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【24h】

CAN GEOSPATIAL DATA IMPROVE HOUSE PRICE INDEXES? A HEDONIC IMPUTATION APPROACH WITH SPLINES

机译：地理空间数据可以改善房屋价格指数吗？样条的享乐插值方法

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Determining how and when to use geospatial data (i.e. longitudes and latitudes for each house) is probably the most pressing open question in the house price index literature. This issue is particularly timely for national statistical institutes (NSIs) in the European Union, which are now required by Eurostat to produce official house price indexes. Our solution combines the hedonic imputation method with a flexible hedonic model that captures geospatial data using a non-parametric spline surface. For Sydney, Australia, we find that the extra precision provided by geospatial data as compared with postcode dummies has only a marginal impact on the resulting hedonic price index. This is good news for resource-stretched NSIs. At least for Sydney, postcodes seem to be sufficient to control for locational effects in a hedonic house price index.
机译：确定如何以及何时使用地理空间数据（即每个房屋的经度和纬度）可能是房价指数文献中最紧迫的悬而未决的问题。对于欧盟的国家统计机构（NSI）而言，这个问题特别及时，欧盟统计局现在要求其提供官方的房价指数。我们的解决方案将享乐插补方法与灵活的享乐模型结合在一起，该享乐模型使用非参数样条曲面捕获地理空间数据。对于澳大利亚的悉尼，我们发现地理空间数据与邮政编码假人相比提供的额外精度仅对最终享乐价格指数产生边际影响。对于资源紧张的NSI来说，这是个好消息。至少对于悉尼而言，邮政编码似乎足以控制享乐房价指数中的位置影响。

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