文件名称：机器学习与房价和房价回报的空间结构-研究论文
文件大小：257KB
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更新时间：2024-06-29 05:32:13
House price index
经济学家没有可靠的衡量当前房屋价值的方法，更不用说房屋回报了。 这种无知是抵押贷款支持证券缺乏流动性的基础，而后者反过来又加剧了次贷危机。 使用大量新的洛杉矶房屋交易数据磁带，我们展示了与使用无处不在的重复销售方法来理解房屋价值相关的错误的系统模式。 在所有时期，由此产生的指数都低估了较便宜房屋的销售价格，而高估了较贵房屋的价格。 最近一段时间产生的误差不仅绝对值空前大，而且具有高度系统性：在指数低于预测价格的几年之后，它们现在明显高估了价格。 我们引入了来自计算机科学的新机器学习技术，以纠正具有地理起源的预测错误。 结果是惊人的。 地理因素显着降低了预测误差的程度，消除了许多系统模式，并大大减少了近期模型性能的恶化。