马德里市商业房地产市场空间自相关研究

IF 0.1 Q4 BUSINESS
Romina Andrea Silvera Vies, Ana María Debón Aucejo, Francisco Javier Ribal Sanchis
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Por ello, en este trabajo, se ofrece un análisis exploratorio espacial correspondiente a datos de locales comerciales en venta y alquiler en 2020, período caracterizado por el cierre obligatorio del comercio no esencial y limitaciones posteriores en términos aforo, horario de apertura y cierre.\nLos resultados muestran patrones entre los 21 distritos que conforman la ciudad, base para el estudio de las rentabilidades brutas de los locales comerciales, que a su vez han sido de los productos inmobiliarios con evolución más favorable en el último año.","PeriodicalId":41443,"journal":{"name":"Revista de Estudios Empresariales-Segunda Epoca","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.1000,"publicationDate":"2023-07-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Estudio de la autocorrelación espacial en el mercado inmobiliario comercial de la ciudad de Madrid\",\"authors\":\"Romina Andrea Silvera Vies, Ana María Debón Aucejo, Francisco Javier Ribal Sanchis\",\"doi\":\"10.17561/ree.n2.2023.7854\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"La disponibilidad de atributos espaciales hace posible la cuantificación del grado de agrupación o aleatoriedad de una variable en el espacio, ofreciendo así útiles aportes en el análisis exploratorio. 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摘要

空间属性的可用性使得量化一个变量在空间中的聚类或随意性程度成为可能,从而为探索性分析提供有用的输入。特别地,空间自相关指数的使用允许深入研究一个变量在全球尺度(Moran指数)和局部尺度(LISA)上的分布,以及识别具有邻里关系的空间单元之间的模式。不过,尽管这些环境指数等领域广泛使用和流行病学,使用这些技术分析变量中,房地产有限。不过,有人指出有助于定义空间部分不动产价值的重要性和不动产如果存在明确的环境。在全国房地产市场的背景下,考虑到零售贸易在主要生产中心之一马德里市的重要性,使用这些指数是很重要的。因此,在这项工作中,我们提供了一个探索性的空间分析,对应于2020年商业场所的销售和租赁数据,这一时期的特点是强制性关闭非必要的商业,随后在容量、开放和关闭时间方面的限制。结果显示了组成城市的21个地区之间的模式,这是研究商业场所总回报的基础,这反过来是房地产产品在过去一年更有利的演变。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Estudio de la autocorrelación espacial en el mercado inmobiliario comercial de la ciudad de Madrid
La disponibilidad de atributos espaciales hace posible la cuantificación del grado de agrupación o aleatoriedad de una variable en el espacio, ofreciendo así útiles aportes en el análisis exploratorio. En particular, el uso de los índices de autocorrelación espacial permite ahondar en la distribución de una variable tanto a escala global (índice de Moran) como local (LISA), así como la identificación de patrones entre unidades espaciales con nexos de vecindad. Sin embargo, pese a la vasta utilización de dichos índices en campos como ecología y epidemiología, el empleo de estas técnicas en el análisis de variables en contextos inmobiliarios ha sido limitada, aunque cabe señalar que ayuda a definir la importancia del componente espacial en el valor de un inmueble y si existe una relación clara con los inmuebles del entorno. En el contexto del mercado inmobiliario nacional, y dada la importancia del comercio minorista en la ciudad de Madrid, uno de los principales núcleos productivos, es de importancia el uso de dichos índices. Por ello, en este trabajo, se ofrece un análisis exploratorio espacial correspondiente a datos de locales comerciales en venta y alquiler en 2020, período caracterizado por el cierre obligatorio del comercio no esencial y limitaciones posteriores en términos aforo, horario de apertura y cierre. Los resultados muestran patrones entre los 21 distritos que conforman la ciudad, base para el estudio de las rentabilidades brutas de los locales comerciales, que a su vez han sido de los productos inmobiliarios con evolución más favorable en el último año.
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