Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Property Estate Modelling and Forecasting_1

cuốn sách này giới thiệu và giải thích một loạt các kỹ thuật định lượng có liên quan để phân tích các dữ liệu bất động sản. Nó bao gồm rất nhiều ví dụ chi tiết, cho độc giả tự tin mà họ cần để ước tính và giải thích mô hình của họ. Trong suốt, cuốn sách nhấn mạnh các kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để dự báo và các chương trình dự báo có thể được đánh giá. Được viết bởi một giáo viên giàu kinh nghiệm của kinh tế và bất động sản. | Real estate analysis statistical tools 43 3.1.3 Panel data Panel data have the dimensions of both time series and cross-sections - e.g. the monthly prices of a number of REITs in the United Kingdom France and the Netherlands over two years. The estimation of panel regressions is an interesting and developing area but will not be considered further in this text. Interested readers are directed to chapter 10 of Brooks 2008 and the references therein. Fortunately virtually all the standard techniques and analysis in econometrics are equally valid for time series and cross-sectional data. This book concentrates mainly on time series data and applications however since these are more prevalent in real estate. For time series data it is usual to denote the individual observation numbers using the index t and the total number of observations available for analysis by T. For cross-sectional data the individual observation numbers are indicated using the index i and the total number of observations available for analysis by N. Note that there is in contrast to the time series case no natural ordering of the observations in a cross-sectional sample. For example the observations i might be on city office yields at a particular point in time ordered alphabetically by city name. So in the case of cross-sectional data there is unlikely to be any useful information contained in the fact that Los Angeles follows London in a sample of city yields since it is purely by chance that their names both begin with the letter L . On the other hand in a time series context the ordering of the data is relevant as the data are usually ordered chronologically. In this book where the context is not specific to only one type of data or the other the two types of notation i and N or t and T are used interchangeably. 3.1.4 Continuous and discrete data As well as classifying data as being of the time series or cross-sectional type we can also distinguish them as being either continuous or discrete