THETA MODEL FORECASTS REAL ESTATE VALUES
Notice bibliographique
Résumé
The paper compares time series techniques that were used to forecast housing prices in UK, both at each region separately and as a whole. The tool used to provide forecasts is Theta Forecaster, a forecasting information system designed and developed at the Forecasting Systems Unit of National Technical University of Athens. This tool includes the Theta Model and several others, well-established forecasting methods. Theta Forecaster allows the combination of two or more techniques, which in many cases produces better forecasts than using a stand-alone method. The main feature of the Theta Model is that it applies different techniques to deal with sort-term and long-term forecasts and allows giving different weights in the sort and long-term components. The results show that Theta is always among the best forecasting methods and in many cases the most accurate one. The time series data used for forecasting is provided from the Halifax House Price Index, the UK's longest running monthly house price series covering the whole country from January 1983. The UK Index is derived from the mortgage data of the country's largest mortgage lender, which provides a robust and representative sample of the entire UK market. There are a number of national indices covering different categories of buyers (all, first-time buyers and home-movers) and houses, concerning the age (all, new and existing) and the type (all, detached, flats etc) of property. Regional indices for the 12 standard planning regions of the UK are available on a quarterly basis, while nationwide indices are produced monthly as well.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».