Persistence of market conditions in real estate markets
Notice bibliographique
Résumé
We show how using commonly reported measures of real estate market conditions can improve the accuracy of price predictions. The standard model of competitive markets asserts that excess demand causes price(s) to adjust to an equilibrium with little delay. In an illiquid market, such as the market for real estate, attaining an equilibrium may take significantly more time. That fact implies that data on market conditions would be informative. A better understanding of the adjustment process in a real estate market could also lead to buying or selling strategies which are better informed.This paper has two parts. The first part uses different types of models to focus on the conceptual distinction between an exogenous variable and an endogenous variable. Based on this distinction, we offer six hypotheses on why the effects of marketconditions might differ between cities. The second part uses vector auto-regression to study the persistence of several variables, with a particular focus on an inflation-adjusted price index and two popular measures of excess demand (the ratio of sales to new listings and “Months of Inventory”). Using monthly data on residential real estate markets in 31 Canadian cities, we find that excess demand affects prices contemporaneously, that changes in measured excess demand persist for a significant period of time and that they affect prices with a lag. We also find evidence of a statistically significant feedback effect, in some cities, from changes in prices to the measures of excess demand.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».