Modeling the Housing Market’s Decline: How Much, How Fast, and What People Value
Notice bibliographique
Résumé
One of the most severe threats to the U.S. economy is the current credit crisis that was sparked by the collapse of the sub-prime housing market. This collapse has spread to affect the housing market as a whole and has left many families unable to sell their homes, some falling into foreclosure, others getting stuck with two or more mortgages, and most watching the value of their most important asset- their home- fall sharply. It is important to examine this decline to obtain insight into when the decline began, how sharp the decline was, and whether or not there are signs of the decline slowing or reversing. This study attempts to examine the decline in the housing market in Modesto, CA- one of the hardest-hit communities in terms of foreclosures and unsold inventory in the country. Typical housing market research is done using multivariate hedonic regression models. As such, this study employs a hedonic log-lin model using data obtained from the MLS on 6500 homes sold between April2005 and March 2008. This model controls for many standard variables included in typical housing research, but includes some unique variables for items such as Home Owner's Association (HOA), HOA dues, and Real Estate Owned (foreclosed) homes. Initial findings reproduce the decline in housing prices and show that the most recent quarter shows an increased loss in value over the previous quarter, with prices peaking in the first half of2006.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».