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Statistische Modellierung von Immobilienpreisen mithilfe eines additiven, nichtlinearen Modells
Christian Pechhacker
Art der Arbeit
Magisterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Georg Pflug
DOI
10.25365/thesis.28952
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29537.22763.578955-3
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Statistische Analyse von Immobiliendaten erlangte in den vergangenen Jahren immer
größer werdende Bedeutung. Hedonische Preismodelle zerlegen eine Immobilie gedanklich
in verschiedene Eigenschaften wie Lage, Größe oder Zustand. Man versucht den
Kaufpreis mithilfe von Regressionsmodellen zu schätzen.
Klassische lineare Regressionsmodelle eignen sich für die Analyse von Immobiliendaten
allerdings nur bedingt, da Variableneffekte teilweise hochgradig nichtlinear sein können.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Modellierung von über Österreich verteilten Einfamilienhäuser
anhand eines additiven Modells. Dabei werden Kaufpreise sowohl von der
im linearen Modell verwendeten parametrischen Form als auch von nichtparametrisch
modellierten Funktionen beschrieben, die eine äußerst flexible Schätzung erlauben.
Der Nachteil, der durch diese flexible Schätzung entsteht, besteht darin, dass auch möglicherweise
unerklärliche Effekte mitmodelliert werden, da sich die nichtparametrisch
geschätzten Funktionen zu sehr den Daten anpassen. Auch wenn die Spezifizierung einer
bestimmten parametrischen Form schwierig erscheint, liegen trotzdem häufig gewisse Erwartungen
an die Monotonie oder Krümmung der Funktion vor. Wie diese Annahmen
mitmodelliert werden können soll ebenfalls in dieser Arbeit näher gebracht werden.
Einflüsse für den Effekt des Baujahres, verschiedener Flächengrößen wie beispielsweise
Grundstücks- oder Erdgeschoßfläche werden ebenso präsentiert wie Effekte des Zustands
und mehrerer Ausstattungsmerkmale. Geschätzte Kaufpreise werden mit den tatsächlichen
verglichen, um die Güte des Modells zu beurteilen.
Zusätzlich werden jene fünf Eigenschaften angegeben, anhand deren der Wert einer Immobilie
am besten widergespiegelt werden kann. Der Einfluss verschiedener Flächenvariablen
(wie Erdgeschoß- oder Kellerflächen) soll weiters durch ein Dimensionsreduktionsverfahren
auf den Effekt einer beschreibenden Variable reduziert werden.
Abstract
(Englisch)
Statistical analysis of real estate data gained more and more attention during the last
years. Hedonic pricing models divide a property into various characteristics such as location,
size or condition. The purchase price is estimated with the aid of regression models.
Classical linear regression theory is not perfectly suitable for the analysis of real estate
data because of the intense non linear behaviour of some variables. This paper addresses
the modelling of single-family homes in Austria based on an additive model. Purchase
prices are characterized by the parametric form known from the linear model as well as
non-parametrically modelled functions, which allow extremely flexible estimation.
The disadvantage caused by this flexible method concerns the modelling of inexplicable
effects, because the estimated function fits (even noisy) data too closely. Even if a
specification of a certain parametric function appears difficult, there often exist some
expectations of the monotonicity and curvature. This paper deals with the fact, how
those expectations can be modelled.
Influences of the year of construction, the size of various areas, such as plot area or
floor space are presented as well as effects of the condition and some equipment features.
In order to evaluate model goodness, fitted prices are compared against the original ones.
Additionally we highlight those five characteristics, which influence most the value of
single-family homes. In order to reduce the number of variables, which describe the size
of some areas (such as floor space or the size of the cellar), a dimension-reduction method
is applied.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
additive Modelle semiparametrische Modelle nichtparametrische Schätzung Immobilien Einfamilienhaus hedonische Modelle restringierte Funktionen Dimensionsreduktionsverfahren
Autor*innen
Christian Pechhacker
Haupttitel (Deutsch)
Statistische Modellierung von Immobilienpreisen mithilfe eines additiven, nichtlinearen Modells
Paralleltitel (Englisch)
Statistical modelling of real estate data with the aid of an additive, nonlinear model
Publikationsjahr
2013
Umfangsangabe
III, 64 S. : graph. Darst.
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Georg Pflug
Klassifikationen
01 Allgemeines > 01.00 Allgemeines ,
70 Sozialwissenschaften allgemein > 70.03 Methoden, Techniken und Organisation der sozialwissenschaftlichen Forschung
AC Nummer
AC11031790
Utheses ID
25841
Studienkennzahl
UA | 066 | 951 | |