Affordable Housing in the Wake of Global Pandemics: A Reality or a Mirage the Kenyan Perspective?
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This was an investigative study on affordable housing in the wake of global pandemics: A reality or a mirage the Kenyan perspective? 22 % of Kenyans stay in towns and the inhabitants in these cities continue to grow at the rate of 4.2 % annually. This growth rate has outstripped the supply of housing units built. For instance, Nairobi needs a minimum of 120,000 new houses per annually to satisfy the demand but a paltry 35,000 units are constructed annually. The excess demand is likely to continue pushing the housing prices beyond the reach of many Kenyans. Studies conducted in Kenya on housing prices focused on non-macroeconomic determinants and more importantly none of the studies globally envisaged how global pandemics can influence housing prices. Therefore, the influence of global pandemics like Corona Virus Disease (COVID-19) and macroeconomic factors on housing prices in Kenya remains unknown.
 Study Design: Correlational research design.
 Methodology: The study employed unrestricted Vector Autoregressive analysis involving quarterly time series from quarter 1 of 2014 to quarter 1 of 2020 with a dummy variable measuring the influence of COVID-19.
 Results: Results indicated that the total money supply had a positive influence on inflation that was highly influenced by extended broad money.
 Conclusion: From the results, it was concluded that some macroeconomic factors, time trends and global pandemics like COVID-19 influence housing prices in Kenya. Professional, administrative and support services, time trend, transport and storage, information and communication, real estate and housing prices at lag 1 increased housing prices in Kenya by 0.41%, 0.41%, 0.94%, 0.37% and 0.59% respectively given unrestricted VAR coefficients and t-statistics of 0.41(4.184), 1.27 (9.862), 0.19 (2.740), 0.94 (10.178) and 0.59 (6.055) for the variables. Housing prices at lag 1 and 4, COVID-19, other services and tax on products reduced housing prices in Kenya by 0.26%, 0.99%, 3.29%, 1.01% and 0.05% respectively given unrestricted VAR coefficients and t-statistics of -0.26(-2.366), -0.99 (-8.770), -3.29 (-4.550), -1.01 (-6.568) and -0.05 (-2.807) for the variables respectively. Economic growth, financial and insurance activities and previous housing prices at lag 5 had no influence on housing prices in Kenya.
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 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».