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Scatter Plot01:15

Scatter Plot

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The most common and easiest way to display the relationship between two variables, x and y, is a scatter plot. A scatter plot shows the direction of a relationship between the variables. A clear direction happens when there is either:
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Confidence Intervals01:21

Confidence Intervals

10.1K
An unbiased point estimate is often insufficient to predict a population estimate, such as population mean or population proportion. In this scenario, a confidence interval is used. A confidence interval is an estimate similar to a  sample proportion. However, unlike the point estimate which is a single value, the confidence interval  contains a range of values. These values have lower and upper limits, known as confidence limits, and can be designated as L1 and L2, respectively.
A...
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Confidence Coefficient01:24

Confidence Coefficient

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The confidence coefficient is also known as the confidence level or degree of confidence. It is the percent expression for the probability, 1-α, that the confidence interval contains the true population parameter assuming that the confidence interval is obtained after sufficient unbiased sampling; for example, if the CL = 90%, then in 90 out of 100 samples the interval estimate will enclose the true population parameter. Here α is the area under the curve, distributed equally under...
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Bootstrapping01:24

Bootstrapping

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The term "bootstrap" originated in the 19th century as a metaphor for self-improvement or achieving something independently, without external assistance. This concept extends to statistical bootstrapping, a self-contained method for estimating population parameters through resampling, even though it can be computationally intensive. Developed by the American statistician Dr. Bradley Efron in 1979, bootstrapping provides a robust way to perform inference when the original sample size is...
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Interpretation of Confidence Intervals01:19

Interpretation of Confidence Intervals

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A confidence interval is a better estimate of the population than a point estimate, as it uses a range of values from a sample instead of a single value.
Confidence intervals have confidence coefficients that are crucial for their interpretation. The most common confidence coefficients are 0.90, 0.95, and 0.99, which can be written as percentages–90%, 95%, and 99%, respectively.
Suppose a person calculates a confidence interval with a confidence coefficient of 0.95. In that case, they can...
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First Derivative Test: Problem Solving01:25

First Derivative Test: Problem Solving

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Imagine an asset price that crashes to a low point, rebounds sharply as bargain-hunters step in, and then gradually declines. Such behavior can be modeled with a smooth function whose turning points represent locally overvalued and undervalued regions. A convenient example that captures rebound followed by decay is:The high and low points of this curve are identified using the first derivative test, which determines where the function changes from increasing to decreasing or vice versa. To...
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Yumei Guan1, Chiwei Su2,3, Yunfeng Wang1

  • 1School of Management, University of Sanya, Sanya, Hainan, China.

PloS one
|January 12, 2026
PubMed
Resumen

La confianza del consumidor (CC) y los precios de la vivienda (PV) tienen una relación dinámica y bidireccional. La dirección de la causalidad cambia con las condiciones económicas, lo que afecta la estabilidad del mercado de la vivienda y las necesidades de política.

Palabras clave:
confianza del consumidorprecios de la viviendacausalidadpruebas de ventana rodantedinámicarelación bidireccionalpolítica económica

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Área de la Ciencia:

  • Economía; Finanzas conductuales; Econometría

Sus antecedentes:

  • La interacción entre la confianza del consumidor y los precios de la vivienda es compleja y requiere una mayor investigación.
  • Comprender esta relación es crucial para la estabilidad económica y la formulación de políticas.

Objetivo del estudio:

  • Investigar la causalidad bidireccional entre la confianza del consumidor (CC) y los precios de la vivienda (PV).
  • Analizar cómo las condiciones económicas y el comportamiento de los participantes influyen en la dirección de la causalidad.
  • Explorar el impacto asimétrico de las fluctuaciones de los precios de la vivienda en la confianza del consumidor.

Principales métodos:

  • Se empleó una prueba de causalidad rodante de submuestra de bootstrap.
  • Se analizó la naturaleza dinámica y variable en el tiempo de la relación CC-PV.

Principales resultados:

  • Se confirmó una relación dinámica y bidireccional entre la CC y los PV.
  • Se encontró que la dirección de la causalidad depende de las condiciones económicas predominantes y los comportamientos de los participantes del mercado.
  • Se observó que el aumento de la CC puede impulsar los PV al alza, mientras que la vivienda puede actuar como un activo de cobertura durante la incertidumbre económica, lo que también aumenta los PV.
  • Se demostró que las fluctuaciones de los PV tienen un efecto asimétrico en la CC, impulsándola a través de efectos de riqueza pero potencialmente reduciéndola a través de restricciones de asequibilidad y cargas hipotecarias.

Conclusiones:

  • El vínculo entre la CC y los PV es recíproco y varía con el tiempo.
  • Son esenciales respuestas políticas adaptativas para gestionar la turbulencia económica y estabilizar los mercados de confianza de los consumidores y la vivienda.