Argentinian Real Estate Market Analysis: ARED Dataset Introduction
Conceitos essenciais
Der Argentinische Immobilienmarkt wird durch instabile makroökonomische Bedingungen geprägt, und die Einführung des ARED-Datensatzes zielt darauf ab, eine umfassende Immobilienpreisvorhersage für den argentinischen Markt bereitzustellen.
Resumo
I. Einführung
Argentinien: geprägt von wirtschaftlichen Krisen
Dominanz des US-Dollars im Immobilienmarkt
Zugang zu Krediten begrenzt, Barzahlungen üblich
Aktuelle monetäre Politiken beschränken den Devisenzugang
Immobilienmarkt erlebt tiefe Preistäler
II. Der ARED-Datensatz
Automatisches Scraping von Immobilienlisten
Enthält Bilder und beschreibende Merkmale
Verschiedene Immobilientypen und Zustände
Zeitstempel und geografische Informationen
III. Momentaufnahme
Immobilienmarkt bewegt sich als Ganzes
Medianpreise pro Quadratmeter für Häuser und Wohnungen verglichen
Konstante relative Preise und Verteilungen
IV. Zukunft von ARED
Regelmäßige Updates geplant
Historische Daten sollen hinzugefügt werden
ARED
Estatísticas
Dieser Datensatz enthält Informationen ausschließlich für Jan-Feb 2024.
Die erste Ausgabe des ARED-Datensatzes umfasst 44 Tage.
87,8% der Immobilien sind Apartments oder Häuser.
Citações
"Der Immobilienmarkt bewegt sich als Ganzes."
"Konstante relative Preise und Verteilungen."
Perguntas Mais Profundas
Wie könnte die Einführung historischer Daten den ARED-Datensatz verbessern
Die Einführung historischer Daten in den ARED-Datensatz könnte dessen Aussagekraft und Analysemöglichkeiten erheblich verbessern. Durch die Integration von historischen Daten vor dem 11. Januar 2024 würde es Analysten und Forschern ermöglichen, langfristige Trends und Muster im argentinischen Immobilienmarkt zu identifizieren. Diese historischen Daten könnten Einblicke in vergangene Marktzyklen, Preisentwicklungen und Verhaltensmuster liefern, die bei der Vorhersage zukünftiger Immobilienpreise von unschätzbarem Wert sind. Darüber hinaus könnten historische Daten dazu beitragen, die Auswirkungen vergangener wirtschaftlicher Ereignisse auf den Immobilienmarkt zu verstehen und potenzielle Muster oder Korrelationen aufzudecken, die ohne diese Daten nicht erkennbar wären.
Welche Auswirkungen haben die aktuellen wirtschaftlichen Maßnahmen auf den Immobilienmarkt in Argentinien
Die aktuellen wirtschaftlichen Maßnahmen in Argentinien haben erhebliche Auswirkungen auf den Immobilienmarkt des Landes. Die restriktiven Maßnahmen zur Begrenzung des Zugangs zu ausländischen Währungen haben dazu geführt, dass Investoren vermehrt in den Bau- und Immobiliensektor fließen, um ihre Vermögenswerte zu "dollarisieren". Dies hat zu einem verstärkten Angebot an Immobilien geführt, was wiederum zu einem Preisverfall auf dem Immobilienmarkt geführt hat. Die jüngsten Schockmaßnahmen der Regierung, einschließlich der Abwertung des argentinischen Pesos, haben zusätzlich zu einer Unsicherheit und Instabilität auf dem Immobilienmarkt geführt. Verkäufer sehen sich mit einem schwierigen Markt konfrontiert, während Investoren und Käufer potenziell von den niedrigeren Preisen profitieren können. Die aktuellen wirtschaftlichen Maßnahmen haben somit zu einem tiefen Preisverfall auf dem Immobilienmarkt geführt und bieten Chancen für bestimmte Akteure, während andere vor Herausforderungen stehen.
Wie könnte die Verwendung von Multi-Modal-Daten die Immobilienpreisvorhersage beeinflussen
Die Verwendung von Multi-Modal-Daten könnte die Immobilienpreisvorhersage erheblich beeinflussen, indem sie zusätzliche Einblicke und Informationen bietet, die bei der Analyse und Vorhersage von Immobilienpreisen hilfreich sind. Durch die Integration von Bildern, Textbeschreibungen und anderen Modalitäten in den Datensatz können komplexe Muster und Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Merkmalen und Eigenschaften von Immobilien identifiziert werden. Dies kann dazu beitragen, präzisere und zuverlässigere Vorhersagen über Immobilienpreise zu treffen, da verschiedene Datenquellen und Modalitäten genutzt werden, um ein umfassenderes Verständnis des Immobilienmarktes zu erlangen. Die Verwendung von Multi-Modal-Daten kann somit die Vorhersagegenauigkeit verbessern und den Analyseprozess effektiver gestalten.
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