Why is there a Home Bias? An Analysis of US REITs Geographic Concentration
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article nous revisitons le biais domestique (ou home bias) en recourant aux options de croissance. En utilisant une base de données unique en immobilier, nous montrons que les foncières cotées sur les marchés financiers (ou les REITs) qui sont concentrées géographiquement exploitent mieux les options de croissance que celles qui sont non concentrées. Nos résultats empiriques (portant sur le marché américain de 1995 à 2017) montrent que le beta des options de croissance est significativement plus élevé que le beta des actifs en place pour les foncières qui ont un plus haut degré de concentration géographique. Nous constatons également que les options de croissance plutôt que les actifs en place représentent une composante importante dans la valorisation des foncières concentrées géographiquement. Globalement, nous montrons que la distance géographique et l›exploitation des options de croissance, pour les REITs américaines, sont liées et constituent des variables importantes dans l’explication du processus de décision d’investissement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".