Bibliographic record
Abstract
Prognose von Häuserpreisen bei asymmetrischer Verlustfunktion: Empirische Ergebnisse für die WSJ Umfragen Die Krise am U.S. amerikanischen Häusermarkt hat gezeigt, dass die Entwicklung der Häuserpreise starke gesamtwirtschaftliche Effekte haben kann. Eine zentrale Frage für Wissenschaftler und Wirtschaftspolitiker ist daher, was aus Umfragedaten über die Entwicklung von Häuserpreisen gelernt warden kann. Wir nutzen Umfragedaten des Wall Street Journal (WSJ), um diese Frage zu analysieren. Wir zeigen, dass die Prognosen der Veränderung von Häuserpreisen im Querschnitt über alle Prognostiker eine beachtliche Heterogenität aufweisen, was auf unterschiedliche Verlustfunktionen hindeutet. Prognostiker scheinen oftmals eine asymmetrische Verlaustfunktion zu haben, insbesondere für mittelfristige Prognosen. Eine asymmetrische Verlustfunktion trägt häufig (aber nicht immer) dazu bei, das die Prognosen mit dem Rationalitätskriterium vereinbar sind. In der jüngsten Krise scheint die Asymmetrie der Verlustfunktionen tendenziell zugenommen zu haben, wobei allerdings diese Zunahme eher nicht persistenter Natur war.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.903 | 0.868 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".