Effects of Transportation Infrastructure and Location on Residential Real Estate Values: Application of Spatial Autoregressive Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Proximity to transportation infrastructure (highways and public transit) influences residential real estate values. Housing values also are influenced by propinquity to a shopping facility or a recreational amenity. Spatial autoregressive (SAR) models were used to estimate the impact of locational elements on the price of residential properties sold during 1995 in the Greater Toronto Area. A large data set consisting of 27,400 freehold sales was used in the study. Moran’s I was estimated to determine the effects of spatial autocorrelation that existed in housing values. SAR models, using a combination of locational influences, neighborhood characteristics, and structural attributes, explained 83 percent variance in housing values. Using the “comparable sales approach,” a spatiotemporal lag variable was estimated for every property in the database. This research discovered that SAR models offered a better fit than nonspatial models. This study also discovered that in the presence of other explanatory variables, locational and transportation factors were not strong determinants of housing values. On the other hand, the number of washrooms and the average household income in a neighborhood were found to be significant determinants of housing values. Stepwise regression techniques were used to determine reduced spatial hedonic models.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».