Spatial framework for real estate analysis: The case of the Czech Republic

Petr Hrobař

Master's thesis

Abstract:

Již po dlouhou dobu je známo, že data týkající se nemovitostí mají prostorovou povahu. V důsledku čehož bude jakákoliv analýza, které nebere v potaz tuto povahu velmi limitující. Naše studie využívá prostorové rámce ve dvou samostatných analýzách: Analýze "Honosných" clusterů a analýze Dílčích Subtrhů na uzemí celé České republiky. Nejdříve potvrzujeme lepší vlastnosti odhadové vlasnosti prostorových modelů a následně přistupujeme, s využitím hedonické teorie a kriging prostorové interpolace, k vyhodnocení lokality na cenu nemovitostí, tj, identifikace "Honosných" clusterů. V druhé části analýzy demonstrujeme metodologii možnosti identifikace dílčích submarketů - tj. územních celků ve kterých mají klíčové determinanty ceny nemovitosti větší úroveň homogenity než mimo tyto submarkety. Pro každý jednotlivý region České republiky samostatně. Naše výsledky potvrzují hypotézy, že efekt všech klíčových determinantů ceny není stabilní ale variabilní v prostoru stejně tak potvrzujeme, že i efekt lokality je variabilní v prostoru. Navíc, užitá metodologie umožnuje nejen potvrdit tyto hypotézy, ale také přesně identifikovat hodnoty v prostoru.

Abstract:

It's been recognized for a very long time that the housing data are of spatial nature. Therefore, any analysis not utilizing the spatial framework suffers from a great informational loss. Our study utilizes the spatial frameworks in two separated analyses: the analysis of the "grandiose-clusters" and the analysis of the housing submarkets over the area of the entire Czech republic. We, firstly, confirm that spatial frameworks provide us with better and more robust results of the analyses, and then, utilizing the hedonic theory and the kriging interpolation techniques, we identify and evaluate the contribution of the location to the price of the estate - identifying the "grandiose clusters". In the second part of our empirical study, we demonstrate the methodology of identifying the housing submarkets - the clusters wherein considerably larger homogeneity of key price determinants is reached, and identify the housing submarkets of every single region of the Czech Republic individualy. Our results provide supports for the hypothesis that the effects of key price determinants vary in space and that the effect of location (on the price) also vary in space. Moreover, the methodology used allows not only to confirm these hypotheses, but also to accurately identify spatial positions of individual contributions.

Keywords

Prostorová Heterogenita, Prostorová metodologie, Dílčí Submarkety, Honosné clustery, Nemovitosti

Keywords

Real Estates, Spatial Frameworks, Housing Submarkets, Grandiose Clusters, Spatial Heterogenity

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 24. 6. 2021

Thesis defence

• Date of defence: 25. 8. 2021
• Supervisor: Michal Černý
• Reader: Tomáš Formánek

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme / field:
Kvantitativní metody v ekonomice / Ekonometrie a operační výzkum