論文の概要: Rental Housing Spot Markets: How Online Information Exchanges Can
Supplement Transacted-Rents Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01578v1
- Date: Tue, 4 Feb 2020 23:23:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-04 18:23:52.346314
- Title: Rental Housing Spot Markets: How Online Information Exchanges Can
Supplement Transacted-Rents Data
- Title(参考訳): 賃貸住宅スポット市場:オンライン情報交換が送金データをどのように補完するか
- Authors: Geoff Boeing, Jake Wegmann, Junfeng Jiao
- Abstract要約: 従来の住宅データは、特に密で高価な賃貸市場のある都市において、現在の市場状況と手頃な価格の課題を浮き彫りにしている。
この研究は、データを何百万もの同時レンタルリスティングと比較し、最新の政府推計とはかなり異なることを発見した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional US rental housing data sources such as the American Community
Survey and the American Housing Survey report on the transacted market - what
existing renters pay each month. They do not explicitly tell us about the spot
market - i.e., the asking rents that current homeseekers must pay to acquire
housing - though they are routinely used as a proxy. This study compares
governmental data to millions of contemporaneous rental listings and finds that
asking rents diverge substantially from these most recent estimates.
Conventional housing data understate current market conditions and
affordability challenges, especially in cities with tight and expensive rental
markets.
- Abstract(参考訳): アメリカン・コミュニティ・サーベイ(英語版)やアメリカン・ハウジング・サーベイ(英語版)のような伝統的な米国の賃貸住宅データソースは、既存の借り手が毎月支払う市場について報告している。
彼らはスポットマーケットについて明確には教えてくれない - すなわち、現在の住宅購入者が住宅を購入するために支払わなければならない家賃だ。
この研究は、政府のデータと何百万もの同時賃貸物件を比較し、賃貸料の請求がこれらの最新の推計から大きく異なることを発見した。
従来型の住宅データは、現在の市場状況や、特にタイトで高価な賃貸市場のある都市における手頃価格の課題を過小評価している。
関連論文リスト
- Language Models Can Reduce Asymmetry in Information Markets [100.38786498942702]
我々は、言語モデルを利用した知的エージェントが外部参加者に代わって情報を売買する、オープンソースのシミュレートされたデジタルマーケットプレースを紹介した。
このマーケットプレースを実現する中心的なメカニズムはエージェントの二重機能であり、特権情報の品質を評価する能力を持つと同時に、忘れる能力も備えている。
適切に行動するためには、エージェントは合理的な判断をし、生成されたサブクエリを通じて市場を戦略的に探索し、購入した情報から回答を合成する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T14:48:37Z) - Predicting Listing Prices In Dynamic Short Term Rental Markets Using
Machine Learning Models [0.0]
私たちは、機械学習モデリングアプローチを用いてAirbnbレンタルの価格を予測することを目指している。
本研究の目的は、テキサス州オースチンでAirbnbの賃貸価格を予測するための正確な機械学習モデルを構築することである。
プロジェクトの第2の目的は、Airbnbのレンタル価格を駆動する重要な要因を特定し、これらの要因が場所や資産タイプによってどのように異なるかを調べることです。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-14T04:15:09Z) - A Survey of Data Pricing for Data Marketplaces [77.3189288320768]
本稿では,既存のデータ価格研究の現状を概観する。
我々の重要な貢献は、データ価格を決定する異なる属性を統一するデータ価格研究の新しい分類である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T04:35:56Z) - Identification of the Breach of Short-term Rental Regulations in Irish
Rent Pressure Zones [0.0]
長期賃貸から短期賃貸への転換は、民間住宅の供給に打撃を与えた。
レント・プレッシャー・ゾーンにある短期賃貸物件を、潜在的に侵害の可能性があるかチェックするために、違反識別子を開発する。
ユーザは、できる限りの違反を通知される短期的なレンタルに懐疑的であるべきだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T22:28:33Z) - On Inferring User Socioeconomic Status with Mobility Records [61.0966646857356]
本稿では,DeepSEIと呼ばれる,社会経済に配慮したディープモデルを提案する。
DeepSEIモデルはディープネットワークとリカレントネットワークと呼ばれる2つのネットワークを組み込んでいる。
実際の移動記録データ、POIデータ、住宅価格データについて広範な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T15:07:45Z) - Feedback Dynamics of the Low-Income Rental Housing Market: Exploring
Policy Responses to COVID-19 [1.0237120900821557]
新型コロナウイルス(COVID-19)の景気後退は、大規模住宅の安全を脅かし、景気回復を損なう。
政策が地主とテナント間の相互作用を駆動するダイナミクスを適切に考慮しているかどうかについては、依然として疑問が残る。
2021年後半に期限が切れる前に期限を51%短縮したが、賃借の遅れ、過密、ホームレスは高いままだった。
連邦政府の緊急賃貸支援は、退去率を低く保つことにも貢献したが、住宅の安全とホームレスにわずかな効果しか示さなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-25T13:09:37Z) - House Price Prediction Based On Deep Learning [12.716429755564821]
本稿では,既存の住宅価格予測手法を要約し,混合深度ビジョンとテキスト特徴に基づく住宅価格予測手法を提案する。
不動産価格をよりよく把握するため、消費者は合理的に住宅を購入し、政府が政策を策定するための基準を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-19T20:12:16Z) - MugRep: A Multi-Task Hierarchical Graph Representation Learning
Framework for Real Estate Appraisal [57.28018917017665]
正確な不動産評価のためのマルチタスク階層グラフ表現学習(MugRep)フレームワークを提案する。
複数の都市データを取得し統合することにより、まず、複数の視点から不動産を包括的にプロファイルするリッチな特徴セットを構築する。
進化する不動産取引グラフとそれに対応するイベントグラフ畳み込みモジュールが提案され、不動産取引に非同期に時間的依存関係を組み込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T03:51:44Z) - OSOUM Framework for Trading Data Research [79.0383470835073]
私たちは、私たちの知る限り、最初のオープンソースのシミュレーションプラットフォームであるOpen SOUrce Market Simulator(OSOUM)を提供して、トレーディング市場、特にデータ市場を分析します。
我々は、購入に利用可能なさまざまなデータセットを所有する売り手と、購入に有効な適切なデータセットを検索する買い手という2つのタイプのエージェントからなる、特定のデータ市場モデルを記述し、実装する。
データ市場を扱うための商用フレームワークはすでに存在していますが、購入者および販売者の両方が(データ)市場に参加することの可能な振る舞いをシミュレートするための、自由で広範なエンドツーエンドの研究ツールを提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-18T09:20:26Z) - Towards robust and speculation-reduction real estate pricing models
based on a data-driven strategy [0.0]
本稿では,機械学習に基づくデータ駆動型不動産価格モデルを提案する。
2016年から2020年にかけて収集されたBogot'aの178,865のフラットリストでモデルを検証した。
その結果、提案した最先端モデルが不動産価格を推定する上で堅牢で正確であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T15:54:07Z) - Lifelong Property Price Prediction: A Case Study for the Toronto Real
Estate Market [75.28009817291752]
自動資産評価のための最初の寿命予測モデルであるLuceを提示する。
ルースは不動産価格の2つの重要な問題に対処している。
トロント不動産市場から得られた大規模な実生活データセットにLuceを適用することで,Luceのメリットを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-12T07:32:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。