Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the interaction between residential housing prices and mortgage credit in Luxembourg over the period 1980Q1-2017Q1. We use a vector error correction framework to model this interaction and allow for feedback effects between the two variables. In the long-run, higher housing prices lead to a mortgage credit expansion, which in turn puts upward pressure on prices. The growing demand for mortgage credit is also sustained by positive net migration to Luxembourg. Construction activity is another important determinant of housing prices, in line with existing supply-side limitations on dwelling availability. These dynamics lead to a structural imbalance between housing supply and demand, with the latter being fueled by demographic factors, tax incentives and fiscal subsidies, as well as the low interest rate environment. While price dynamics are partially explained by these structural factors, our results suggest that over the last few years residential housing prices have been characterized by a moderate, but persistent, overvaluation with respect to market fundamentals. Between 2012Q1 and 2017Q1, the average overvaluation is estimated at 6.85% but its trend is decreasing in the last quarters. Results also show that housing prices have a slow rate of adjustment to deviations from fundamentals (only 2.2% of the misalignment is corrected each quarter) and they do not directly adjust to disequilibria in the mortgage market. These _ndings are supported by impulse response analysis, which suggests that shocks to the endogenous variables lead to permanent increases in housing prices.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».