A Roof Over Risk: A House Price-at-Risk Framework for Hungary
风险之上的屋顶：匈牙利房价风险框架AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究房价增长的分位数分布与下尾风险，对应分布分析和金融尾部风险。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
风险之上的屋顶：匈牙利房价风险框架
- 研究问题
- 住房补贴、信贷条件与供给因素如何影响匈牙利房价增长的不同分位数？这些关系在短期与长期、上涨与下跌风险之间有何差异？
- 方法与思路
- 作者结合分位数回归与自适应 LASSO 变量筛选，分析多个期限的房价增长分布，并通过不确定性分解考察左右尾风险的相对贡献。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，短期下尾风险主要关联金融压力，长期则关联失业与可负担性；补贴的正向影响集中于上尾，供给变量的作用方向随期限变化。
- 阅读关注点
- 应核对风险指标与预测期限的定义、变量筛选后的推断处理、补贴变量的内生性，以及不确定性分解如何支持左尾风险占优的结论。
- 阅读边界
- 所给来源为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核实；摘要未说明样本区间、效应大小及因果识别条件，政策解释仍需核对。
原文摘要
This paper develops a House Price-at-Risk framework to examine how housing subsidies, credit conditions, and supply factors influence the distribution of house price growth in Hungary. Using quantile regression with adaptive LASSO variable selection, we identify variables driving downside versus upside risks across multiple horizons. Financial stress dominates the lower tail at short horizons, while unemployment and affordability constraints become the primary drivers of downside risk at longer horizons. Housing subsidies exhibit pro-cyclical characteristics, concentrating significant positive effects on the upper quantiles while leaving the lower tail largely unaffected. Supply-side variables display horizon-dependent sign reversals, with construction permits exerting upward pressure on prices in the short run but moderating them as supply materialises. Uncertainty decomposition reveals persistent left-tail dominance across all horizons. These findings suggest that macroprudential frameworks should account for the distributional effects of housing subsidies, particularly their pro-cyclical influence on house price growth.