A Hedonic Price Analysis of Farmland Option Premiums Under Urban Influences
Notice bibliographique
Résumé
An emerging theory, real option pricing, suggests that an important component of urban fringe farmland values may be the option value arising from nearby urban development. This new option pricing theory, as opposed to its standard conventional counterpart in finance, incorporates both the uncertainty about the future net benefits of a land conversion decision and the irreversibility of this action taken. We demonstrate that parsimonious empirical hedonic models of the errors‐in‐variables type, when corrected for heteroskedasticity, can provide adequate representations of farmland option premiums. Data for a random sample of cash rented Ohio farmland parcels are used, and the impacts of urban development on farmland option premiums are estimated. Results provide evidence that (a) both land‐use conversion probability and urban influences have been important factors affecting the option value of the state's farmland, and (b) these option premiums associated with irreversible and uncertain land development are capitalized into farmland values. Une nouvelle théorie, l'évaluation des options réelles, semble indiquer qu'un élément important de la valeur des terres agricoles périurbaines pourrait être la valeur d'option découlant du développement urbain avoisinant. Cette nouvelle théorie, contrairement aux options financières, inclut à la fois l'incertitude quant aux bénéfices nets futurs liés à la décision de convertir une terre et l'irréversibilité de cette décision. Nous avons démontré que les modèles empiriques parcimonieux et hédoniques du type erreurs sur les variables peuvent, une fois l'hétéroscédasticité corrigée, donner des présentations adéquates des prix de l'option des terres agricoles. Nous avons utilisé les données d'un échantillon aléatoire de parcelles de terres agricoles louées au comptant en Ohio et nous avons estimé l'impact du développement urbain sur le prix de l'option des terres agricoles. Les résultats ont montré: a) que la probabilité de conversion de l'utilisation des terres et les influences urbaines sont des facteurs importants qui influent sur la valeur de l'option des terres agricoles de l'État; b) que ces prix de l'option associés à un aménagement urbain irréversible et incertain sont intégrés dans la valeur des terres agricoles.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».