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Enregistrement W2980759174 · doi:10.1108/ejmbe-06-2019-0092

Is the rest of the EU missing out on REITs?

2019· article· en· W2980759174 sur OpenAlexaboutno aff
Andrius Grybauskas, Vaida Pilinkienė

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Management and Business Economics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReal estate investment trustDiseconomies of scaleReal estateDebtEquity (law)BusinessEmerging marketsMonetary economicsAsset (computer security)EconomicsFinancial economicsEconomies of scaleFinancial systemFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to investigate whether real estate investment trusts (REITs) have any significant cost-efficiency advantages over real estate operating companies (REOCs). Design/methodology/approach The data for listed companies were extracted from the Bloomberg terminal. The authors analyzed financial ratios and conducted a non-parametric data envelope analysis (DEA) for 534 firms in the USA, Canada and some EU member states. Findings The results suggest that REITs were much more cost-efficient than REOCs by all the parameters in the DEA model during the entire three-year period under consideration. Although the debt-to-equity levels were similar, REOCs were more relying on short-term than long-term maturities, which made them more vulnerable against market corrections or shocks. Being larger in asset size did not necessarily guarantee greater economies of scale. Both – the cases of increasing economies of scale and diseconomies – were detected. The time period 2015–2017 showed the general trend of decreasing efficiency. Originality/value Very few papers on the topic of REITs have attempted to find out whether a different firm structure displays any differences in efficiency. Because the question of REITs and sustainable growth of the real estate market has become a prominent issue, this research can help EU countries to consider the option of adopting a REIT system. If this system were successfully implemented, the EU member states could benefit from a more sustainable and more rapid growth of their real estate markets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,157 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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