A Study on Office Market Bubble Estimation : Using RADF Test and GSADF Test
Bibliographic record
Abstract
본 연구는 오피스 시장에 버블의 존재유무를 RADF 검정법과 GSADF 검정법을 이용하여 실증분석하였다. 본 연구의 자료는 서울시 프라임 오피스 임대료와 매매가격 자료를 사용하였고 분석 기간은 2001년 1분기부터 2021년 1분기까지로 구성하였으며 오피스 임대수익률은 임대료와 매매가격에 로그를 취하여 산출하였다. 분석결과, 서울시 프라임 오피스 시장에 버블이 존재한 기간은 3개의 기간이 존재하였고 2007년 4분기부터 2008년 2분기, 2018년 1분기부터 2019년 1분기, 2019년 3분기부터 2021년 1분기로 나타났다. 반면, 오피스 시장의 버블이 안정적인 시기는 2004년-2007년, 2009년-2017년인 것을 확인할 수 있다. 본 연구에 따르는 정책적 시사점은 정부는 오피스 시장도 버블이 존재하는 바, 부동산시장 안정화를 위해서 지속적으로 오피스 시장의 버블 수준을 모니터링하고 공표해 시장참여자에게 정확한 시장정보를 제공할 필요성이 있다.
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 | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".