Is Renting Better? A Review of the Home Ownership Decision amid Increasing Risk
Notice bibliographique
Résumé
There has always been an avid debate on the merits of owning versus renting a residence. There is a commonly accepted sentiment that owning a home is a wise investment. However, this sentiment is often unproven or supported with non-substantial evidence. The scholarly literature on the buy versus rent decision has conflicting results. Further, recent events in the US residential real estate market suggest increased asset riskiness which may have a dramatic effect on home ownership. Our research uses a capital budgeting model, similar to the lease versus buy analysis, with the output being the present value of buying instead of renting. The present value model includes the difference in cash flows between buying and renting for two standardized holding periods. A key contribution of the paper is a more accurate estimate of required return on equity, the discount rate in our present value model. As real estate values have recently demonstrated greater risk and the capital structure of homeowners may be highly leveraged, the cost of equity is higher than often suggested. The benchmark model uses point estimates for each variable with subsequent models including scenario analysis for key variables. The results suggest buying is better, in the benchmark model as well as scenarios allowing rents, home appreciation, mortgage rates and required return to vary. However, most scenarios show negative present values are possible, which contrasts the historic view that home ownership always has a positive return.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».