Climate Change and Asset Prices: Hedonic Estimates for North American Ski Resorts Preliminary draft
Notice bibliographique
Résumé
Delaware for providing selected data on ski resort characteristics, and Michael Dettinger from the Scripps Institute of Oceanography for helpful discussions on the use of climate data. They also thank Monica Ortiz and Abigail Urtz for helpful research assistance, along with seminar participants at the Public Policy Institute of California for comments. The views expressed in this paper are those of the authors and should not be attributed to the Federal Reserve Bank of San Francisco, the Federal Reserve System, or the staff, officers, or Board of Directors of the Public Policy Institute of California. Climate Change and Asset Prices: Hedonic Estimates for North American Ski Resorts We use a hedonic framework to estimate and simulate the impact of global warming on real estate prices at North American ski resorts. To do so, we combine data on resort-area housing prices from two sources—data on average prices for U.S. Census tracts across a broad swath of the western U.S. and detailed data on individual house prices for four markets in the western U.S. and Canada—with detailed weather data and characteristics of ski resorts in those areas. Our hedonic regression models of changes in house prices with respect to medium-run
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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 | 0,001 | 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 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 ».