Homebuilders Choice Behaviour analysis/Une Analyse Du Comportement Des Constructeurs Immobiliers Dans Leur Choix
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research in housing supply is scarce. Even scarcer is the research on the location and housing-type choices of homebuilders. The academic literature is almost silent on the questions of what influences the location and housing type choices of homebuilders. Similarly, a small body of literature has addressed spatial autocorrelation in discrete choice models. The spatial homogeneity depicted by the typical cookie-cutter architecture of urban and suburban dwellings suggests the presence of spatial autocorrelation. However, empirical studies of the determinants of homebuilders' product type choices have completely ignored the presence of spatial correlation. This paper presents the derivation and development of a random parameter discrete choice model that accounts for spatial correlation in choice behaviour. A mixed spatial multinomial logit model is formulated that incorporates spatial dependencies to predict housing-type choices of new homebuilders. The results of the model suggest that housing-type choice of a homebuilder is influenced by other projects in adjacent zones, resulting in a spatially correlated choice behaviour. Heterogeneity effects were also found to be important in this model. The mixed spatial multinomial logit model offers a substantial improvement, in terms of model fit, over the multinomial logit and standard spatial logit models. Resume Il existe tres peu de recherche au sujet de l'offre immobiliere et encore moins sur le choix de la localisation et type de logements que les entrepreneurs construisent. De la meme facon, il n'y a que peu de recherche qui se penche sur la question de l'autocorrelation spatiale dans l'analyse des choix discrets. Par contre, l'homogeneite spatiale des banlieues suggere l'existence d'une autocorrelation spatiale. Les etudes empiriques des choix et comportements des entrepreneurs ignorent completement l'autocorrelation spatiale. L'article presente les choix de types de logements que les entrepreneurs construisent en tenant compte des parametres de dependance spatiale et d'heterogeneite en matiere de gouts. Cet article demontre et developpe un modele de choix discret avec des parametres aleatoires qui incorpore l'autocorrelation spatiale. Ces dernieres annees, un nombre limite de recherches a essaye d'analyser les dependances spatiales et temporales des decision-makers et les alternatives. Alors que les dependances temporales sont souvent considerees dans les modeles dynamiques, peu de recherche incorpore les dependances spatiales dans les variables dependantes qualitatives et les modeles de choix discret. L'idee de base presentee dans cet article est que les entrepreneurs qui construisent, influencent le choix de types de logement des autres entrepreneurs qui peuvent choisir de construire de nouveaux logements dans un espace proche, resultant en un choix lie au comportement dans l'espace. Les donnees sur les constructions de nouveaux types de logement et ses determinants ont ete compilees a partir de diverses sources. La base de donnees de construction de logement consiste en des nouveaux developpements de logements en incorporant le type, la localisation et le prix de nouveaux logements construits entre janvier 1997 et avril 2001 dans la grande region metropolitaine de Toronto (Greater Toronto Area, GTA). La base de donnees integre tous les nouveaux types de developpement de logements ayant un minimum de dix nouvelles unites de logement. L'echantillon final utilise dans cette etude consiste en 1384 nouveaux projets de developpement pour lesquels toutes les variables requises etaient disponibles. Chaque projet represente la decision des entrepreneurs de construire un type particulier d'unite de logement, incluant single detached houses, semi-detached (SD) houses, projets d'appartements, et autres developpements de type low riset (townhouses, row houses). Les 1384 projets de logement incluent la construction de 113000 nouvelles unites de logement. …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».