Bańki szyte na miarę — Nowe czynniki i metody wykrywania bańki mieszkaniowej w różnych krajach.

Podczas pandemii COVID-19 rynki mieszkaniowe w Europie i Stanach Zjednoczonych wykazywały oznaki przewartościowania, co budziło obawy o potencjalną recesję gospodarczą i jej wpływ na stabilność finansową. Wykrywanie baniek na rynku nieruchomości stało się jeszcze ważniejsze, z uwagi na to, że rynek nieruchomości, gospodarka i sektor finansowy są ściśle powiązane, jak pokazuje to okres po bańce mieszkaniowej w latach 2000-2007 i następujący kryzys finansowy w latach 2008-2010. Kluczowe czynniki przyczyniające się do tego związku to udzielanie przez banki kredytów hipotecznych, ryzyko nadmiernej inwestycji w zasobochłonny sektor budownictwa oraz wpływ mieszkań na dobrobyt społeczny i nierówności dochodowe. Ponadto, domy stanowią znaczącą część majątku większości ludzi i silnie wpływają na ich działalność gospodarczą. Mimo podjętych działań mających na celu zmniejszenie ryzyka związanego z luźnymi standardami kredytowymi, wciąż istnieje wiele niewiadomych w kwestii powstawania bańki mieszkaniowej. Co ciekawe, kraje o podobnych poziomach dochodów, systemach finansowych i warunkach gospodarczych doświadczyły różnego stopnia występowania bańki mieszkaniowej w przeszłości. Na przykład, Wielka Brytania, Stany Zjednoczone i Hiszpania były bardziej podatne na bańki mieszkaniowe, podczas gdy Niemcy i Francja były nimi mniej dotknięte. Pokazuje to, że to nie tylko ogólna sytuacja gospodarcza determinuje występowanie bańki mieszkaniowej. Mój projekt ma na celu zbadanie, w jaki sposób struktura rynków mieszkaniowych i polityki, takie jak aspekty podatkowe, przyczyniają się do powstawania bańki mieszkaniowej w różnych krajach. Będę analizowała różne wskaźniki cenowe, aby zrozumieć, jak różne czynniki w każdym kraju mogą wpływać na to zjawisko. Kraje, które będę badała są zróżnicowane pod względem strukturalnym: będą to Wielka Brytania, Stany Zjednoczone, Francja, Niemcy i Hiszpania, w okresie od 1975 do 2022 roku.

Najnowsze badania wykazały również, że ludzkie zachowanie odgrywa istotną rolę w tworzeniu bańki spekulacyjnej. W moich badaniach wykorzystam zaawansowane techniki uczenia maszynowego, które umożliwią bardziej szczegółową analizę relacji danych, których tradycyjne metody nie uwzględniają. Będę również uwzględniała aspekty behawioralne w moich modelach. Te postępy mają potencjał poprawy wykrywania bańki spekulacyjnej poprzez połączenie czynników behawioralnych i fundamentalnych w jednym modelu. W związku z tym, cele projektu są następujące: (1) Zbadanie, w jaki sposób różne aspekty rynku mieszkaniowego wpływają na skuteczność obecnie stosowanych metod wykrywania bańki mieszkaniowej. Zbadanie również wpływu wyboru wskaźnika (indeks cen nieruchomości, wskaźnik ceny do dochodu lub wskaźnik ceny do czynszu) na skuteczność metod wykrywania bańki. (2) Porównanie i analiza kluczowych czynników powodujących bańki mieszkaniowe na rynkach europejskich i amerykańskim. Szczegółowe zbadanie interakcji między czynnikami behawioralnymi i fundamentalnymi na każdym z tych rynków. (3) Ocena, czy wyjaśnialne metody uczenia maszynowego, przewyższają dokładnością istniejące podejścia w identyfikacji bańki mieszkaniowej. Projekt ma na celu zidentyfikowanie kluczowych czynników przyczyniających się do powstawania bańki mieszkaniowej, ocenę nowoczesnych metod wykrywania bańki oraz dostarczenie wglądu w charakterystyczne cechy rynków i czynniki fundamentalne. Oczekiwane wyniki będą przydatne dla decydentów politycznych, inwestorów i badaczy, przyczyniając się jednocześnie do postępu naukowego poprzez postęp technologiczny i dostosowane do różnic strukturalnych podejścia do wykrywania baniek na rynku mieszkaniowym