Practical Applications of Climate Risk and Real Estate Prices: What Do We Know?
Notice bibliographique
Résumé
In <ext-link><bold><italic>Climate Risk and Real Estate Prices: What Do We Know?</italic></bold></ext-link> from the October 2021 Special Real Estate Issue of <bold><italic>The Journal of Portfolio Management</italic></bold>, <bold>Jim Clayton</bold> of <bold>York University</bold> and <bold>Steven Devaney</bold>, <bold>Sarah Sayce</bold>, and <bold>Jorn Van de Wetering</bold>, all of the <bold>University of Reading</bold>, find that growing awareness of climate risks to real estate has had a sustained, if imprecise, effect on decision-making, including property pricing and lending practices. The authors analyze the connections between property values and extreme-weather events and climate risk. They review existing, often ambiguous, studies on climate risk’s effects on (primarily residential) property values and on associated real estate market activities. They then derive conclusions about how these risks, and perceptions thereof, may affect commercial property markets and investors. Because much of the existing research concerns the residential market and the mostly short-term impacts on pricing after weather events, more research is needed. Still, there are conclusions that real estate stakeholders can draw from the existing research: Property prices often modestly decline after weather events; climate change might have longer-term impacts on values, often depending on stakeholder beliefs; and sustained risk-mitigating government involvement might limit price declines in areas subject to increased climate risk.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».