ANALISI DEL MERCATO IMMOBILIARE NELLA CITTA METROPOLITANA DI MILANO

The aim of this thesis is to understand whether municipal expenditure or area-level distress indicators can be considered determinants of real estate prices in the Milan metropolitan area. Due to the difficulties in finding available indicators for all 133 municipalities considered in the analysis, we adopted a differentiated approach to separate time-varying from non-time-varying indicators. For the variable indicators, we selected the most indicative municipal expenditures and divided them into groups based on the type of intervention. This clustering allowed us to distinguish areas with a high concentration of socio-economic deprivation and poor integration from those that were well integrated and had a good socio-economic situation. By implementing a panel data analysis, we identified the most suitable model to study our data and identified significant fixed effects using a two-way fixed-time model. We then conducted a cross-sectional analysis using the estimated fixed effects as the dependent variable and the non-time-varying indicators as independent variables. We thus identified how some social interventions and services offered by municipalities, as well as housing density indexes and poverty indicators, may play an important role in determining housing prices both directly and indirectly.

L'obiettivo di questa tesi è comprendere se le spese comunali o gli indicatori di disagio a livello di zona possono essere considerati determinanti dei prezzi immobiliari nell'area metropolitana di Milano. A causa delle difficoltà nel reperire indicatori disponibili per tutti e 133 i comuni considerati nell'analisi, abbiamo adottato un approccio differenziato per separare gli indicatori variabili nel tempo da quelli non variabili. Per quanto riguarda gli indicatori variabili, abbiamo selezionato le spese comunali più indicative e le abbiamo suddivise in gruppi sulla base del tipo di intervento. Questo raggruppamento ci ha permesso di distinguere le zone con una elevata concentrazione di disagio socio-economico e una scarsa integrazione da quelle ben integrate e con una buona situazione socio-economica. Attraverso l'implementazione di un'analisi dati panel, abbiamo identificato il modello più adatto per studiare i nostri dati e abbiamo individuato gli effetti fissi significativi utilizzando un modello fixed-time a due vie. Successivamente, abbiamo condotto uno studio cross-section utilizzando gli effetti fissi stimati come variabile dipendente e gli indicatori non variabili nel tempo come variabili indipendenti. Abbiamo così individuato come alcuni interventi e servizi sociali offerti dai comuni, così come gli indici di densità abitativa e gli indicatori di povertà, possano svolgere un ruolo importante nella determinazione dei prezzi immobiliari sia in modo diretto che indiretto.