MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415030814 · doi:10.1093/qje/qjaf047

The Price of Housing in the United States, 1890–2006

2025· article· en· W4415030814 sur OpenAlexaff
Ronan C. Lyons, Allison Shertzer, Rowena Gray, David Agorastos

Notice bibliographique

RevueThe Quarterly Journal of Economics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFellReal estateStylized factRentingEconomic rentRelative priceResidential real estateCapital (architecture)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We construct the first annual market rent and home sales price series for American cities over the twentieth century using 2.7 million newspaper real estate listings. Our findings revise several stylized facts about U.S. housing markets. Real market rents did not fall during the postwar period in most cities and rose nationally by 60% from 1890 to 2006. We also document higher sales price growth between 1953 and 1987 relative to previous series. Real prices reached almost four times their 1890 level by 2006. Prices grew most in metros with high demand and low levels of construction. We find that the rent-to-price ratio fell from about 8% in the early twentieth century to 3% by 2006, consistent with declines in the cost of owning housing relative to renting. For the typical year in our period, the annual return to owning housing was 9%, driven mostly by rental returns of 7.7%, with capital gains contributing only 1.3%. While capital gains were close to zero from 1890 to 1940, they grew to nearly a third of total returns from 1970 to 2006.

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)0,004
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Quarterly Journal of EconomicsMême sujetHousing Market and EconomicsTravaux en français237 207