The purpose of this paper is to find out the factors affecting the apartment price given three sets of variables such as characteristics of apartment building, apartment site, and location. Data of 1,579 housing units in 224 apartment complex sites in Ilsan city were selected from the housing information of four public and private housing sources in 2006. The first set of variables for physical features include housing size (pyoung), preferring-floor, building orientation, heating system and structure of entrance. The second set of variables for building were number of housing units, built year and rank of construction company. The third set of variables for location were distance from number of school, the subway station, distance of department store and park. For the analysis, the hedonic price model, which was one of the methods to estimate social convenience, was used along with the SPSS statistical program and regression analysis. The results are as follows, Firstly, in the structural characteristic variables, it was analyzed that all of the variables except facing affected the apartment price. Secondly, In the site characteristic variables, unusually all of the variables were not affected the apartment price in Ilsan city. Finally, the locational characteristic variables number of school, the subway station, distance of department store and park affected the apartment price. In case of Ilsan city, educational facilities was likely to positively contribute to the price of apartment.
The purpose of this study was to investigate the analytical model of the implicit price according to objective and subjective characteristics of housing. The hedonic price regression was used for estimating the implicit price. The subjectives of this study were 1,143 dwellers who live in Seoul metropolitan area. Taejeon, and Jeonju. Satistical analyses were conducted using frequencies, percentiles, mean, and multiple regression. The major findings were as follows: 1. There was a significant difference in the implict price of the apartment between owners and renters. 2. There was a sginificant difference in the implicit price of the apartment among Seoul metropolitan area, Taejeon, and Jeonju. 3. Using a stepwise multiple regression method, the order of variables as they were entered in the model were different between tenure types (owner/renter), and regions(Seoul metroplitan area/Taejeon/Jeonju). 4. The linear model was the most appropriate noe which explained the housing price. 5. Subjective characteristics of housing in Taejeon and Jeonju had an effect on the housing price more than those in Seoul metropolitan area.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.33
no.11
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pp.1744-1754
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2009
This study identifies the main factors of internet clothing shopping motivation and analyzes their effect on customer e-loyalty among Korean and Chinese college students. Data were collected from 300 Koreans and 300 Chinese college students. The survey was statistically analyzed through an exploratory and confirmatory factor analysis, T-test, and structural equation modeling. The factors of clothing shopping motivations were identified as merchandising characteristics, shopping convenience, value price, and hedonic pleasure. Chinese students had stronger motivations for value price and hedonic pleasure; Koreans had stronger motivations for merchandising characteristics. The structural equation model showed that the shopping motivations for merchandising characteristics, shopping convenience, and hedonic pleasure had significant effects on e-loyalty for Chinese students and the motivations for value price had significant effects on e-loyalty for Korean students. The conclusion shows a strategic direction for entering the Chinese e-market.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.3
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pp.67-81
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2006
The present study suggests an analytical method to overcome the spatial problems that traditional hedonic methods have. The concept of overlapping neighborhoods is introduced in order to solve the problems of global parameter estimate methods that treat the whole city by the gross. Moreover, a 3rd party program for the tight coupling of GIS and statistics is developed in order to explore hedonic methods efficiently. By using these, this study analyses the spatial variation of location variables that affect the real estate price. The results show that the influences of urban centers do not reach to the whole city, but only to the catchment areas of them. And the coefficients of location variables are different depending on the space. The tight coupling of GIS and statistics offers a powerful tool in analysing the real estate price efficiently.
Web 2.0 has affected existing e-commerce and created a new business model of e-commerce, known as social commerce. Social commerce is a subset of e-commerce using social network services and is emerging as an important platform due to increased popularity of social networking services. This study focuses on analyzing the factors that influence the shopping value and intention to repurchase of social commerce users. Based on prior researches, we develop a research model, including individual characteristics of social commerce users (Collectivism, Price Sensitivity, Impulse Buying) and social commerce characteristics (Cost saving, Product Variety, Shopping Convenience). Furthermore, this study proposed the moderating effect of Perceived Security and the relationship between shopping value and intention to repurchase. To empirically validate, the data were collected from 220 social commerce users. The results indicated that individual characteristics (collectivism, price sensitivity, impulse buying) were positively related to hedonic shopping value. In addition, social commerce characteristics (cost saving, shopping convenience) were positively related to utilitarian value. The shopping value(hedonic and utilitarian) had a significant influence on intention to repurchase. The moderating effects of perceived security also was significant. Lastly, the implications for theory and practice are discussed.
NGUYEN, Ha Minh;PHAN, Hung Quoc;TRAN, Tri Van;TRAN, Thang Kiem Viet
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.6
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pp.517-524
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2020
The study examines factors affecting apartment prices in the real estate market of Ho Chi Minh City, Vietnam. The study uses primary data based on surveys of customers who have traded successfully, and collects transaction data from real estate trading companies that are the top investors in Ho Chi Minh City real estate market. The collected data include 384 observations in a total of 24 districts, detailing that each district surveyed on a minimum of four projects, each project carried out a survey on a minimum of four apartments. The survey collected 339 valid questionnaires for analysis and model testing. This study employs multivariate regression with the data of 339 observations. The research results reveal that five significant factors affect positively the price of apartments in Ho Chi Minh City - apartment area, toilet and bedroom, apartment floor, reference price, and apartment interior. Besides, there are three significant factors affecting negatively the price of apartments - next price trend, distance to city center, and potential building. From the results, the research proposes solutions in the pricing of apartments in the real estate market in Ho Chi Minh City - better information system, a real estate transaction index, and stricter management of small brokerage activities.
In order to account for a price variation of apartment that places near a newly constructed subway station, a spatial hedonic model was developed to examine spacial characteristics that affect a purchasing price of an apartment using a White Estimator. In particular, the paper aims to examine various effects of subway 7 construction on an apartment price in Seoul Metropolitan Area. As explanatory variables, an apartment size, distance to a closest subway station, distance to the Central Business District (CBD) of Seoul, the number of years after building, and a lagged variable of the apartment purchasing price were used. The lagged variable plays a role of representing a spatial weighted average of previous prices of other apartments that locate within 3 km from the apartment. For a precise study, an entire sample was divided into two sets, southern area and southwestern area of Seoul, and two different spatial hedonic models were estimated. Not only before and after analysis, but also with and without analysis were conducted to compare with different effects of the spatial characteristics of two areas. The results show that before the construction of the subway 7, the prices of the apartments in the southern area were more sensitive to the apartment size, the distance to a closest subway station, the distance to the CBD, and the prices of the other apartments locating within 3km rather than those in the southwestern area. After the construction, on contrast, it is found that the apartment purchasing prices in the southwestern area are more sensitive than those in the southern area due to people's expectation regarding a new development around the subway station. In addition, the prices of the apartments locating closely with a transfer station are more likely to go up by increase in the apartment size, the distance to the station, and the prices of the other apartments within 3 km. Compared with the negative effects of the distance to the station on the prices in the other models, the positive effect of the distance to the transfer station might be caused by the characteristics of commercial area in which people are not likely to live.
Geographically weighted regression(GWR) model has been widely used to estimate spatially heterogeneous real estate prices. The GWR model, however, has some limitations of the selection of different price determinants over space and the restricted number of observations for local estimation. Alternatively, the geographically weighted LASSO(GWL) model has been recently introduced and received a growing interest. In this paper, we attempt to explore various local price determinants for the real estate by utilizing the GWL and its applicability to forecasting the real estate price. To do this, we developed the three hedonic models of OLS, GWR, and GWL focusing on the sales price of apartments in Seoul and compared those models in terms of model fit, prediction, and multicollinearity. As a result, local models appeared to be better than the global OLS on the whole, and in particular, the GWL appeared to be more explanatory and predictable than other models. Moreover, the GWL enabled to provide spatially different sets of price determinants which no multicollinearity exists. The GWL helps select the significant sets of independent variables from a high dimensional dataset, and hence will be a useful technique for large and complex spatial big data.
Using the Hedonic pricing model using Box-Cox transformation, this paper estimated the marginal effect (implicit price) of odors from landfill in the metropolitan area on housing prices and the willingness to pay for changes in certain odor conditions. This paper utilized the proximity from the landfill in the metropolitan area as a environmental variable, and analyzed the effect of various housing characteristic variables on the sale price of apartments within a radius of 5 km from the landfill. In particular, because odors factor have various heterogeneity, we applied hedonic price models instead of stated-preference methods with various types of functional forms through Box-Cox transformation, considering the heterogeneity of each region. Estimates show that the marginal value (implicit price) for the distance from the odor source was 0.227 to 0.533 depending on the function type of the estimated model. In addition, when other house factors are the same, the marginal willingness to pay for a distance of 1km from the odor source was calculated to be 16.79 to 51.76 thousand dollar depending on the type of function. Finally for the general Box-Cox model, the annual WTP was estimated to be 3,229dollar.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.20
no.6
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pp.23-33
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2019
The purpose of this study is to analyze the housing price variation within the redevelopment project district, affected by the characteristics of project and implementation stage. This study implemented the hedonic price model employing the actual transaction price with 24 dependent variables from 2006 to 2016 inside 19 redevelopment districts in Seoul. Research finding indicates that the larger ratio of the number of tenants and general distribution, the smaller ratio of rented households and the more positive effect of housing price. It is noteworthy that this study demonstrated the actual transaction price of houses located within the project districts by implementation stage. This study is expected to help the policy makers, the developers and the investors make more reliable decisions on the feasibility study related to the redevelopment project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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