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Enregistrement W1560447828

DEVELOPING HISTORICAL TIME SERIES IN A MARKET WITHOUT EXTERNAL MARKET VALUATIONS PART 2: AN INVENTORY OF POSSIBILITIES

2000· preprint· en· W1560447828 sur OpenAlexaboutno aff
Aart Hordijk

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2000
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReal estateIndex (typography)Asset (computer security)Real estate investment trustInvestment (military)EstateBusinessEconomyGeographyEconomicsActuarial scienceFinancePolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"The last twenty years of the 20th century have shown some significant changes in the performance measurement of real estate. Under pressure of the major asset classes stocks and bonds in which case advanced performance measurement systems are common as a tool for investment decisions in these asset classes, the asset class real estate was forced to take action in this field. The anglo saxon countries UK, USA and Canada and Australia had already developed performance measurement systems of some sort. The Frank Russel index started already in 1975 followed by the Investment Property Databank (IPD) in 1985 and the Australian Index was established soon there after. At the beginning of the nineties initiatives for a real estate index were developed in France, Ireland and the Netherlands, mainly in cooperation with IPD More recently Sweden, Germany, South Africa developed indices and feasibility studies are currently underway in Belgium, Denmark and Portugal. In the Netherlands the initiative was taken by the Real Estate Council of the Netherlands (ROZ), which is an umbrella organisation for property owners' interests. It lasted until 1996 before the ROZ/IPD real estate index in the Netherlands was published for the first time. The major difference in the publication at that moment was that Ireland was able to include historical time series in their presentation and the Netherlands not. Attempts had been made by using brokerage data from the past but they failed. The reasons why will be discussed later in detail but one obvious one was the fact that unlike the Anglo-Saxon countries where regular yearly valuations of real estate are a must, in the Netherlands and in general in continental European valuations are not embedded in a regular yearly process. In this article attempts are made and described to find solutions for the lack of valuation data in different ways. The ultimate goal is to come to a common approach which will be applicable in each country without sufficient valuation information so that reasonable simulations will create a """"reliable"""" picture of the past."

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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