Typowe błędy w analizie rynku nieruchomości przy uŝyciu metod statystycznych



Podobne dokumenty
POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW)

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Analiza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka

Wykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle.

Zarządzanie ryzykiem. Opracował: Dr inŝ. Tomasz Zieliński

MINISTER INWESTYCJI I ROZWOJU 1)

Temat: BADANIE NIEZALEśNOŚCI DWÓCH CECH JAKOŚCIOWYCH TEST CHI KWADRAT. Anna Rajfura 1

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

Wykład 7. Opis współzaleŝności zjawisk. 1. Wprowadzenie.

AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW

ANALIZA STAWEK CZYSZNU LOKALI UŻYTKOWYCH W POZNANIU W II POŁOWIE 2008R.

Staże Ośrodka RENOWATOR

RZECZOZNAWCA, Aleksandra Radziejowska. Katedra Geomechaniki, Budownictwa i Geotechniki. A1 312

AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW

Statystyka matematyczna dla kierunku Rolnictwo w SGGW. BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH. ANALIZA KORELACJI PROSTEJ.

Teoria błędów pomiarów geodezyjnych

Doświadczalnictwo leśne. Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia

166 Wstęp do statystyki matematycznej

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Rynek mieszkaniowy - Wrocław

Analiza współzależności dwóch cech I

Program wycena masowa -OPARTA O METODĘ NAJWIĘKSZEJ ZALEŻNOŚCI PROF. Z. ADAMCZEWSKIEGO-

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła

Drzewa Decyzyjne, cz.2

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

STRESZCZENIE. rozprawy doktorskiej pt. Zmienne jakościowe w procesie wyceny wartości rynkowej nieruchomości. Ujęcie statystyczne.

DOBÓR PRÓBY. Czyli kogo badać?

Inteligentna analiza danych

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35

Podstawy ekonomii ELASTYCZNOŚCI W EKONOMII

OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów

STATYSTYKA. dr Agnieszka Figaj

POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY PODSTAWOWY NR 2 KSWP 2 WARTOŚCI INNE NIś WARTOŚĆ RYNKOWA

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

18 Analiza kosztów i korzyści społeczno- ekonomicznych

X Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9

Popyt rynkowy. Wyprowadzenie funkcji popytu z funkcji uŝyteczności

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Testowanie hipotez statystycznych

5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE

Regresja i Korelacja

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 10 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia / 31

Współczynniki korelacji czastkowej i wielorakiej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

Analiza współzależności zjawisk

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

XIII PODLASKIE FORUM GIS Rok mapy zderzenie tradycji z przyszłością Supraśl 2016

Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY PODSTAWOWY NR 1 KSWP 1

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty

Analiza rynku nieruchomości gruntowych w gminie Koszyce, powiat proszowicki, woj. małopolskie czerwiec 2013

Metody Ilościowe w Socjologii

RYNEK PIERWOTNY LOKALI MIESZKALNYCH W CENTRUM POZNANIA W OKRESIE

APROKSYMACJA ZJAWISK RYNKOWYCH NARZĘDZIEM WSPOMAGAJĄCYM PODEJMOWANIE DECYZJI

Opinia o przedziale wartości kombajnu zbożowego Deutz-Fahr TopLiner 4080 HTS, wartości minimalnej

Statystyka opisowa w wycenie nieruchomości Część I - wyznaczanie miar zbioru danych

WYŻSZA SZKOŁA MENEDŻERSKA W WARSZAWIE WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA W CIECHANOWIE KARTA PRZEDMIOTU - SYLABUS

POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW)

Parametry statystyczne

Niepewność metody FMEA. Wprowadzenie

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Zastosowanie Geobazy w analizie przestrzennej. Jarosław Jasiewicz IPIG Wojciech Jaszczyk MPU

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Józef Myrczek, Justyna Partyka Bank Spółdzielczy w Katowicach, Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Elementy statystyki wielowymiarowej

ŁÓDZKI RYNEK NIERUCHOMOŚCI

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

Analiza Współzależności

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

Psychometria PLAN NAJBLIŻSZYCH WYKŁADÓW. Co wyniki testu mówią nam o samym teście? A. Rzetelność pomiaru testem. TEN SLAJD JUŻ ZNAMY

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817

Nr sprawy: BDG-II PC/09 Warszawa dn. 29 października 2009 r.

Ćwiczenie nr 2: ZaleŜność okresu drgań wahadła od amplitudy

Rynkowe cechy nieruchomości

Zarządzanie jakością. cią. Zarządzanie jakością - wykład 5. W. Prussak Kontrola w zarządzaniu jakością

III KRAKOWSKIE FORUM WYNAGRODZEŃ. Problemy ze stosowaniem przeglądów płacowych w firmie

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

Wyznaczanie symulacyjne granicy minimalnej w portfelu Markowitza

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

WYZNACZANIE CECH PUNKTOWYCH SYGNAŁÓW POMIAROWYCH

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

Transkrypt:

Typowe błędy w analizie rynku nieruchomości przy uŝyciu metod statystycznych Sebastian Kokot XXI Krajowa Konferencja Rzeczoznawców Majątkowych, Międzyzdroje 2012

Rzetelnie wykonana analiza rynku nieruchomości powinna być elementem, czy teŝ etapem kaŝdej wyceny nieruchomości, w szczególności takiej, w której oszacowaniu podlega wartość rynkowa nieruchomości. Trudności przeprowadzenia analizy rynku w sposób prawidłowy pojawiają się juŝ na etapie pozyskiwania i gromadzenia danych.

Wynikają one z następujących względów metodologicznych, technicznych i prawnych: trudność dostępu do danych, ograniczona wiarygodność danych, brak jednolitych, precyzyjnych definicji, niejednorodność danych, opisywanie nieruchomości przez róŝne rodzaje cech statystycznych, subiektywne postrzeganie cech nieruchomości przez uczestników rynku, a nawet działających na nim profesjonalistów,

brak moŝliwości uchwycenia specyficznych okoliczności transakcji, asymetria informacji na rynku nieruchomości, obserwacje w czasie są dokonywane na róŝnych obiektach, mała ilość transakcji w krótkich okresach czasu, wysokie nakłady związane z pozyskaniem danych.

Celem referatu jest zwrócenie uwagi na pewne aspekty związane z analizą danych zebranych w toku badania rynku, a więc przy załoŝeniu, Ŝe ww. trudności zostały pokonane i dysponujemy kompletem reprezentatywnych, jednorodnych i wiarygodnych danych liczbowych z poddawanego analizie rynku lokalnego. Okazuje się bowiem, Ŝe nawet na tym etapie moŝna popełnić błędy, które w konsekwencji doprowadzą do nieprawidłowych wniosków.

Metody statystyczne znajdują zastosowanie tam, gdzie mamy do czynienia ze zjawiskami masowymi. Zjawisko masowe to takie zjawisko, które często występuje. Częstość występowania moŝe być tu utoŝsamiana zarówno z wystarczająco duŝą liczbą obserwowanych jednostek (obiektów) jak i duŝą liczbą regularnie następujących po sobie obserwacji tego samego obiektu.

JeŜeli na podstawie obserwacji takiego zjawiska moŝemy wyciągnąć określony wniosek cechujący je mamy do czynienia z tzw. prawidłowością statystyczną. Inaczej mówiąc - prawidłowość statystyczna to jednoznaczny wniosek wynikający z obserwacji procesów masowych, czyli kształtowanych przez określony zespół warunków, obserwowanych w duŝej liczbie, masie przypadków. O występowaniu prawidłowości statystycznej w sferze ekonomii (a więc teŝ na rynku nieruchomości) mówimy zatem wówczas gdy w duŝej masie przypadków powtarzają się efekty działań ludzkich. Tak teŝ dzieje się na rynku nieruchomości.

Identyfikacji, analizom i diagnozom prawidłowości statystycznych słuŝy cały zestaw zarówno prostych jak bardziej zaawansowanych metod. Powodzenie stosowania metod statystycznych jest jednak uwarunkowane spełnieniem określonych warunków. Bez ich spełnienia nawet najdoskonalsze metody nie doprowadzą do satysfakcjonujących wniosków, ba mogą wręcz doprowadzić do wniosków błędnych.

Główne warunki stosowania metod statystycznych to: badana prawidłowość jest stała, badane zjawiska są mierzalne, spośród czynników wpływających na kształtowanie się badanego zjawiska moŝna wyodrębnić podzbiór czynników istotnych, istnieją odpowiednie dane statystyczne o badanych zjawiskach.

Do podstawowych błędów spotykanych w analizach rynku nieruchomości dokonywanych przy uŝyciu metod statystycznych zaliczyć naleŝy: I. Stosowanie metod statystycznych w sytuacji, gdy de facto w analizowanym zjawisku brak jest podstaw do identyfikacji prawidłowości statystycznych. II. Analiza dotyczy prawidłowości podlegającej istotnej zmianie lub zmianom. III. Miary statystyczne wykorzystywane w ramach analizy zostały źle dobrane.

I. Brak jest podstaw do identyfikacji prawidłowości statystycznych Za pomocą metod statystycznych moŝna zarówno zidentyfikować istnienie prawidłowości statystycznej jak i je bliŝej rozpoznać. Jednak stosowanie metod statystycznych tam, Jednak stosowanie metod statystycznych tam, gdzie w rzeczywistości, z róŝnych powodów nie występują prawidłowości statystyczne jest nieprawidłowe, a uzyskane wyniki są obarczone błędami dyskwalifikującymi.

I. Brak jest podstaw do identyfikacji prawidłowości statystycznych Warunkiem koniecznym ujawnienia się prawidłowości jest to, by badane zjawisko nosiło znamiona zjawiska masowego. Jeśli analizowane w ramach badanego zjawiska zdarzenia na lokalnym rynku nie wystąpiły w dostatecznej liczbie, nie naleŝy wnioskować o zjawiskach rynku nieruchomości na podstawie metod statystycznych, gdyŝ prawdopodobieństwo zbieŝności obliczonych miar z prawdziwymi charakterystykami takiego rynku jest zbyt małe.

I. Brak jest podstaw do identyfikacji prawidłowości statystycznych Innym przypadkiem będzie sytuacja, w której mimo, Ŝe dysponujemy dostatecznie licznym zbiorem obserwacji, prawidłowość statystyczna po prostu nie występuje. Jako potencjalne tego przyczyny naleŝy wskazać zafałszowanie danych, niedoskonałości rynku nieruchomości i w konsekwencji podejmowanie decyzji przez uczestników rynku w warunkach braku rzetelnej informacji, zróŝnicowane postrzeganie walorów nieruchomości przez kupujących.

I. Brak jest podstaw do identyfikacji prawidłowości statystycznych W efekcie spotykamy sytuacje, w których teoretycznie podobne nieruchomości uzyskują bardzo zróŝnicowane ceny lub stawki czynszu. Trudno wówczas wnioskować o typowym poziomie cen, ruchach cenowych itp.

II. Prawidłowość podlega istotnej zmianie lub zmianom Jednym z warunków stosowania metod statystycznych jest to, by badana prawidłowość była stała. Na rynku nieruchomości zachodzą zmiany w zakresie prawidłowości dotyczących róŝnych zjawisk. Np. moda na określoną lokalizację moŝe trwać dziesięciolecia, natomiast notowane w obrocie ceny mogą w tym czasie ulegać intensywnym wzrostom i spadkom. Podstawowy błąd popełniany przez analityków rynku polega na tym, Ŝe zbyt późno orientują się oni, iŝ badana przez nich prawidłowość przestała istnieć i obecnie mają do czynienia z nową prawidłowością.

II. Prawidłowość podlega istotnej zmianie lub zmianom 180 160 cena [zł/m2] 140 120 100 Prawidłowść I Prawidłowość II Cały okres jako jedna prawidłowość 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 kolejne kwartały

III Zły dobór miar statystycznych Trzeci przypadek dotyczy sytuacji, w której prawidłowość statystyczna rzeczywiście istnieje i jest stała, lecz miary statystyczne słuŝące jej identyfikacji, analizie i diagnozie zostały nieumiejętnie dobrane. KaŜda miara statystyczna, czy szerzej metoda ma swoją specyfikę, na którą składają się z jednej strony załoŝenia jej stosowania, a z drugiej interpretacja.

III Zły dobór miar statystycznych Przykład 1. W toku analiz rynkowych zebrano na lokalnym rynku następujące informacje o cenach rynkowych działek budowlanych w 38-miu transakcjach (w zł/1m2): 75, 76, 76, 77, 79, 80, 80, 80, 80, 80, 80, 81, 81, 81, 81, 82, 82, 82, 82, 82, 86, 87, 87, 87, 88, 88, 92, 93, 94, 94, 95, 95, 107, 110, 122, 124, 135, 140.

III Zły dobór miar statystycznych Wszystkie działki nie róŝniły się bardzo znacząco pod względem takich cech jak lokalizacja ogólna, uzbrojenie, dostępność komunikacyjna, sąsiedztwo, i wszystkie transakcje miały miejsce nie dawniej jak 6 miesiący temu, a w tym czasie nie odntotowano teŝ na lokalnym zmian cen w czasie. Nie stwierdzono równieŝ Ŝadnych dodatkowych uwarunkowań i okoliczności mogących mieć wpływ na uzyskane ceny. Pytanie: jaki jest przeciętny poziom cen jednostkowych działek budowlanych na lokalnym rynku?

III Zły dobór miar statystycznych Średnia arytmetyczna wynosi 90,03 zł/m2. Czy rzeczywiście przedstawia ona typowy poziom cen? Inne średnie: mediana dominanta

III Zły dobór miar statystycznych

III Zły dobór miar statystycznych

III Zły dobór miar statystycznych Obliczone dla prezentowanego przykładu miary te wynoszą: M = 82 D = 80

III Zły dobór miar statystycznych Przykład 2. Badano zaleŝność między cenami transakcyjnymi działek budowlanych a ich powierzchniami: l.p. cena pow. l.p. cena pow. l.p. cena pow. l.p. cena pow. 1 67 720 11 71 1231 21 81 942 31 108 754 2 67 804 12 72 933 22 82 700 32 115 746 3 67 1345 13 72 1148 23 82 725 33 120 699 4 68 900 14 74 1148 24 88 856 34 127 725 5 68 1272 15 75 700 25 89 755 35 128 680 6 69 1194 16 75 870 26 93 781 36 133 720 7 70 752 17 76 980 27 96 730 37 136 684 8 70 1002 18 79 705 28 98 701 38 141 696 9 70 1099 19 81 810 29 98 792 10 70 1315 20 81 875 30 102 747

III Zły dobór miar statystycznych Podstawową i najczęściej stosowaną miarą siły związku między zmiennymi jest współczynnik korelacji liniowej Pearsona. r = -0,59 Dla omawianego przykładu nie jest to miara adekwatna, gdyŝ rozpatrywany związek ma charakter nieliniowy.

III Zły dobór miar statystycznych

III Zły dobór miar statystycznych W analizach zjawisk rynkowych dość często spotykamy związki nieliniowe. Badając je naleŝy stosować miary korelacji odpowiednie dla związków nieliniowych, np. stosunek korelacyjny Pearsona. e xy = 2 S ( x S 2 j ) ( x) gdzie: S 2 ( x) - wariancja cechy zaleŝnej, 2 S ( x j )- wariancja średnich warunkowych cechy zaleŝnej.

III Zły dobór miar statystycznych W jego wyznaczeniu pomocna jest tablica korelacyjna Pow: Cena: Środki przedziałów 60-74 74-88 88-102 102-116 116-130 130-144 67 81 95 109 123 137 614-746 680 1 3 3 1 3 3 14 106,00 746-878 812 2 4 3 2 11 87,36 878-1010 944 3 2 5 72,60 1010-1142 1076 1 1 67,00 1142-1274 1208 5 5 67,00 1274-1406 1340 2 2 67,00 nj 14 9 6 3 3 3 38 y j 1066,57 797,33 746,00 768,00 680,00 680,00 n i x j

III Zły dobór miar statystycznych Dla omawianego przykładu wartość stosunku korelacyjnego wynosi: e = 0,70 Wynika z tego, Ŝe rozpatrywana zaleŝność uzyskiwanych cen od powierzchni działek budowlanych na badanym rynku lokalnym jest silniejsza niŝ wskazywałby na to współczynnik korelacji liniowej.

Wnioski Przedstawione w artykule przykłady dowodzą, Ŝe zastosowanie metod statystycznych w analizach rynku nieruchomości w sposób nieumiejętny moŝe prowadzić do błędnych wniosków. W szczególności wykorzystując te metody naleŝy zwrócić uwagę na to, czy prawidłowość statystyczna rzeczywiście występuje i jest stabilna oraz właściwy dobór miar statystycznych, odpowiedni do właściwości badanych prawidłowości.

Dziękuję za uwagę;)