MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4232199614 · doi:10.24124/2010/bpgub1431

Evaluating investment in real estate projects

2010· dissertation· en· W4232199614 sur OpenAlexaffabout
Mohammed Ghane

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensSciencetech (Canada)University of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReal estateCapitalization rateValuation (finance)Real estate investment trustCost approachFinanceIncome approachBoomBusinessReal estate developmentBustFinancial economicsCash flowCorporate Real EstateRate of returnEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study demonstrates the application of a financial model to evaluate the expected return from investing in real estate projects.Based on the analytical framework which is widely adopted in the market, the study examines the dynamics of supply and demand in the space and asset markets and its impact on valuation of real assets in Canada.The study presents a financial and market analysis for a hypothetical project using actual data of real estate properties close to Vancouver in British Columbia.The valuation is based on the fact that real estate provides potential future cash flow for investors, similar to any other asset in the capital market.The study also links the empirical results of this valuation with the supply and demand theory in order to understand the boom and bust that happened in real estate during the last few years.The analysis shows that the high increase in property prices in 2003-2007 has led to a sharp reduction in cap rates which has a great impact on lowering investor returns from real estate properties.The study concludes that the current rent level is below the long-term equilibrium and, therefore, holding a property for rent does not meet the expected return criteria.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHousing Market and Economics→Travaux en français237 207→