of property damage and higher insur

of property damage and higher insurance rates (Bin and Polasky, 2004).
Neighborhood variables were estimated for each property using several data sources. First, as access to certain amenities and disamenities may impact home sale prices, Euclidean distances from each parcel centroid to the closest shopping center, central business district, road with a high traffic volume, and college or university were calculated using a GIS. We located shopping centers using GIS polygon files available from the Twin Cities Metropolitan Council depicting major shopping centers and central business districts using Twin Cities Metro Transit downtown fare zones for Minneapolis and St. Paul. College and university locations were identified using the Metro GIS Regional Parcel Dataset described previously and high traffic volume roads were identified from the Met Council and The Lawrence Group Functional Class Roads dataset. As home sale prices may be also influenced by the quality of neighborhood schools, we calculated the average Minnesota Comprehensive Assessment test scores for each neighborhood school at the third, fifth, and seventh grade levels to indicate school quality. We obtained test scores for the year 2005 from the Minnesota Department of Education (http://education.state.mn.us/MDE/ Data/index.html) and averaged scores for each school and grade level and linked them to each residential property by their 2005 elementary and middle school district in a GIS. Because the level of taxation in a property’s community has been found to impact sales prices in past studies (Mahan et al., 2000), we calculated an
additional variable, tax rate, using estimated market values and tax rates from the parcel dataset.
To include the impacts of a property being located in different Ramsey County submarkets, we divided the Ramsey County housing market into a series of market segments. Initially, we delineated market segments using major school districts. This division proved reasonable for the suburbs, where there were relatively few sales and there was relatively little diversity within each district, but not for St. Paul, which has only one major school district, contained more than half of all properties sold in 2005, and has large diversity across neighborhoods. As such, we further divided St. Paul based on middle school districts, then merged adjacent school districts with similar attributes. This resulted in the creation of eight hous- ing submarkets, listed here in order of mean residence sale price from lowest to highest: east St. Paul (reference location), central St. Paul, North St. Paul-Maplewood School District, northwest St. Paul, White Bear Lake School District, St. Anthony-New Brighton and Roseville School Districts, Mounds View School District, and southwest St. Paul. Dummy variables were used to identify each parcel’s market segment.
Open space access may be assessed in several ways in hedonic pricing studies. Some studies use dummy variables to indicate the presence or absence of open space areas within a specified distance of a property (Lutzenhiser and Netusil, 2001; Netusil, 2005). More commonly, however, studies utilize continuous measurements that identify the land area or percent of open space within a specified

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความเสียหายและสูงกว่าราคาประกัน (ช่องและ Polasky, 2004)ตัวแปรย่านถูกประเมินสำหรับแต่ละคุณสมบัติที่ใช้แหล่งข้อมูลหลาย ๆ ครั้งแรก เป็นการเข้าถึงบางสิ่งอำนวยความสะดวกและ disamenities อาจผลกระทบราคาขายบ้าน ระยะทางแบบยุคลิดจากพัสดุเซนทรอยด์ใกล้ศูนย์ช้อปปิ้ง ย่านธุรกิจ ถนน มีปริมาณจราจรสูง และมหาวิทยาลัยถูกคำนวณโดยใช้ GIS การ เราอยู่ใช้ GIS รูปหลายเหลี่ยมจากคู่เมืองนครสภาแสดงศูนย์กลางศูนย์การค้า และย่านธุรกิจใจกลางเมืองใช้ขนส่งรถไฟใต้ดินเมืองแฝดเมืองอัตราค่าโดยสารโซน Minneapolis และเซนต์ปอล ระบุสถานที่ตั้งวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยโดยใช้รถไฟใต้ดิน GIS ภูมิภาคพัสดุชุดข้อมูลอธิบายไว้ก่อนหน้านี้ และระบุถนนปริมาณจราจรสูงจากชุดข้อมูลตามสภาและลอว์เรนซ์กลุ่มงานระดับถนน ขายบ้านราคาอาจถูกอิทธิพลคุณภาพของโรงเรียนย่าน เราคำนวณคะแนนการทดสอบการประเมินครอบคลุมรัฐมินนิโซตาเฉลี่ยสำหรับแต่ละโรงเรียนย่านที่ห้าสาม และระดับชั้นประถมศึกษาปีที่เจ็ดเพื่อบ่งชี้คุณภาพของโรงเรียน เราได้คะแนนสอบปี 2548 จากรัฐมินนิโซตากรมศึกษาธิการ (http://education.state.mn.us/MDE/ Data/index.html) และเฉลี่ยคะแนนสำหรับแต่ละระดับชั้นและโรงเรียน และเชื่อมโยงกับแต่ละอยู่อาศัย โดย 2005 ของประถม และมัธยมเขตใน GIS เป็น เนื่องจากระดับของภาษีในชุมชนของโรงแรมพบกับผลกระทบต่อราคาขายในการศึกษาที่ผ่านมา (Mahan et al. 2000), เราคำนวณการเพิ่มเติมตัวแปร อัตราภาษี การใช้ประเมินมูลค่าตลาดและอัตราภาษีจากชุดข้อมูลการพัสดุรวมถึงผลกระทบของการตั้งอยู่ใน submarkets แรมซีย์เขตแตกต่างกัน เราแบ่งเขตแรมซีย์ตลาดที่อยู่อาศัยของตลาด ครั้งแรก เรา delineated ตลาดใช้สถาบันหลัก ส่วนนี้พิสูจน์แล้วว่าเหมาะสมสำหรับชานเมือง มีอยู่ค่อนข้างน้อยขาย และมีค่อนข้างน้อยความหลากหลายในแต่ละพื้นที่ แต่ไม่เซนต์ปอล ซึ่งมีโรงเรียนหลักเดียวเท่านั้น อยู่มากกว่าครึ่งหนึ่งของคุณสมบัติทั้งหมดที่ขายในปี 2005 และมีความหลากหลายขนาดใหญ่ในย่านนี้ เช่นนี้ เราเพิ่มเติมแบ่งปอตามเขตมัธยม แล้วผสานติดกับเขตพื้นที่การศึกษา มีคุณลักษณะเหมือนกัน ในการสร้างของ submarkets กนบาน-ing แปด แสดงที่นี่ในการพำนักเฉลี่ยราคาขายจากต่ำสุดไปสูงที่สุด: ปอตะวันออก (การอ้างอิงตำแหน่ง), เซ็นทรัลเซนต์ปอล เหนือ St. Paul ประชุมโรงเรียน ตะวันตกเฉียงเหนือเซนต์ปอ กเพื่อโรงเรียน เซนต์แอนโทนีใหม่ตัน และ Roseville สถาบันการศึกษา กองดูโรงเรียน และตะวันตกเฉียงใต้ปอ ตัวแปรหุ่นที่ใช้ในการระบุพัสดุแต่ละตลาดเข้าถึงพื้นที่อาจถูกประเมินหลายวิธีในการศึกษาราคาทุ่มเทประเมิน บางการศึกษาใช้ตัวแปรดัมมี่เพื่อบ่งชี้ว่า มีหรือไม่มีการเปิดพื้นที่ในระยะที่ระบุของคุณสมบัติ (Lutzenhiser และ Netusil, 2001 Netusil, 2005) โดยทั่วไป อย่างไรก็ตาม การศึกษาใช้วัดอย่างต่อเนื่องที่ระบุพื้นที่หรือเปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ว่างภายในที่ระบุ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความเสียหายของทรัพย์สินและสูงกว่าอัตราการประกัน (Bin และ Polasky, 2004).
ตัวแปรพื้นที่ใกล้เคียงได้ประมาณสำหรับคุณสมบัติแต่ละโดยใช้แหล่งข้อมูลหลาย ๆ ครั้งแรกกับการเข้าถึงสิ่งอำนวยความสะดวกบางอย่างและอาจส่งผลกระทบ disamenities ราคาขายบ้านระยะทางแบบยุคลิดจากแต่ละพัสดุเซนทรอยด์ไปยังศูนย์การช้อปปิ้งที่อยู่ใกล้ย่านธุรกิจกลางถนนที่มีปริมาณการจราจรสูงและวิทยาลัยหรือมหาวิทยาลัยจะถูกคำนวณโดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ เราตั้งอยู่ห้างสรรพสินค้าโดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ไฟล์รูปหลายเหลี่ยมพร้อมใช้งานจากเมืองแฝดสภานครภาพวาดศูนย์ช้อปปิ้งที่สำคัญและย่านธุรกิจใจกลางเมืองแฝดใช้รถไฟใต้ดินขนส่งตัวเมืองโซนค่าโดยสารสำหรับมินนิอาและเซนต์พอล วิทยาลัยและมหาวิทยาลัยสถานที่ที่ถูกระบุโดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ในภูมิภาคเมโทรพัสดุชุดข้อมูลอธิบายไว้ก่อนหน้าและถนนปริมาณสูงที่ถูกระบุจาก Met สภาและอเรนซ์การทำงานกลุ่มชุดชั้นถนน ขณะที่ราคาขายบ้านอาจจะยังได้รับอิทธิพลจากคุณภาพของโรงเรียนในพื้นที่ใกล้เคียงเราคำนวณค่าเฉลี่ยของคะแนนการทดสอบมินนิโซตาครอบคลุมการประเมินสำหรับโรงเรียนแต่ละแถวที่สามห้าและระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่จะบ่งบอกถึงคุณภาพโรงเรียน เราได้รับคะแนนการทดสอบสำหรับปี 2005 จากกรมมินนิโซตาศึกษา (http://education.state.mn.us/MDE/ ข้อมูล / index.html) และเฉลี่ยคะแนนสำหรับโรงเรียนและเกรดแต่ละระดับและเชื่อมโยงพวกเขาไปในแต่ละที่อยู่อาศัย สถานที่ให้บริการในปี 2005 เขตการศึกษาประถมและมัธยมในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ เพราะระดับของการจัดเก็บภาษีในชุมชนของโรงแรมที่ได้รับพบว่าส่งผลกระทบต่อราคาขายในการศึกษาที่ผ่านมา (ฮัน et al., 2000) เราคำนวณ
ตัวแปรเพิ่มเติมอัตราภาษีโดยใช้ค่าการตลาดที่คาดและอัตราภาษีจากชุดข้อมูลที่พัสดุ.
ต้องการ รวมถึงผลกระทบของสถานที่ให้บริการที่มีการตั้งอยู่ในที่แตกต่างกัน submarkets แรมซีย์เคาน์ตี้และเราได้แบ่งตลาดที่อยู่อาศัยแรมซีย์เคาน์ตี้ในชุดของกลุ่มตลาด ขั้นแรกเราเบี่ยงกลุ่มตลาดโดยใช้โรงเรียนที่สำคัญ ส่วนนี้ได้รับการพิสูจน์อย่างเหมาะสมในการชานเมืองที่มียอดขายค่อนข้างน้อยและมีความหลากหลายค่อนข้างน้อยในแต่ละอำเภอ แต่ไม่ได้สำหรับเซนต์ปอลซึ่งมีเพียงหนึ่งอำเภอโรงเรียนที่สำคัญที่มีอยู่มากกว่าครึ่งหนึ่งของคุณสมบัติทั้งหมดที่ขายในปี 2005 และมีความหลากหลายขนาดใหญ่ในละแวกใกล้เคียง เป็นเช่นนี้เรายังแบ่งออกเซนต์ปอลอยู่บนพื้นฐานของโรงเรียนกลางรวมแล้วโรงเรียนที่อยู่ติดกันมีลักษณะคล้ายกัน นี้ส่งผลในการสร้างแปด submarkets ไอเอ็นจี hous- ที่อยู่ที่นี่ในการสั่งซื้อของราคาที่อยู่อาศัยขายเฉลี่ยจากต่ำสุดไปสูงสุด: ตะวันออกเซนต์ปอล (สถานที่อ้างอิง), เซ็นทรัลเซนต์ปอล, นอร์ทเซนต์ปอล-เมเปิลโรงเรียนเทศบาลทิศตะวันตกเฉียงเหนือ เซนต์ปอล, ทะเลสาบหมีขาวตำบลโรงเรียนเซนต์แอนโทนี่ใหม่ไบรตันและโรสวิลล์โรงเรียนอำเภอเนินดูโรงเรียนเทศบาลและทิศตะวันตกเฉียงใต้เซนต์ปอล ตัวแปร Dummy ถูกนำมาใช้เพื่อระบุแต่ละส่วนของตลาดพัสดุของ.
เข้าถึงพื้นที่เปิดอาจจะได้รับการประเมินในหลายวิธีในการศึกษาการกำหนดราคาความชอบ การศึกษาบางคนใช้ตัวแปรหุ่นเพื่อบ่งชี้ถึงการมีหรือไม่มีพื้นที่เปิดพื้นที่ภายในระยะที่กำหนดของสถานที่ให้บริการ (Lutzenhiser และ Netusil 2001; Netusil 2005) มากกว่าปกติอย่างไรก็ตามการศึกษาใช้การวัดอย่างต่อเนื่องที่สามารถระบุพื้นที่หรือร้อยละของการเปิดพื้นที่ภายในที่ระบุ