Novinky zeměměřické knihovny č. 1/2007

Klíčová slova: místní regrese, nelinearita, nestacionarita, oprava chyby

Shrnutí: Článek podrobně probírá přesnost předpovědí různých statických a dynamických místních hédonických modelů cen pozemků s návodem na adaptivní výběr šířky pásma. Všechny předpovědi místních modelů se porovnaly se svými odpovídajícími globálními analogiemi se dvěma datovými soubory lišícími se jak co do kvality, tak i kvantity pozorování. V článku se pokouší současně kombinovat pojetí nelinearity a nestacionarity v téže modelové specifikaci užitím místní regrese a mechanismů chybových oprav. Dochází se k závěru, že místním odhadem cen pozemků se  významně zlepšuje přesnost předpovědi na globálních hédonických modelech, ale pouze u druhého souboru dat, který je vysoce kvalitní, protože byl předem manuálně ověřen, zda neobsahuje chyby. Místní odhad mechanismu opravy rovnovážného stavu skončil selháním předpovědi, která je neodmyslitelně způsobena některými zásadními těžkostmi při opravách chyb, a tím i s návaznými postupy při vyváření časového rozměru cen pozemků.

Předložená práce je přehledem současných způsobů řešení úkolu. V úvodu se zdůrazňuje, že jedním z hlavních cílů hédonické analýzy je vytváření rozumných aproximací obecně neznámých středních funkcí odpovědí. Definuje se také nestacionarita jako řada postupů, jejichž první dva momenty (podmínečné očekávání a změny v rozdělení chyb) nejsou konstantní v čase. Pro podrobnější údaje se odkazuje na Day, R.H.: 1992: Complex Economic Dynamic : Obvious in History, Generic in Theory, Elusive in Data (Komplexní ekonomická dynamika : zřejmá v dějinách, obecně použitelná v teorii, unikající v datech), Journal of Applied Econometrics, sv.7, s.9-23.

Uvádí se, že ideální statistická metoda by měla obsahovat (Pace, R. Kelley: 1993: Nonparametric Methods With Applications in Hedonic Models (Neparametrické metody pro užití v hédonických modelech), Journal of Real Estate Finance and Economics, sv.7, s.195-204): 1.) nízkou hodnotu specifikační chyby, 2.) odolnost vůči vybočujícím vstupním hodnotám, 3.) vysokou předpovědní přesnost, 4.) známé statistické vlastnosti.

Následuje pak řada neparametrických místních modelových studií pro nemovitosti s parametrickými, poloparametrickými a neparametrickými přístupy.

U lokální regrese se uvádějí její výhody a složky i váhová funkce.

Samostatnou kapitolu má výpočet místního regresního modelu na základě tlumeného Newton-Ralsonova algoritmu a další kapitola pojednává předpovědi, ověřování hypotéz a výpočet hédonických cen,  jakož i jejich rozbor a příklad z norských obcí Espoo a Nurmijärvi.