Integrarea econometriei spațiale în evaluarea proprietăților imobiliare

Abstract

În domeniul evaluării imobiliare, integrarea dimensiunii spațiale devine tot mai importantă pentru surprinderea fidelă a relației dintre caracteristicile și valoarea de piață a proprietăților. Acest aspect este cu atât mai relevant în cazul proprietăților comerciale, unde influența factorilor nu este uniformă și variază semnificativ în funcție de contextul urban. Econometria spațială oferă metode analitice avansate care permit tratarea relațiilor teritoriale prin intermediul modelelor care recunosc autocorelarea și heterogenitatea spațială. Lucrarea de față urmărește să demonstreze aplicabilitatea practică a acestor metode în contextul pieței comerciale din municipiul Chișinău, Republica Moldova. Scopul cercetării constă în explorarea și aplicarea metodelor econometriei spațiale în estimarea valorii de piață a proprietăților comerciale, cu accent pe integrarea datelor geospațiale în analiza pieței imobiliare și în procesul de evaluare. Obiectivele cercetării includ: analiza conceptuală a evaluării imobiliare și a relevanței datelor spațiale; prezentarea cadrului teoretic al econometriei spațiale și a modelelor aferente; identificarea surselor de date geospațiale utilizabile în Republica Moldova; analiza relației dintre variabilele spațiale și valorile de ofertă ale terenurilor și construcțiilor comerciale din municipiul Chișinău; aplicarea modelului de regresie geografic locală (GWR) asupra unui eșantion reprezentativ; interpretarea rezultatelor și aplicarea acestora în cadrul unui raport de evaluare. Metodele aplicate la elaborarea tezei includ analiza statistică descriptivă, regresia liniară, modelul potențial și regresia geografic locală, precum și utilizarea datelor provenite din Registrul bunurilor imobile, e-Cadastru, geoportalinds.gov.md și GisLocal. Studiul a fost susținut de instrumente GIS și metode cantitative de corelație și covariație, completate de analiza spațială cartografică. Rezultatele concrete obținute: Au fost identificate diferențe de preț de până la 6,5 ori între zonele centrale și periferice ale orașului Chișinău; s-a constatat o corelație puternică între suprafață și valoare (0,91), iar modelul GWR a demonstrat o capacitate superioară de explicare a variației valorilor (R² = 63,9%). Suprafața, accesul și densitatea populației au coeficienți pozitivi în anumite zone, în timp ce numărul de nivele și distanța față de bulevardul Ștefan cel Mare au coeficienți negativi în zonele centrale.

In the field of real estate valuation, integrating the spatial dimension is becoming increasingly important for accurately capturing the relationship between property characteristics and market value. This aspect is particularly relevant for commercial properties, where the influence of various factors is not uniform and varies significantly depending on the urban context. Spatial econometrics offers advanced analytical methods that allow for the treatment of territorial relationships through models that account for spatial autocorrelation and heterogeneity. The present study aims to demonstrate the practical applicability of these methods within the commercial market context of Chișinău, Republic of Moldova. The purpose of the research is to explore and apply spatial econometric methods for estimating the market value of commercial properties, with a focus on integrating geospatial data into both real estate market analysis and the valuation process. The research objectives include: a conceptual analysis of real estate valuation and the relevance of spatial data; presentation of the theoretical framework of spatial econometrics and its associated models; identification of usable geospatial data sources in the Republic of Moldova; analysis of the relationship between spatial variables and asking prices for commercial land and buildings in Chișinău; application of the geographically weighted regression (GWR) model to a representative sample; interpretation of the results and their application within a valuation report. The methods applied in elaborating this thesis include descriptive statistical analysis, linear regression, potential models, and geographically weighted regression, along with the use of data from the Real Estate Register, e-Cadastru, geoportalinds.gov.md, and GisLocal. The study was supported by GIS tools and quantitative methods of correlation and covariance, complemented by spatial cartographic analysis. Concrete results obtained: Price differences of up to 6,5 times were identified between central and peripheral areas of Chișinău; a strong correlation between area and value was found (0,91) and the GWR model demonstrated a superior ability to explain value variation (R² = 63,9%). Area, accessibility, and population density had positive coefficients in certain zones, while the number of floors and distance from Ștefan cel Mare Boulevard had negative coefficients in central zones.