Celem pracy było opracowanie modeli statystycznych pozwalających określać wartość rynkową obiektów budowlanych oraz innych części składowych gruntu w oparem o ich koszt odtworzenia oraz wartość zużycia łącznego. Do obrony przyjęto tezę. iż ,,na podstawie informacji rynkowych istnieje możliwość estymacji rynkowych wskaźników kosztu odtworzenia i zużycia łącznego". Badania obejmowały ustalenie funkcyjnych zależności wskaźników rynkowych kosztu odtworzenia i zużycia łącznego względem cen transakcyjnych obiektów budowlanych, a następnie estymację tych wskaźników przy wykorzystaniu parametrycznego modelu Gaussa-Markowa. W pracy zaprezentowano algorytmy estymacji dla obiektów budowlanych charakteryzujących się podobnym okresem eksploatacji i różniących się wartościami atrybutów cenotwórczych, a także modyfikacje tych algorytmów dla obiektów budowlanych o różnym czasie eksploatacji. Dla każdego z algorytmów zostały zdefiniowane wzory do pełnej analizy wariancji określające zaufanie do otrzymanych wyników. Algorytmy zostały zweryfikowane na bazie obiektów budowlanych jakimi są budynki mieszkalne jednorodzinne. Dla przykładowych baz wyestymowane zostały wartości wskaźników rynkowych, wykonana została pełna analiza wariancji oraz przeprowadzono testowanie hipotez statystycznych dotyczących istotności uzyskanych wskaźników rynkowych. Uzyskane wyniki pozwoliły na sformułowanie wniosków o poprawności i przydatności założonych algorytmów estymacji.
The main and leading purpose of my study was to develop certain statistic models that would help in estimating of market property value, as well as any other land sections of the market value based on the cost associated with both reconstruction and combined wear that has its effect on the wear value of assets. For the purpose this study I adapt thesis that „based on the market information there is a strong possibility successfully to estimate market cost indicators and combined wear value”. My studies included establishing functional relations between reconstruction market cost indicators and combined wear against transaction prices of real estate buildings and then estimating those indicators by using parametric the Gauss – Markov model. In my study I presented certain algorithms for commercial buildings that have similar running time in common and differ in the value of price setting attributes as well as modification of those algorithms for some commercial propertied over different exploitation time. For each of the algorithms there were certain formulas created that enables full in depth analysis of that show accuracy of received findings. The algorithms were verified based on Commercial building examples such as one family houses. For all the examples I came up with value of market indicators, as well as full variance analysis and statistic hypothesis testing of relevance of obtained market indicators. The obtained results helped to formulate some important conclusions showing correctness and fitness of the assumed used estimate algorithms.
