Delineating Housing Submarkets Using Space–Time House Sales Data: Spatially Constrained Data-Driven Approaches
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing availability of large volumes of space–time house data, delineating space–time housing submarkets is of interest to real estate agents, homebuyers, urban policymakers, and spatial researchers, among others. Appropriately delineated housing submarkets can help nurture submarket monitoring and housing policy developments. Although submarkets are often expected to represent areas with similar houses, neighborhoods, and amenities characteristics, delineating spatially contiguous areas with virtually no fragmented small areas remains challenging. Furthermore, housing submarkets can potentially change over time along with concomitant urban transformations, such as urban sprawl, gentrification, and infrastructure improvements, even in large metropolitan areas, which can complicate delineating submarkets with data for lengthy time periods. This study proposes a new method for integrating a random effects model with spatially constrained data-driven approaches in order to identify stable and reliable space–time housing submarkets, instead of their dynamic changes. This random effects model specification is expected to capture time-invariant spatial patterns, which can help identify stable submarkets over time. It highlights two spatially constrained data-driven approaches, ClustGeo and REDCAP, which perform equally well and produce similar space–time housing submarket structures. This proposed method is utilized for a case study of Franklin County, Ohio, using 19 years of space–time private house transaction data (2001–2019). A comparative analysis using a hedonic model demonstrates that the resulting submarkets generated by the proposed method perform better than popular alternative submarket creators in terms of model performances and house price predictions. Enhanced space–time housing delineation can furnish a way to better understand the sophisticated housing market structures, and to help enhance their modeling and housing policy. This paper contributes to the literature on space–time housing submarket delineations with enhanced approaches to effectively generate spatially constrained housing submarkets using data-driven methods.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».