The effect of foreclosure in a downward spiraling housing market
Notice bibliographique
Résumé
With significant declines in home prices since 2007, many U.S. households have found the balance of their mortgage exceeding the value of their property. These underwater homes leave owners with the dilemma of continuing to pay on their note or relinquishing their property either through foreclosure or a short sale. A number of studies have looked at discounts on foreclosed property. Discounts range from a low of 4 to 6 percent in Springer (1996) to a high of 24 percent in Shilling, et al (1990). More recently, Claretie and Daneshvary (2011) examine three forms of distressed sales in Las Vegas and estimate that, in 2008, the average discount from an armís-length transaction was 5.6 percent for a short sale, 10.3 percent for a home in default and 13.5 percent for an REO. Whereas Claretie and Daneshvary use multiple listing service (MLS) data, our study analyzes tax records from the Las Vegas metropolitan area over the period 2007 through the second quarter of 2011. By using tax record data and extending the period of analysis, we are able to investigate housing prices in a downward spiraling market. While the county utilizes a multi-category coding system to identify various types of property sales, three primary transactions are of interest in this analysis: a) an ìRî transaction, where the price reflects an arms-length sale between a willing buyer and seller, b) a ìTî designation refers to a price bid on the property at foreclosure during a trustee sale and c) , an ìFî transaction denotes the selling price of a property after foreclosure. For a given property, historical sequencing of transaction type designations allows us to infer the circumstances of the most recent sale. As home prices continue to fall and more homeowners find themselves underwater, distressed sales will make up a larger proportion of sales. Nevertheless, many of these transactions in the form of either a short sale or a home in default may be recorded by the county as an armís-length (R) transaction thereby changing its meaning over time. This has important implications for house price indexes and tax assessments as both utilize armís-length transaction prices. Given that armís length transactions could include distressed sales, the analysis will apply a form of propensity score matching to adjust the circumstances of the final sale. In this manner, it will be possible to measure the ìpure effectî of foreclosure and how this changes over time.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».