Notice bibliographique
Résumé
Official Statistics on housing prices are a one of the relatively new segments of prices statistics, developed in the wake of the data gaps underlined by the last economic and financial crisis. Official European statistics need to abide to the highest standards of quality and harmonisation across countries. Eurostat and the National Statistical Institutes (NSIs) released the official harmonised HPIs in the beginning of 2013. Initially only indices on total housing price developments were published. However, users requested a breakdown into price developments for existing dwellings and for new ones. In parallel to further work on developing a methodological framework (with the Handbook on Residential Property Price Indices) and improvements of the data quality (starting from data sources for transactions, to data validation and index compilation) Eurostat worked with the NSIs on preparing the ground for this additional breakdown. Since autumn 2014 the split in new and existing dwellings has been made available both for annual and quarterly data. The quarterly data series start in 2005 and are disseminated with a timeliness of one quarter after the reference quarter. Today, HPI published by Eurostat are used for several policy purposes: for monetary policy assessments of price signals, for financial stability purposes as a soundness indicator and also to monitor macroeconomic imbalances: The deflated house price index (nominal HPI deflated by the index of private household consumption) is one of the fourteen MIP Scoreboard indicators used in the Alert Mechanism Reports. For complementing the information on price evolution and for supporting the analysis of housing markets, Eurostat started to work together with the NSIs to collect data on turnover. Furthermore, this was a request of the ECOFIN in order to further enrich the PEEIs (Principal European Economic Indicators). The publication of an index capturing the total value of transactions was launched in December 2015. The annual series are available for 18 EU Member States and going back to 2010. The publication of HPIs for EU countries going back often to 2000 together with the indices on turnover are a reliable source of data for better understanding the evolution of housing markets during the tumultuous period of the last decade and its implications for the present and future.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,016 |
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 ».