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伊利诺伊州经济预测报告
由于芝加哥的规模和全球联系，这场危机对整个州和地区的影响很大，但对于美国最大的都市区和部门来说，尤其是中西部和东北部的都市区和部门，这种情况也很典型。2020 年末，芝加哥经济放缓幅度超过大多数地区，但自那以后已明显增强。专业/商业服务和休闲/酒店业的就业正更加令人信服地朝着正确的方向发展，运输/仓储业也飙升至新的高度。12 月份，总就业人数同比增长 4.6%，失业率降至 5.8%。劳动力压力较小，但与全州整体情况相比，劳动力增长速度稳健。在经历了四年的放缓之后，过去一年，房屋建筑业小幅增长。房价涨幅已开始比伊利诺伊州其他地区略有放缓。
切姆斯福德住房战略 2022 - 2027
在过去十年中，私人租赁部门能够帮助提供住房，作为公共部门提供的可负担住房的替代品。私人租赁部门已经发展成为切姆斯福德第二大住房类型，取代传统的可负担住房。不幸的是，由于房价和租金水平的上涨，这个部门现在对大多数低收入人群来说变得过于昂贵，其提供可负担住房替代品的潜力也降低了。以前可负担住房供应不足的替代品，现在却成为另一个需求原因。改善住房需求与私人租赁部门之间的联系，作为切姆斯福德第二大可负担住房选择，是该战略的另一个优先事项。
综合经济发展战略
2020 年人口普查报告该地区人口为 731,630 人。自 2010 年以来增长了 11.51%，自 2000 年人口普查以来增长了 31.03%。该地区人口逐渐老龄化，平均年龄为 35.5 岁，预计到 2026 年将增至 36.4 岁。自 2014 年以来，沿海地区的贫困率下降了 3.7%。家庭收入中位数无法跟上房价中位数的上涨。专业和商业服务以及贸易、运输和公用事业行业被确定为发展中。教育、卫生服务、自然资源、采矿、农业、金融活动和信息产业被确定为衰退。2020 年当地人均个人收入 (PCPI) 为 42,066 美元，比佐治亚州的 PCPI 低约 18.76%，比整个美国低 29.31%。
房地产市场报告 - 维尔纽斯 - Ober-Haus
住房支出是 2021 年房地产市场状况的准确指标。爱沙尼亚和立陶宛的总现金流在过去一年中分别增长了 38% 和 41%，远远超过了 2020 年的记录。这一增长不仅得益于房地产市场的活跃，也得益于快速上涨的房价。立陶宛首都的公寓销售价格上涨了 23% 以上，这是自 2007 年以来的最大涨幅。塔林的公寓价格也稳步上涨了 15%，这使得该市在平均价格方面保持领先地位。虽然里加房地产市场的乐观情绪不那么强烈，但它在所有细分市场的价格都出现了足够的增长。从统计数据来看，它仍然是波罗的海地区最便宜的首都。
经济影响 - 典型的房屋销售
房地产行业：我们假设与购买直接相关的房地产行业的佣金，费用和搬家费用或收入约为房价中位数的9％。与购房相关的支出：根据NAHB的数字，家具和改建费用约为5,240美元。https://eyeonhousing.org/2022/06/how-a-home-purchase-boosts-consumer-spending- 2/?_ga=2.230040799.2124019150.1680586014-1983402015.1678288982 Multiplier effect: The multiplier effect accounts for the fact that income然后，由于房屋销售而在经济的其他部门赚取的赚取，然后将经济重新流通。新建筑：额外的房屋销售引起了增加的家庭生产。通常，每六个现有房屋销售都会建造一个新房屋。因此，对于每次现有房屋销售，新房屋价值的1/6都会增加到经济中。
2. 住房作为与经济生产力相关的基础设施
四十年前，一个中等收入家庭需要花费其年收入的约 4.5 倍才能拥有一处适中的房产。最新数据显示，该比率目前已达到 12 的历史新高。根据 Core Logic 的数据，该比率在 20 世纪 80 年代从 4.5 上升至 6，在 20 世纪 90 年代稳定在 6 左右，在 2000 年至 2003 年间迅速上升至约 9，在 2003 年至 2011 年间在 9 左右波动（这一时期的一些大幅波动更多是由于可支配收入而非房价的大幅波动），到 2017 年再次攀升至 11 左右，此后趋于平稳，直到过去 12 个月，该比率飙升至 12 的历史新高。
21 世纪的人工智能 1 引言
根据学习的特点，机器学习可以分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于标记的数据样本（a sample of labeled data）进行学习，寻找输入与输出之间的一般规律。例如通过建模进行数据分析，发现房价与各类房屋属性之间的关系。监督学习算法主要有两类，一类是回归算法，一类是分类算法[5]。无监督学习采用聚类算法，旨在从未被识别的数据样本中学习，寻找隐藏在数据中的潜在规则。例如通过大规模无监督学习从蛋白质序列中学习生物特性[6]。强化学习是在动态环境中的学习，学习者通过反复试验来最大化奖励信号，而算法则通过与环境的交互来学习最优策略[7]。
圣安东尼公园社区计划圣保罗综合计划附录
• 移动性：通用设计必须是我们发展交通网络的目标。 • 可负担性：必须确保我们社区的所有成员都能获得经济便利，特别是在租金、房价和商业空间方面。 • 可持续性：根据我们的调查结果，我们的低收入邻居特别重视维护和改善我们的绿地和环境举措。这是有道理的：当住房和/或家庭中的私人资源有限时，公共空间可能更能起到生命线的作用。但随着我们前进，我们必须从公平的角度看待我们改善环境的努力。 • 社区：我们的社区缺乏公共的室内空间供社区聚集，特别是对于低收入居民来说。这是我们在公众参与工作中反复听到的哀叹。 • 食物：太多的邻居无法持续获得新鲜农产品。公平委员会特别关注这一优先事项，因为它不属于我们现有的其他类别。
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我们开发了一个基于宏观经济的代理模型，以更广泛地研究借款人和贷方的审慎政策对住房和信贷市场以及经济的共同影响。我们执行三个实验：（i）总资本要求的增加； （ii）向所有者置于抵押贷款的贷款收入（LTI）上限； （iii）同时介绍两个实验。我们的结果表明，收紧资本需求会导致商业和抵押贷款以及住房交易大幅下降。当LTI上限到位时，房价相对于收入急剧下跌，房屋所有权率降低。当两种政策工具都合并时，我们发现住房交易和价格下跌。这两种政策对实际GDP和失业都有积极的影响，而对通货膨胀和实际利率没有重大影响。