Real Estate Market Stability: Evaluation of the Metropolitan Areas Using Factor Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article is a modern approach to analysing real estate market stability in today’s era. Since economic collapse in 2008, sustainable growth in real estate sector has become a major discussion and avoidance of another housing market bubble is a priority. Although certain measures have been taken by the governments to control economic direction, most recent analysis showed that home prices in San Francisco, New York, Vancouver and other cities are soaring up, leading to new unprecedented historic highs. Whether this price growth is another bubble risk factor is still negotiable, since more scientific evidence needs to be presented. Therefore, this paper develops a “bubble” measure which gives additional insights in trying to assess the current market situation in a more broader perspective. The empirical research was conducted on four different metropolitan areas around the world which demonstrated an outstanding home price growth in the time period of 2008 – 2017. By applying factor analysis to seven different sub-indexes, aggregating them all into one and using benchmark tools this methodological framework allowed researchers to see whether there is an under/over value situation in the real estate market and whether this growth is sustainable. The research results have confirmed that indeed 4 metropolitan areas (San Francisco, Vancouver, London and Sydney) are in the bubble risk zones that could lead to a market correction or even a new recession. Research suggest that growth is no longer sustainable from within the cities natural demand since average income/mortgage ratio has surpassed its normal levels. As the markets become more unstable a price drop should be expected in the near future.DOI: http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.29.2.19380
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle