A Proposal for a Residential Housing Price Index in Cyprus Through Analysis of Transaction-Based Data and Comparison With Existing Indices
Notice bibliographique
Résumé
This research suggests improvements to the macroeconomic housing indices of a thin real estate market, such as that of Cyprus, by testing various index construction methods with transaction-based data. Authors employ around 80% of the total number of apartment transfers documented at the Department of Lands and Surveys (DLS) of Cyprus, spanning from the first quarter of 2015 to the second quarter of 2022. They utilize this data to generate comprehensive indices at both the national and district levels. Authors studied, analyzed, and identified the deficiencies of the DLS database and tested the sample with six different methods. Log-linear time dummy hedonic models were found to explain the variation of prices better than other methods, mainly due to their ability to handle the diversity of properties in terms of location and physical characteristics and proposed techniques to deal with the issues of the standard time dummy (STD) and rolling time dummy (RTD) methods, regarding index revisions and low transaction volume during periods of downturns, respectively. Furthermore, a hybrid dependent variable of actual and appraised prices, that is, the accepted price, extracts explicit significantly better statistical measures. Additionally, the overall model fit was enhanced by introducing locality dummy variables and, through different combinations of attributes, captured the optimal results per district. Eventually, when the introduced transaction-based indices were compared to the corresponding existing published indices, which are based on non-actual data, we saw some resemblances, but overall, there were wide deviations.
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.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».