Use this url to cite ETD: https://hdl.handle.net/20.500.12259/93135
Options
Kauno miesto dviejų kambarių rinkos verčių teritorinė variacija ir ją lemiantys veiksniai
Field of Science
Aplinkos inžinerija / Environmental engineering (T004)
Type of publication
type::text::thesis::master thesis
Title
Kauno miesto dviejų kambarių rinkos verčių teritorinė variacija ir ją lemiantys veiksniai
Other Title
Territorial Variation of Market Values of Two-Rooms Apartments in Kaunas City and its Contributing Factors
Author
Navickaitė, Šarūnė |
Advisor
Extent
53 p.
Date Issued
2019-06-03
Abstract
Tyrimui pasirinktas Kauno miesto daugiabučiai namai. Remiantis literatūros analize,
atrinkti kriterijai, galimai darantys reikšmingą įtaką nekilnojamojo turto vertei, ir surinkti
reikalingi duomenys apie nekilnojamojo turto objektus, esančius Kauno mieste. Atlikta pirminė
statistinė analizė, leidžianti atsirinkti svarbiausius kriterijus, o vėliau juos naudoti taikant erdvinės
analizės metodus. Iš 17 nagrinėjamųjų rodiklių, išskirti didžiausią įtaką darantys NT vertei
(objekto plotas, pastato metų skaičius, atstumas iki artimiausios viešojo transporto stotelės ir
atstumas iki artimiausios mokyklos), kurie buvo panaudoti kuriant daugianarės erdvinės regresijos
modelį GWR ir OLS metodais. Gauti daugianarės regresijos modeliai leidžia prognozuoti NT
vertes Kauno mieste tiek įvertinant objekto erdvinę padėtį tiek ir jos nevertinant. Sukurti dviejų
tipų regresijos modeliai – visai miesto teritorijai (mažiau tikslesnis) ir atskiriems mikrorajonams.
Nustatyti kurie kriterijai kuriame mokrorajone turi didesnę įtaka NT kainai ir sudaryti jų erdvinės
slaidos žemėlapiai.
atrinkti kriterijai, galimai darantys reikšmingą įtaką nekilnojamojo turto vertei, ir surinkti
reikalingi duomenys apie nekilnojamojo turto objektus, esančius Kauno mieste. Atlikta pirminė
statistinė analizė, leidžianti atsirinkti svarbiausius kriterijus, o vėliau juos naudoti taikant erdvinės
analizės metodus. Iš 17 nagrinėjamųjų rodiklių, išskirti didžiausią įtaką darantys NT vertei
(objekto plotas, pastato metų skaičius, atstumas iki artimiausios viešojo transporto stotelės ir
atstumas iki artimiausios mokyklos), kurie buvo panaudoti kuriant daugianarės erdvinės regresijos
modelį GWR ir OLS metodais. Gauti daugianarės regresijos modeliai leidžia prognozuoti NT
vertes Kauno mieste tiek įvertinant objekto erdvinę padėtį tiek ir jos nevertinant. Sukurti dviejų
tipų regresijos modeliai – visai miesto teritorijai (mažiau tikslesnis) ir atskiriems mikrorajonams.
Nustatyti kurie kriterijai kuriame mokrorajone turi didesnę įtaka NT kainai ir sudaryti jų erdvinės
slaidos žemėlapiai.
Kaunas city apartment houses were chosen for the research. Based on
the literature analysis, the criteria that may have a significant impact on the value of real estate
were selected, and the necessary data on real estate objects in the city of Kaunas were collected.
Primary statistical analysis has been carried out to select the most important criteria and then use
them for spatial analysis methods. Of the 17 indicators examined, the highest impact was on the
value of real estate (area of the object, number of years of the building, distance to the nearest
public transport station and distance to the nearest school), which were used to develop a
multivariate spatial regression model using GWR and OLS methods. The results allow to predict
the value of real estate in the whole city of Kaunas by applying local coordinates or without local
coordinates in individual districts. Space-related criteria were analyzed and concentration maps
made.
the literature analysis, the criteria that may have a significant impact on the value of real estate
were selected, and the necessary data on real estate objects in the city of Kaunas were collected.
Primary statistical analysis has been carried out to select the most important criteria and then use
them for spatial analysis methods. Of the 17 indicators examined, the highest impact was on the
value of real estate (area of the object, number of years of the building, distance to the nearest
public transport station and distance to the nearest school), which were used to develop a
multivariate spatial regression model using GWR and OLS methods. The results allow to predict
the value of real estate in the whole city of Kaunas by applying local coordinates or without local
coordinates in individual districts. Space-related criteria were analyzed and concentration maps
made.
Language
Lietuvių / Lithuanian (lt)
Defended
Taip / Yes
Creative Commons License
Access Rights
Atviroji prieiga / Open Access