Real Estate Modelling and Forecasting by Chris Brooks and Sotiris Tsolacos 2 pot

Real Estate Modelling and Forecasting by Chris Brooks and Sotiris Tsolacos_2 pot

... and Munich returnsOriginal data Ordered dataFrankfurt Munich Frankfurt Munich19 92 4.9 2. 6 −3.7 2. 01993 5.8 −0.1 2. 5 −0.11994 3.4 2. 0 −0.7 2. 01995 −0.7 2. 0 0.8 2. 11996 2. 5 7.3 2. 6 2. 61997 ... 4.71998 6 .2 10.1 4.0 5.41999 10.4 9.5 4.9 5.6 20 00 11.1 11.7 5.3 5.7 20 01 11.3 5.4 5.8 7.1 20 02 4.0 5.6 6 .2 7.3 20 03 2. 6 5.7 9.6 8.0 20 04 −3.7 2. 1 9.9 9.5 20 05 0.8 4.7 10.4 10.1 20 06 9.6 8.0 ... Tokyo 20 0 120 10080606040 20 0 20 −40−6040 20 01Q93197119741977198019831986198919 92 19951998 20 01 20 04 20 071Q961Q991Q 02 3Q033Q061Q053Q943Q973Q0001Q781Q801Q 82 1Q841Q861Q881Q901Q 92 1Q941Q961Q981Q001Q 02 1Q041Q06Figure...

Real Estate Modelling and Forecasting by Chris Brooks and Sotiris Tsolacos_3 doc

... s 2 x 2 2+···+s 2 x 2 T(4A .28 )which can also be writtenvar(ˆβ) =s 2 x 2 t 2 x 2 1+ x 2 2+···+x 2 T=s 2 x 2 tx 2 t 2 (4A .29 )An overview of regression analysis ... closest 92 Real Estate Modelling and Forecasting xy0Figure 4.11Effect on the standarderrors of x 2 tlargexy0Figure 4. 12 Effect on the standarderrors of x 2 tsmall(4) The termx 2 taffects ... −β(xt−¯x) 2 (xt−¯x) 2 ⎞⎠ 2 (4A .21 )var(ˆβ) = E⎛⎝β(xt−¯x) 2 +ut(xt−¯x) −β(xt−¯x) 2 (xt−¯x) 2 ⎞⎠ 2 (4A .22 )Now the β terms in (4A .22 ) will cancel...

Real Estate Modelling and Forecasting by Chris Brooks and Sotiris Tsolacos_4 ppt

... Eutgt 2 =g 2 tEu 2 t= s 2 g 2 t(4A.34)Writing (4A.34) out in full for g 2 t and expanding the brackets,var( ¯α) =s 2 Tx 2 t 2 − 2 xtx 2 txt+x 2 txt 2 Tx 2 t−xt 2  2 (4A.35)This ... section5.9 – i.e. the true DGP is represented by yt= β1+ β 2 x2t+ β3x3t+ β4x4t+ ut(5.50) 128 Real Estate Modelling and Forecasting 5.8 .2 Determining the number of restrictions, mHow ... There will be four possible outcomes(box 5 .2) .1 32 Real Estate Modelling and Forecasting The critical value for F (1, 25 ) at the 5 per cent level is 4 .24 . Since thecomputed value is just higher...

Real Estate Modelling and Forecasting by Chris Brooks and Sotiris Tsolacos_6 potx

... %)(euros)(index)(%)(%)(%)(%)019801981198319851987198919911993199519971999 20 01 20 03 20 05 20 071981198319851987198919911993199519971999 20 01 20 03 20 05 20 071981198319851987198919911993199519971999 20 01 20 03 20 05 20 0719831986198919 92 19951998 20 01 20 04 20 07198019831986198919 92 19951998 20 01 20 04 20 07198019831986198919 92 19951998 20 01 20 04 20 07Figure ... value:ˆRRgt=−14.41 + 2. 68EFBSgt+ 2. 24GDPgt+ 0.02FITTED 2 RRSS = 1,078 .26 ; URSS = 1,001.73; T = 28 ; m = 1; and k = 4.TheF -statisticis1078 .26 − 1001. 72 1001. 72 × 28 − 41= 1.83The F(1 ,24 ) critical ... (0. 42) VACt−1 2. 19 2. 7 (0.01) – –VACt––−0.74 2. 4 (0. 02) OFSgt4.55 3.3 (0.00) 5.16 4.0 (0.00)Adjusted R 2 0.59 0.57DW statistic 1.81 1. 82 Sample period 19 82 20 07 (26 obs.) 1981 20 07 (27 ...

Real Estate Modelling and Forecasting by Chris Brooks and Sotiris Tsolacos_7 doc

... (0.40)VACt−1−3.13 2. 5 (0. 02) – –VACt–– 2. 06 2. 9 (0.01)OFSgt3.71 3 .2 (0.01) 3.83 2. 6 (0. 02) Adjusted R 2 0.53 0.57DW statistic 1.94 1.91Sample period 19 82 20 02 (21 obs.) 1981 20 02 (22 obs.)RSS1 1 ,20 9. 52 ... 0.035T 25 24 25 25 r 121 T −r 24 22 Computed test stat. χ 2 (r) χ 2 (1) = 0 .22 χ 2 (2) = 1.36 χ 2 (1) = 0 .23 χ 2 (2) = 0.81Critical χ 2 (r) χ 2 (1) = 3.84 χ 2 (2) = 5.99Notes: The dependent ... OFSgt5.16 2. 38 5 .29 (0.00) (0.10) (0.01) (0.00) (0.36) (0.00)Adj. R 2 0.59 0.44 0.80 0.57 0.51 0. 72 DW 1.81 2. 08 1. 82 1. 82 2. 12 2.01RSS 1,383.86 9 92. 91 20 9.81 1,460. 02 904.87 28 9.66Sample 19 82 20 07...

Real Estate Modelling and Forecasting by Chris Brooks and Sotiris Tsolacos_9 doc

... −FNaive 20 03 −18.01 25 .21 7 .20 7 .20 51.89 324 .36 635. 72 − 12. 37 31.81 20 04 −13.30 −30.07 16.77 16.77 28 1.07 176.89 903.91 − 12. 37 0.86 20 05 −3.64 29 .22 25 .58 25 .58 654 .22 13 .25 853.68 − 12. 37 76 .21 20 06 ... equationswouldhavegiventhesameanswer. 27 6 Real Estate Modelling and Forecasting Table 9 .2 Data and forecasts for rent growth in FrankfurtSample for estimationRRg VAC OFSg 19 82 20 02 19 82 20 07 20 02 − 12. 37 6.3 0 .22 5 20 03 −18.01 ... −FNaive 20 03 −18.01 −19.93 1. 92 1. 92 3.69 324 .36 397 .20 − 12. 37 31.81 20 04 −13.30 −16.06 2. 76 2. 76 7. 62 176.89 25 7. 92 − 12. 37 0.88 20 05 −3.64 −9.77 6.13 6.13 37.58 13 .25 95.45 − 12. 37 76 .21 20 06 −4 .24 ...

Real Estate Modelling and Forecasting by Chris Brooks and Sotiris Tsolacos_11 ppt

... 21 ,21 2 83 20 ,359 24 7 1.471Q05 2. 02 81,705 90,563 3.6 21 ,3 02 90 20 ,543 185 0.812Q05 2. 28 83,568 90,499 3.1 21 ,366 64 20 ,694 151 0.453Q05 2. 46 85, 625 90,564 2. 7 21 ,415 49 20 ,8 32 138 0. 32 4Q05 2. 59 ... 0.654Q06 2. 64 98, 027 90,481 1.1 21 ,897 155 21 ,650 167 0. 62 1Q07 2. 23 100 ,20 9 90,485 1.1 22 ,058 161 21 ,811 161 0.562Q07 1.80 1 02, 0 12 90, 427 1 .2 22, 243 185 21 ,970 159 0.543Q07 1 .29 103, 328 90,300 ... −0.07 2. 28 4.6 3.1 98 151 −8643Q05 0. 12 2.46 4.0 2. 7 154 138 27 494Q05 0.87 2. 59 3.6 2. 3 22 1 150 141 501Q06 1.71 2. 75 2. 9 1.8 24 0 164 93 642Q06 2. 35 2. 89 2. 7 1.4 69 169 26 903Q06 3. 02 2.84 2. 4...

Real Estate Modelling and Forecasting by Chris Brooks and Sotiris Tsolacos_12 pptx

... forecasting methodology outlined in box 11.1). Assuming394 Real Estate Modelling and Forecasting 504030 20 1002Q902Q932Q962Q992Q 02 2Q054Q914Q944Q974Q004Q034Q062Q902Q932Q962Q992Q 02 2Q054Q914Q944Q974Q004Q034Q06−10 20 −30(a) ... −0.0 025 −0.0036 −0.0040 −0.0058ARPRETt−10.0548 −0.9 120 0.0985 −0.3003ARPRETt 2 0.0543 0 .28 25 −0 .21 92 −0.3176SPYt−10. 022 3 0.10 92 −0 .22 80 −0.17 92 SPYt 2 0.0136 −0. 026 3 −0.3501 −0 .27 2010Yt−1−0. 025 7 ... −0.3 128 ARPRETt−10.05 52 0 .27 21 −0 .20 5 −0.3119ARPRETt 2 0. 020 3 0.1037 −0 .23 05 −0.1853SPYt−10.013 −0. 026 4 −0.3431 −0 .26 46SPYt 2 −0. 025 1 0.0744 0.4375 0 .25 9910Yt−10.04 92 −0.0696 −0 .25 45...

Real Estate Modelling and Forecasting By Chris Brooks_1 doc

... two and ﬁve. 26 Real Estate Modelling and Forecasting Table 2. 2 Property sales by district1996 1997 1998 1999 20 00 20 01 20 02 2003 20 04 20 05Camden 3,877 4,340 3,793 4 ,21 8 3,6 42 3,765 3,9 32 3, 121 ... 3,9 32 3, 121 3,689 3 ,28 3City of London 28 8 329 440 558 437 379 374 468 307 29 9Hackney 2, 221 2, 968 3,107 3 ,26 6 2, 840 3 ,25 2 3,570 2, 711 3,163 2, 407Hammersmith and Fulham4 ,25 9 4,598 3,834 4,695 ... 4,043 3, 426 Lambeth 4,957 6, 128 5,786 6 ,29 7 5,966 5,917 6 ,21 2 5 ,20 9 5,7 32 5, 020 Lewisham 4,357 5 ,25 9 5, 123 5,8 42 5,509 5,646 6, 122 5, 423 5,765 4,679Newham 3,493 3,894 4,091 4,498 4, 920 5,471...

Real Estate Modelling and Forecasting By Chris Brooks_2 potx

... Munich19 92 4.9 2. 6 −3.7 2. 01993 5.8 −0.1 2. 5 −0.11994 3.4 2. 0 −0.7 2. 01995 −0.7 2. 0 0.8 2. 11996 2. 5 7.3 2. 6 2. 61997 5.3 7.1 3.4 4.71998 6 .2 10.1 4.0 5.41999 10.4 9.5 4.9 5.6 20 00 11.1 ... 11.7 5.3 5.7 20 01 11.3 5.4 5.8 7.1 20 02 4.0 5.6 6 .2 7.3 20 03 2. 6 5.7 9.6 8.0 20 04 −3.7 2. 1 9.9 9.5 20 05 0.8 4.7 10.4 10.1 20 06 9.6 8.0 11.1 11.7 20 07 9.9 13.3 11.3 13.3Min −3.7 2. 0Max 11.3 ... variate can be scaled to have zero mean and unit variance by subtracting its mean and dividing by its standard deviation.74 Real Estate Modelling and Forecasting 4.3 Regression versus correlationAll...

Xem thêm

Từ khóa: a divergent subgroup of the hsp70 family hsp105ais expressed constitutively and induced by various forms of stress metallothionein mt was first identified in 1957 by m margosch and b vallee as a cadmium protein from equine kidney cortex in fact are presented by nutrient category in appendix 13 analyses excluded extreme outliers and graphically reported data listed in appendix 15 summary results of the analysis comparing the content of nutrients and other substances from organically and convent operating systems principles and practice by thomas anderson and michael dahlin real estate transactions post and courier Nghiên cứu sự biến đổi một số cytokin ở bệnh nhân xơ cứng bì hệ thống chuyên đề điện xoay chiều theo dạng Nghiên cứu sự hình thành lớp bảo vệ và khả năng chống ăn mòn của thép bền thời tiết trong điều kiện khí hậu nhiệt đới việt nam Nghiên cứu tổ chức pha chế, đánh giá chất lượng thuốc tiêm truyền trong điều kiện dã ngoại Giáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôit Trả hồ sơ điều tra bổ sung đối với các tội xâm phạm sở hữu có tính chất chiếm đoạt theo pháp luật Tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Phát triển du lịch bền vững trên cơ sở bảo vệ môi trường tự nhiên vịnh hạ long Nghiên cứu, xây dựng phần mềm smartscan và ứng dụng trong bảo vệ mạng máy tính chuyên dùng Nghiên cứu tổng hợp các oxit hỗn hợp kích thƣớc nanomet ce 0 75 zr0 25o2 , ce 0 5 zr0 5o2 và khảo sát hoạt tính quang xúc tác của chúng Thiết kế và chế tạo mô hình biến tần (inverter) cho máy điều hòa không khí Kiểm sát việc giải quyết tố giác, tin báo về tội phạm và kiến nghị khởi tố theo pháp luật tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn tỉnh Bình Định (Luận văn thạc sĩ)Quản lý nợ xấu tại Agribank chi nhánh huyện Phù Yên, tỉnh Sơn La (Luận văn thạc sĩ)Tăng trưởng tín dụng hộ sản xuất nông nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam chi nhánh tỉnh Bắc Giang (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vật Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vật Nguyên tắc phân hóa trách nhiệm hình sự đối với người dưới 18 tuổi phạm tội trong pháp luật hình sự Việt Nam (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vật Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vật Chiến lược marketing tại ngân hàng Agribank chi nhánh Sài Gòn từ 2013-2015 MÔN TRUYỀN THÔNG MARKETING TÍCH HỢP