dc.contributor.author | Gargula, Krzysztof | |
dc.contributor.author | Zając, Wojciech | |
dc.date.accessioned | 2016-07-11T10:41:39Z | |
dc.date.available | 2016-07-11T10:41:39Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.issn | 1508-1117 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11089/18743 | |
dc.description.abstract | Celem artykułu jest ustalenie wpływu determinant geoprzestrzennych1
na zachowania nabywców nieruchomości mieszkaniowych w przestrzeniach zurbanizowanych.
Zachowanie konsumentów na rynku nieruchomości mieszkaniowych zależy
w dużej mierze nie tylko od czynników wewnętrznych (nieprzestrzennych) charakteryzujących
nieruchomości przede wszystkim od strony funkcjonalno-technicznej, ale również
od czynników zewnętrznych (geoprzestrzennych) opisujących główny atut każdej nieruchomości
mieszkaniowej, czyli jej lokalizację w strukturze przestrzeni zurbanizowanej.
W celu zrealizowania założeń artykułu przeprowadzono badania geostatystyczne na podstawie
danych z rynku nieruchomości lokalowych miasta Bytom. | pl_PL |
dc.description.abstract | The article’s goal is to determine an impact of geospatial factors on a behavior
of residential properties purchasers in urban spaces. The behavior of real estates market
consumers doesn’t depend mostly only on internal non-spatial factors which characterize
functional-technical real estates features. Most of all it depends on the external geospatial
factors which describe the major asset of any real estate – its location in the spatial urban
structure. The geostatistical analysis of Bytom city residential property was carried out
to reach the article’s goal. The methods used in the article consisted of testing spatial
autocorrelation (Global Moran I, General G Getis, Local G Getis) spatial interpolation,
namely: Inverse Distance Weighting (IDW) interpolation, Radial Basis Functions (RBF)
and Ordinary Kriging. The authors tested the impact of many geospatial factors such as
the proximity to roads, green areas, the density of the poverty, location of banks and many
more on the transaction prices of residential properties. The tools used for that were the
Ordinary Least Squares (OLS) and the Geographically Weighted Regression (GWR). The
finally constructed model consisted of such factors as the density of violence, the unemployment
density, the alcoholism density, the market square proximity and the location of
dead bodies. | pl_PL |
dc.language.iso | pl | pl_PL |
dc.publisher | Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego | pl_PL |
dc.relation.ispartofseries | Acta Universitatis Lodziensis. Folia Geographica Socio-Oeconomica;23 | |
dc.subject | zachowanie przestrzenne | pl_PL |
dc.subject | wartość przestrzeni | pl_PL |
dc.subject | nieruchomości mieszkaniowe | pl_PL |
dc.subject | przestrzeń zurbanizowana | pl_PL |
dc.subject | geostatystyka | pl_PL |
dc.subject | spatial behavior | pl_PL |
dc.subject | space value | pl_PL |
dc.subject | residential | pl_PL |
dc.subject | urbanized space | pl_PL |
dc.subject | geostatistics | pl_PL |
dc.title | Nowe zachowania przestrzenne nabywców nieruchomości mieszkaniowych w przestrzeniach zurbanizowanych | pl_PL |
dc.title.alternative | New spatial behaviors of residential properties purchasers in urban spaces | pl_PL |
dc.type | Article | pl_PL |
dc.rights.holder | © Copyright by Krzysztof Gargula, Wojciech Zając, Łódź 2016; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2016 | pl_PL |
dc.page.number | 101–119 | pl_PL |
dc.contributor.authorAffiliation | Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Wydział Ekonomii, Katedra Gospodarki Przestrzennej. | pl_PL |
dc.identifier.eissn | 2353-4826 | |
dc.references | Branna J., 2012, Analiza zależności pomiędzy ceną a lokalizacją nieruchomości na przykładzie Krakowa, „Roczniki Geomatyki – Annals of Geomatics”, 10 (4/54), Kraków, s. 29–40. | pl_PL |
dc.references | Cellmer R., 2012, Spatial Analysis of Local Real Estate Market Activity – the Example of the City of Olsztyn, „Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości”. Topical Issues in the Valuation and Application of Market Value, Olsztyn, s. 77–88. | pl_PL |
dc.references | Cellmer R., 2013, Use of Spatial Autocorrelation to Build Regression Models of Transaction Prices, „Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości”, 21(4), Olsztyn, s. 65–74. | pl_PL |
dc.references | Cellmer R., 2014, Modelowanie przestrzenne w procesie opracowywania map wartości gruntów, Wydawnictwo Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego, Olsztyn. | pl_PL |
dc.references | Charlton M., Fotheringham A.S., 2013, Geographically Weighted Regression: A Tutorial on Using GWR in ArcGIS 9.3, National Centre for Geocomputation, National University of Ireland Maynooth, Manuscript. | pl_PL |
dc.references | Chrzanowska M., 2011, Przestrzenna analiza warszawskiego (wtórnego) rynku mieszkaniowego, „Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości”, 19(3), Olsztyn, s. 170–180. | pl_PL |
dc.references | Cichociński P., 2011, Porównanie metod interpolacji przestrzennej w odniesieniu do wartości nieruchomości, „Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości”, 19(3), Olsztyn, s. 120–129. | pl_PL |
dc.references | Ciesiółka P., 2016, Gentryfikacja jako efekt rewitalizacji. Przykład Poznania, http://www.urbanistyka.info/content/gentryfikacja-jako-efekt-rewitalizacji-przyk%C5%82ad-poznania (dostęp: 17.03.2016). | pl_PL |
dc.references | Czornik M., 2008, Miasto. Ekonomiczne aspekty funkcjonowania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. K. Adamieckiego w Katowicach, Katowice. | pl_PL |
dc.references | Domański R., 2002, Gospodarka przestrzenna, PWN, Warszawa. | pl_PL |
dc.references | Gargula K., 2014, Ocena zagospodarowania przestrzennego Bytomia pod względem atrakcyjności inwestycyjnej, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, praca magisterska, Katowice. | pl_PL |
dc.references | Górczyńska M., 2015, Gentryfikacja w polskim kontekście: krytyczny przegląd koncepcji wyjaśniających, „Przegląd Geograficzny”, IGiPZ PAN, Warszawa, s. 589–611. | pl_PL |
dc.references | Ilnicki D., Janc K., Kryza M., Szymanowski M., 2011, Cechy rozmieszczenia sklepów w przestrzeni wielkomiejskiej na przykładzie Wrocławia – zastosowanie regresji ważonej geograficznie, [w:] Ekonometria przestrzenna i regionalne analizy ekonomiczne, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, 253, Łódź, s. 253–268. | pl_PL |
dc.references | Kisiała W., 2013, Wykorzystanie geograficznie ważonej regresji do analizy czynników kształtujących zapotrzebowanie na świadczenia przedszpitalnego ratownictwa medycznego, „Przegląd Geograficzny”, 85, IGiPZ PAN, Warszawa, s. 2. | pl_PL |
dc.references | Kopczewska K., 2011, Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R CRAN, CeDeWu Wydawnictwa Fachowe, Warszawa. | pl_PL |
dc.references | Kot S.M., Jakubowski J., Sokołowski A., 2007, Statystyka: podręcznik dla studiów ekonomicznych, Centrum Doradztwa i Informacji Difin, Warszawa. | pl_PL |
dc.references | Kozioł-Kaczorek D., 2011, Statystyka Morana w analizie rozkładu cen nieruchomości, „Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych”, XII–2, Warszawa, s. 222–231. | pl_PL |
dc.references | Kozioł-Kaczorek D., Pietrzykowski R., 2011, Analiza cen nieruchomości z wykorzystaniem statystyki Morana, „Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości”, 19(3), Olsztyn, s. 182–191. | pl_PL |
dc.references | Li J., Heap A.D., 2008, A review of spatial interpolation methods for environmental scientists, Geoscience Australia, Canberra. | pl_PL |
dc.references | Lichstein J.W., 2002, Spatial autocorrelation and autoregressive models in ecology, „Ecological Monographs”, 72(3), s. 445–463. | pl_PL |
dc.references | Longley P.A., Goodchild M.F., Maguire D.J., Rhind D.W., 2006, GIS. Teoria i praktyka, PWN, Warszawa. | pl_PL |
dc.references | Łaszek J., Augustyniak H., Olszewski K., Waszczuk J., 2015, Informacja o cenach mieszkań i sytuacji na rynku nieruchomości mieszkaniowych i komercyjnych w Polsce w IV kwartale 2014 roku, NBP, Warszawa. | pl_PL |
dc.references | Mordwa S., 2011, Kradzieże w przestrzeni Łodzi, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Geographica Socio-Oeconomica”, 11, Wydawnictwo UŁ, Łódź. | pl_PL |
dc.references | Murzyn M.A., 2006, Kazimierz. Środkowoeuropejskie doświadczenie rewitalizacji, Międzynarodowe Centrum Kultury, Kraków. | pl_PL |
dc.references | Obrót nieruchomościami w 2014, 2015, GUS, Warszawa. | pl_PL |
dc.references | Ojrzyńska A., Twaróg S., 2011, Badanie autokorelacji przestrzennej krwiodawstwa w Polsce, [w:] Ekonometria przestrzenna i regionalne analizy ekonomiczne, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, 253, Łódź, s. 129–141. | pl_PL |
dc.references | Palicki S., 2013, Rewitalizacja a rynek nieruchomości mieszkaniowych. Przypadek poznańskie Środki, Wydział Prawa i Administracji UAM, Poznań, s. 209–229. | pl_PL |
dc.references | Polko A., 2005, Miejski rynek mieszkaniowy i efekt sąsiedztwa, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. K. Adamieckiego w Katowicach, Katowice. | pl_PL |
dc.references | Rosser Z.H., 2000, Y-Chromosomal Diversity in Europe is Clinal and Influenced Primarily by Geography, Rather than by Language, „The American Journal of Human Genetics”, 67(6), s. 1526–1543. | pl_PL |
dc.references | Runge J., 2007, Metody badań w geografii społeczno-ekonomicznej: elementy metodologii, wybrane narzędzia badawcze, Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego, Katowic | pl_PL |
dc.references | Tobler W., 1970, A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region, „Economic Geography”, 46(2), s. 234–240. | pl_PL |
dc.references | Urbański J., 2012, GIS w badaniach przyrodniczych, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk. | pl_PL |
dc.references | Widłak M., Waszczuk J., Olszewski K., 2014, Spatial and hedonic analysis of house price dynamics in Warsaw, NBP Working Paper, 197, Warszawa. | pl_PL |
dc.references | Zając W., 2015, Wykorzystanie systemów informacji geograficznej do lokalizacji najlepszych terenów pod realizację projektów rewitalizacji w Bytomiu, [w:] Brandenburg H., Sekuła P. (red.), Projekty lokalne i regionalne. Rola kompetencji w zarządzaniu projektami, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice, s. 191–204. | pl_PL |
dc.identifier.doi | 10.18778/1508-1117.23.06 | |