Real estate market stability: evaluation of the metropolitan areas by using factor analysis and z-scores
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article is a modern approach to analysing the real estate market stability in today’s era. Many statistical methods were used to measure price deviations, nonetheless, they were insufficient to identify the economic collapse in 2008. As sustainable growth in the real estate sector has become a major priority, some alternative measures to analyse market deviations should be developed. Most recent studies showed that home prices in San Francisco, New York, Vancouver and other cities are soaring up to new unprecedented historic heights. The issue on whether this price growth is another bubble risk factor remains debatable since more scientific evidence needs to be presented. Therefore, this paper develops a new “bubble” index which provides additional insights in the current market situation from a broader perspective. The empirical research, which was conducted on four different metropolitan areas worldwide, which demonstrated an outstanding home price growth over the period 2008 to 2016. By applying factor and z-score analysis to seven different sub-indexes and aggregating them all into one, this paper developed the methodological framework that allowed to assess whether there is an under/over value situation in the real estate market. The research results have confirmed that 4 metropolitan areas (San Francisco, Vancouver, London and Sydney) are indeed in the bubble risk zones, which can lead to a market correction or even a new recession. The research suggests that although it is difficult to compare model accuracies, employment of factor analysis and z-score methods provides strong predictability capacity since it perfectly mimics the prior economic crisis and leads to the results somewhat similar to those obtained by employing the UBS bubble index.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle