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Application of Hierarchical Spatial Autoregressive Models to Develop Land Value Maps in Urbanized Areas

机译：层次空间自回归模型在城镇化土地价值图编制中的应用

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This article aims at testing the possibilities of applying hierarchical spatial autoregressive models to create land value maps in urbanized areas. The use of HSAR (Hierarchical Spatial Autoregressive) models for spatial differentiation of prices in the property market supports the multilevel diagnosis of the structure of this phenomenon, taking into account the effect of spatial interactions. The article applies a two-level hierarchical spatial autoregressive model, which will permit the evaluation of interactions and control spatial heterogeneity at two levels of spatial aggregation (general and detailed). The results of the research include both the evaluation of the impact of location on prices (taking into account non-spatial factors) and the creation of the average land price map, taking into consideration the spatial structure of the city. In empirical studies, the HSAR model was compared with classic LM (Linear Model), HLM (Hierarchical Linear Model), and SAR (Spatial Autoregressive) models to perform comparative analyses of the results.
机译：本文旨在测试应用分层空间自回归模型在城市化地区创建土地价值图的可能性。使用HSAR（分层空间自回归）模型对房地产市场中的价格进行空间区分，同时考虑到空间相互作用的影响，可以对该现象的结构进行多级诊断。本文应用了两级分层空间自回归模型，该模型将允许在两个级别的空间聚集（一般和详细）上进行交互作用的评估并控制空间异质性。研究结果包括评估位置对价格的影响（考虑非空间因素）和创建平均土地价格图，同时考虑到城市的空间结构。在实证研究中，将HSAR模型与经典LM（线性模型），HLM（分层线性模型）和SAR（空间自回归）模型进行比较，以对结果进行比较分析。

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