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Record W602362722

Wohnimmobilien in Großstädten: Kaufpreise steigen auch 2014 schneller als Mieten

2013· article· de· W602362722 on OpenAlexaboutno aff
Konstantin A. Kholodilin, Boriss Siliverstovs

Bibliographic record

VenueEconstor (Econstor) · 2013
Typearticle
Languagede
FieldSocial Sciences
TopicUrbanization and City Planning
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic rentQuarter (Canadian coin)EconomicsAgricultural economicsGermanLabour economicsDemographic economicsGeographyMarket economy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die Kaufpreise für Eigentumswohnungen sind seit Beginn des Jahres 2010 um durchschnittlich sechs Prozent gegenüber dem jeweiligen Vorjahresquartal gestiegen. Die Wachstumsraten der Mietpreise haben mit vier Prozent deutlich weniger zugenommen, liegen aber ebenfalls oberhalb der allgemeinen Teuerungsrate. Das ergibt eine aktuelle Analyse des DIW Berlin, für die die Preisentwicklung im Immobiliensektor in insgesamt 71 deutschen Großstädten untersucht wurde. Die höchsten Mietpreissteigerungen gab es mit rund acht Prozent in Berlin; in Hamburg und München haben die Preise für Wohnraum seit Anfang 2010 um durchschnittlich etwa vier beziehungsweise 4,5 Prozent gegenüber dem Vorjahr zugenommen. Deutlich geringere Zuwachsraten verzeichneten vor allem Städte im Ruhrgebiet; in Gelsenkirchen sanken die Mietpreise sogar um fast ein Prozent. Der Trend insgesamt steigender Immobilienpreise wird sich in naher Zukunft fast unverändert fortsetzen. So dürfte das Kaufpreiswachstum bis zum dritten Quartal 2014 ein wenig anziehen und um etwa 6,5 Prozent steigen, während sich das Mietpreiswachstum leicht verlangsamt und um etwa 3,5 Prozent zulegt.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.392
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0510.038

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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