The effects of macroeconomic variables towards housing price in Malaysia / Nur Farahin Abdul Rahman
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few years, house price in Malaysia has experienced significant price expansion and this situation became a worrying that causes distress especially to the current lenders. This study were an attempt to determine the macroeconomic variables that affected to house price in Malaysia and explored the relationship between the variables with house price. Only three macroeconomic variables such as Gross Domestic Product (GDP), Inflation Rate (CPI) and Population (Pop) were taken into this study with House Price Index (HPI) as dependent variable. This study consists of 127 observations of quarterly data for each variable starting from 1985 first quarter until 2016 third quarter. All data of HPI, GDP, CPI and Pop were taken or got from DataStream and then there were tested by using EViews8. Those data were analyzedusing descriptive analysis, unit root test, correlation matrix and regression analysis. It were then being analyzed using test on assumption such like normality test, test on variance error term, test on serial correlation of error term (BG Test) and multicollinearity (VIF Test). The results showed only GDP and Pop were positive and significantly related to HPI while CPI was not significant with HPI and only two hypotheses were rejected while the other one was failed to reject. A conclusion were made by given some proofs and evidence from the previous research or journal. Besides that, a few recommendation and limitation were listed in this study for uses and references to the future researchers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».