Housing demand in Malaysia / Sharena Mohd Nur
Notice bibliographique
Résumé
This research consists three main objectives which is to explain factors that determines impact toward household demand toward a house, to investigate the relationship between housing demands toward income per capita, price of house itself, population in Malaysia, and BLR and last but not least is to determine the main factors that influences household demand toward housing in term of geographic factor (population), income per capita and housing characteristic (housing market price) and BLR. This study will help researchers to understanding the housing demand in Malaysia and other variable that changes the consumers demand toward dwelling unit. Hence, other variable that influence consumers demand toward housing demand is Base Lending Rate (BLR), housing price index, per capita income, and population. Based on those three variables, there will be variables that mostly influence and effect consumers decision toward a dwelling units. Moreover, this research are using secondary data in which data are collected on websites and to add more, cross-sectional data are being chosen because in this research are using panel data that deal other countries data such as Malaysia, Thailand, Australia and Canada data. From four countries, each countries data collected starting from year 2005 up to 2013. The statistical software which is Eview7 is being used in order to analyze and to generate the data. The result from the multiple regression analysis shows only housing price index give positive relationship toward housing demand and this result has supported by previous research by (Stein, 1995), who state a positive connection between the dwelling unit price and consumer housing consumption for an housing demand in term of single house unit. Other variable such as BLR, per capita income and population shows negative relationship toward housing demand.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».