دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1
نویسندگان: Sotiris Tsolacos. Mark Andrew
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
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.
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.
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.
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