Modelling interactions of location with specific value of housing attributes
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a procedure for considering interactions of neighbourhood quality and property specifics within hedonic models of housing price. It handles interactions between geographical factors and the marginal contribution of each property attribute for enhancing values assessment. Making use of simulation procedures, it is combining GIS technology and spatial statistics to define principal components of accessibility and socioeconomic census related to transaction prices of single-family homes. An application to the housing market of the Quebec Urban Community (more than 3,600 bungalows transacted in 1990 and 1991) illustrates its usefulness for building spatial hedonic models, while controlling for multicollinearity, spatial autocorrelation and heteroskedasticity. Distance weighted averages of each property attribute in the neighbourhood and interactions of property attributes with each principal component are used to detect any spatial effect on sale price variations. This first-stage spatial hedonic model approximates market prices which are then used in order to compare "expected" and actual property tax amounts, which are added to obtain a second-stage model incorporating fiscal effects on house values. Interactions between geographical factors and property specifics are computed using formulas avoiding multicollinearity problems, while considering several processes responsible for spatial variability. For each property attribute, they define sub-models which can be used to map variations, across the city, of its marginal value, assessing the cross effect of geographical location (in terms of neighbourhood profiles and accessibility to services) and its own valuation parameters. Moreover, this procedure distinguishes property attributes exerting a stable contribution to value (constant over the entire region) from those whose implicit price significantly varies over space.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».