BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Gargula Krzysztof (Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach), Zając Wojciech (Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach)
Title
Nowe zachowania przestrzenne nabywców nieruchomości mieszkaniowych w przestrzeniach zurbanizowanych
New Spatial Behaviors of Residential Properties Purchasers in Urban Spaces
Source
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Geographica Socio-Oeconomica, 2016, nr 23, s. 101-119, ryc., tab., bibliogr. 34 poz.
Issue title
Zachowania przestrzenne człowieka
Keyword
Rynek nieruchomości, Nieruchomości mieszkaniowe, Zachowania klientów
Real estate market, Real estate housing, Customer behaviour
Note
streszcz., summ.
Abstract
Celem artykułu jest ustalenie wpływu determinant geoprzestrzennych na zachowania nabywców nieruchomości mieszkaniowych w przestrzeniach zurbanizowanych. Zachowanie konsumentów na rynku nieruchomości mieszkaniowych zależy w dużej mierze nie tylko od czynników wewnętrznych (nieprzestrzennych) charakteryzujących nieruchomości przede wszystkim od strony funkcjonalno-technicznej, ale również od czynników zewnętrznych (geoprzestrzennych) opisujących główny atut każdej nieruchomości mieszkaniowej, czyli jej lokalizację w strukturze przestrzeni zurbanizowanej. W celu zrealizowania założeń artykułu przeprowadzono badania geostatystyczne na podstawie danych z rynku nieruchomości lokalowych miasta Bytom. (abstrakt oryginalny)

The article's goal is to determine an impact of geospatial factors on a behavior of residential properties purchasers in urban spaces. The behavior of real estates market consumers doesn't depend mostly only on internal non-spatial factors which characterize functional-technical real estates features. Most of all it depends on the external geospatial factors which describe the major asset of any real estate - its location in the spatial urban structure. The geostatistical analysis of Bytom city residential property was carried out to reach the article's goal. The methods used in the article consisted of testing spatial autocorrelation (Global Moran I, General G Getis, Local G Getis) spatial interpolation, namely: Inverse Distance Weighting (IDW) interpolation, Radial Basis Functions (RBF) and Ordinary Kriging. The authors tested the impact of many geospatial factors such as the proximity to roads, green areas, the density of the poverty, location of banks and many more on the transaction prices of residential properties. The tools used for that were the Ordinary Least Squares (OLS) and the Geographically Weighted Regression (GWR). The finally constructed model consisted of such factors as the density of violence, the unemployment density, the alcoholism density, the market square proximity and the location of dead bodies. (original abstract)
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Branna J., 2012, Analiza zależności pomiędzy ceną a lokalizacją nieruchomości na przykładzie Krakowa, "Roczniki Geomatyki - Annals of Geomatics", 10 (4/54), Kraków, s. 29-40.
  2. Cellmer R., 2012, Spatial Analysis of Local Real Estate Market Activity - the Example of the City of Olsztyn, "Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości". Topical Issues in the Valuation and Application of Market Value, Olsztyn, s. 77-88.
  3. Cellmer R., 2013, Use of Spatial Autocorrelation to Build Regression Models of Transaction Prices, "Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości", 21(4), Olsztyn, s. 65-74.
  4. Cellmer R., 2014, Modelowanie przestrzenne w procesie opracowywania map wartości gruntów, Wydawnictwo Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego, Olsztyn.
  5. Charlton M., Fotheringham A.S., 2013, Geographically WeightedRegression: A Tutorial on Using GWR in ArcGIS 9.3, National Centre for Geocomputation, National University of Ireland Maynooth, Manuscript.
  6. Chrzanowska M., 2011, Przestrzenna analiza warszawskiego (wtórnego) rynku mieszkaniowego, "Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości", 19(3), Olsztyn, s. 170-180.
  7. Cichociński P., 2011, Porównanie metod interpolacji przestrzennej w odniesieniu do wartości nieruchomości, "Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości", 19(3), Olsztyn, s. 120-129.
  8. Ciesiółka P., 2016, Gentryfikacja jako efekt rewitalizacji. Przykład Poznania, http://www.urbanistyka.info/content/gentryfikacja-jako-efekt-rewitalizacji-przyk ad-poznania (dostęp: 17.03.2016).
  9. Czornik M., 2008, Miasto. Ekonomiczne aspekty funkcjonowania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. K. Adamieckiego w Katowicach, Katowice.
  10. Domański R., 2002, Gospodarka przestrzenna, PWN, Warszawa.
  11. Gargula K., 2014, Ocena zagospodarowania przestrzennego Bytomia pod względem atrakcyjności inwestycyjnej, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, praca magisterska, Katowice.
  12. Górczyńska M., 2015, Gentryfikacja w polskim kontekście: krytyczny przegląd koncepcji wyjaśniających, "Przegląd Geograficzny", IGiPZ PAN, Warszawa, s. 589-611.
  13. Ilnicki D., Janc K., Kryza M., Szymanowski M., 2011, Cechy rozmieszczenia sklepów w przestrzeni wielkomiejskiej na przykładzie Wrocławia - zastosowanie regresji ważonej geograficznie, [w:] Ekonometria przestrzenna i regionalne analizy ekonomiczne, "Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica", 253, Łódź, s. 253-268.
  14. Kisiała W., 2013, Wykorzystanie geograficznie ważonej regresji do analizy czynników kształtujących zapotrzebowanie na świadczenia przedszpitalnego ratownictwa medycznego, "Przegląd Geograficzny", 85, IGiPZ PAN, Warszawa, s. 2.
  15. Kopczewska K., 2011, Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R CRAN, CeDeWu Wydawnictwa Fachowe, Warszawa.
  16. Kot S.M., Jakubowski J., Sokołowski A., 2007, Statystyka: podręcznik dla studiów ekonomicznych, Centrum Doradztwa i Informacji Difin, Warszawa.
  17. Kozioł-Kaczorek D., 2011, Statystyka Morana w analizie rozkładu cen nieruchomości, "Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych", XII-2, Warszawa, s. 222-231.
  18. Kozioł-Kaczorek D., Pietrzykowski R., 2011, Analiza cen nieruchomości z wykorzystaniem statystyki Morana, "Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości", 19(3), Olsztyn, s. 182-191.
  19. Li J., Heap A.D., 2008, A review of spatial interpolation methods for environmental scientists, Geoscience Australia, Canberra.
  20. Lichstein J.W., 2002, Spatial autocorrelation andautoregressive models in ecology, "Ecological Monographs", 72(3), s. 445-463.
  21. Longley P.A., Goodchild M.F., Maguire D.J., Rhind D.W., 2006, GIS. Teoria i praktyka, PWN, Warszawa.
  22. Łaszek J., Augustyniak H., Olszewski K., Waszczuk J., 2015, Informacja o cenach mieszkań i sytuacji na rynku nieruchomości mieszkaniowych i komercyjnych w Polsce w IVkwartale 2014 roku, NBP, Warszawa.
  23. Mordwa S., 2011, Kradzieże w przestrzeni Łodzi, "Acta Universitatis Lodziensis. Folia Geographica Socio-Oeconomica", 11, Wydawnictwo UŁ, Łódź.
  24. Murzyn M.A., 2006, Kazimierz. Środkowoeuropejskie doświadczenie rewitalizacji, Międzynarodowe Centrum Kultury, Kraków.
  25. Obrót nieruchomościami w 2014, 2015, GUS, Warszawa.
  26. Ojrzyńska A., Twaróg S., 2011, Badanie autokorelacji przestrzennej krwiodawstwa w Polsce, [w:] Ekonometria przestrzenna i regionalne analizy ekonomiczne, "Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica", 253, Łódź, s. 129-141.
  27. Palicki S., 2013, Rewitalizacja a rynek nieruchomości mieszkaniowych. Przypadek poznańskie Środki, Wydział Prawa i Administracji UAM, Poznań, s. 209-229.
  28. Polko A., 2005, Miejski rynek mieszkaniowy i efekt sąsiedztwa, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. K. Adamieckiego w Katowicach, Katowice.
  29. Rosser Z.H., 2000, Y-Chromosomal Diversity in Europe is Clinal and Influenced Primarily by Geography, Rather than by Language, "The American Journal of Human Genetics", 67(6), s. 1526-1543.
  30. Runge J., 2007, Metody badań w geografii społeczno-ekonomicznej: elementy metodologii, wybrane narzędzia badawcze, Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego, Katowice.
  31. Tobler W., 1970, A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region, "Economic Geography", 46(2), s. 234-240.
  32. Urbański J., 2012, GIS w badaniach przyrodniczych, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk.
  33. Widłak M., Waszczuk J., Olszewski K., 2014, Spatial andhedonic analysis of houseprice dynamics in Warsaw, NBP Working Paper, 197, Warszawa.
  34. Zając W., 2015, Wykorzystanie systemów informacji geograficznej do lokalizacji najlepszych terenów pod realizację projektów rewitalizacji w Bytomiu, [w:] Brandenburg H., Sekuła P. (red.), Projekty lokalne i regionalne. Rola kompetencji w zarządzaniu projektami, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice, s. 191-204.
Cited by
Show
ISSN
1508-1117
Language
pol
URI / DOI
http://hdl.handle.net/11089/18743
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu