Measuring the diffusion of housing prices across space and over time
衡量房价在空间与时间上的扩散AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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衡量房价在空间与时间上的扩散
- 研究问题
- 一个地区房价的变化会以多快速度、多长持续时间和多大幅度传递到邻近地区，如何刻画这种空间动态响应？
- 方法与思路
- 作者将局部投影估计脉冲响应的时间序列技术用于房价空间自回归模型，并在加利福尼亚各县的动态面板数据上应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称当地数据中的区域房价空间扩散最长持续约两年半，并展示将局部投影与空间自回归结合衡量动态扩散的应用。
- 阅读关注点
- 应核对空间权重矩阵、房价变化或冲击的定义、动态面板估计方式，以及响应持续期判定和不确定性区间。
- 阅读边界
- 仅据 RePEc 所载出版社摘要，冲击识别和具体样本未说明；约两年半是特定应用结果，不能推广为普遍扩散期限。
原文摘要
How fast and how long (and to what magnitude) does a change in housing prices in one region affect its neighbors? In this paper, I apply a time series technique for measuring impulse response functions from local projections to a spatial autoregressive model of housing prices. For a dynamic panel of California counties, the data reveal that the diffusion of regional housing prices across space lasts up to two and half years. This result, and the econometric techniques employed, should be of interest not only to housing and regional economists, but to a variety of applied econometricians as well. Copyright (C) 2009 John Wiley & Sons, Ltd.