Second District Highlights Bypassing the Bust: The Stability of Upstate New York’s Housing Markets during the Recession
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, the United States has seen real estate activity swing from boom to bust. But upstate New York has been largely insulated from this volatility, with metropolitan areas such as Buffalo, Rochester, and Syracuse even registering home price increases during the recession. An analysis of upstate housing markets over the most recent residential real estate cycle indicates that the region’s relatively low incidence of nonprime mortgages and the better-than-average performance of these loans contributed to this stability. The United States experienced a sizable boom in real estate activity between 1998 and 2006, followed by a sharp contraction. Home prices rose on average more than 8 percent per year between 2000 and 2006—but have been falling more recently at an average annual rate of 4 percent. 1 In states such as California, Arizona, and Florida, the collapse in home prices has been particularly severe. Somewhat surprisingly, however, many parts of the country have not experienced dramatic declines in housing prices, with some regions even registering price increases since the recession began. Upstate New York is one such region. Despite upstate’s long-term weak economic growth and population loss, Buffalo, Rochester, and Syracuse all ranked in the top 10 percent of metro areas in terms of home price appreciation in 2009, with Buffalo ranking sixth overall. In this edition of Second District Highlights, we assess the performance of upstate New York’s housing markets during the most recent residential real estate cycle. We analyze the extent to which the region has been insulated from the boom-bust pattern in housing prices seen in many parts of the country since 2000 and compare the pattern of real estate activity for the region with patterns for U.S. metropolitan areas. We also examine the extent of lending activity in the riskiest segment of the residential mortgage market—“nonprime ” mortgages—and compare the regional and national penetration and performance of these loans.
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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 | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».