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Enregistrement W2300907343

Does Property Transaction Matter in the Price Discovery of Real Estate Markets

2016· article· en· W2300907343 sur OpenAlexaff
William Mingyan Cheung, James Chicheong Lei, Desmond Tsang

Notice bibliographique

RevueJournal of the Asian Real Estate Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrice discoveryReal estateReal estate investment trustDatabase transactionBusinessFinancial economicsCapitalization rateTransaction costInvestment (military)EconomicsMonetary economicsFinanceComputer scienceDatabaseFutures contract
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forthcoming, International Real Estate Review This study examines whether property transaction affects the price discovery process in real estate markets. Prior literature shows price discovery generally first takes place in the securitized public REIT market. We conjecture property transaction provides novel information to the direct real estate market and can change the dynamics between public and private real estate returns. We employ a unique dataset of property transactions to construct “transaction windows ” and specifically examine the causality between public and private real estate markets around these periods. We form firm-level pairs of public and private price series, and estimate the normalized Gonzalo and Granger (1995) common factor loadings by the vector error-correction model (VECM). Our findings show that a significant proportion of price discovery happens in the private market instead of the public REIT market. Our results are robust to investments of different property types and to different lengths of transaction windows. Overall, findings in this study imply property acquisition and disposition provide crucial information to the private real estate market and induce a reverse causality between the public and private markets. Keywords:

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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