ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Rejestry nieruchomości. Studium prawnoporównawcze Paweł Blajer

Autor:
Paweł Blajer
Wydawnictwo:
C. H. Beck
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
979
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Ebook 163,18 zł najniższa cena z 30 dni

199,00 zł (-15%)
169,14 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

163,18 zł najniższa cena z 30 dni

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Monografia "Rejestry nieruchomości - studium prawnoporównawcze" stanowi pierwszą w Polsce publikację kompleksowo przedstawiającą zarówno genezę, jak i aktualny kształt podstawowych rozwiązań modelowych w zakresie rejestrów wykorzystywanych w celu ustaleniu stanu prawnego nieruchomości.

Przeprowadzone w rozprawie badania nie koncentrują się wyłącznie na środkowoeuropejskim modelu ksiąg gruntowych (wieczystych), ale obejmują również pozostałe modele rejestrów o zasięgu globalnym, tj. charakterystyczne dla systemu common law: modele deeds recordation i title registration oraz wywodzące się z romanistycznej tradycji prawnej modele transkrypcji i inskrypcji. W powyższym zakresie analizom poddano zarówno kwestie ustrojowe związane z organizacją rejestrów, jak i rządzące nimi zasady materialnoprawne.
W efekcie przeprowadzonych badań sformułowane zostały wnioski w zakresie szans na harmonizację regulacji określających kształt rejestrów nieruchomości, w szczególności na szczeblu Unii Europejskiej, oraz postulaty odnośnie optymalizacji polskiego systemu wieczystoksięgowego.

Wybrane bestsellery

C. H. Beck - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
169,14 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.