Residential Real Estate in Europe: An Exploration of Common Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We conduct an exploratory analysis using proxy measures of cross-sectional returns and rental yields in residential real estate. Asset pricing models predict that expected returns should exhibit some sensitivity to one or several fundamental variables that represent a common source of undiversifiable risk. Residential real estate, just like works of art and collectibles, is unique because it represents both an investment vehicle and a durable consumption good. Its pricing and returns should thus reflect both the benefits from portfolio diversification and the effect of supply and demand. In this paper, we investigate the variation in proxy returns and proxy rental yields across 34 major European cities, using a handful of independent variables that should account for the influence of market risk, inflation, and liquidity. In spite of obvious limitations stemming from our sample, we find that the explanatory power of our model is unusually high for a cross-sectional data analysis. Some of our findings concur with other studies showing that in spite of strong segmentation, real estate markets respond to the same structural risk factors. A good portion of our results, however, is hard to explain and interpret. Either we need to take into account cultural differences between Eastern and Western Europe as part of a behavioral approach, or we have to concede that we have been misled by the mismatch in the level of aggregation and the crude estimation of the dependent variables.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».