IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/002275/16390002.html
   My bibliography  Save this article

Эконометрическое Моделирование Цены Однокомнатной Квартиры Методом Географически Взвешенной Регрессии

Author

Listed:
  • НОСОВ В.В.

    (Российский государственный социальный университет, Москва)

  • ЦЫПИН А.П.

    (Оренбургский государственный университет)

Abstract

Выявление и измерение взаимозависимостей на рынке жилья является одним из ключевых вопросов, исследуемых эконометрическими методами. По сравнению с традиционными методами, географически взвешенная регрессия расширяет понимание того, как принадлежность единицы совокупности к конкретным географическим координатам влияет на зависимость между регрессорами и ценой на недвижимость. В связи с этим целью данного исследования явился анализ пространственных различий на цену однокомнатных квартир, представленных на вторичном рынке жилья г. Оренбурга. Методы. В работе были использованы метод кластерного анализа, графический метод, дисперсионный анализ, классическая регрессионная модель и географически взвешенная регрессия. Результаты. Оценка параметров глобальной (общей) модели методом наименьших квадратов (МНК) и географически взвешенной регрессией (ГВР), показало, что ГВР имеет лучшую подгонку и служит доказательством пространственной дифференциации коэффициентов регрессии. Выводы. При моделировании цены однокомнатной квартиры следует отдать предпочтение географически взвешенной регрессии, поскольку в ней оцениваются коэффициенты регрессии для каждого объекта совокупности и, следовательно, отражаются географические различия в зависимостях, что труд-но отобразить уравнением общей регрессии.

Suggested Citation

  • Носов В.В. & Цыпин А.П., 2015. "Эконометрическое Моделирование Цены Однокомнатной Квартиры Методом Географически Взвешенной Регрессии," Izvestiya of Saratov University. New Series. Series: Economics. Management. Law Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право, CyberLeninka;Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского», vol. 15(4), pages 381-387.
  • Handle: RePEc:scn:002275:16390002
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://cyberleninka.ru/article/n/ekonometricheskoe-modelirovanie-tseny-odnokomnatnoy-kvartiry-metodom-geograficheski-vzveshennoy-regressii
    Download Restriction: no

    References listed on IDEAS

    as
    1. McMillen, Daniel P., 1996. "One Hundred Fifty Years of Land Values in Chicago: A Nonparametric Approach," Journal of Urban Economics, Elsevier, vol. 40(1), pages 100-124, July.
    2. Yee Leung & Chang-Lin Mei & Wen-Xiu Zhang, 2000. "Statistical tests for spatial nonstationarity based on the geographically weighted regression model," Environment and Planning A, Pion Ltd, London, vol. 32(1), pages 9-32, January.
    3. Dan-Lin Yu, 2006. "Spatially varying development mechanisms in the Greater Beijing Area: a geographically weighted regression investigation," The Annals of Regional Science, Springer;Western Regional Science Association, vol. 40(1), pages 173-190, March.
    4. Seong-Hoon Cho & Zhuo Chen & Steven T. Yen & Burton C. English, 2007. "Spatial variation of output-input elasticities: Evidence from Chinese county-level agricultural production data," Papers in Regional Science, Wiley Blackwell, vol. 86(1), pages 139-157, March.
    5. Balash, Olga & Balash, Vladimir & Harlamov, Alexander, 2011. "A spatial econometric analysis of the housing market," Applied Econometrics, Publishing House "SINERGIA PRESS", vol. 22(2), pages 62-77.
    Full references (including those not matched with items on IDEAS)

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:002275:16390002. See general information about how to correct material in RePEc.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: (CyberLeninka). General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    If CitEc recognized a reference but did not link an item in RePEc to it, you can help with this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service hosted by the Research Division of the Federal Reserve Bank of St. Louis . RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.