Modelling Housing Market Dynamics and Residential Location Choice for a Next Generation Integrated Land Use and Transportation Model
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the decision-making processes of both housing buyers and sellers is critical in advancing housing market modelling within land-use and transportation interaction (LUTI) frameworks. This dissertation addresses key research gaps in existing housing market models, which often focus exclusively on buyer decisions and overlook the role of seller behaviour and emerging technology shifts, such as telecommuting. Drawing on data from the Greater Toronto Area (GTA), the dissertation presents empirical investigations on five research topics aiming to improve the representation of agent decision-making in the residential housing market.On the buyer side, the research investigates: 1) the mismatch between households’ preferred and actual residences through a joint revealed preference and stated preference model; 2) preference heterogeneity using a latent class discrete choice model that captures attitudinal and behavioural variation; 3) the influence of telecommuting availability on relocation decisions, distinguishing between household segments with different responsiveness; and 4) the latent goals that households wish to pursue during relocation and their goal adaptation behaviours using the multiple goal-based choice model. These empirical investigations provide insights into the motivations, trade-offs, and constraints shaping residential location choices, while uncovering how telecommuting availability influences relocation decisions. On the seller side, the dissertation develops joint modelling frameworks to estimate the listing duration and outcomes of residential properties in the GTA. A copula-based joint model and a discrete-continuous model are estimated using 2021 property listing data. Both models include a competing risk hazard component to estimate listing durations and a discrete choice component to model the probabilities of sale and various termination outcomes. Separate models are developed for first- and second-round listings to capture changes in seller behaviour across listing attempts. These model results shed light on determinants of listing durations and exit decisions, supporting improved representation of seller behaviour in LUTI housing market models. By integrating these buyer- and seller-side investigations, this dissertation introduces advanced approaches to improve the modelling of the housing market and market-clearing processes within LUTI frameworks. The findings support more behaviourally realistic urban simulation, policy evaluation, and housing scenario testing in the context of changing work patterns and urban dynamics.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».