Predikce vývoje nemovitostního trhu a statistické metody

Abstract

Tématem článku je popis možnosti využití statistických metod v oboru oceňování nemovitých věcí, například při predikování vývoje nemovitostního trhu a hledání relevantních faktorů ovlivňujících jeho vývoj. Pro konkrétní výpočet jsou uvažovány hodnoty hrubého domácího produktu (HDP) a vývoj cen nemovitých věcí. Cílem článku je potvrzení, popř. vyloučení premisy, že vývoj cen nemovitých věcí je přímo ovlivněn vývojem HDP, a tedy, že HDP je jedním z faktorů, díky nimž lze predikovat vývoj cen nemovitých věcí. Druhým cílem článku je potvrzení vhodnosti vybrané metodiky, která bude aplikovatelná při zkoumání a hledání dalších relevantních faktorů a zároveň využitelná i na jiné bádání. Zvolený problém byl řešen za využití regresní analýzy, konkrétně lineární regrese, a dále byla využita autokorelace, Durbin-Watsonova statistika. Testováním na konkrétních datech bylo konstatováno, že vybrané metody jsou vhodné, byla zjištěna závislost proměnných, tedy vývoje cen nemovitých věcí na vývoji HDP, vč. velikosti závislosti těchto veličin. Potvrdilo se tedy, že je možno při predikování vývoje cen nemovitých věcí vycházet z hodnot HDP a využít regresní analýzu, což je i přínosem provedeného zkoumání. Je možno aplikovat regresní analýzu i při hledání dalších relevantních faktorů pro určení vývoje nemovitostního trhu.

The object of this article is describe the possibilities of statistics method in the real estate evaluation. The object of this¨article is to perform a case study that examines the influence of GDP upon the development of real estate prices, confirming or disproving their relationship and determining whether any demonstrated correlation can be used to predict the development of real estate prices. Statistical analysis, specifically regression analysis, shall be applied. The subject of this case study is to be the residential apartment market. Statistical software shall be employed and, to illustrate an alternative approach, Microsoft Excel will also be used.