Macroeconomic risk factors and Chinese FDIs in real estate: evidence from the Asia-Pacific public real estate markets
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this study is to shed light on the relative importance of Chinese (Mainland China and Hong Kong: CH-HK) foreign direct investments (FDIs) in real estate (FDIRE) on the dynamics of Asia-Pacific (APAC) public real estate markets after the Global Financial Crisis. Design/methodology/approach Using a parsimonious real estate asset-pricing model including macroeconomic risk factors, the authors develop a metric to measure FDIs in the real estate sector. The authors use a panel VAR approach based on robust econometric methodology (generalized method of moments) and deal with potential endogeneity and an eventual causality problem. The authors also compute multiple metrics to measure the Chinese, US and Japanese FDIs in the real estate sector. Findings The study results report a positive significant impact of CH-HK FDIRE on APAC public real estate returns, while FDIRE originating from outside China are not significant. The authors also show that Chinese investors use the channel of FDIs in Diversified Listed Property Companies (LPCs) and Hotel and Family LPCs to gain exposure to the APAC real estate markets. The study results suggest that APAC property markets are mainly impacted and emphasize the importance of an intercontinental diversification strategy for investors in LPCs in the APAC region. Practical implications Contrary to Bond et al . (2003) who identified that APAC public real estate markets were overwhelmingly idiosyncratic in the decade preceding China's WTO membership (1990–2001), the study findings underline that Chinese FDIRE became a common factor affecting all eight markets in this study in the decade following the global financial crisis (2007–2017). The results emphasize the importance of an intercontinental diversification strategy for investors in LPCs in the APAC region. Originality/value The authors use a parsimonious model, introduce metrics to measure FDIRE and apply a panel VAR approach based on a robust econometric methodology to shed light on China's economic globalization strategy on Asia-Pacific public real estate markets after the GFC. The study results highlighting the major impact of CH-HK FDIRE on securitized real estate market returns dynamics, identify the existence of an Asian common factor driven by Chinese FDI inflows into neighbouring 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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».