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Enregistrement W4382294975 · doi:10.5392/jkca.2023.23.04.314

A Study on Office Market Bubble Estimation : Using RADF Test and GSADF Test

2023· article· en· W4382294975 sur OpenAlex
Hae-Jing Chun

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Korea Contents Association · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)RentingReal estateOrder (exchange)Test (biology)BusinessEconomicsFinanceEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

본 연구는 오피스 시장에 버블의 존재유무를 RADF 검정법과 GSADF 검정법을 이용하여 실증분석하였다. 본 연구의 자료는 서울시 프라임 오피스 임대료와 매매가격 자료를 사용하였고 분석 기간은 2001년 1분기부터 2021년 1분기까지로 구성하였으며 오피스 임대수익률은 임대료와 매매가격에 로그를 취하여 산출하였다. 분석결과, 서울시 프라임 오피스 시장에 버블이 존재한 기간은 3개의 기간이 존재하였고 2007년 4분기부터 2008년 2분기, 2018년 1분기부터 2019년 1분기, 2019년 3분기부터 2021년 1분기로 나타났다. 반면, 오피스 시장의 버블이 안정적인 시기는 2004년-2007년, 2009년-2017년인 것을 확인할 수 있다. 본 연구에 따르는 정책적 시사점은 정부는 오피스 시장도 버블이 존재하는 바, 부동산시장 안정화를 위해서 지속적으로 오피스 시장의 버블 수준을 모니터링하고 공표해 시장참여자에게 정확한 시장정보를 제공할 필요성이 있다.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,195 · 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