MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3177567336

The study of the relationship between hedging attitude and the factors of purchasing real estate, and the precitions of investor satisfaction and purchase intentions(c)

2021· article· en· W3177567336 sur OpenAlexaboutno aff
Unip Journals, Wenfeng Huang, Chien-Hua Liao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReal estateBusinessBoomFinanceInvestment (military)Database transactionPurchasingQuarter (Canadian coin)SpeculationReal estate investment trustGovernment (linguistics)MarketingGeographyPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2021 after the epidemic,According to Xinyi Global Assets statistics, the amount of land purchased by listed counter builders in the first three quarters of Liudu in 2020 was as high as 83.5 billion yuan, which may exceed 100 billion yuan in the whole year. The most eye-catching is that the transaction amount of Taichung City exceeds that of Taipei City. In the first quarter of 2021, Taipei City’s accumulated land transactions for listed counter builders amounted to 22.8 billion yuan, while New Taipei City’s total land transactions were 13.6 billion yuan. Due to the difficulty of obtaining land, Shuangbei’s land transaction amount was lower than Taichung’s 28.7 billion yuan. However, Taipei's construction companies, including Farglory Construction, Guande Construction, and Changhong Construction, are also actively deploying Taichung. Therefore, the high value of real estate investment in the hedging method is affirmed! Obviously, the return of Taiwanese businessmen has led to a general increase in real estate prices across the country. Although the government has repeatedly announced the policy of real estate speculation, the interest rate is low because of the amount of money. Idle funds lack investment targets, whether they are builders, insurance companies, general enterprises, or high-asset investors, all vying to see real estate as a safe haven for funds. Therefore, in the future, while taking into account the large amount of funds from Taiwanese businessmen returning to expand factories and taking into account employment opportunities How to re-draw real estate-related policies is also a major issue worthy of attention!Therefore, this research can provide the latest information on real estate. The investor satisfaction and willingness to buy are both high and detailed research. It is worth providing Taiwanese real estate investors. This set of good data and good predictions for value preservation! Strengthen the promotion of economic miracles Be rich with the country!

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,197 · 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
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInsurance and Financial Risk ManagementTravaux en français237 207