The Economic Impact of Flood Zone Designations on Residential Property Valuation in Miami-Dade County
Notice bibliographique
Résumé
In the United States, flood events are the most economically damaging type of natural disaster. Some of the most widely used tools for understanding property flood risk in the United States are the Flood Insurance Rate Maps (FIRMs) produced by the Federal Emergency Management Agency (FEMA). Numerous previous studies have attempted to estimate the impact on property valuation from a home’s being mapped into a Special Flood Hazard Area (SFHA) within FIRMs. However, as these maps have widely served as the source of data about true flood risk, there have been limits on the ability of researchers to disentangle these zone designation impacts as due to actual flood risk or as due to perceived flood risk. New advancements in flood modeling have allowed for the prediction of high-quality property-level flood inundation, both now and in the future. By integrating these flood modeling advancements, true flood risk may be controlled for in models looking to explore the avenues by which property valuation impacts occur. To this end, this study builds on insights from recent research looking at the valuation of single-family residential properties in Miami-Dade County (MDC), which utilizes a high-resolution floodplain model to estimate the impact of actual property inundation on sales prices. By controlling for actual property flood risk, impacts of SFHA designations are estimated in MDC through implementation of a difference in difference model which utilizes the release of updated FIRMS in 2009 and the 217,222 transactions and 120,693 property designation changes which occurred within the dataset.
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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 ».