ANALYZING THE UNDERLYING RELATIONSHIP BETWEEN MONETARY POLICY AND RESIDENTIAL PROPERTY PRICES IN CHINA
Notice bibliographique
Résumé
Policymakers and the public express concern regarding the volatility of housing prices due to its potential to increase consumer costs and negatively impact housing affordability. Based on empirical study, it has been seen that the expansion of the real estate sector has a significant impact on the investment in fixed assets by firms. This influence is mostly attributed to the alteration of the transmission of monetary policy. Real estate investment is considered a feasible option because of the significant and rapid appreciation in property prices. The primary objective of this study is to examine the influence of monetary policy on the housing market in China. To conduct the current study, macroeconomic data from a total of 44 time periods, ranging from the fourth quarter of 2012 to the fourth quarter of 2022, was collected. The findings of our study indicate that in the context of China, an expansion in the money supply has a greater propensity to positively influence the borrowing activities of real estate suppliers and clients, as opposed to the supply of properties themselves. The housing market can be influenced by governmental actions such as adjustments to the money supply and interest rates. While scholars have extensively examined the subject matter, the housing market in China remains relatively under-researched in terms of its susceptibility to government macroeconomic policies. Moreover, the current study offers a comprehensive overview of the prevailing challenges encountered by the residential property market in China, emphasizing the significance of macroeconomic policies within this particular context.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».