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Enregistrement W3035323560 · doi:10.1093/rapstu/raaa014

A First Look at the Impact of COVID-19 on Commercial Real Estate Prices: Asset-Level Evidence

2020· article· en· W3035323560 sur OpenAlexaff
David C. Ling, Chongyu Wang, Tingyu Zhou

Notice bibliographique

RevueThe Review of Asset Pricing Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReal estateCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Asset (computer security)EconomicsShock (circulatory)Monetary economicsPercentage pointCapitalization rateReal estate investment trustFinancial economicsEconometricsBusinessFinanceInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This is the first paper to examine how the COVID-19 shock transmitted from the asset markets to capital markets. Using a novel measure of the exposure of commercial real estate (CRE) portfolios to the increase in the number of COVID-19 cases (GeoCOVID), we find a one-standard-deviation increase in GeoCOVID on day t-1 is associated with a 0.24 to 0.93 percentage points decrease in abnormal returns over 1- to 3-day windows. There is substantial variation across property types. Local and state policy interventions helped to moderate the negative return impact of GeoCOVID. However, there is little evidence that reopenings affected the performance of CRE 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
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 savante0,0000,000
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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,135 · 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'étudeObservationnel
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

Citations208
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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