Notice bibliographique
Résumé
The essay utilizes a unique dataset of 30 Chinese provinces and municipal cities residential selling prices from 1998 to 2013, and examines the herding behavior. Using a least squares method and quantile regression method, we study the herding effect of China housing market at both national and cities levels. Results show that herding formation is stronger in increasing markets than that in decreasing markets. But when the markets are turning turbulent, in the high quantile regression, there is herding activity in decreasing markets. Our results also support the asymmetry of herding behavior in increasing and decreasing markets. By examining the financial crisis on the level of herding behavior, investors in China residential housing markets tend to herd before the crisis, and there is no herding behavior during and after financial crisis by quantitle regression. This study is important for three main reasons. Firstly, although the existing theoretical and empirical studies have investigated abnormal increasing price of China housing market, to the best of author knowledge, we are the first to apply this method to investigate herding phenomena in China housing market, which this essay focuses. Secondly, due to China residential housing market unique characteristics, this study makes a first attempt to examine the herding behavior by using quantile regression. Thirdly, our studies of this paper extend our knowledge of China real estate market to practitioners, academia and policymakers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».