Az ingatlanárak előrejelzése a szubjektív és objektív változók bevonásával
Dolgozatomban a befektetésekkel foglalkozom, méghozzá a lakóingatlanokkal. Célom, egy olyan modell létrehozása, ami a legjobban előrejelzi az egyes budapesti ingatlanok árát, különböző tényezők figyelembevételével. Nem szabad elfelejteni, hogy én egy objektív modellt szeretnék létrehozni, viszont az ingatlanpiacon általában nem az objektivitás figyelhető meg, mivel egy ingatlan annyit ér, amennyiért a tulajdonos hajlandó megválni az ingatlantól, valamint egy vevő képes és hajlandó kifizetni az adott ingatlanért.
Ahhoz, hogy ebből egy regressziós modell elkészüljön a következő lépéseken haladtam végig.
Részt vettem egy találkozón a Duna House alkalmazottaival, így jutottam a szubjektív-objektív eladási ár közötti különbségre. Ezután kutatás és adatgyűjtés következett a piacon lévő ingatlanokról, amelyek paraméterei szerepet játszanak a modellben. Ezek alkotják a mintát, aminek segítségével létrehoztam a lineáris regressziót. Ezután egy kérdőívet küldtem ki, majd elemeztem annak érdekében, hogy objektívebbé tudjak tenni szubjektívnek tűnő elemeket, mint például a közlekedés fontossága, a terasz, vagy az emeletek száma.
Ezek segítségével, a vállalati pénzügyekből és ökonometriából tanultak felhasználásával, és a termelésmenedzsmentből ismert egyenletekkel létrejött az én modellem. E modellt teszteltem egy, a mintát nem alkotó lakáson, ami a piaci viszonyoknak megfelelő eredményt hozott, tehát a modell alkalmazható erre a budapesti ingatlanra is.
Egyéb változókat is vizsgáltam, amelyek nem magához a lakásárhoz tartoznak, hanem az egyénekhez, a vevőkhöz, s így olyan következtetéseket is levontam, mint a kockázatkerülés megjelenése, és különbségek a férfi-női döntéshozás, valamint a korosztályok cselekedetei között.
A fentebb említett regresszió tehát a következő egyenlettel írható le:
Lakásár= -7031,89+ 1345,4x szobaszám+ 182,816x méret+ 812,208x ingatlan állapota+ 823,029x épület állapota -1858,82x1(központi fűtés)+ 317,066x terasz+ 1054,28x1(különnyíló szoba) -3197,5x1 (éjszakaival megközelíthető)+ 195,897x konyha+ 3054,17x1 (ha 5., 6. vagy 7. kerületi az ingatlan) és hozzáadjuk a kerület koefficiensx1-et, amennyiben a lakás az 1,2,3,5,6,9,11,12,13,14,16 vagy 22. kerület valamelyikében található.
A méret, terasz és konyha négyzetméterben értendő, az ingatlan és épület állapotára a következő skála alkalmazandó:
•új építésű=7
•újszerű, nagyon jó, kiváló=6
•felújított=5
•jó=4
•közepes, lakható=3
•felújítandó=2
•lakhatatlan=1
Kerületek koefficiensei, melyek a szaturált modell részei:
ker1 7593,38 ker6 3528,83 ker13 6301,62
ker2 10926,0 ker9 4490,85 ker14 3306,78
ker3 6150,45 ker11 5022,16 ker16 2407,20
ker5 15681,9 ker12 11882,7 ker22 3149,57
szerző
-
Képes Petronella
kommunikáció és médiatudomány
alapszak
konzulens
-
Timotity Dusán
PhD, Pénzügyek Tanszék
