An enhanced house price index model in Malaysia: Maqasid Shariah perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The house price index (HPI) has become an important tool for measuring housing market performance in Malaysia. Having reviewed the current model of the Malaysian House Price Index (MHPI), it was discovered that HPI is constructed based on demand-driven variables. Previous studies alluded that both macroeconomic and supply factors should be incorporated into the HPI construction to obtain a better reflective indicator. Therefore, this study aims to construct an enhanced HPI model in Malaysia. The time series analysis technique known as the autoregressive distributed lag model (ARDL) was adopted to analyse the short and long-run dynamics between the variables. The existing determinants of HPI were first examined. The data employed in this study was quarterly data from the first quarter of 2008 to the fourth quarter of 2018. The findings revealed that the construction cost and home financing are significant in determining HPI, while the overnight policy rate and land supply are insignificant. Hence, a new enhanced HPI incorporating new demand and supply variables was developed using the Laspeyres approach. The analysis shows that the enhanced HPI has also recorded the same trend but with a lower price value than the current MHPI. This enhanced HPI model is able to contribute a better indication of the real housing market situation in Malaysia, which is more reflective of the macroeconomic fundamentals and housing market variables. The implementation of price benchmarks is another contribution as it is consistent with the goals of Shariah to create justice and fairness in financial transactions and serves as a mechanism to prevent people from facing distress and hardship. This study has an important policy implication for the involved parties to have some policy ramifications to further monitor and take appropriate measures in controlling property prices.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».