The Application of Time Series Analysis and All-around PCA in the Real Estate Cycle Fluctuations
Notice bibliographique
Résumé
In the existing study on the real estate cycle fluctuations,the research tools used by the majority are not in depth portrait of the laws of Chian's real estate cycle fluctuations and its principal components which impacting most. To this end,we use the Time Series Analysis and All-around PCA to study China's real estate cycle fluctuations and its principal component since 1998 to 2008,. We found that,since the fourth quarter of 1998 to the third quarters of 2008,China's real estate growth cycle is probably gone through two complete cycles,they were 1th quarter of 1999 to the 4th quarter of 2003 ,1th quarter of 2004 to the 4th quarter of 2007,China's real estate has entered a downward adjustment in the process in 2008. From the view of All-around PCA,a greater impact on the real estate growth factors are:the growth rate of completed development investment,the growth rate of the construction area,the growth rate of vacant area,the growth rate of per capita income levels,GDP growth rate ,the growth rateof consumption sale's price,the growth rate of construction loan ,the growth rate of M2. And,the growth rate of other factors have smaller effects.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».