Notice bibliographique
Résumé
This study sought to identify the characteristics of price changes between types of houses in Seoul's housing market based on the theory of housing sub-market. To this end, we secured the differentiation of the research through prior research on the housing sub-market, and established time series data from the second quarter of 2006 to the fourth quarter of 2018 for apartment prices, detached and multi-family housing prices and officetel prices in each of the five areas of Seoul using the data of 114 Reps. In addition, the EVIEWS 8.0 program resulted in the following meaningful results through empirical analysis of price fluctuation characteristics by region. First, the results of the Grandeur-In-relationship test showed that there exists a causal relationship in all five areas where apartment prices affect different price types. Second, the results of the shock response analysis and variance decomposition analysis in the five zones showed that the impact of the prices of detached and multi-family homes on apartment prices was high. Third, the results of the shock response analysis and dispersion analysis in the five areas showed that the impact of the apartment price on the officetel price was low. The significance of this study can be found in that it identified the need for various detailed studies of the housing sub-market by conducting a study on the characteristics of price changes by type of housing for the purpose of a detailed understanding of the housing market.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,064 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».