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Modelli edonici e sottomercati immobiliari: la stima dell’effetto "ubicazione" con le variabili binarie "zone omi"
Titolo Rivista: RIVISTA DI ECONOMIA E STATISTICA DEL TERRITORIO 
Autori/Curatori: Mauro Iacobini, Gaetano Lisi 
Anno di pubblicazione:  2016 Fascicolo: Lingua: Italiano 
Numero pagine:  28 P. 43-70 Dimensione file:  384 KB
DOI:  10.3280/REST2016-002002
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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.

  1. Bourassa S.C., Cantoni E., Hoesli M. (2007), Spatial Dependence, Housing Submarkets, and House Price Prediction, Journal of Real Estate Finance and Economics, 35, 2, pp. 143-160.
  2. Eurostat (2013), Handbook on Residential Property Prices Indices (RPPIs), Methodologies & Working papers, http://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5925925/KS-RA-12-022-EN.PDF.
  3. Hill R.C., Griffiths W.E., Lim G.C. (2011), Principles of Econometrics. New York: John Wiley & Sons, Inc., 4th ed.
  4. Iacobini M., Lisi G. (2013), La determinazione dei prezzi di vendita nei mercati immobiliari “imperfetti” e decentralizzati: un modello teorico con costi di ricerca e contrattazione decentrata, Quaderni dell’Osservatorio – Appunti di Economia immobiliare, II, 2, dicembre, pp. 75-87.

Mauro Iacobini, Gaetano Lisi, in "RIVISTA DI ECONOMIA E STATISTICA DEL TERRITORIO" 2/2016, pp. 43-70, DOI:10.3280/REST2016-002002

   

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