Taršos ir gyvenimo kokybės įtaka nekilnojamojo turto rinkai
Kakstov, Dmitrij | Statybos ekonomikos ir nekilnojamo turto vadybos katedra |
AnotacijaPagrindinis šio baigiamojo darbo tikslas - nustatyti taršos ir gyvenimo kokybės faktorių įtaką nekilnojamojo turto kainai.Darbe plačiai nagrinėjamos gyvenimo kokybės bei urbanizuotos aplinkos sampratos, aptariamo ekologiniai veiksniai, turintys įtakos turto kainai, išsamiai nagrinėjama taršos bei gyvenimo kokybės įtakos nekilnojamojo turto vertei metodika.Atliekant nekilnojamojo turto kainos nuo tam tikrų faktorių įtakos analizę, buvo pasirinkta 126, Vilniuje esantys, butai bei 6 gyvenimo kokybės bei taršos faktoriai: mikrorajonas, kuriame randasi nekilnojamasis turtas, kambarių skaičius bute, vandens telkinių bei miškų buvimas mikrorajone, bendras buto plotas bei pastato pastatymo metai.Tyrimui atlikti buvo apskaičiuoti kainų standartiniai nuokrypiai, vidurkiai bei patikimumo intervalai, diferencijuojant pagal miesto mikrorajoną, atlikta visų pasirinktų butų bei gyvenimo kokybės ir taršos faktorių koreliacinė - regresinė analizė.Atlikus tyrimus, nustatyta, kad stipriausios koreliacinis ryšis yra tarp buto kainos ir miesto mikrorajono, antroje vietoje yra buto plotas, trečioje - kambarių skaičius. Tokie gamtos faktoriai kaip vandens telkinių bei miško buvimas mikrorajone didelės įtakos kainai nedaro.
AnnotationThe main objective of this thesis - theinfluence of pollution and the quality of life factors on the real estate prices.The work is widely considered the quality of life and the concept of the urban environment, there are discussed ecological factors which affect the price of real estate and methods, which help to analyze dependency of different factors to real estate value.Made the analysis of real estate prices from a number of factors which affect value, it was chosen 126 apartments, located in Vilnius and 6 factors of pollution and the quality of life: micro-district, where is located the real estate, number of rooms, water and forest existence in microdistricts, the total area of the apartment and building year of construction.There was calculate the price standard deviations, means and confidence intervals, according to differentiate neighborhoods, conducted in selected housing and quality of life and pollution factor correlation - regression analysis in the work. The studies found that the strongest correlation is between the price of the apartment and urban neighborhood, second place is a flat area and the third - the number of rooms. These natural factors such as water and forest presence microdistricts no significant impact on price.