Constructing an Enhanced House Price Index Model: Empirical Evidence
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to construct an enhanced house price index model in Malaysia. Having reviewed the current model of the Malaysian House Price Index (MHPI), it is currently found that this index is constructed based on the demand-driven variables. Previous studies explained that both macroeconomic factors (income levels, interest rates, and labor market) and supply factors are included in the construction of the house price index. This study begins by examining the determinants of the existing house price index in Malaysia. This study employs the Autoregressive Distributed Lag Model (ARDL) to discover the short and long-run dynamics between the variables. The study considers the quarterly data from the first quarter of 2008 to the fourth quarter of 2017. The findings reveal that construction cost (CC) and housing loan (HLN) are significant in determining HPI while Overnight Policy Rate (OPR) and land supply (LS) are insignificant with HPI. Then, the housing loan was found to be the most significant variable in determining HPI in Malaysia. Hence, we propose a new enhanced house price index that incorporates new demand and supply variables, by using the Laspeyres approach to calculate the new enhanced HPI. The analysis shows that the enhanced house price index has also recorded the same trend but with a lower value of prices as compared to the current MHPI. This enhanced HPI model may reflect the real situation of the housing market in Malaysia and it is expected to increase the affordability of the society in fulfilling their basic needs. This study may provide evidence for the involved parties to have some policy ramifications to further monitor and take appropriate measures to control the prices of property.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».