Assessing the risks from high house prices
Notice bibliographique
Résumé
▀ Global house price growth is slowing but remains relatively solid and, therefore, supportive of the global upturn. There are rising risks, however: prices are stagnating or falling in some highly valued markets; some emerging markets are facing local financial stresses; and OECD housing valuations, while well below the 2006–07 peak, are now comparable to earlier peak levels. ▀ Our in‐house world house price index shows real (inflation‐adjusted) growth falling from 4% in mid‐2017 to 2.7% in Q2 2018. This is slightly above the long‐term average rate since 1997. But trends across economies are very varied – price growth is rapid in Hong Kong, the Netherlands and Mexico but negative in Canada, Italy, Brazil, Turkey and Sweden. ▀ There are some signs that high valuations are now weighing on price growth, with most highly‐valued markets seeing stagnant or negative price growth. There are a few notable exceptions that may be risk hot‐spots for the future: Hong Kong, Ireland, the Netherlands and New Zealand are combining rapid price growth with relatively high valuations. ▀ Median OECD house price valuations are below the 2006–07 peak but are higher for a several risky markets. Historical experience suggests that high valuations – of 125% or more of the long‐term average – point to a 60% chance of prices falling over the next five years. This matters because house prices can have a big impact on economic activity, even if the link may have loosened in the G7 in recent years. ▀ Looking across a range of housing risk indicators, property market dangers look concentrated in a number of smaller advanced economies and are less severe for the largest economies. The potential ‘trigger’ of rising interest rates is limited or missing for most advanced countries (although it is not strictly needed for prices to start falling) but is present for some emerging countries.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».