Determining Performance of REIT (REIT): The Case of G-7 Economies
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the determinants of REITs (REITs) in order to investigate the performance of investment trusts in real estate in G-7 countries. For this purpose, a sample of 31 listed REITs from the United States, United Kingdom, Germany, Italy, Canada, France, and Japan was selected for a period from 2012 to 2021. The study employs Net Asset Value (NAV) as a proxy for REIT performance and considers various other factors as determinants, including net income, dividend yield, leverage, interest rates, inflation, foreign exchange rates, and size. The study applies a fixed effect with Driscoll and Kraay's standard error approach and results revealed a significant and positive influence of dividend yield, net income, foreign exchange rates, and size upon the net value of REITs. This concludes that these factors boost the performance of REITs. Conversely, this study discloses that both leverage, as well as interest rates, are significantly reducing the performance of REITs. The findings of this study provide valuable insights for investors and portfolio managers, aiding in the expansion of their understanding of the influential factors that impact the performance of REITs. By considering these factors, stakeholders can make more informed investment decisions in the REIT market.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».