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Enregistrement W2214652430

European Infrastructure Markets: The Emergence of an Alternative Asset Class

2007· article· en· W2214652430 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Hobbs, Loneke Lowik

Notice bibliographique

Revue14th Annual European Real Estate Society Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlternative assetDiversification (marketing strategy)Asset allocationPortfolioAlternative investmentBusinessEquity (law)Real estateFinanceFixed incomePensionAsset (computer security)EconomicsBondMarket liquidity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Infrastructure Investing has emerged to be one of most significant and fastest growing asset classes of recent years. Although a number of investors, including the Australian and Canadian pension funds, have been investing in infrastructure for many years, it is only over the past two years or so that there has been more widespread interest in infrastructure investing. This surge of interest has occurred for two distinct reasons. First, attractive market fundamentals, with strong demand for the use of infrastructure assets, and a general shortage of supply. At the same time many governments across the world face financial difficulties which are forcing them to raise infrastructure capital from the private-sector. Second, the behavior of the asset class, or the performance characteristics of infrastructure assets themselves. Such assets tend to have a high yield, steady growth in income and a low volatility. They also tend to have a very long duration, generally with a minimum of 30 years, but often 60 to 100 years, and they provide significant diversification benefits relative to bond and equity assets. Although the asset class has grown dramatically in recent years, it remains ""emergent"" and, as such, is subject to the risks and opportunities associated with the emergence of any new asset class. Investors starting to become familiar with the asset class need to understand precisely what it is and how it behaves. Is it, for instance, more like fixed income, private equity, real estate, or none of these? It is within this context that this paper explores a number of dimensions associated with the emergence of the asset class within Europe. Key issues include precise definitions of the types of asset that comprise infrastructure, the existing and potential size of the market, behavior characteristics and assessments of the relative attractiveness of the market across Europe."

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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