Modelling housing prices in Singapore applying spatial hedonic regression

Abstract

A hedonic housing price model for Singapore is developed in order to generate input data for agent-based modelling at the ETH Future Cities Laboratory. Around 110’000 asking and transaction price listings from online sources are used for the study. The sample contains observations from both the private and the HDB market and includes sale and rental housing units. Asking prices (expected preferences) are found to be up to 70% higher than transaction prices (revealed preferences). Spatial error models perform better than other modelling approaches. Unit prices are found to be mainly determined by the floor area, the distance to the central business district and the age. Depending on the market segment, between ten and twenty-five variables add significant explanatory power to the models. Housing preferences are found to vary between different market segments while model estimates show similar impacts of the most important price determinants. Therefore the price difference can be modeled with a constant. Spatial error models performed best and geographically weighted regression models point to spatially varying housing preferences.<br/><br/>In dieser Arbeit wird ein hedonisches Preismodell für Wohnimmobilien in Singapur entwickelt, welches für die Etablierung eines Agenten-basierten Simulationsmodells am ETH Future Cities Laboratory benötigt wird. Die Datenbasis umfasst rund 110'000 Beobachtungen von Angebots- und Transaktionspreisen. Sowohl der private als auch der öffentliche Immobiliensektor sind im Sample repräsentiert. Die besten Modellgüten werden mit räumlich autoregressiven Modellierungsansätzen erreicht. Die Schätzungen zeigen, dass Wohnungspreise in Singpur hauptsächlich durch die Wohnfläche, die Distanz zum "Central Business District" and durch das Alter determiniert sind. Abhängig vom Marktsegement sind zwischen zehn und fünfundzwanzig Variablen signifikant für die Erklärung der Preise. Angebotspreise sind bis zu 70% höher als Transaktionspreise, weisen aber eine sehr ähnliche Präferenzstruktur auf. Der Preisunterschied kann daher näherungsweise mit einer Konstante modelliert werden. Zusätzlich durchgeführte geographisch gewichtete Regressionen deuten auf räumlich variierende Wohungspräferenzen hin.