Due sono le principali caratteristiche del mercato delle abitazioni in Italia: la forte eterogeneità del patrimonio immobiliare e il numero limitato di compravendite. La seconda caratteristica, in particolare, limita fortemente l’uso del metodo statistico più diffuso e maggiormente oggettivo per la stima dei prezzi impliciti e marginali delle caratteristiche abitative, vale a dire l’analisi di regressione multipla. Tuttavia, proprio in considerazione della prima caratteristica, il mercato immobiliare italiano risulta suddiviso nelle cosiddette "zone OMI", che individuano dei veri e propri sottomercati immobiliari. Pertanto, tramite l’aggregazione di più zone OMI di una stessa città e creando delle semplici variabili binarie per ognuna di esse, è possibile raggiungere due importanti risultati: i) cogliere l’effetto che l’ubicazione dell’immobile in un particolare sottomercato immobiliare (zona OMI) ha sul prezzo di vendita; ii) rendere maggiormente fattibile l’analisi di regressione multipla, poiché aumenta notevolmente il campione di osservazioni a fronte di un piccolissimo incremento nel numero dei parametri da stimare.
Keywords: Sottomercati immobiliari, zone OMI, modelli edonici, analisi di regressione multipla, prezzi impliciti e marginali, effetto ubicazione/posizione
Jel Code: C1, C13, R21, R31.