New Zealand's Residential Price Dynamics: Do capability to consume and government policies matter?
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this paper are to provide empirical evidences on whether i) government policies represented by mortgage rate and loan-to-value ratio are associated with the dynamics of the New Zealand Residential Price Index, ii) macroeconomic factors such as house price to income ratio and inflation rate that proxy capability to consume, as well as population growth rate are the driving forces of housing market dynamics of the country. After testing a battery of statistical assumptions, this study adopts the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) cointegration method to examine data from Quarter 1, 2009 to Quarter 2, 2019 for the short and long-run relationships among the variables. Findings show that mortgage rate, loan-to-value ratio, and inflation rate have negative long-run relationship with Residential Price Index. On the other hand, population growth rate and house price to income ratio are shown to have positive long-run impact on housing price. Results obtained from Error Correction Model reveal that whenever there is a short-run shock in the residential price dynamics, the Residential Price Index will take about three quarters to fully restore back to its long-run equilibrium. Additionally, mortgage rate, population growth rate, loan-to-value ratio and house price to income ratio are found to significantly Granger-cause New Zealand's residential price dynamics during the study period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».