Notice bibliographique
Résumé
This study aims at making a short-term forecasting model in order to analyze short-term trend in Korean land market, using the land price fluctuation rate of nationwide data issued by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport from the first quarter of 1987 to the first quarter of 2015. VECM model is used to predict the fluctuation rate of land from the first quarter of 2015 and the first quarter of 2017. The variables using the VECM model are nationwide average fluctuation rate in land prices as well as real GDP growth rate, CPI, yield of corporate bonds, rate of stock price rise and M3 in endogenous variables. As a result of Granger Sims Causality Test, using fluctuation rate of land price, real GDP growth rate, CPI, yield of corporate bonds, stock price, M3 permits for real GDP growth rate, yield of corporate bonds. Fluctuation rate of land price in 2015 is forecasted to be rised at 2.43% and 2.54% in 2016. Since land has distinct characteristics and economics situations such as locational stillness and various usabilities, the analysis results of land market nationwide does not actually lead to the accurate forecasting of land prices. Therefore, sub-markets characterized by regions and various usabilities need to be considered for researches. Any research on land market in connection with economics situations and government policies such as finances, taxes etc. will lead to more reliable forecasting results in the next researches.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».