日頃から、当協会の活動へのご協力を賜り、ありがとうございます。
このたび一橋大学大学院のご協力のより、
住宅価格の推定に関するセミナー（ZOOMによるウェビナー）を開催することとなりました。
皆様の参加を心よりお待ちしております。
空間的自己相関分析を用いた住宅価格の推定ー「見えない要素」を可視化する
講師：一橋大学大学院 准教授 清水 良樹氏
開催日時：2025年1月10日（金）15時～16時
開催形式：ZOOMによるウェビナー
参加費：無料
参加方法：こちらのリンクからご参加ください
※ウェビナーのシステム上、参加人数には限りがございますので予めご了承下さい。
＜概要＞
住宅価格は何によって決まるのでしょうか？たとえば、インターネットで不動産会社のページを開き、好みのエリアや予算を入力して検索すると、瞬時に何十もの物件情報が表示されます。気になる物件のページをクリックすれば、その物件の価格とともに、敷地面積、部屋数、築年数、駅までの距離など、さまざまな詳細情報を確認できます。では、私たちが物件情報サイトなどで目にする住宅価格は、これらの「目に見える」情報だけで決定されているのでしょうか？
私の専門分野である不動産ファイナンス・都市経済学の研究では、住宅の価格（被説明変数：Y）が、築年数、部屋数、広さ、駅までの距離などの「目に見える特性」（説明変数：X）にどの程度影響を受けているのかを分析する際に、ヘドニックモデル（Hedonic Model）という手法を用います。この手法により、各特性が住宅価格に与える影響を定量的に推定できます。上述の「目に見える」特性も住宅の価格形成を考える上で非常に重要ですが、それだけで価格のすべてを説明できるわけではありません。実際には、物件や周辺地域を訪れて初めて感じ取れる要素―たとえば、その地域の治安、雰囲気、騒音、大気汚染など―が住宅価格に大きな影響を与える場合があります。これらの要素を考慮しないと、住宅価格の査定や評価が不完全になる可能性があります。
本講演では、そういった「データ上では視えないが、（治安、大気汚染、騒音など）そこに確かに存在しているもの」を住宅価格の推定モデルに組み込む空間的自己相関分析に関する最新の研究をご紹介します。