Predicting housing construction period based on a cox proportional hazard model––an empirical study of housing completions in the greater Toronto and Hamilton area
Notice bibliographique
Résumé
The completion progress of residential development projects and the length of construction are frequently discussed in the construction industry, but rarely studied by urban modellers. Nonetheless, a realistic reflection of housing supply processes is important for urban microsimulation and land use modelling. To predict the dwelling units generated over space and time, this paper decomposes the housing supply process into two major components: housing starts and completions, the nature and modelling logic of which are quite different. This paper deals with the latter segment, aiming to answer the question of: how long will it take to complete construction of new dwellings? A Cox Proportional Hazard (CPH) Model is employed to examine the “survival” rate of residential building projects and the probabilistic distribution of construction periods. Narrowing down the scope of research, this study investigates housing completions at the individual project level, and discusses the impact of structure type, surrounding land use, and accessibility on the housing completion rate. The Cities of Toronto, Hamilton, and Brampton in the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA) were selected to conduct the empirical study, with each representing different types of urban form to test model compatibility. The hazard models show good performance in replicating completion rates, and the impact of each factor on hazard ratio indicates that, single detached dwelling units with relatively homogeneous land use have the shortest completion time. This study could provide one component of a comprehensive framework for modelling housing supply, especially in urban microsimulation systems.
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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 | 0,001 | 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 ».