Return to search

Faktorer som påverkar värdet för småhus i Stockholms län / Factors that affect the value of houses in Stockholm county

I den här rapporten undersöks hur geografiskt läge, fastighetens fysiska egenskaper och ägandeform påverkar priset för småhus i Stockholms län. Målet med undersökningen är att ta fram en modell, baserad på de faktorer som påverkar bostadspriset mest, som kan användas för att uppskatta en fastighets värde. Undersökningen är baserad på data för småhus som sålts i Stockholms län 2020. Datasetet som används har erhållits av Booli. Efter att datasetet kontrollerats och vid behov anpassats för att uppfylla antaganden för multipel linjär regression, så tillämpas multipel linjär regression. Framåtselektion används för att ta fram de faktorer som starkast påverkar priset och därmed bör ingå i den slutliga modellen. Resultat från undersökningen visar att levnadsyta är den faktor som starkast påverkar priset på småhus i Stockholms län. Vidare bidrar även faktorer som avstånd till vatten, konstruktionsår och vilken kommun huset är beläget i. Slutligen diskuteras även vilken betydelse undersökningen och modellen som tas fram kan tänkas ha för större fastighetsägare. / This report investigates how geographic position, physical attributes of the property and form of ownership affect the price of houses in Stockholm County. The research goal is to develop a model, based on the factors with the strongest impact on house prices, which can be used to estimate the value of a property. The investigation is based on data of sold houses in Stockholm County in 2020. The dataset was obtained from Booli. After relevant adjustments of the dataset have been made, in order to satisfy the assumptions of multiple linear regression, multiple linear regression was applied. Thereafter, forward selection was used to determine which factors to include in the final model. The results indicate that living area is the factor with the highest impact on property prices. Furthermore, other important factors are distance to water, construction year and which municipality the property is situated in. Finally, the importance of the investigation and the model for larger property owners is discussed.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-311149
Date January 2021
CreatorsIrell Fridlund, Albin, Cederberg, Idun
PublisherKTH, Matematisk statistik
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageSwedish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-SCI-GRU ; 2021:309

Page generated in 0.0145 seconds