Notice bibliographique
Résumé
In this study, the dynamic relationships between the housing sales market and the Chonsei market use VAR model, and for the spatial range, 16 metropolitan cities·provinces are set, and for the timely range, from the first quarter of 2006 to third quarter of 2014 are set to divide before and after the global financial crisis to perform the empirical analysis. For the macroeconomic variables effecting the housing market, interest rate was set as CD interest rate, the economic growth and housing demand were set as number of economically active people, and finally, the housing supply was set as land transaction volume. As a result of the empirical analysis, the number of economically active people showed to have plus (+) effect and the land transaction volume to have minus (-) effect to the housing sales price in general. When we look at the difference before and after the financial crisis, in the period before the crisis, the Chonsei price and the CD interest rate had minus (-) effect on the housing sales price, but on the other hand, in the period after the crisis, it showed to have a plus (+) effect. This is because in the period before the financial cris, the housing sales market was in the increasing period, and realization of capital gain was possible through sales to have almost no influence of the lease market of housing Chonsei market to the housing sales market, but in the period after the crisis, the housing sales market maintained downward stabilization, but the Chonsei price increase to be judged that the Chonsei market has big influence on the sales market. Regarding influence of CD interest rate on the housing sales market, the reason that it showed plus (+) influence after the financial crisis is judged to be due to the reason that because the government executed continuous decrease in interest rate to activate the housing sales market, but the sales market is maintaining downward stabilization.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,018 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».