A method by which to forecast house prices at the community level : a case study
Notice bibliographique
Résumé
The premise on which this thesis is developed is that it would be desirable for planners in cities such as Vancouver to be able to forecast house prices at the community level. Given advance warning of house price changes, it may be possible to devise policies which would influence trends and be in the best interests of the community and the city at large. The feasibility of making such estimates is the specific focus of this research. The methodology employed involved the selection of nineteen standard economic indicators as provided on a regular basis by Statistics Canada. These indicators were employed as independent variables in numerous multiple regressions wherein the dependent variables used represented the averages of annual assessed values for a sample of single family dwellings within each of the communities of Shaughnessy, Oakridge and East Hastings Sunrise. Observations for these variables were recorded over the period 1962-1980. The hypotheses tested for each of the three communities asserted that all or a subset of the nineteen independent variables would prove to be significantly related to house prices and would yield usefully accurate forecasts of such. Utilizing same year data for the independent and the dependent variables highly significant relationships were apparent and the hypotheses were supported. The hypotheses were also supported when the independent variables were lagged one year to simulate a forecasting situation. The strengths of this methodology include the ease with which the values of the independent variables may be obtained on a relatively current basis and the speed and relative simplicity of computer processing the data. On the other hand, the accuracy of the forecasts during periods of unusual economic change is open to question and criticism. It is apparent that for a model of this kind to perform effectively it is important that the underlying relationships between the forecasting variables and house prices be monitored perhaps on a monthly or quarterly basis.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».