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Enregistrement W4299555655 · doi:10.51952/9781847425546.ch004

Rents and returns in the residential lettings market

2002· book-chapter· en· W4299555655 sur OpenAlexaboutno aff
David Rhodes, Peter Kemp

Notice bibliographique

RevuePolicy Press eBooks · 2002
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic rentEconomicsBusinessFinancial economicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Conservative governments of Margaret Thatcher and John Major introduced a range of initiatives aimed at breathing new life into the private rental housing market. These included one measure – housing investment trusts – that was specifically aimed at attracting investment in the market by financial institutions (DoE, 1995). Since coming to power in 1997, ‘New’ Labour has made clear that it too sees an important role for the private rental sector (PRS) and that it would welcome investment by financial institutions (DETR, 2000a). While there has been a modest revival in the size of the PRS over the past decade (see Chapter One), there has been very little investment in the sector by financial institutions. Indeed, financial institutions currently own a negligible amount of private rental housing. There are a number of reasons why they have made no significant investment in the sector, but one of them is the lack of market information about the private rental market. In particular, very little regular and reliable information has existed about residential rents and rates of return (Crook et al, 1995; Coopers and Lybrand, 1996). This situation contrasts with the extensive market information that is available about equities, gilt investment markets and a range of commercial property market indices (Morrell, 1991, 1995). Likewise, there are a number of respected indices for house prices, including those developed by the Halifax Bank and the Nationwide Building Society. If the financial institutions are to enter the PRS on a significant scale, market information about rent levels and rental yields is necessary to inform their investment decisions (Crook and Kemp, 1999).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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