En internasjonal komparativ studie av empirisk sammenheng mellom boligpriser og konjunkturer
Notice bibliographique
Résumé
Hovedformålet med denne masterutredningen er å undersøke hvorvidt boligpriser innehar ledende egenskaper for konjunkturer. Vi har valgt å se på perioden 2000-2018 for 16 forskjellige land.\nInnledningsvis presenteres boligpris og konjunkturteori. Tilbud og etterspørsel etter bolig påvirker boligprisenes utvikling. For konjunkturterori presenteres ulike definisjoner og konjunkturenes egenskaper. Konjunkturutvikling diskuteres ved hjelp av utvikling i bruttonasjonalprodukt (BNP).\nVi har tatt utgangspunkt i to tidsserier, en boligprisindeks og en BNP-indeks. Tidsseriene blir fremstilt i reelle størrelser med kvartalsvise tall. For å teste hvorvidt boligpris kan klassifiseres som ledende, har vi deriblant benyttet oss av en Grangerkausalitetsanalyse. Videre har vi tatt utgangspunkt i et HP-filter for å estimere trend, som har gjort det mulig å identifisere vendepunkter grafisk. For å kontrollere våre funn av vendepunkter, har vi sammenlignet med resultatene fra den kvartalsvise Bry-Boschan justerte metoden. Etter å ha sammenlignet resultatene beregnet vi en ledetid for boligpris til hvert vendepunkt.\nAnalysen viser at for enkelte land er boligpris ledende for BNP. Landene dette gjelder er; Canada, Finland, Frankrike, Irland, Norge, Spania, Storbritannia, Sverige og Tyskland. Samtidig så er det mer etterslepende resultater for landene, Australia, Belgia, Danmark, Italia, Japan, Nederland og USA. Store forskjeller mellom landene gjør det vanskelig å konkludere med at boligpris leder BNP.\nAnalysene i utredningen er basert på beregninger utført i Excel og STATA.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,012 |
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 ».