Housing price dynamics within an integrated urban model: testing the spatial and temporal transferability
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates spatio-temporal transferability of housing price models within an integrated urban modelling framework. Multi-year housing sales data for the city of Vancouver is used to develop models in pre-, during-, and post-pandemic periods. The models adopt a random parameter autoregressive method to accommodate autocorrelation and random parameters to capture unobserved heterogeneity. Results confirm the influence of temporal, dwelling, land use, neighbourhood and accessibility attributes on housing prices. For instance, in the case of land use attributes, prices are more likely to be higher in diverse land mix areas pre-pandemic. Results also confirm several differences among three phases of the pandemic and variations in effects across observations. For example, prices are less likely to be higher in diverse land mix areas during and post-pandemic for a certain number of observations. Results further reveal that housing prices tend to be influenced by nearby dwelling prices. For spatial transferability, the Vancouver model, developed using pre-pandemic data, was applied to another city within the same province – Kelowna, which features different geographic and population characteristics. The performance measures reveal that the model can be adapted to the Kelowna context with careful calibration and minimal adjustments, despite differences in parameter estimates. Additionally, the temporal transferability of the Vancouver model is assessed by applying the pre-pandemic model to both pandemic and postpandemic contexts. Results suggest that while the pre-pandemic model is not effectively transferable to the pandemic period, it demonstrates reasonable transferability to the post-pandemic context with minor adjustments. Overall, the findings highlight the importance of local and temporal dynamics in the housing market, particularly when adapting models across different regions or during periods of socio-economic change. This study will assist in enhancing the ability of the model to predict housing market behaviours over the long-term in response to disruptive socio-economic conditions across different regions.HighlightsTests the spatial and temporal transferability of housing price models.Utilizes multi-year housing sales data for Vancouver City to develop models.Adopts random parameter autoregressive modelling method.Develops pre-, during, and post-pandemic models to assess temporal transferability.Vancouver model was transferred to Kelowna city to evaluate spatial transferability.Developed models will be implemented in an integrated urban model.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».