Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nhà là nơi có quảng cáo: sự quan tâm trực tuyến là chỉ số thay thế cho nhu cầu nhà ở
Tóm tắt
Hoạt động trực tuyến để lại dấu vết số về hành vi con người. Trong bài báo này, chúng tôi điều tra xem sự quan tâm trực tuyến có thể được sử dụng như một chỉ số thay thế cho nhu cầu nhà ở, một đặc điểm quan trọng nhưng đến nay vẫn chủ yếu chưa được quan sát trong các thị trường nhà ở. Chúng tôi phân tích dữ liệu từ một trang web của Ý chuyên đăng quảng cáo bán nhà. Đối với mỗi quảng cáo, chúng tôi biết thời gian mà người dùng web đã nhấp vào quảng cáo hoặc sử dụng mẫu liên hệ tương ứng. Chúng tôi cho thấy rằng sự quan tâm trực tuyến thấp—số lượng nhấp chuột/liên hệ trên quảng cáo thấp so với các quảng cáo khác trong cùng khu vực—dự đoán thời gian trên thị trường lâu hơn và khả năng cao hơn của việc điều chỉnh giá giảm, và rằng tổng quan sự quan tâm trực tuyến là một chỉ số hàng đầu về thanh khoản và giá của thị trường nhà ở. Khi sự quan tâm trực tuyến ảnh hưởng đến thời gian trên thị trường, thanh khoản và giá theo cách tương tự như nhu cầu thực, chúng tôi suy ra rằng nó là một chỉ số thay thế tốt. Sau đó, chúng tôi chuyển sang một vấn đề kinh tế lượng tiêu chuẩn: sự khác biệt trong nhu cầu do khác biệt về giá gây ra như thế nào? Chúng tôi sử dụng học máy để xác định các cặp quảng cáo trùng lặp, tức là các quảng cáo đề cập đến cùng một đơn vị nhà ở. Dưới một số điều kiện nhất định, sự khác biệt trong nhu cầu giữa hai quảng cáo chỉ có thể được gây ra bởi sự khác biệt trong giá. Chúng tôi nhận thấy rằng một mức giá cao hơn 1% làm giảm 0.66% số lượng nhấp chuột.
Từ khóa
#nhu cầu nhà ở #quảng cáo trực tuyến #học máy #thị trường bất động sản #thanh khoảnTài liệu tham khảo
Bollen J, Mao H, Zeng X (2011) Twitter mood predicts the stock market. J Comput Sci 2(1):1–8
Preis T, Moat HS, Stanley HE (2013) Quantifying trading behavior in financial markets using Google trends. Sci Rep 3:01684
Adamic LA, Glance N (2005) The political blogosphere and the 2004 US election: divided they blog. In: Proceedings of the 3rd international workshop on link discovery. ACM, New York, pp 36–43
Yasseri T, Sumi R, Rung A, Kornai A, Kertész J (2012) Dynamics of conflicts in Wikipedia. PLoS ONE 7(6):38869
Szell M, Lambiotte R, Thurner S (2010) Multirelational organization of large-scale social networks in an online world. Proc Natl Acad Sci 107(31):13636–13641
Altenburger KM, Ugander J (2018) Monophily in social networks introduces similarity among friends-of-friends. Nat Hum Behav 2(4):284
Beiró MG, Panisson A, Tizzoni M, Cattuto C (2016) Predicting human mobility through the assimilation of social media traces into mobility models. EPJ Data Sci 5(1):30
Ginsberg J, Mohebbi MH, Patel RS, Brammer L, Smolinski MS, Brilliant L (2009) Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature 457(7232):1012
Hartwick J, Schweizer U, Varaiya P (1976) Comparative statics of a residential economy with several classes. J Econ Theory 13(3):396–413
Fujita M (1989) Urban economic theory: land use and city size. Cambridge University Press, Cambridge
Courant PN (1978) Racial prejudice in a search model of the urban housing market. J Urban Econ 5(3):329–345
Wheaton WC (1990) Vacancy, search, and prices in a housing market matching model. J Polit Econ 98(6):1270–1292
Han L, Strange WC (2015) The microstructure of housing markets. In: Handbook of regional and urban economics, vol 5, pp 813–886
Feitosa FF, Reyes J, Zesk W (2008) Spatial patterns of residential segregation: a generative model. In: Proceedings of the Brazilian symposium on GeoInformatics, pp 157–162
Filatova T, Parker D, Van der Veen A (2009) Agent-based urban land markets: agent’s pricing behavior, land prices and urban land use change. J Artif Soc Soc Simul 12(1):3
Pangallo M, Nadal JP, Vignes A (2017) Residential income segregation: a behavioral model of the housing market. Available at https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3084090
Genesove D, Han L (2012) Search and matching in the housing market. J Urban Econ 72(1):31–45
Carrillo PE, Wit ER, Larson W (2015) Can tightness in the housing market help predict subsequent home price appreciation? Evidence from the United States and the Netherlands. Real Estate Econ 43(3):609–651
Merlo A, Ortalo-Magne F (2004) Bargaining over residential real estate: evidence from England. J Urban Econ 56(2):192–216
Wu L, Brynjolfsson E (2015) The future of prediction: how Google searches foreshadow housing prices and sales. In: Economic analysis of the digital economy. NBER chapters. National Bureau of Economic Research, Cambridge, pp 89–118
Askitas N (2016) Trend-spotting in the housing market. Cityscape J Policy Dev Res 18(2):165–178
van Dijk DW, Francke MK (2017) Internet search behavior, liquidity and prices in the housing market. Real Estate Econ 46(2):1–36
Deaton A (1986) Demand analysis. In: Handbook of econometrics, vol 3, pp 1767–1839
Wooldridge JM (2010) Econometric analysis of cross section and panel data. MIT Press, Boston
Berry ST, Haile PA (2014) Identification in differentiated products markets using market level data. Econometrica 82(5):1749–1797
Cohen P, Hahn R, Hall J, Levitt S, Metcalfe R (2016) Using big data to estimate consumer surplus: the case of Uber. NBER Working Paper 22627
Bajari P, Nekipelov D, Ryan SP, Yang M (2015) Machine learning methods for demand estimation. Am Econ Rev 105(5):481–485
Varian HR (2014) Big data: new tricks for econometrics. J Econ Perspect 28(2):3–27
Mullainathan S, Spiess J (2017) Machine learning: an applied econometric approach. J Econ Perspect 31(2):87–106
Athey S (2017) The impact of machine learning on economics. In: Economics of artificial intelligence. University of Chicago Press, Chicago
Rubin DB (1974) Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. J Educ Psychol 66(5):688
Rosenbaum PR, Rubin DB (1983) The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika 70(1):41–55
Loberto M, Luciani A, Pangallo M (2018) The potential of big housing data: an application to the Italian real-estate market. Bank of Italy Working Paper N. 1171
Verbeek M (2008) A guide to modern econometrics. Wiley, Hoboken
Zhao P, Yu B (2006) On model selection consistency of lasso. J Mach Learn Res 7(Nov):2541–2563
Naumann F, Herschel M (2010) An introduction to duplicate detection. Morgan and Claypool Publishers, San Rafael
Christen P (2012) Data matching: concepts and techniques for record linkage, entity resolution, and duplicate detection. Springer, Berlin
Le Q, Mikolov T (2014) Distributed representations of sentences and documents. In: Proceedings of the 31st international conference on machine learning (ICML-14), pp 1188–1196
Řehůřek R, Sojka P (2010) Software framework for topic modelling with large corpora. In: Proceedings of the LREC 2010 workshop on new challenges for NLP frameworks. ELRA, Valletta, pp 45–50. http://is.muni.cz/publication/884893/en
Piazzesi M, Schneider M, Stroebel J (2015) Segmented housing search. NBER Working Paper 20823
Wu J, Deng Y (2015) Intercity information diffusion and price discovery in housing markets: evidence from Google searches. J Real Estate Finance Econ 50(3):289–306
Lee KO, Mori M (2016) Do conspicuous consumers pay higher housing premiums? Spatial and temporal variation in the United States. Real Estate Econ 44(3):726–763
Anenberg E, Laufer S (2017) A more timely house price index. Rev Econ Stat 99(4):722–734
Glaeser EL, Hyunjin K, Michael L (2018) Nowcasting gentrification: using yelp data to quantify neighborhood change. Am Econ Assoc Pap Proc 108(1):77–82
Belloni A, Chen D, Chernozhukov V, Hansen C (2012) Sparse models and methods for optimal instruments with an application to eminent domain. Econometrica 80(6):2369–2429
Belloni A, Chernozhukov V, Hansen C (2014) High-dimensional methods and inference on structural and treatment effects. J Econ Perspect 28(2):29–50
Openshaw S (1984) The modifiable areal unit problem. GeoBooks, Norwich