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Enregistrement W2795872159

Housing equilibrium price framework for Malaysian middle Class group in affordable housing market

2017· other· en· W2795872159 sur OpenAlexaboutno aff
Fazilah Ramli

Notice bibliographique

RevueUTHM Institutional Repository (Universiti Tun Hussein Onn Malaysia) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordable housingPopulationGovernment (linguistics)EconomicsQuarter (Canadian coin)Supply and demandBusinessPublic economicsEconomic growthMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Failure in getting housing equilibrium price for affordable housing market has become a hot topic that is often discussed in the press due to the imbalance between housing demanded and supplied. The basic purpose of the research was to investigate the relationship between macroeconomic housing demand and supply detenninant factors and affordable housing needs in Malaysia, and to dete1111ine the equilibrium house price for middle-class income in the affordable housing market. The research involved the development of theoretical framework by synthesising the models and framework developed by past researchers on the housing equilibrium price framework. It also uses time series analysis together with regression analysis to collect and analyse data. As initial, 371 respondents from household's side and 32 respondents from developer's side in Melaka Tengah were selected as samples as case study in Melaka. During data analysed, around 200 questionnaires from households and 32 questionnaires from developers can be used. The data was analysed using SPSS software to investigate the relationship between macroeconomic housing demand and supply determinant factors towards the needs f and supply of afordable housing market. From the investigation, current house price, monetary status and population changes are the most critical factors that lead to the needs of affordable housing supplies. Meanwhile, developers put the interest rate, government interventions and population changes as the catalyst to develop the affordable housing projects. On the other hand, the empirical data of housing prices are collected from NAPIC from 2006 to 2015. The equilibrium price calculated from the sales perfonnance within four quarter reported by NAPIC is examined using linear regression method. Based on these themes, the research contended that the housing equilibrium price can be achieved using empirical data from demand and supply with supported from current house price, monetary status and population changes the interest rate, government interventions and population changes. Hence, government is the key player and be a pulling effect in controlling the housing price by using the housing demand and supply determinant factor to create a win-win situation between middle-class income and housing developers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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