Identifying Berlin’s land value map using adaptive weights smoothing

Abstract

to estimate a map of land values for Berlin, Germany. Our data are prices of undeveloped land that was transacted between 1996-2009. Even though the observed land price is an indicator of the respective land value, it is influenced by transaction noise. The iterative AWS applies piecewise constant regression to reduce this noise and tests at each location for constancy at the margin. If not rejected, further observations are included in the local regression. The estimated land value map conforms overall well with expert-based land values. Our application suggests that the transparent AWS could prove a useful tool for researchers and real estate practitioners alike.

Bodenwertermittlung mit statistischen Methoden

“…Dazu existieren verschiedene Vorschläge. Eine beliebte Wahl ist die Spezifizierung der Kernfunktion als Produkt von zwei separaten Kernfunktionen, die nur auf jeweils einer Entfernung basieren: Epanechnikov (1969) vorgeschlagene Formel, verwendet: Kolbe et al (2015).…”

“…In Kolbe et al (2015) verwenden wir Adaptive Gewichtsglättungen (Adaptive Weights Smoothing AWS), um eine stückweise konstante Landwertkarte zu schätzen, ähnlich der Karte, die vom GAA Berlin im Bodenrichtwertatlas (BRW Atlas) veröffentlicht werden. AWS baut direkt auf dem Kernregressionsschätzer auf, geht aber iterativ vor und arbeitet mit einer leicht vereinfachten Kernfunktion.…”

“…In dieser Arbeit zeigen wir anhand einer Anwendung auf den Berliner Grundstücksmarkt, wie ein solches Massenbewertungsverfahren funktioniert und wie genau die Bewertungen sind. Die Ergebnisse basieren auf Kolbe et al (2015). Wir…”

Editorial to the special issue on Applicable semiparametrics of computational statistics

“…However, the conducted work is innovative as it conducts an extensive empirical study applying the proposed technique also to spatial data. Another application to spatial statistics is provided by Kolbe et al (2015): using adaptive weights smoothing (AWS), the authors estimate a map of land values for Berlin based on a unique data set of undeveloped land prices transacted between 1996 and 2009. An iterative AWS piecewise constant regression is applied to deal with the challenging problem of transaction noise in the data.…”

Cartographic and statistical methods in the analysis of Local real estate market as exemplified by Rabka-Zdrój

“…"Thematic maps present one or a few chosen elements of geographic space, phenomena, processes, but also ideas, hypotheses and results of analyses and syntheses" [Żyszkowska et al 2012]. In case of real property market, thematic maps are usually used to present spatial distribution of real property prices [Bitner and Bysina 2014, Kolbe 2015, Maćkiewicz 2008, Tsutsumi 2011. In this article transactional real properties and the structure of transactions have been presented.…”