Evaluating The Investment Attractiveness of The Suburban Residential Real Estate Market: Trends, Determinants, And Strategic Implications (A Case Study of The United States and Canada)
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the investment appeal of the suburban residential segment in the United States and Canada following the COVID-19 pandemic, revealing structural shifts in demand, pricing, and financing structures. Its relevance stems from the rapid reallocation of capital from urban cores to peripheral areas—an evolution underrepresented in existing real-estate valuation models. The novelty lies in the development of a comparative “yield–resilience” framework that combines price trajectories, climate exposure, and ownership structure. Within this framework, macro- and microeconomic determinants of transactions are analysed—covering migration flows, household incomes, interest-rate burdens, and climate hazards. Construction-for-rent mechanisms, zoning regulations, and tax incentives shaping institutional participation in both markets are compared. Data sources include Bank of Canada transaction statistics, U.S. federal housing reports, inflationary scenarios, and a selection of eight academic and industry publications. The outcome is a suburban typology based on a yield-to-risk balance, accompanied by recommendations for portfolio diversification and regional capital allocation. Further application of the model is proposed to assess the impact of ESG standards, the energy transition, mortgage-program accessibility, and increased global fintech capital participation on the long-term spatial distribution of investment. This material will benefit analysts, developers, fund managers, banking institutions, and municipal authorities planning investment and infrastructure strategies. The compiled database requires further validation through panel-data modelling, opening avenues for future academic research.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».