDydenko J. (ed.) (2015), Szacowanie nieruchomości. Rzeczoznawstwo majątkowe, Wolters Kluwer, Warszawa.pl_PL
dc.referencesGetis A., Ord J.K. (1995), Local spatial autocorrelation statistic: Distributional issues and an application, “Geographical Analysis”, vol. 27(4), pp. 286–306.pl_PL
dc.referencesHaining R. (2003), Spatial data analysis. Theory and practice, Oxford University Press, Oxford.pl_PL
dc.referencesIsmail S. (2006), Spatial Autocorrelation and Real Estate Studies: A Literature Review, “Malaysian Journal of Real Estate”, vol. 1, pp. 1–13pl_PL
dc.referencesJanc K. (2006), Zjawisko autokorelacji przestrzennej na przykładzie statystyki I Morana oraz lokalnych wskaźników zależności przestrzennej (LISA) – wybrane zagadnienia metodyczne, Instytut Geografii i Rozwoju Regionalnego Uniwersytetu Wrocławskiego, Wrocław.pl_PL
dc.referencesKopczewska K. (2006), Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R CRAN, Wydawnictwa Fachowe CeDeWu, Warszawa.pl_PL
dc.referencesMiller H.J. (2004), Tobler’s First Law and Spatial Analysis, “Annals of the Association of American Geographers”, vol. 94, no. 2, pp. 284–289.pl_PL
dc.referencesStatistical Yearbook of the Republic of Poland 2015 (2015), Central Statistical Office of Poland, Warsaw.pl_PL
dc.referencesSuchecka J. (ed.) (2014), Statystyka przestrzenna. Metody analiz struktur przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.pl_PL
dc.referencesSuchecki B. (ed.) (2010), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.pl_PL
dc.referencesThe report on the situation on real estate and commercial property markets in Poland in 2014, The Polish National Bank, September 2015, https://www.nbp.pl/publikacje/rynek_nieruchomosci/raport_2014.pdf [accessed: 8.05.2016].pl_PL
dc.contributor.authorEmaildorota.dejniak@pwste.edu.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.333.02
dc.relation.volume1en_GB
dc.subject.jelC21
dc.subject.jelC31
dc.subject.jelC51
dc.subject.jelR12
dc.subject.jelR32


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord