چکیده:
در این پژوهش، تحلیل پراکنش فضاییـ زمانی قیمت مسکن در منطقة 5 شهرداری تهران و عوامل مؤثر بر آن بررسی شد. در این زمینه از دادههای خرید و فروش مسکن در این منطقه در بازة سالهای 1397، 1398، و 1399 برای مدلسازی قیمت مسکن استفاده شد. نتایج تحقیقات با استفاده از روش GTWR به دست آمد که در قیاس با روشهای GWR و OLS نتایج بهتری را ارائه کرد. میزان ضریب تعیین تعدیلشده در الگوریتمهای OLS، GWR، و GTWR به ترتیب برابر با 759/0، 798/0، و 835/0 حاصل شد. روش GTWR از روشهایی است که میتواند ناهمگونیهای فضاییـ زمانی موجود در دادههای قیمت مسکن را مدلسازی کند. بر اساس نتایج بهدستآمده متغیر نرخ ارز (قیمت دلار) بیشترین تأثیر را در مدلسازی قیمت مسکن دارد. پس از متغیر نرخ ارز، ویژگیهای فیزیکی مسکن، همچون مساحت واحد مسکونی و عمر بنا، اهمیت بیشتری در مدلسازی قیمت مسکن دارند. در نهایت، سطح دسترسی به خدمات شهریـ همچون فاصله از مراکز درمانی، ورزشی، آموزشی، مذهبی، فضای سبز، بزرگراه، و ایستگاههای حملونقل شهریـ میتوانند مدلسازی قیمت مسکن را بهبود بخشند. یافتههای این پژوهش نشان میدهد در صورت بهره بردن از قیمت دلار به عنوان متغیر مستقل میتوان با دقت مناسبی به مدلسازی قیمت مسکن پرداخت.
In this study, the spatial-temporal distribution analysis of housing prices in District 5 of Tehran Municipality and the factors effective on it were investigated. To this end, the data related to housing buying and selling in this district in the years 2018, 2019, and 2020 were used to model the housing price. The results were obtained using GTWR method, which gave in a better measure compared to GWR and OLS methods. The adjusted coefficient of determination in OLS, GWR, and GTWR algorithms were found to be 0.759, 0.798, and 0.835, respectively. GTWR is a method that can model the spatial-temporal heterogeneities that exist in the housing price data. Based on the obtained results, the currency exchange rate (dollar to rial) has the highest effect on modeling housing prices. After that, the physical characteristics of housing – such as its footage and age – are important in modeling housing prices. Finally, the access rate to urban services – such as distance to hospitals, sports centers, educational centers, religious sites, green space, highways, and urban public transportation stations – can improve the modeling of housing prices. The findings of this study show that using dollar-to-rial exchange rate as the independent variable, we can model the housing price with a proper precision.