The COVID-19 Pandemic and Commercial Property Rent Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
This paper utilizes timely proprietary data to examine the contemporary impact of the COVID-19 pandemic on commercial property rent dynamics in the Asia–Pacific region. Given that the Asia–Pacific region was the first to be impacted by the public health crisis, it is important to examine how the COVID-19 pandemic has affected the real estate markets in this region and to assess how the region has been recovering since then. Our regression analysis, controlling for different macroeconomic fundamentals and city and property type fixed effects, documents substantial declines in rents of approximately 15% during the first six months of 2020 across the Asia–Pacific commercial property market. We further observe that the most significant declines in rent occur in regions where exposure to the COVID-19 pandemic is the more severe, and in the retail property sector, where we have been observing continued declines of over 30%, with little recovery as of the second quarter of 2020. In additional analysis, we examine capital values and show that while capital targeting the retail property sector has been muted, there is some evidence showing capital flows into the residential and industrial sectors. We also show that fiscal stimuli imposed by governments have moderated the adverse impact of the pandemic. Overall, our study shows that while the effect of the COVID-19 public health crisis is detrimental to commercial real estate, its impact varies significantly across different regions and property sectors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».