Эконометрическое моделирование функции спроса на краткосрочную аренду жилья (на примере Airbnb в Москве)

Аннотация
В статье анализируются детерминанты спроса на недвижимость, сдающуюся в краткосрочную аренду на онлайн-платформе Airbnb в Москве. В ходе исследования использовалась кросс-секционная выборка объявлений, которые были активны с марта 2021 г. по февраль 2022 г. Были оценены пространственные модели, позволяющие учесть пространственную автокорреляцию. Было установлено, что пространственная модель Дарбина наилучшим образом описывает имеющиеся данные. Для корректной интерпретации результатов были рассчитаны прямые, косвенные и общие эффекты. По результатам исследования была определена как эластичность спроса на арендное жилье по собственной цене, составившая -0,68, так и эластичность по цене конкурентов, равная 0,42.
Помимо этого, в статье были определены основные характеристики квартир, влияющие на спрос. Положительное влияние на спрос имеют характеристики, связанные с площадью жилья (максимальная вместимость и число ванных комнат), наличием различных удобств в квартире и сопутствующих показателей (платная парковка, самостоятельное заселение, число фотографий и мгновенное бронирование) и положительными характеристиками арендодателя (статус «суперхозяин», уровень отклика). Отрицательно влияет на спрос – помимо стоимости аренды – увеличение расстояния до центра города и минимальный срок аренды. Полученные в исследовании результаты были проверены на устойчивость, для чего использовались различные матрицы пространственных весов и альтернативные переменные в качестве меры цены аренды.