Money supply, exchange rates and office market dynamics: comparative evidence from the UK and Germany
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this study is to shed light on the relative importance of money supply and exchange rates variations on office markets prices dynamics. Design/methodology/approach Using a parsimonious real estate asset pricing model, the authors focus on the two biggest European office markets; namely the United Kingdom and Germany. The authors use a panel approach based on a robust econometric methodology (GMM with correction errors-in-variables). The authors take into account the variations of exchange rates and money supplies for the most important currencies. Findings The results highlight the impact of money supplies and exchange rates on office prices after the Global Financial Crisis. The authors report that the monetary policies in the UK and in Germany (Euro zone) have had significant influences in the real estate sector after the Global Financial Crisis. However, the authors identified significant differences between British and German office markets for the 2009–2019 period regarding the impact of money supply and exchange rates variations on the office prices dynamics. Practical implications The results highlight the impact of money supplies and exchange rates on office prices after the Global Financial Crisis. The detailed and exclusive database (composed of the main office markets in the United Kingdom and in Germany) allows the authors to identify significant differences and opportunities for investors. Originality/value The authors use a parsimonious model and apply a panel approach based on a robust econometric methodology to analyse the impact of exchange rates and money supply variations on the office prices dynamics. The detailed and exclusive database (composed of the main office markets in the United Kingdom and in Germany) allows the authors to identify significant differences for investors.
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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 ».