Обзор статьи

Статистический анализ изменений стоимости недвижимости в зоне введенной в эксплуатацию платной дороги

УДК: 

339.13.017

DOI: 

10.23968/1999-5571-2019-16-6-331-343

Страницы: 

331-343

Аннотация: 

Исследуется влияние Западного cкоростного диаметра (ЗСД) на рыночную стоимость жилой недвижимости в Приморском районе Санкт-Петербурга. Использованы данные кадастровой оценки жилой недвижимости Санкт-Петербурга до и после введения в эксплуатацию ЗСД. Основной метод исследования - изучение двумерных и условных распределений кадастровых стоимостей, что позволяет оценить темпы роста в различных кластерах объектов. Полученные численные результаты показали умеренное удорожание масс-маркета за трехлетний период, опережающее темп роста по городу в целом. В премиум-сегменте произошли значительные изменения с темпами роста, доходящими до 89,5 % за три года. На земельных участках, транспортная доступность которых значительно улучшается при введении платных дорог, более предпочтительным с инвестиционной точки зрения является возведение домов премиум-сегмента. Транспортная доступность и наличие встроенного паркинга приобретают решающее значение. Рост рыночной стоимости для объектов масс-маркета в зоне транспортных развязок современных инфраструктурных проектов мог быть выше, однако платежеспособный спрос населения в этом секторе, по-видимому, недостаточен для динамичных изменений рынка.

Список цитируемой литературы: 

  1. Anselin L., Lozano-Gracia N. Errors in variables and spatial effects in hedonic house price models of ambient air quality. Empirical Economics. 2008, Vol. 34, Issue 1, pp 5-34

  2. Benson E. D., Hansen J. L., Schwartz Jr. A. L. & Smersh G. T. Pricing Residential Amenities: The Value of a View // The Journal of Real Estate Finance and Economics. 1998. Vol. 16, Issue 1, pp. 55-73

  3. Debrezion G., Pels E., Rietveld P. The impact of rail transport on real estate prices: an empirical analysis of the Dutch housing market. UrbanStud. 2011. Vol. 48, Issue 5, pp. 997-1015

  4. Jim C.Y., Chen W. Y. Impacts of urban environmental elements on residential housing prices in Guangzhou (China). Landscape and Urban Planning. 2006. Vol. 78, Issue 4, pp. 422-434

  5. Rivas R., Patil D., Hristidis V., Barr J. R., Srinivasan N. The impact of colleges and hospitals to local real estate markets // Journal of Big Data. 2019. Vol. 6, Issue 1

  6. Wena H., Zhanga Y. & Zhang L. Assessing amenity effects of urban landscapes on housing price in Hangzhou, China. Urban Forestry & Urban Greening. 2015. Vol. 14, pp. 1017-1026

  7. Peterson S. & Flanagan A. B. Neural Network Hedonic Pricing Models in Mass Real Estate Appraisal // Journal of real estate research 2009. Vol. 31, Issue 2, pp. 147-164

  8. Rafiei M. H., Adeli H. Novel Machine-Learning Model for Estimating Construction Costs Considering Economic Variables and Indexes // Journal of construction engineering and management. 2018. Value 144, Issue 12, Article number 04018106

  9. Antipov E. A., Pokryshevskaya E. B. Mass appraisal of residential apartments: An application of Random forest for valuation and a CART-based approach for model diagnostics.Expert Systems with Applications. 2012. Vol. 39, pp. 1772-1778

  10. Kontrimas V., Verikas A. The mass appraisal of the real estate by computational intelligence. Applied Soft Computing 11. 2011, pp. 443-448

  11. Park B., Baem J. K. Using machine learning algorithms for housing price prediction: The case of Fairfax County, Virginia housing data. Expert Systems with Applications 42. 2015, pp. 2928-2934

  12. Case K. E., Shiller R. J. PricesofSingle-FamilyHomessince 1970: New Index es for Four Cities. New England Economic Review. 1987, pp. 45-56

  13. Englund P., Quigley J. M., Redfearn C. L. The choice of methodology for computing housing price indexes: comparison of temporal aggregation and sample definition. Journal of real estate finance and economics. 1999. Vol. 19, Issue 2, pp. 91-112

  14. Epley D. Assumptions and restrictions on the use of repeat sales to estimate residential price appreciation // Journal of Real Estate Literature. 2016. Vol. 24, Issue 2, pp. 275-286

  15. Malpezzi S. Hedonic pricing models: A selective and applied review. In: O’Sullivan T, Gibb K, editors. Housing economics and public policy: Essays in honor of Duncan Maclennan. Oxford, UK: Blackwell Science. 2002, pp. 67-89

  16. Case B., Quigley J. M. The dynamics of real estate prices. The Review of Economics and Statistics. 1991. Vol. 73, Issue 1, pp. 50-58

  17. Englund P., Quigley J. M., Redfearn C. L. Improved price indexes for real estate: Measuring the course of Swedish housing prices // Journal of Urban Economics. 1998. Vol. 44, Issue 2, pp. 171-196

  18. Jones C. House price measurement: The hybrid hedonic repeat-sales method. The Economic Record. 2010. Vol. 86, Issue 272, pp. 95-97

  19. Wang F., Zheng X. The comparison of the hedonic, repeat sales, and hybrid models: Evidence from the Chinese paintings. Cogent Economics & Finance. 2018. Vol. 6, pp. 1-19

  20. Brunnermeier M. K. Bubbles. In The New Palgrave Dictionary of Economics. L.E. Blume and S.N. Durlauf, eds. New York: Palgrave Macmillan. 2009

  21. Fabozzi F. J, & Xiao K. The Timeline Estimation of Bubbles: The Case of Real Estate. Real Estate Economics. 2019. Vol. 47, Issue 2, pp. 564-594

  22. Fernandez-Kranz D., Hon M. T. A cross-section analysis of the income elasticity of housing demand in Spain: Is there a realestatebubble? Journal of real estate finance and economics. 2006. Vol. 32, Issue 4, pp. 449-470

  23. Phillips P.C.B., Shi S.-P. & Yu J. Testing for Multiple Bubbles: Historical Episodes of Exuberance. International Economic Review. 2015a. Vol. 56, Issue 4, pp. 1043- 1078

  24. Phillips P.C.B., Shi S.-P. & Yu J. Testing for Multiple Bubbles: Limit Theory of Real Time Detectors. International Economic Review. 2015b.Vol. 56, Issue 4, pp. 1079- 1134

  25. Ласкин М. Б., Гадасина Л. В. Как определить кадастровую стоимость // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2018. № 3. C. 42-53

  26. Русаков О. В., Ласкин М. Б., Джаксумбаева О. И., Стабровская К. Ю. Определение скидки на торг по статистическим данным // Вестник гражданских инженеров. 2016. № 2. C. 268-284

  27. Ласкин М. Б. Корректировка рыночной стоимости по ценообразующему фактору «площадь объекта» // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2017. № 8(191), C. 86-99

  28. Лемешко Б. Ю., Лемешко С. Б., Семенова М. А. К вопросу статистического анализа больших данных // Вестник Томского государственного университета. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». 2018. № 44. C. 40-49. DOI: 10.17223/19988605/44/5

Ключевые слова: 

Полный текст (файл): 

PDF

Авторы: 

Ласкин М. Б. Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук

Талавиря А. Ю. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Черкесова П. А. Санкт-Петербургский государственный университет

Другие статьи авторов: 

Выпуск журнала

№ 6 (77) Декабрь 2019