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03.08.2017 | Original Article | Ausgabe 1/2018

Journal of Geographical Systems 1/2018

Housing price prediction: parametric versus semi-parametric spatial hedonic models

Zeitschrift:
Journal of Geographical Systems > Ausgabe 1/2018
Autoren:
José-María Montero, Román Mínguez, Gema Fernández-Avilés
Wichtige Hinweise
The original version of this article has been revised: In Table 1, there is a misprint in equations under models SDEM and SEM. Now, Table 1 has been corrected.
An erratum to this article is available at https://​doi.​org/​10.​1007/​s10109-017-0262-1.

Abstract

House price prediction is a hot topic in the economic literature. House price prediction has traditionally been approached using a-spatial linear (or intrinsically linear) hedonic models. It has been shown, however, that spatial effects are inherent in house pricing. This article considers parametric and semi-parametric spatial hedonic model variants that account for spatial autocorrelation, spatial heterogeneity and (smooth and nonparametrically specified) nonlinearities using penalized splines methodology. The models are represented as a mixed model that allow for the estimation of the smoothing parameters along with the other parameters of the model. To assess the out-of-sample performance of the models, the paper uses a database containing the price and characteristics of 10,512 homes in Madrid, Spain (Q1 2010). The results obtained suggest that the nonlinear models accounting for spatial heterogeneity and flexible nonlinear relationships between some of the individual or areal characteristics of the houses and their prices are the best strategies for house price prediction.

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Zusatzmaterial
Supplementary material 1 (RAR 265 kb)
10109_2017_257_MOESM1_ESM.rar
Literatur
Über diesen Artikel

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