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Enregistrement W4410421990 · doi:10.1108/jpif-01-2025-0001

How Brexit changed the dynamics of UK commercial real estate: evidence from the roles of domestic and foreign monetary policies

2025· article· en· W4410421990 sur OpenAlexaff
Alain Coën, Philippe Guardiola

Notice bibliographique

RevueJournal of Property Investment and Finance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrexitReal estateDynamics (music)Monetary policyInternational economicsEconomicsInternational tradeMonetary economicsFinanceEuropean unionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The main objective of this article is to investigate the impact of conventional and unconventional monetary policies led by the Bank of England, the ECB and the Fed on the dynamics of British commercial real estate markets between 2000 and 2023, using vector autoregression and structural vector autoregression (SVAR) models. We propose comparative analysis of eight commercial real estate markets, including financial and REIT markets, contrary to the previous literature. Design/methodology/approach We consider the dynamics and returns of eight UK commercial real estate markets on a monthly basis, shedding new light on the monetary policies’ impact over 24 years. We proceed in three steps. First, we develop a structural VAR model. Second, we report the impulse response analysis. Third, we focus on the relative impact of the Brexit. Findings We show that monetary policies have a highly significant impact on eight British commercial real estate sectors, with different implications. Favourable policies from the BoE and Fed have a positive impact on the returns of all asset classes, while the ECB has an investment drain effect. As an illustration of financialization, REITs seem to be a transmission channel for all asset classes. However, Brexit appears to mark a major turning point as the BoE and BCE monetary policy effects drop sharply after 2016. Practical implications These results are valuable for investors, as the central bank’s monetary policies significantly affect the performances of their portfolio. They could also be beneficial to the central banks themselves, as we have entered a new policy cycle in 2024, and its effect on UK real estate remains uncertain. Originality/value A parsimonious structural VAR model is used to study the dynamics of conventional and unconventional monetary policies led by the BoE, the ECB and the Fed on eight UK commercial real estate markets’ returns during 24 years, marked by important breaking points: Office City, Office Mid Town & West End, Office Rest of South East, Office Rest of the UK, Retail South East, Retail Rest of the UK, Industrial South East and Industrial Rest of the UK. Our results, highlighting the relative importance of conventional and unconventional monetary shocks, identify the existence of heterogeneous effects of monetary policies on the different markets, shedding new light on the transmission channel played by the REITs and stocks markets.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,188 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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