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Spatial and Temporal House Price Diffusion in the Netherlands: A Bayesian Network Approach

机译:荷兰的时空房价扩散:贝叶斯网络方法

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摘要

Following the 2007-08 Global Financial Crisis, there have been a growing research interest on the spatial interrelationships between house prices in many countries. This paper examines the spatio-temporal relationship between house prices in the twelve provinces of the Netherlands using a recently proposed econometric modelling technique called Bayesian graphical vector autoregression (BG-VAR). This network approach enables a data driven identification of the most dominant provinces where house price shocks may largely diffuse through the housing market and it is suitable for analysing the complex spatial interactions between house prices. Using temporal house price volatilities for owner-occupied dwellings, the results show evidence of house price diffusion pattern in distinct sub-periods from different provincial housing sub- markets in the Netherlands. We observed particularly prior to the crisis, diffusion of temporal house price volatilities from Noord-Holland.
机译:在2007-08年全球金融危机之后,许多国家对房价之间的空间相互关系的研究兴趣日益浓厚。本文使用一种最新提出的计量经济学建模技术,称为贝叶斯图形矢量自回归(BG-VAR),研究了荷兰十二个省的房价之间的时空关系。这种网络方法可以通过数据驱动的方式识别最主要的省份,在这些省份中房价冲击可能会在整个住房市场中广泛扩散,并且适合分析房价之间的复杂空间相互作用。使用暂时的房价波动来分析自有住房,结果表明了荷兰不同省份住房细分市场不同时期的房价扩散模式。特别是在危机发生之前,我们观察到了北荷兰临时房屋价格波动的扩散。

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