MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3033023913 · doi:10.53383/100290

International Real Estate Review

2019· article· en· W3033023913 sur OpenAlexaff
Chongyu Wang, Jeffrey P. Cohen, John L. Glascock

Notice bibliographique

RevueInternational Real Estate Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesUniversity of Connecticut
Mots-clésReal estate investment trustMarket liquidityEconomicsFinancial crisisCapital (architecture)Financial economicsBusinessMonetary economicsReal estateFinanceGeographyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The question of whether REITs compete for scarce capital across geographic space is deserving of attention. In this study, we consider the issue of spatial competition among REITs across U.S. states in terms of the degree of interdependence in financial capital demand. First, we motivate the issue with a theoretical model of cost minimization by using a representative REIT in a given U.S. state and demonstrate that a priori, it is unclear whether the capital demand of a REIT depends on that of the REITs in other states. Then we use spatial econometrics techniques and find empirically that REITs compete for financial capital with REITs in other states. We also find evidence of feedback (or indirect) effects, thus implying amplified crowding out of financial capital when other REITs in nearby states increase financial capital demand. Our findings are aligned with the predation hypothesis, which suggests that REIT managers might exploit the financial distress of neighboring REITs and/or investors as an opportunity to steal their market share. Another key contribution of this study is that we focus on capital liquidity as opposed to stock liquidity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,008

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Real Estate ReviewMême sujetHousing Market and EconomicsTravaux en français237 207