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Enregistrement W1533645879

EXTRACTING THE LAND VALUE OUT OF THE VALUES OF IMPROVED PROPERTIES

2006· preprint· en· W1533645879 sur OpenAlexaboutno aff
Ünsal Özdilek

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Real estateValue (mathematics)EconomicsApportionmentMarket priceLand priceEconomic shortageLand useEmpirical researchProperty (philosophy)Market valueMicroeconomicsAgricultural economicsGeographyMathematicsLawFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"This study investigates the value of improved urban land in a North American context, more specifically in Montreal (Canada). It follows two main goals in response to the difficulties of: * Explaining the improved urban land value determinants; * Estimating its market value. // These interrelated difficulties, particularly regarding ìReal Estate Evaluationî and ìUrban Economicsî fields, are specifically engendered in a shortage of vacant land market. In fact, in the current context of cities, the majority of the observed prices in the marketplace include the price of the land and that of the buildings. In such a situation the prevalent question is to know how much the price of each represents in the total selling price of the properties. In the first goal of the research, different theoretical conceptions explaining the formation of land prices are examined. Their analysis makes clear that the land price is usually confounded within the total property price. In the second gaol research, this one empirical in nature, available methods of property evaluation are explored. Their synthesis demonstrates that they remain inoperative in the case of improved non-income generating urban lands, allotted especially to the single family residential properties. Income-producing lands, however, find satisfactory answers within the residual rent method, supported by the classical ricardian rent theory. Contrary to the vacant land market, the single family properties market contains a sufficient number of comparable sales, but encounters the difficulty of total price apportionment between the land-building components. This study perceives that it can nevertheless be treatable under the neoclassical view of utility, by using the hedonic method it supports. It is accepted that a hedonic method allows for the ""decomposition"" of the total property price between its multiple attributes and the reconstitution of its total value by the sum of their marginal contributions. Although frequently applied in this matter by academicians and practitioners, its capacities have not been explored with the objectives of explaining and estimating ìseparateî values for land and buildings. In its present form, it does not discriminate, neither in theory nor in practise, the particular attributes of these components. This research therefore suggests the incorporation of a new specification to the current hedonic models allowing them to deal with the two underlined difficulties. This new specification propose that the price of a property is not a sole ìbundleî of residential services as suppose hedonic models, but rather a function of two independent ìbundleî of services: * a first bundle containing the differential site advantages (DSA) ; and * a second bundle containing the differential housing advantages (DHA). // The proposed model explains the separate market value of improved lands through their DSA attributes, as is the market value of the buildings through their DHA attributes. It reaches also to an estimate of the ìseparate hedonic valuesî of land and building components; the sum of the two entities forming the total market value of a single family property."

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
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