StażeOśrodka RENOWATOR

Badanie zależności ceny nieruchomości od położenia i innych cech

Analiza

Beata Kalinowska-Rybka

W listopadzie 2006r zbierałam informacje dotyczące nieruchomości, o następującej postaci:

• dzielnica• ulica• liczba pokoi• powierzchnia• piętro• cena PLN• cena za m²

Cel badania:

• Sprawdzenie na dostępnych danych prawdziwości przeświadczenia o zróżnicowaniu cen w zależności od położenia

• Analiza wielkości tego zróżnicowania• Porównanie zróżnicowania między

zgrubnie wyznaczonymi lokalizacjami (np. dzielnica) ze zróżnicowaniem wewnątrz tak określonych lokalizacji

• Analiza innych potencjalnych zależności ważnych dla cen nieruchomości

W analizie wykorzystałam następujące serwisy internetowe:

• http://mls.oferty.net/mls.oferty.net to nowoczesny system bazodanowy, zintegrowany z internetem, główne cechy : łatwość zamieszczania ofert, zaawansowane wyszukiwanie i stała aktualizacja danych

• http://szybko.pl/ (BEZPŁATNIE publikowane w Dobrze Mieszkaj - środowych dodatkach dziennika Metropol )

Analizowałam trzy rodzaje nieruchomości - grupy ofert:

1. mieszkania 1-2 pokojowe2. mieszkania powyżej 4

pokoi3. domy

Rozpatrywane lokalizacje :• Dla mieszkań:

– Bemowo– Bielany– Wola– ŻoliborzNie analizowałam Śródmieścia bo ono„sztucznie zawyża” ceny

• Dla domów:– Izabelin – Łomianki– Stare Babice– Nowy Dwór Mazowiecki

Mieszkania 1-2 pokojowe, cała próba: cena za m²: od 2 554 do 13 250 zł

Mieszkania 1-2 pokojowe (Bielany,Bemowo,Żoliborz,Wola)

0

3

0 0 0 0 1 0

8

12

31 30 31

35

20

3

8

13

1 02

0

5

10

15

20

25

30

35

40

2500

3000

3500

4000

4500

5000

5500

6000

6500

7000

7500

8000

8500

9000

9500

1000

010

50011

00011

50012

00012

500

Więc

ej

cena za m2

Czę

stoś

ć

Średnia8176,9206

35

Mediana 8077

Odchylenie standardowe

1365,652606

Zróżnicowanie cen dla mieszkań 1-2 pokojowych według dzielnic

Bemowo

0

2

0 0 0 0 0 0

56

98 8

34

01

0 0 0 0 00

2

4

6

8

10

12

14

2500

3500

4500

5500

6500

7500

8500

9500

1050

011

500

1250

0

cena za m2

Bielany

01

0 0 0 0 0 01

3

910

4

6

1 1 1 10 0 0 0

0

2

4

6

8

10

12

14

2500

3500

4500

5500

6500

7500

8500

9500

1050

011

500

1250

0

cena za m2Wola

0 0 0 0 0 0 0 01

3

98

11

13

8

23

0

21

0 00

2

4

6

8

10

12

14

2500

3500

4500

5500

6500

7500

8500

9500

1050

011

500

1250

0

cena za m2

Żoliborz

0 0 0 0 0 01

01

0

4 4

8

13

7

0

3

01

0 0

2

0

2

4

6

8

10

12

14

2500

3500

4500

5500

6500

7500

8500

9500

1050

011

500

1250

0

cena za m2

Statystyki dla mieszkań 1-2 pokojowych

  Bemowo Bielany Wola Żoliborz

Średnia7503,869

5657848,42105

3 8481,58742,068

182

Odchylenie standardowe

1330,817837

1290,224004 1151,8

1406,612067

Statystyki dostępne na www.szybko .pl

Statystyki dla dzielnicy Bemowo- źródło oferty.net

Statystyki dla dzielnicy Bielany- źródło oferty.net

Statystyki dla dzielnicy Wola- źródło oferty.net

Statystyki dla dzielnicy Żoliborz- źródło oferty.net

Mieszkania cztero- i więcej- pokojowe:Cena za m²: od 4 936,50 do 24 137,93

Mieszkania 4 pokojowe i powyżej (Bielany,Bemowo,Żoliborz,Wola)

0 1

14

28

42

1519

62

0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 10

5

10

15

20

25

30

35

40

45Średnia 7984,256846

Mediana 7441,44

Odchylenie standardowe 2470,250188

Porównanie średniej ceny m2 dla mieszkań co najmniej 4 pokojowych   Bemowo Bielany Wola Żoliborz

Średnia 7 534,60 7032,488021,49

8 8229,319688

Odchylenie standardowe 1 250,63 855,12 1696,42 1709,209837

Zróżnicowanie cen mieszkań w określonych lokalizacjach

o co najmniej 4 pokojach

Bemowo

0

3

810

5 4

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00

5

10

15

20

25

5000

7000

9000

1100

013

000

1500

017

000

1900

021

000

2300

0

Więc

ej

Średnia cena za 1 m2

Bielany

1

5 5

23

10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0

5

10

15

20

25

5000

7000

9000

1100

013

000

1500

017

000

1900

021

000

2300

0

Więc

ej

Średnia cena za 1 m2

Wola

02

10

3

65

31

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00

5

10

15

20

25

5000 7000 9000 11000 13000 15000 17000 19000 21000 23000 Więcej

Średnia cena za 1 m2

Żoliborz

0

45

6

3

10

31

0 0 0 01

0 0 01

0 0 01

0

5

10

15

20

25

5000 7000 9000 11000 13000 15000 17000 19000 21000 23000 Więcej Średnia cena za 1 m2

Korelacja model ceny na przykładzie domów

• Jak silna jest zależność ceny i powierzchni domu, ceny domu i powierzchni działki ?

• Najpierw zatem zajęłam się analizą dotyczącą siły powiązań między zmiennymi – uzyskany współczynnik korelacji powie nam coś o zależności

Wyniki

 powierzchnia

domu powierzchnia

działki  cena

PLN 

powierzchnia domu 1    

powierzchnia działki 0,103018649 1  

 cena PLN  0,704871298 0,304530828 1

Jak widać w przypadku pary zmiennych (powierzchnia domu , cena PLN) współczynnik korelacji wynosi 0,705 co pozwala stwierdzić silną zależność liniową pomiędzy tymi zmiennymi .

Umowna ocena siły związku korelacyjnego

rsiła związku korelacyjnego

0.0 - 0.2 brak

0.2 - 0.4 słaba

0.4 - 0.7 średnia

0.7 - 0.9 silna

0.9 - 1.0 bardzo silna

Wykres rozrzutu dla modelu zależności ceny domu (y) od jego powierzchni (x) dla całej próby

y = 2506,2x + 233599

R2 = 0,4968

0

500 000

1 000 000

1 500 000

2 000 000

2 500 000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

powierzchnia domu

cena

Analogiczny model prostej regresji dla wszystkich poszczególnych lokalizacji

Łomianki

y = 2465,9x + 231909

R2 = 0,57590

500 000

1 000 000

1 500 000

2 000 000

2 500 000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

powierzchnia mieszkania

cena

Izabelin

y = 3268,6x + 196411

R2 = 0,3819

0

500 000

1 000 000

1 500 000

2 000 000

2 500 000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

powierzchnia mieszkania

cena

Stare Babice

y = 872,85x + 612485

R2 = 0,218

0

500 000

1 000 000

1 500 000

2 000 000

2 500 000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

powierzchnia mieszkania

cena

Nowy Dwór Mazowiecki

y = 4255,1x - 196745

R2 = 0,4993

0

500 000

1 000 000

1 500 000

2 000 000

2 500 000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

powierzchnia mieszkania

cena

Model prostej regresji we wszystkich lokalizacjach po usunięciu obserwacji odstającej w Nowym Dworze Mazowieckim

Łomianki

y = 2465,9x + 231909

R2 = 0,57590

500 000

1 000 000

1 500 000

2 000 000

2 500 000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

powierzchnia mieszkania

cena

Izabelin

y = 3268,6x + 196411

R2 = 0,3819

0

500 000

1 000 000

1 500 000

2 000 000

2 500 000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

powierzchnia mieszkania

cena

Stare Babice

y = 872,85x + 612485

R2 = 0,218

0

500 000

1 000 000

1 500 000

2 000 000

2 500 000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

powierzchnia mieszkania

cena

Nowy Dwór Mazowiecki

y = 453,31x + 327230

R2 = 0,0613

0

500 000

1 000 000

1 500 000

2 000 000

2 500 000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

powierzchnia domu

cena

Wartości współczynnika determinacji

R2 współczynnik determinacji określa , wjakim stopniu zmiany jednej cechy sąwyjaśniane przez zmiany drugiejcechy.

R2

0,5759

0,4993

0,218

0,3819

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

Łomianki Nowy DwórMazowiecki

Stare Babice Izabelin

Współczynniki dla modelu regresji uwzględniającego zarówno

powierzchnię domu (x1), jak i działki (x2):

y=ax1+bx2+c

  a b c r2

Izabelin 3 167,5803 449,30

51 -304

959,0521 0,5649

Łomianki 2 429,3283 31,082

6 211

531,3421 0,5911

Nowy Dwór 579,7037 66,613

5 247

769,7141 0,9387

Stare Babice 882,1159

-36,7193

649 088,0326 0,2538

Współczynnik determinacji dla modelu y=ax1+bx2+c

R2

0,5649 0,5911

0,9387

0,2538

0,0000

0,2000

0,4000

0,6000

0,8000

1,0000

Izabelin Łomianki Now y Dw ór Stare Babice

Wnioski

• Jak widać zarówno powierzchnia domu jak i wielkość działki wpływają na cenę

• Należy pamiętać o ograniczeniach przy wykorzystywaniu tego modelu regresji do wyceny wartości domu , zakres wartości zmiennych objaśniających wynosi dla powierzchni domu <53;570> a dla powierzchni działki <0;3000>

• Dla wartości spoza przedziału powinniśmy podchodzić bardzo ostrożnie

• Niezależnie od tego, modele, nawet dobrze uwarunkowane, pokazują w zasadzie głównie ogólny charakter zależności, a nie jej precyzyjną postać

Udało się zatem, na podstawie powszechnie dostępnych danych, wykazać wielkość („siłę”)

pewnych zależności, w tym:- od lokalizacji

- od wielkości domu / działki.

Wnioski liczbowe i jakościowe mogą służyć do dalszych, dokładniejszych analiz rynku

nieruchomości.

Dziękuję za uwagę.