分析:以下是房屋的邮政编码、大小、描述、功能和 BER 评级如何影响整个首都的价格
1985年,有一个轰动了创建一个都柏林26邮编。Dublin 6 的房主声称这会导致财产贬值,于是创建了Dublin 6W 邮政编码。对邮政编码的迷恋和某些邮政编码的流行在首都并不是什么新鲜事。有一个长期存在的理论,即购买者会为特定的邮政编码支付更多费用,而且邮政编码历来被用作财富指标和阶级地位的象征。或许这种信念至今仍被某些人所持有!
对于那些不熟悉都柏林邮政编码景观的人来说,这座城市分为25 个邮政编码:D1 – D18、D20、D22、D24、D6W、都柏林北部郡、都柏林南部郡和都柏林西部郡。利菲河将该县分为南北两部分,河以南为偶数邮政编码,以北为奇数邮政编码。Dublin 8 和 Dublin 20 除外,因为它们包含河流的北部和南部地区。如今,邮政编码影响着生活的许多领域,包括学区、医院区和地方财产税。
物业因其邮政编码而具有不同价值的想法促使我们调查邮政编码效应的影响。邮政编码在多大程度上可能影响房产价格?可以使用更受欢迎的邮政编码而不是实际邮政编码来增加您房产的转售价值吗?
我们使用 4PM Ltd 提供的 2018 年 1 月至 11 月的数据进行分析。该数据集在这段时间内有整个都柏林的 5,208 笔房产交易,销售价格来自房产价格登记册和原始房产清单的描述。
房产价值与房产大小相关,因此我们关注每平方米的价格,以便比较都柏林地区的价值。预计每平方米价格在就业、便利或交通便利的地区最高,而在没有这些特点的地区最低。下面的地图显示了都柏林每平方米价格的差异。我们可以看到较高的值(深红色)集中在市中心周围、城市南部和沿海地区。当人们从中心向县边界移动时,观察到较低的值(深绿色)。
为了区分有多少邮政编码价值是由感知欲望驱动的,我们首先需要确定属性对价值的影响,例如财产类型(公寓、独立屋、复式公寓等)、能源评级和个人房屋特征(最近翻新、有停车场或大花园等)。当地有很多便利设施,例如学校、交通连接和附近的公园,这些都可以影响房产的价值。
我们试图通过使用地理空间统计模型来捕捉这一点,该模型使我们能够估计每平方米价格中有多少可归因于物业的 GPS 位置。在拟合我们的统计模型后,我们探索剩余的结构,看看它是否可以与感知的富裕程度相关联。
首先,我们展示了我们模型中使用的属性特征,垂直轴或 y 轴提供了每个的估计效果,称为相对缩放。显示的特征与最佳拟合模型相关联。估计影响 1 可以解释为该特征没有影响,低于 1 表示值减少,大于 1 表示值增加。例如,我们估计翻新物业的溢价比未翻新物业高 3.2% 至 5.3%。
根据我们的模型,声称具有扩建或其他工程开发潜力的物业的相关价格溢价比没有的物业高 2.6% 至 5.7%。有趣的是,我们看到在奥康奈尔大桥 (Car Space.CC) 2 公里范围内停车的溢价约为 3.4%。
我们还在我们的模型中包含了属性大小。当我们最初分析数据时,我们注意到价格并不总是随着规模的增加而上涨。价格会上涨到某个点,然后趋于平稳。当我们转向每平方米价格设置时,平台效应仍然存在,但每平方米价格与大小之间的关系为负。这是有道理的,因为房产越大,每平方米的成本就越低。为了保持平稳,我们允许在每平方米价格和大小之间建立灵活的关系。
这是每平方米价格与房产规模的估计关系。我们看到,每平方米较小的房产比最大约 200 平方米的较大房产更贵。长期以来,人们一直推测房产类型会对价格产生影响,不同的房产类型会产生不同的影响。我们的统计模型允许我们检查房产类型对每平方米价格的影响,同时保持所有房产属性和特征相同。
房子描述呢?将房产列为独立式住宅(第一点)的估计影响为 1.17,但对于半独立式房产,这是 1.12。因此,独立式住宅比半独立式住宅的溢价为 4% (1 – 1.12/1.17)。
另一方面,复式(最后一点)是最不受欢迎的住房类型。如果在同一区域出售独立式住宅和复式住宅 - 均为 100 平方米,并且具有相同的 BER、浴室数量等 - 并且独立式住宅的价值为 250,000 欧元(每平方米 2,500 欧元),我们d 预计复式为 188,000 欧元(每平方米 1,880 欧元)。
我们可以通过提高您的能源评级来估计房产价值的提升吗?BER 证书于 2007 年推出,表明房屋的能源性能。在转售住宅时需要它们,尽管存在一些豁免。我们将BER的子类别分组在一起,即'A1'和'A2'被分组为'A','B1','B2'和'B3'被分组为'B'等。'A'是等级最高且能效最高,而“G”等级最低且能效最低。
在此图中,x 轴显示不同的评级,“H”表示豁免属性。与 BER 评级的整体平均影响相比,“A”级住宅的相对比例为 1.08。相比之下,与平均水平相比,“G”评级的影响估计为 0.94,每平方米价格降低 6%。相比之下,将属性从“G”增加到“A”BER 等级可使该值增加 13% (1-0.94/1.08)。虽然对房产类型和 BER 的估计影响的结果并不出人意料,但通过这些估计,我们可以量化房主考虑进行工程时它们增加的价值。在我们的模型中保持所有属性相同,我们还检查可以与邮政编码结构相关联的内容。
我们对邮政编码效果的第一次分析使用了房地产广告上列出的邮政编码,如下所示。我们缩短了 x 轴上的一些邮政编码名称,因此 NCD 是北都柏林郡,SCD 是南都柏林郡,WCD 是西都柏林郡,D1 是都柏林 1,依此类推。
从中可以清楚地看出,大多数南侧邮政编码(偶数,以海军显示)的估计影响大于 1(灰色虚线上方),这意味着邮政编码比所有其他财产属性增加了每平方米的额外溢价。点用相关的 95% 置信区间表示我们对不同邮政编码的估计。灰色虚线上方的点对每平方米价格有正面影响,下方的点对每平方米价格有负面影响,虚线上的点对每平方米价格没有影响
但这并不能说明全部情况,因为我们的分析显示某些属性包含错误的邮政编码。使用属性的 GPS 坐标,我们确认并更正了我们研究的属性的所有邮政编码。我们发现 16% 的研究物业更改了邮政编码。
我们试图量化最常出现的变化。在下图中,x 轴或水平轴上的文本显示了不同的邮政编码变化;'D11.D9' 可以解释为宣传为都柏林 11 但实际上在都柏林 9 中的属性;'SCD.D24' 可以被解读为据说在都柏林南部,但实际上在都柏林 24 等地的属性。点周围的条形似乎比之前的任何图都长——这些是 95%我们估计的置信区间。这些较大的间隔是由于属于每个类别的交易数量很少,因此我们不太确定真实价值。
大于 1 的影响(虚线上方)显示了与它们相关的额外溢价的变化。当我们调查所涉及的邮政编码时,该溢价可能与声称该物业位于具有较高中位数价格的邻近邮政编码有关。例如,我们的模型预测,如果都柏林 24 区的一处房产(正确地将其邮政编码为 D24)的价值为 250,000 欧元,那么使用邮编为 South County Dublin 的完全相同的房产的价值将在 253,000 欧元到 293,000 欧元之间增加.
当我们使用我们的模型来预测价格时,85% 的模型预测在真实销售价格的 20% 以内。我们用来确定模型是否合适的指标之一是 R 平方。R 平方是一个数字,表示模型对数据的拟合程度,其中数字越大通常表示拟合越好。
我们的模型的 R 平方为 0.87,这意味着它占价格变化的 87%。重要的是,我们在模型中包含了房产的 GPS 坐标,这允许我们包含与房产物理位置相关的值。我们将这些值扩展到整个县,从而生成此表面图。我们观察到沿南海岸和具有流行邮政编码的地区的估计值更高。
该地图的一个潜在应用是帮助改进当前的地方财产税计算。现有的税收是基于住宅物业的价值,大概是因为计算方便,这对物业升级是一个很大的阻碍。
一种替代方法是在计算费率时包括来自该地图的位置值。税收应包括位置价值和住宅价值,而不是仅基于住宅价值。据我们所知,我们的模型是为都柏林地区建立的最复杂的估值模型,能够估计各个房屋的属性和特征对房产估值的贡献。