Location choice of residential housing supply: An application of the multiple discrete-continuous extreme value (MDCEV) model
Notice bibliographique
Résumé
The supply location of residential housing is the result of multiple, simultaneous decisions by housing developers. This choice situation can be characterized by the discretionary choice of locations for the housing projects and the amount of housing units to be built at the given locations. Within this context, the modelling of residential housing supply locations, or the allocation of predicted housing supply over space, is a discrete-continuous process. In this paper, we apply a multiple discrete continuous extreme value (MDCEV) model to simultaneously model the location choice and amount of housing supply. The empirical study is conducted in the city of Toronto with a pooled model, and four separated models for each structure type. The prediction results indicate reasonable fits. The developed model can be used to generate housing supply at a given period over space in an urban microsimulation system and serves as a valuable tool for policymakers, urban planners, and researchers in the field of housing supply and urban systems. • Advanced Supply Choice Modelling Framework: The study introduces an advanced multiphases framework for modelling housing supply within the urban microsimulation system context. • Innovative MDCEV Application: The study develops a Multiple Discrete-Continuous Extreme Value (MDCEV) model to simultaneously address location choice and housing supply allocation. • Significance for Urban Planning: The MDCEV model developed is empirically tested using data from the City of Toronto, with separate models developed for different housing structure types, demonstrating strong predictive accuracy and model fitness.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».