Dynamic Model: House Price Return, Mortgage rate and
Notice bibliographique
Résumé
We apply vector auto regression models (VAR) and simultaneous equations models (SEM) to estimate the dynamic relations among house price returns, mortgage rates and mortgage default rates, using historical data during the time period of 1979 till 2007. We estimate that, holding all the other factors constant, two consecutive one-percent increases of default rates can drive OFHEO’s house price returns down by about 5 percent and Case-Shiller’s current house price return down by about 12 percent. Conversely, two consecutive 1-percent decreases of OFHEO’s or Case-Shiller’s house price returns can drag the current default rate up by 0.08 percent or 0.05 percent, respectively. We apply our models in making predictions using data up to the second quarter of 2008. Not surprisingly, the OFHEO’s and Case-Shiller’s indices exhibit different patterns and thus they yield different predictions as well. On an expected value basis, the future level of OFHEO’s house price returns will remain negative and reach the lowest value in 2010; it may take quite a few years for the house price returns to become positive. However, we get more optimistic forecasts using the Case-Shiller’s index, whereas the future house price returns would become positive since 2010, and mortgage default rates will peak by 2010 and decrease thereafter.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».