Titelaufnahme

Titel
Modellierung von wertrelevanten Mikrolageparametern für die automatisierte Immobilienbewertung / von Ronald S. Weberndorfer
VerfasserWeberndorfer, Ronald S.
Begutachter / BegutachterinFeilmayr, Wolfgang ; Getzner, Michael
Erschienen2013
UmfangXIII, 174 S. : Ill., graph. Darst., Kt.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Diss., 2013
Anmerkung
Zsfassung in engl. Sprache
SpracheDeutsch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Geographisches Informationssystem (GIS) / Generalisierte Additive Modelle (GAM) / nichtlineare Regression / Immobilienpreise / hedonische Preise / Raster / Mikrolage / Lagefaktoren / Lagemodell / statistisches Modell
Schlagwörter (EN)geographic information systems (GIS) / generalized additive models (GAM) / nonlinear regression / house prices / hedonic prices / raster / micro-location / location factors / location model / statistical model
Schlagwörter (GND)Österreich / Immobilienbewertung / Raumlage / Geoinformationssystem / Modellierung / Regressionsmodell
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-62481 Persistent Identifier (URN)
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Modellierung von wertrelevanten Mikrolageparametern für die automatisierte Immobilienbewertung [9.74 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Der Hauptfokus dieser Arbeit liegt auf der Modellierung von kleinräumigen (mikro) Lageeffekten in einem Geographischen Informationssystem (GIS) sowie der Auswirkungsanalyse dieser Einflüsse auf Immobilienpreise bei Standardwohnobjekten (EFH und ETW).

Für die Modellierung der Mikrolagevariablen in der Analyseregion Österreich wird hauptsächlich auf Rastertechnik mit einer Auflösungsgenauigkeit von bis zu 30m gesetzt. Durch die mittels Python automatisierte GIS-gestützte Generierung von neuen Mikrolagefaktoren - wie beispielsweise Wohnumfeld, Lärm, Erreichbarkeit oder Höhenlage - ist es möglich, ein hochauflösendes Datenmodell aufzubauen.

Mithilfe von semiparametrischen Regressionsmodellen wurden diese Variablen analysiert und festgestellt, dass durch die exakt verorteten Mikrolagevariablen erhebliche Effekte in einem hedonischen Preismodell nachweisbar sind. Die Verwendung von hochauflösenden Raster-Mikrolagevariablen wie z.B. Lärm erklären Wertveränderungen deutlich und verbessern hierdurch in statistisch-räumlichen Analysemodellen die Schätzqualität signifikant.

Zusammenfassung (Englisch)

The main focus of this work concentrates on the modeling of small-scaled (micro) location effects in geographic information systems (GIS) and the impact analysis of these influences on real estate prices for standard residential properties (houses and flats).

The modeling of micro-location variables is mainly based on grid technology with a resolution accuracy of up to 30m all over the analysis region Austria. By using Python the automated GIS-based generation of new micro-location factors - such as residential environment, noise, accessibility or elevation - allows to construct a high-resolution data model.

These variables are analyzed with semi-parametric regression models. It was determined that through the exact rooted micro-location variables in a hedonic price model significant effects are detectable. The use of high resolution micro-location variables e.g. noise declare value changes clearly and improve the estimation quality in statistical spatial analysis models significantly.