ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Applied Quantitative Analysis for Real Estate

دانلود کتاب تحلیل کمی کاربردی برای املاک و مستغلات

Applied Quantitative Analysis for Real Estate

مشخصات کتاب

Applied Quantitative Analysis for Real Estate

ویرایش: 1 
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 1138561320, 9781138561328 
ناشر: Routledge 
سال نشر: 2020 
تعداد صفحات: 327 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 5 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 52,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 7


در صورت تبدیل فایل کتاب Applied Quantitative Analysis for Real Estate به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب تحلیل کمی کاربردی برای املاک و مستغلات نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب تحلیل کمی کاربردی برای املاک و مستغلات



برای عملکرد کامل در صنعت جهانی املاک و مستغلات امروزی، دانشجویان و متخصصان به طور فزاینده ای نیاز به درک چگونگی پیاده سازی تکنیک های کمی ضروری و پیشرفته دارند.

این کتاب یک روش آسان ارائه می دهد. راهنمای خواندن برای استفاده از تجزیه و تحلیل کمی در املاک و مستغلات با هدف دانشجویان غیر هم خانواده در مقطع کارشناسی و کارشناسی ارشد، و الزامات تمرین حرفه ای مدرن را برآورده می کند. این کتاب از طریق مطالعات موردی و مثال‌هایی که کاربردها را با استفاده از داده‌های به دست آمده از ارائه‌دهندگان اختصاصی اطلاعات املاک و مستغلات و شرکت‌های بزرگ در صنعت نشان می‌دهد، مقدمه‌ای بر مبانی زیربنایی تجزیه و تحلیل داده‌های آماری، دستکاری‌های رایج داده‌ها و درک آمارهای توصیفی ارائه می‌کند، قبل از اینکه به تدریج به موارد بیشتری برسد. تحلیل کمی، مدل‌سازی و پیش‌بینی بازارهای املاک و مستغلات.

مثال‌ها و مطالعات موردی ما در فصل‌ها به‌طور خاص برای این کتاب گردآوری شده‌اند و به صراحت طراحی شده‌اند تا به خواننده کمک کند تا درک بهتری از روش‌های کمی مورد بررسی داشته باشد. در هر فصل هدف ما این است که خوانندگان را با مهارت های مورد نیاز برای انجام تجزیه و تحلیل کمی خود با اطمینان انجام دهند و قادر به تفسیر نتایج تجربی حاصل از کارهای آکادمیک و مطالعات حرفه ای در زمینه املاک و مستغلات و سایر کلاس های دارایی باشند.

هم دانشجویان مقطع لیسانس و هم در مقطع کارشناسی ارشد، و همچنین تحلیلگران املاک و مستغلات در این حرفه، این کتاب را خواندنی ضروری می دانند.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

To fully function in today’s global real estate industry, students and professionals increasingly need to understand how to implement essential and cutting-edge quantitative techniques.

This book presents an easy-to-read guide to applying quantitative analysis in real estate aimed at non-cognate undergraduate and masters students, and meets the requirements of modern professional practice. Through case studies and examples illustrating applications using data sourced from dedicated real estate information providers and major firms in the industry, the book provides an introduction to the foundations underlying statistical data analysis, common data manipulations and understanding descriptive statistics, before gradually building up to more advanced quantitative analysis, modelling and forecasting of real estate markets.

Our examples and case studies within the chapters have been specifically compiled for this book and explicitly designed to help the reader acquire a better understanding of the quantitative methods addressed in each chapter. Our objective is to equip readers with the skills needed to confidently carry out their own quantitative analysis and be able to interpret empirical results from academic work and practitioner studies in the field of real estate and in other asset classes.

Both undergraduate and masters level students, as well as real estate analysts in the professions, will find this book to be essential reading.



فهرست مطالب

Cover
Half Title
Title Page
Copyright Page
Contents
List of figures
List of tables
Preface
Acknowledgements
1 Introduction
	1.1 Motivation and rationale for this book
	1.2 Broad themes covered in the book
	1.3 Book online resource
2 Real estate data
	2.1 Introduction
	2.2 Segments of the real estate market
	2.3 User/occupier market data
	2.4 Investment market
	2.5 Indirect investment – property funds
	2.6 Final remarks
3 Data, common manipulations and descriptive statistics in analysis
	3.1 Introduction
	3.2 Data representations
	3.3 Data structures
	3.4 Mathematical symbols, operations and rules
	3.5 Indices/indexes
	3.6 Applications: preparing data for analysing investment performance
	3.7 Descriptive statistics
	3.8 Applications: analysing investment performance
	3.9 Concluding remarks
4 Random variables, correlation, estimation and hypothesis testing
	4.1 Introduction
	4.2 Random variables and probability distributions
	4.3 The normal and standard normal probability distributions
	4.4 Measures of association: covariance and correlation
	4.5 Samples and sampling distributions
	4.6 Estimation
	4.7 Hypothesis testing
	4.8 Concluding remarks
5 Simple regression analysis
	5.1 Introduction
	5.2 Regression versus correlation – the difference
	5.3 Population regression function (PRF): key concepts
	5.4 The sample regression function (SRF): key concepts
	5.5 The ordinary least squares estimator (OLSE)
	5.6 Sampling variability of OLS estimators
	5.7 Significance of regression coefficients
	5.8 Analysis of variance (ANOVA)
	5.9 Overall performance of the model – goodness of fit
	5.10 Assumptions of the classical linear regression model (CLRM)
	5.11 The issue of bias and efficiency – properties of CLRM
	5.12 A simple regression model of US commercial prices
	5.13 Forecasting
	5.14 Concluding remarks
6 Multiple regression
	6.1 Introduction
	6.2 Multiple regression model: an overview
	6.3 Coefficient interpretation in multiple regression
	6.4 Coefficient of determination: the adjusted R-squared
	6.5 The F-test of multiple restrictions in the model
	6.6 Model specification – dynamics and lags in the real estate market
	6.7 Attributes of a good model
	6.8 Example: building a multiple regression model for Hong Kong office rents
	6.9 Using the F-test to test for restrictions
	6.10 Omitted variables
	6.11 Standardised coefficients
	6.12 Concluding remarks
	Appendix 6A: F distributions
7 Regression diagnostics
	7.1 Introduction
	7.2 E(ui) = 0
	7.3 Homoscedastic errors
	7.4 Uncorrelated error terms: E(ui,uj) = 0
	7.5 Regressors not correlated with disturbances: E(ui,xi) = 0
	7.6 Inappropriate functional form (non-linearities)
	7.7 Residuals are normally distributed: ui ~ N(0, σ2)
	7.8 Multicollinearity
	7.9 Structural breaks and parameter stability
	7.10 Concluding remarks
8 Stationarity
	8.1 Introduction
	8.2 Stationarity
	8.3 Random walks
	8.4 Implications of non-stationarity
	8.5 Inducing stationarity
	8.6 Unit root and stationarity tests
	8.7 Practical considerations in real estate analysis
	8.8 Concluding remarks
9 Forecast evaluation
	9.1 Introduction
	9.2 Objectives in real estate forecasting
	9.3 Forecast approaches
	9.4 Sources of error in real estate forecasting
	9.5 Forecast evaluation tests
	9.6 Application of forecast evaluation tests – ex post forecasts
	9.7 Dynamic ex ante forecasts and further testing – US property prices
	9.8 Directional forecast evaluation
	9.9 Qualitative forecasts and real estate forecasting in practice
	9.10 Concluding remarks
10 ARMA models
	10.1 Introduction
	10.2 AR and MA processes
	10.3 ARMA specification
	10.4 Example
	10.5 Concluding remarks
11 Vector autoregressions
	11.1 Introduction
	11.2 VAR specification
	11.3 Specifying a VAR: an application to City of London office market
	11.4 VAR diagnostics
	11.5 Impulse response functions – City of London office market VAR
	11.6 Variance decompositions
	11.7 Granger causality tests
	11.8 VAR forecasting – London office market
	11.9 VAR advantages and limitations
	11.10 Concluding remarks
12 Epilogue
Appendix A: statistical tables
References
Index




نظرات کاربران