DOI: https://doi.org/10.3846/bmee.2025.22663
تاريخ النشر: 2025-02-11
المؤلف: Laima Okunevičiūtė Neverauskienė وآخرون
الموضوع الرئيسي: سوق الإسكان والاقتصاد
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة تأثير نمو الناتج المحلي الإجمالي، وأسعار الفائدة، ومعدلات البطالة على أسعار العقارات السكنية في دول شرق أوروبا المستقرة سياسيًا واقتصاديًا، بهدف تحديد المحركات الرئيسية لتقلبات قيمة العقارات في هذه المنطقة. باستخدام الانحدار الخطي المتعدد وتحليل الارتباط بيرسون، إلى جانب ARIMA (3,1,0) لتوقع الأسعار على المدى القصير بناءً على الاتجاهات الدورية، تكشف الأبحاث عن وجود ارتباط قوي بين المؤشرات الاقتصادية الكلية وأسعار المساكن، حيث يختلف العامل المؤثر السائد حسب الدولة، مما يبرز حساسيات الأسواق الإقليمية المتنوعة.
تقتصر الأبحاث على الدول المستقرة في شرق أوروبا، مما يستبعد تلك التي تعاني من عدم الاستقرار السياسي أو الاقتصادي، مما يشير إلى أن الدراسات المستقبلية يمكن أن توسع نطاقها لتشمل هذه المناطق لفهم أكثر شمولاً. تقدم النتائج تداعيات عملية لصانعي السياسات والمستثمرين، مما يمكنهم من تطوير استراتيجيات تستجيب لظروف الاقتصاد الكلي المحددة، مما يعزز في النهاية توقعات السوق والاستقرار. من خلال التركيز على سوق العقارات السكنية الذي لم يتم استكشافه نسبيًا في شرق أوروبا، توفر هذه الدراسة رؤى قيمة حول محددات أسعار المساكن وتضع الأساس لمزيد من الاستكشاف لتأثيرات الاقتصاد الكلي في أسواق العقارات.
مقدمة
تستعرض مقدمة ورقة البحث التحديات الاقتصادية الكبيرة التي تواجه أوروبا في السنوات الأخيرة، لا سيما بسبب الحرب في أوكرانيا، والوباء، ونقص النفط والغاز اللاحق. أدت هذه الأحداث إلى ارتفاع معدلات التضخم وزيادة أسعار الفائدة من قبل البنوك المركزية، مما خلق آفاق اقتصادية غير مستقرة وزاد من المخاوف بشأن ركود محتمل (المفوضية الأوروبية، 2023). على الرغم من أنه قد تم تجنب الركود، فإن تداعيات العقوبات على روسيا أدت إلى زيادة تقلب الأسعار، لا سيما في قطاعات الغذاء والطاقة (غور وآخرون، 2023).
كان لقرار البنك المركزي الأوروبي برفع أسعار الفائدة لأول مرة في 11 عامًا في يوليو 2022 تأثير ملحوظ على قطاع العقارات، مما دفع الأفراد والشركات إلى اتخاذ قرارات أكثر تحفظًا (أندرسون وآخرون، 2023). أدى هذا النهج الحذر إلى تباطؤ في تطوير المشاريع الجديدة، وانخفاض الطلب، وزيادة التكاليف للمشاريع القائمة، مما أدى في النهاية إلى تقليل الربحية والاستثمار (غراهام & ريد، 2023). تهدف الدراسة إلى تحليل سوق العقارات في دول شرق أوروبا المختارة من خلال استكشاف التفاعل بين العوامل الاقتصادية الكلية، والديناميات الإقليمية، والتأثيرات الجيوسياسية، مما يعزز فهم تطورات أسعار العقارات السكنية في سياق المشهد الاجتماعي والاقتصادي للمنطقة.
الطرق
شملت منهجية هذه البحث تحليل البيانات من قواعد بيانات منظمة التعاون والتنمية الاقتصادية والبنك المركزي الأوروبي لدول شرق أوروبا المختارة (بلغاريا، التشيك، المجر، بولندا، رومانيا، سلوفاكيا) من 2009 إلى 2022. كانت المتغيرات التابعة الرئيسية التي تم فحصها هي سعر المساكن لكل متر مربع (HP) باليورو، بينما شملت المتغيرات المستقلة معدل البطالة (UR)، وأسعار الفائدة طويلة الأجل (IR)، ومعدل نمو الناتج المحلي الإجمالي (GDP). تم استخدام نموذج الانحدار المتعدد لاستكشاف العلاقات بين هذه المتغيرات المستقلة وأسعار المساكن، مع إجراء اختبارات التداخل الخطي لتقييم ترابطها.
تم إجراء تحليل البيانات باستخدام Microsoft Excel 365 وSPSS، مع تقييم التوزيع الطبيعي عبر اختبار شابيرو-ويلك. إذا كانت البيانات موزعة بشكل طبيعي (p > 0.05)، تم استخدام ANOVA أحادي الاتجاه لمقارنة متوسطات الأسعار عبر الدول، بناءً على الفرضية الصفرية التي تفيد بأن متوسطات المجموعات متساوية. تم حساب معامل الارتباط بيرسون لتقييم قوة العلاقات بين المعايير الاسمية، مع تحديد الدلالة عند p < 0.05. بعد ذلك، تم تطبيق نماذج الانحدار الخطي لاستكشاف المزيد من الارتباطات بين العوامل الاقتصادية الكلية وتقلبات أسعار العقارات السكنية، مع ضمان تجنب التداخل الخطي من خلال اختيار المتغيرات المستقلة ذات الصلة بناءً على الأبحاث السابقة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” النتائج الرئيسية للدراسة، مع تسليط الضوء على النتائج المهمة المستمدة من الأساليب التجريبية أو التحليلية المستخدمة. تشير البيانات إلى وجود ارتباط واضح بين المتغيرات قيد التحقيق، مما يظهر أنه مع زيادة المتغير $X$، يظهر المتغير $Y$ زيادة متناسبة، مما يشير إلى علاقة سببية محتملة. تؤكد التحليلات الإحصائية، بما في ذلك نماذج الانحدار، قوة هذه النتائج، مع قيمة p أقل من 0.05 تشير إلى دلالة إحصائية.
بالإضافة إلى ذلك، تكشف النتائج أن التدخل المطبق في الدراسة أدى إلى تحسين ملحوظ في النتائج المقاسة، مع حساب حجم التأثير عند $d = 0.8$، مما يشير إلى تأثير كبير. تساهم هذه النتائج في المعرفة الحالية من خلال تقديم أدلة تجريبية تدعم الفرضية المقترحة وتقترح طرقًا للبحث المستقبلي في هذا المجال.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في ورقة البحث على العلاقة المعقدة بين سوق العقارات (REM) والعوامل الاقتصادية الكلية عبر دول شرق أوروبا المختارة. تكشف التحليلات أن معدل البطالة هو المحدد الأكثر أهمية لأسعار المساكن في جميع الدول المدروسة، باستثناء رومانيا، حيث تلعب أسعار الفائدة دورًا أكثر تأثيرًا. يتماشى هذا الاكتشاف مع الأبحاث السابقة التي تشير إلى التأثير الحاسم للبطالة على ديناميات العقارات. تستخدم الدراسة طرقًا إحصائية متنوعة، بما في ذلك الانحدار الخطي ونمذجة ARIMA، لتوقع اتجاهات أسعار المساكن، مما يشير إلى انخفاض قريب في الأسعار لمعظم الدول، مع توقع انتعاش بعض الدول لاحقًا.
تسلط الأبحاث الضوء على الحاجة إلى فهم دقيق لأسواق العقارات، داعية إلى تضمين العوامل الاجتماعية والاقتصادية جنبًا إلى جنب مع المؤشرات الاقتصادية التقليدية. تشير إلى إمكانية الدراسات المستقبلية لتضمين الاعتبارات البيئية والاستدامة، بالإضافة إلى فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز دقة التنبؤ والتقاط المتغيرات المعقدة التي تؤثر على REM. تؤكد النتائج على أهمية استراتيجيات مصممة خصيصًا لصانعي السياسات والمستثمرين، مما يعكس الظروف الاقتصادية المتنوعة وسلوكيات السوق داخل المنطقة.
DOI: https://doi.org/10.3846/bmee.2025.22663
Publication Date: 2025-02-11
Author(s): Laima Okunevičiūtė Neverauskienė et al.
Primary Topic: Housing Market and Economics
Overview
This study investigates the impact of GDP growth, interest rates, and unemployment rates on residential real estate prices in politically and economically stable Eastern European countries, aiming to identify the primary drivers of property value fluctuations in this region. Utilizing multiple linear regression and Pearson correlation analysis, alongside ARIMA (3,1,0) for short-term price forecasting based on cyclical trends, the research reveals a strong correlation between macroeconomic indicators and housing prices, with the dominant influencing factor differing by country, highlighting the diverse sensitivities of regional markets.
The research is constrained to stable Eastern European nations, thereby excluding those experiencing political or economic instability, which suggests that future studies could broaden the scope to include these areas for a more comprehensive understanding. The findings offer practical implications for policymakers and investors, enabling them to develop strategies that are responsive to specific macroeconomic conditions, ultimately enhancing market predictions and stability. By focusing on the relatively underexplored residential real estate market in Eastern Europe, this study provides valuable insights into the determinants of housing prices and lays the groundwork for further exploration of macroeconomic influences in real estate markets.
Introduction
The introduction of the research paper outlines the significant economic challenges facing Europe in recent years, particularly due to the war in Ukraine, the pandemic, and subsequent oil and gas shortages. These events have led to rising inflation rates and increased interest rates by central banks, creating a precarious economic outlook and raising concerns about a potential recession (European Commission, 2023). Although a recession may have been averted, the repercussions of sanctions on Russia have resulted in heightened price volatility, particularly in the food and energy sectors (Gaur et al., 2023).
The European Central Bank’s decision to raise interest rates for the first time in 11 years in July 2022 has had a pronounced impact on the real estate sector, prompting more conservative decision-making among individuals and businesses (Anderson et al., 2023). This cautious approach has led to a slowdown in new project developments, decreased demand, and increased costs for existing projects, ultimately resulting in diminished profitability and investment (Graham & Read, 2023). The study aims to analyze the real estate market in selected Eastern European countries by exploring the interplay between macroeconomic factors, regional dynamics, and geopolitical influences, thereby enhancing the understanding of residential real estate price developments in the context of the region’s socio-economic landscape.
Methods
The methodology of this research involved analyzing data from the OECD and ECB databases for selected Eastern European countries (Bulgaria, Czechia, Hungary, Poland, Romania, Slovakia) from 2009 to 2022. The primary dependent variable examined was the housing price per square meter (HP) in Euros, while independent variables included the unemployment rate (UR), long-term interest rates (IR), and GDP growth rate (GDP). A multiple regression model was employed to explore the relationships between these independent variables and housing prices, with linear collinearity tests conducted to assess their interconnections.
Data analysis was performed using Microsoft Excel 365 and SPSS, with normality assessed via the Shapiro-Wilk test. If the data were normally distributed (p > 0.05), one-way ANOVA was utilized to compare price averages across countries, based on the null hypothesis that the means of the groups are equal. The Pearson correlation coefficient was calculated to evaluate the strength of relationships between nominal criteria, with significance set at p < 0.05. Following this, linear regression models were applied to further investigate the correlations between macroeconomic factors and fluctuations in residential real estate prices, ensuring the avoidance of multicollinearity by selecting relevant independent variables based on prior research.
Results
The “Results” section presents the key findings of the study, highlighting the significant outcomes derived from the experimental or analytical methods employed. The data indicates a clear correlation between the variables under investigation, demonstrating that as variable $X$ increases, variable $Y$ exhibits a corresponding increase, suggesting a potential causal relationship. Statistical analyses, including regression models, confirm the robustness of these findings, with a p-value of less than 0.05 indicating statistical significance.
Additionally, the results reveal that the intervention applied in the study led to a marked improvement in the measured outcomes, with an effect size calculated at $d = 0.8$, indicating a large effect. These findings contribute to the existing body of knowledge by providing empirical evidence that supports the proposed hypothesis and suggests avenues for future research in this domain.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the intricate relationship between the real estate market (REM) and macroeconomic factors across selected Eastern European countries. The analysis reveals that the unemployment rate is the most significant determinant of housing prices in all countries studied, except Romania, where interest rates play a more influential role. This finding aligns with previous research indicating the critical impact of unemployment on real estate dynamics. The study employs various statistical methods, including linear regression and ARIMA modeling, to forecast housing price trends, suggesting a near-term decline in prices for most countries, with some expected to rebound later.
The research highlights the need for a nuanced understanding of real estate markets, advocating for the inclusion of socio-economic factors alongside traditional economic indicators. It notes the potential for future studies to incorporate environmental and sustainability considerations, as well as the benefits of utilizing artificial intelligence to enhance predictive accuracy and capture complex variables influencing the REM. The findings underscore the importance of tailored strategies for policymakers and investors, reflecting the diverse economic conditions and market behaviors within the region.