MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2104093714

The Paris OECD-IMF Workshop on Real Estate Price Indexes: Conclusions and Future Directions

2007· preprint· en· W2104093714 sur OpenAlexaff
Erwin Diewert

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2007
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReal estateDepreciation (economics)Stock (firearms)Hedonic pricingEconomicsHedonic regressionResidential real estateHedonic indexQuality (philosophy)EconometricsStock priceFinancial economicsCost approachPrice indexReal estate investment trustActuarial scienceFinanceMicroeconomicsEngineeringProfit (economics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper summarizes the main ideas suggested in OECD-IMF Workshop on Real Estate Price Indexes which was held in Paris, November 6-7, 2006. The paper discusses possible uses and target indexes for real estate price indexes and notes that a major problem is that it is not possible to exactly match the quality of dwelling units over time due to the fact that the housing stock changes in quality due to renovations and depreciation. Four alternative methods for constructing real estate price indexes are discussed: the repeat sales model; the use of assessment information along with property sale information; stratification methods and hedonic methods. The paper notes that the typical hedonic regression method may suffer from specification bias and suggests a way forward. Problems with the user cost method for pricing the services of owner occupied housing are also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetHousing Market and EconomicsTravaux en français237 207