Climate risks and their implications for commercial property valuations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The authors outline a framework that captures the channels through which physical climate risks could affect cash flows and pricing of income-producing real estate. This facilitates detailed consideration of how the future performance of real estate investments could be affected by such risks. Design/methodology/approach This is a literature-based investigation that draws on work commissioned by UNEP-FI (Clayton et al. , 2021a, b). It extends this work to consider in more detail the channels through which climate risks may impact property performance and the implications for the valuation community. Findings Recent empirical studies have identified more instances where pricing is reflecting both current and anticipated climate risks. Market valuations cannot properly incorporate climate risk without clear evidence that it is priced by market participants, but valuers can advise clients on the potential for future impacts. Research limitations/implications While inferences can be made from studies of residential real estate, more research on commercial real estate pricing and climate risk is required to assist valuers and their clients, as well as other stakeholders in the real estate market. Practical implications Differences between a Market Value and an Investment Value context are considered, and how valuers could and should account for climate risk in each setting is discussed with reference to existing professional standards and guidance. Originality/value The article synthesises a wide range of literature to produce a framework for the channels by which real estate values could be influenced by climate risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».