In an era where housing markets grapple with volatility and complexities, our thesis ventures into uncharted territories, seeking to redefine the paradigm of user-developer interactions. By translating geographical and sociological factors from their traditionally ordinal domains into cardinal metrics, we introduce a novel model poised to mitigate financial crises in the housing sector. Bridging the divide between theoretical underpinnings and practical applications, this model not only illuminates the intricate dynamics between risk, reward, and welfare, but also offers empirical tools for both users and developers. Grounded in rigorous research and analysis, the subsequent chapters delve into the core components, benefits, and challenges of this groundbreaking framework, setting the stage for a transformative approach to housing economics. Part-1 Historical Examination of Housing Paradigms Leading to 2008 In the first part of our thesis, we trace the intricate threads of decisions, policies, and events that weaved the fabric of U.S. housing. This chronological journey is crucial, as it contextualizes the foundation on which our new housing model stands. The Keynesian era signaled a time of optimistic urban housing endeavors. It was an epoch where the government's active role in shaping housing policies was undisputed. Within this era, Pruitt-Igoe emerged as our focal case study due to its iconic status. It wasn't just an architectural marvel but embodied the era's aspirations for modern urban dwellings. Government policies during this time reflected a profound belief in the transformative power of public housing. As the times evolved, so did the housing paradigms. This shift in perspective birthed concepts like New Urbanism and HOPE VI, which aimed at reinvigorating urban spaces to be more inclusive and adaptive to residents' needs. The emphasis was on creating integrated communities rather than mere living spaces. However, the post-Keynesian transition marked a significant pivot towards privatization in housing. Fannie Mae, Ginny Mae, and Freddie Mac arose as influential entities, reshaping the dynamics of housing loans and mortgages. HUD's policies, along with a series of regulatory decisions, though well-intentioned, unwittingly laid the groundwork for vulnerabilities in the housing sector. By the time we reached 2008, a combination of rapid housing growth, multifaceted financial strategies, and lack of stringent oversight culminated in the unprecedented housing crisis. Emerging from the debris of this crisis were several enlightening lessons. Clarity in dealings, smart diversification strategies, and the essentiality of robust oversight mechanisms stood out prominently. But, perhaps, the most resounding realization was the indispensable value of transparent communication. Successful housing, as history evidences, is a symphony orchestrated through the harmonious collaboration between residents, policy framers, and real estate developers. Harnessing these historical teachings, our model ambitiously aspires to shape a housing future that's informed, communicative, and resilient. By meticulously integrating past lessons with contemporary strategies, we aim to foster a housing environment that resonates with the aspirations and needs of the 21st-century populace. Part-2 Complimentarity in Globalised Housing In the complex ecosystem of housing, economic principles intertwine intricately with social, political, and cultural nuances. While the historical lens offers clarity on the evolution of housing paradigms, economic theories open doors to understanding the dynamics of decision-making processes. One cannot overlook the delicate balance struck by complementarity and substitutability, two pivotal concepts that dictate the ebb and flow of the housing market. In economics, substitutability refers to goods or factors that can replace each other to fulfill a similar need, while complementarity refers to goods or factors used together to enhance each other's value. In the housing market, complementarity often relates to factors such as amenities, infrastructure, or neighborhood characteristics that enhance the desirability of housing. Complementarity between users and developers can come at a cost, represented by negative cross-elasticity in housing project risk prices. However, when financial variables are incorporated into the equations of developers and users, the systems can be treated as substitutable goods with positive cross-elasticity. Complementarity is a fundamental concept in the context of housing within a globalized framework. It plays a critical role in practical applications and presents challenges both mathematically and in the field of microeconomics. There is no single method to solve complementarity problems, and the difficulty increases when one of the complements is ordinal. In developer-user relationships within the housing market, complementarity is essential, as problems cannot be effectively resolved without it. In our quest to address complex challenges, we've harnessed the power of a groundbreaking approach known as the Global Rating method. This method is specifically designed to serve as an effective solution for tackling the intricate Linear Complementary Problem (LCP) within our context. To dive into how it works, we start by examining data patterns, and from there, we create a crucial factor known as the Global Rating. This Global Rating is no stranger to mathematical concepts, bearing some resemblance to Slutsky's determinant. However, it takes a unique path by operating within a probabilistic framework. This probabilistic approach finds its natural home within the broader realm of fuzzy logical probabilistics. Now, what makes the Global Rating method truly remarkable is its multifaceted role. It serves as more than just a mathematical tool; it also functions as an index theory. This index theory is what empowers us to unearth locally unique solutions for the LCP, which is no small feat. This approach is distinct from conventional methods for solving LCP. Instead of approaching the problem directly through traditional means, we harness the unique capabilities of the Global Rating method. It does not just stop at mathematical intricacies; it delves deep into the core principles of substitutability and complementarity. These principles are fundamental in understanding how users and developers make decisions, especially when it comes to weighing the costs and benefits of their choices. In essence, the Global Rating method is not just a mathematical tool; it is a transformative approach that illuminates a path toward locally unique solutions for the Linear Complementary Problem. It marries mathematical rigor with real-world decision-making dynamics, providing a comprehensive framework for informed choices in our unique context. In summary, complementarity in globalized housing is a complex concept that involves the interplay of substitutability and complementarity between users and developers in the housing market. Understanding these dynamics is essential for making informed decisions and achieving optimal outcomes in this context Part-3 Global Rating Model The heart of the housing market lies in the intricate dance between two key stakeholders: developers and users. Their relationship is not just linear but is marked by stages, each bearing its own weight of decision-making processes, assessments, and exchanges. As we transition to the third part of our analysis, we delve deep into this interplay, understanding the pivotal roles, the mathematical foundations driving their interactions, and the resulting economic outcomes. Developers and users engage in a dynamic interaction during the elaboration of a housing project, occurring in two distinct phases. In the initial phase, benefit-oriented developers introduce their project through media tailored to the preferences of specific user groups. They gauge the project's size in alignment with feedback and determine the corresponding credit usage. At this stage, users are passive participants, merely supplying information to developers. However, for calculation purposes in the subsequent and final phase, known as the cost stage, users are treated as if they were actual buyers. In the cost stage, developers are presumed to have completed construction, and users become the active party. This phase is primarily assessed in terms of financial variables, with users contributing by showcasing their borrowing capacity and willingness to allocate a portion of their wealth as collateral. Our model defines and assesses the risk-price relationship. "Risk Prices - P(..(..))" stands as a pivotal concept, a trigonometric function signifying the slope between two variables. There are two types of risk prices: 1. "Risk Prices" serve as the a priori determinant of forthcoming solutions, derived through variances and covariances of Globalized Users and Developers (utilizing the globalization technique). 2. Risk Prices as Individuals" pertain to individualized assessments of risk prices for Developers and Users. 2.1 Developers' risk prices as individuals are employed to calculate the immediate necessity for determining the complementarity of Users and Developers using "the Globalized Users and Developers" concept from (1) above. This comparison yields an "individual versus Global" relationship that invariably indicates complementarity (opposite slopes for the parties) due to the nature of the globalization technique. 2.2 Users' risk prices as individuals are utilized to ascertain the need for defining the substitutability of information relations among Users, excluding "the Globalized Users and Developers" concept from (1) above. This results in an "individual versus individual" relationship, consistently revealing substitutability (similar sign of slopes for the parties), showcasing the unanticipated strength of our model. At each stage, Users and Developers interact, generating two equations with slopes reflecting the degree of reaction for each stage. Risk prices are anticipated to exhibit opposite slopes, indicating complementarity, given their inherent nature. We measure this complementarity through the a priori determination of the Global Rating determinant. Consequently, we have two complementarity functions, each with its own slope—one for the benefit stage and one for the cost stage. These global solutions lay the foundation for calculating the ultimate global solution, which is performed externally, guided by the premises and formulas provided by microeconomic design. Our understanding of the outcomes derived from Risk Prices hinges on the definition of the Risk Price Share concept as represented by "PI(..(..))." This concept is the ratio of “vertical difference between the risk prices of Developers and Users” to “horizontal difference of deviations of the Global Rating from its mid-point” at relevant point where denominator and numerator corresponds to the same project , shedding light on the interaction between the objectives of both parties, considering that risk prices-P(..(..))s function as constraints for these objectives-PI(..(..))s for the corresponding project. The final global solution is externally calculated for each project by multiplying the Developer's objective function (minimizing costs in our case) with the ratio of "PI of Developers at the cost stage" to "PI of Users at the cost stage." This is then combined with the multiplication of four P(..(..))s obtained at the benefit and cost stages, as well as the Developer's constraint function (maximizing profits in our case). The symbiotic dual relationship between Users and Developers is asserted to exist on average of the all projects (not specifically referring to a certain project) when : a. The four pieces of PI(..(..))s obtained at the stages are equal to a specific fixed number. b. The multiplication of the four P(..(..))s obtained at the stages is equal to a specific fixed number. These requirements (a) and (b) are met when the number is 1.167, providing evidence for the consistency of our model. It is worth noting that while P(..(..))s play a central role in all calculations, they are not used when ranking developers in terms of risks. Instead, we rely on PI(..(..))s obtained at the benefit and cost stages to create two distinct rankings for developers—one for the benefit stage and one for the cost stage. (We kindly request readers not to confuse the term "Global Rating" used as a determinant in P(..(..)) calculations with the "Global Rating of Risks of Developers," which is the final calculation after all other computations are completed.) Part-4: Welfare Calculations In the last part of our thesis delves into welfare calculations. As we unravel the intricate fabric of the housing market, it becomes evident that the well-being of its users and developers—holds the key to a thriving housing ecosystem. While the very term 'welfare' may evoke a sense of equilibrium and security, in the housing context, it is inextricably tied to potential crises. This section, therefore, embarks on a mission to shed light on these dynamics, drawing from historical lessons, economic theories, and the novel insights offered by our model. Welfare in social context (specific to our housing context) has many sources to be generated or de-generated. • It basically departs from the aggregation of users’ benefits. • Developers’ well-being is a necessary condition for the sustainability of the user’s welfare in the course of developing and ending of a housing project. • It is imperative that the efforts of users and developers should not fail during the life of the project. In other words, the projects should have considerable shields to financial and social crisis. “Crisis Versus Welfare” is our basic theme therefore it is where we depart from. Thanks to to numerical indications provided by our model, we could have encapsulated the lessons we derived from the housing crises from the history fo USA’s housing experiences. Key points in the context of social welfare implications in housing: • It highlights the concept of equilibrium in the housing market and how solutions can become unstable as they approach global equilibrium. Crises are more common than instances of social welfare. • The text discusses how socio-variables (related to human elements) and geo-variables (linked to geographical aspects) influence housing utility and user satisfaction. It explores the relationship between risk and reward in housing, especially in high-appreciation areas, and how this can affect both users and developers. • It introduces two perspectives, Keynesian and Pareto, emphasizing the importance of aligning project size with user preferences and the impact of market-driven policies. • Preventing Crises: It stresses the need to consider user preferences, harmonize project scope with those preferences, and prevent housing crises caused by insufficient information and mismatches between project size and user inclinations. The evaluation process considers factors like financial evaluations for users and risk assessments for developers.continuous evaluation and iteration serve to gauge the impact of changes on user perceptions and allow developers to finetune their projects to align with user expectations. Users tend to benefit more than developers throughout various stages, but developers indirectly benefit when users are insured, especially in secured mortgages. Secured mortgages create a safety net where users are less likely to default, benefiting both users and developers and creating a symbiotic relationship. The ranking of projects' welfare contributions for developers and users at the cost stage highlights distinctions in value propositions. This visual tool allows stakeholders to compare projects, identify leading contributors, spot discrepancies, and make informed decisions. If developers were aware of the insights provided by our model, they could contribute to social welfare in the following ways: They could make more informed policy decisions by understanding how changes in policy, especially during the benefit stage, can influence the social welfare and ratings of their projects. Then, could carefully evaluate the trade-offs between costs and ratings. They could identify opportunities to enhance their project's standing in terms of costs while maintaining or improving their global ratings. This involves a strategic approach to cost reduction without compromising user perception. Developers can gain insights into how their projects compare to others in terms of benefits, costs, and global ratings. This understanding helps them assess their competitive position and make adjustments to improve their project's appeal to users and their overall standing within the market. By being aware of how policy changes can affect user perception, developers can focus on policies that not only reduce costs but also positively influence user sentiment. This can lead to increased user satisfaction and, indirectly, improved social welfare. This awareness empowers developers to optimize their strategies and contribute positively to the overall well-being of the housing ecosystem. Appendix-1 In the first appendix section of this thesis, we delved into the theoretical underpinnings of our proposed model. Offering a richer and more detailed perspective on this, Appendix 1 introduces a section titled "Technicals." Within this section, the intricate mathematical dimensions, and mechanisms central to our model are expansively detailed. To bridge the gap between theory and application, we've translated the theoretical framework into a straightforward yet practical application, separately epitomized through five distinct Excel sheets: the Information stage, Benefit stage, Pre-cost stage, Cost stage, and Post-cost stage. Notably, the Pre-cost stage corresponds to the intermediary stage outlined in the primary theoretical discussions of the thesis. The subsequent Post-cost stage delves into our final welfare calculations, paralleling insights from the main content. The other stages in the Excel model, namely the Information, Benefit, and Cost stages, align directly with those presented in the main text. An essential point of clarification is that while these Excel sheets adeptly demonstrate the model's applicability, the calculations are intentionally simplistic, and the data employed is entirely hypothetical crafted to illustrate the model's inner workings rather than to replicate real-world data scenarios. In essence, the appendices and accompanying Excel sheets, while distinct, are intricately woven, with each serving to complement and enhance the understanding of the other. Together, they present a holistic view of our model, transitioning seamlessly from theory to application, ensuring clarity, coherence, and comprehensibility. Appendix-2 In the second appendix of this thesis, we introduce the term “Willingness to Sacrifice”. The "Willingness to Sacrifice" graph offers a limited perspective on the relationship between users and developers, focusing solely on the wage (L) and interest rate (K) dynamic. While our Global Rating model expands beyond this singular representation, it does not condense the interaction between users and developers into a single graphic. The inclusion of the "Willingness to Sacrifice" graph effectively bridges this representation gap. Within the framework of the Global Rating model, two additional variables emerge: A (Project size) and W (Collateral or Wealth-Pre collateral, contingent on the stage). Merely representing the user-developer relationship through variables A and W, or solely K and L, would be inadequate. K and L encapsulate the Risk-Utility relationship. Ideally, to achieve a holistic representation, the graph would incorporate both K and L alongside A and W. However, capturing this intricacy within a single microeconomic graph is unfeasible. In our model, K and L denote the primary risk relationship, while A and W characterize the secondary risk relationship; both sets of variables are interlinked and integral to our model's architecture.

In un'epoca in cui i mercati immobiliari si confrontano con volatilità e complessità, la nostra tesi si avventura in territori inesplorati, cercando di ridefinire il paradigma delle interazioni tra utente e sviluppatore. Traducendo fattori geografici e sociologici dai loro tradizionali domini ordinali in metriche cardinali, introduciamo un modello innovativo destinato a mitigare le crisi finanziarie nel settore edilizio. Collegando le basi teoriche con le applicazioni pratiche, questo modello illumina non solo la complessa dinamica tra rischio, ricompensa e benessere, ma offre anche strumenti empirici per utenti e sviluppatori. Basandosi su rigorose ricerche e analisi, i capitoli successivi esplorano i componenti essenziali, i benefici e le sfide di questo rivoluzionario quadro, ponendo le basi per un approccio trasformativo all'economia dell'edilizia. Parte 1 - Esame Storico dei Paradigmi Abitativi che hanno Portato al 2008 Nella prima parte della nostra tesi, ripercorriamo i complessi fili di decisioni, politiche ed eventi che hanno tessuto il tessuto dell'edilizia negli Stati Uniti. Questo viaggio cronologico è fondamentale perché mette in contesto il fondamento su cui poggia il nostro nuovo modello abitativo. L'era keynesiana segnò un periodo di ottimistiche iniziative urbane in materia di edilizia. Fu un'epoca in cui il ruolo attivo del governo nel plasmare le politiche abitative era indiscusso. In questo periodo, Pruitt-Igoe emerse come il nostro caso studio principale a causa del suo status iconico. Non era solo un prodigio architettonico, ma incarnava le aspirazioni dell'epoca per abitazioni urbane moderne. Le politiche governative di questo periodo riflettevano una profonda convinzione nel potere trasformativo dell'edilizia pubblica. Man mano che i tempi evolvevano, anche i paradigmi abitativi cambiavano. Questo cambiamento di prospettiva ha dato vita a concetti come il New Urbanism e HOPE VI, che miravano a rivitalizzare gli spazi urbani rendendoli più inclusivi e adattabili alle esigenze dei residenti. L'accento era sulla creazione di comunità integrate piuttosto che di semplici spazi abitativi. Tuttavia, la transizione post-keynesiana ha segnato un importante cambiamento verso la privatizzazione nel settore edilizio. Fannie Mae, Ginny Mae e Freddie Mac emersero come entità influenti, ridisegnando la dinamica dei prestiti abitativi e dei mutui. Le politiche del HUD, insieme a una serie di decisioni normative, benché ben intenzionate, hanno inavvertitamente posto le basi per vulnerabilità nel settore edilizio. Quando siamo arrivati al 2008, una combinazione di rapida crescita abitativa, strategie finanziarie multifaccettate e mancanza di un rigoroso controllo hanno culminato nella crisi abitativa senza precedenti. Emergendo dalle macerie di questa crisi ci sono state diverse lezioni illuminanti. Chiarezza nelle trattative, strategie di diversificazione intelligenti e l'essenzialità di solidi meccanismi di controllo sono emersi in modo prominente. Ma, forse, la consapevolezza più evidente è stata l'indispensabile valore della comunicazione trasparente. L'edilizia di successo, come dimostra la storia, è una sinfonia orchestrata attraverso la collaborazione armoniosa tra residenti, responsabili delle politiche e sviluppatori immobiliari. Sfruttando questi insegnamenti storici, il nostro modello ambisce ambiziosamente a plasmare un futuro abitativo che sia informato, comunicativo e resiliente. Integrando meticolosamente le lezioni del passato con le strategie contemporanee, miriamo a promuovere un ambiente abitativo che risuoni con le aspirazioni e le esigenze della popolazione del 21° secolo. Parte 2: Complementarietà nell'Abitazione Globalizzata Nel complesso ecosistema dell'abitazione, i principi economici si intrecciano in modo complesso con sfumature sociali, politiche e culturali. Mentre la lente storica offre chiarezza sull'evoluzione dei paradigmi abitativi, le teorie economiche aprono le porte alla comprensione delle dinamiche dei processi decisionali. Non si può trascurare il delicato equilibrio stabilito dalla complementarietà e dalla sostituibilità, due concetti fondamentali che dettano il flusso e riflusso del mercato immobiliare. In economia, la sostituibilità si riferisce a beni o fattori che possono sostituirsi l'un l'altro per soddisfare un bisogno simile, mentre la complementarietà si riferisce a beni o fattori usati insieme per migliorare il valore reciproco. Nel mercato immobiliare, la complementarietà spesso si riferisce a fattori come servizi, infrastrutture o caratteristiche del quartiere che aumentano la desiderabilità dell'abitazione. La complementarietà tra utenti e sviluppatori può avere un costo, rappresentato da un'elasticità incrociata negativa nei prezzi del rischio del progetto abitativo. Tuttavia, quando le variabili finanziarie sono incorporate nelle equazioni di sviluppatori e utenti, i sistemi possono essere trattati come beni sostituibili con elasticità incrociata positiva. La complementarietà è un concetto fondamentale nel contesto dell'abitazione in un quadro globalizzato. Gioca un ruolo critico nelle applicazioni pratiche e presenta sfide sia dal punto di vista matematico che nel campo della microeconomia. Non esiste un singolo metodo per risolvere i problemi di complementarietà, e la difficoltà aumenta quando uno dei complementi è ordinale. Nelle relazioni tra sviluppatori e utenti all'interno del mercato immobiliare, la complementarietà è essenziale, poiché i problemi non possono essere risolti efficacemente senza di essa. Nella nostra ricerca per affrontare sfide complesse, abbiamo sfruttato il potere di un approccio rivoluzionario noto come il metodo del Global Rating. Questo metodo è specificamente progettato per fungere da soluzione efficace per affrontare l'intricato Problema Complementare Lineare (LCP) nel nostro contesto. Per approfondire come funziona, iniziamo esaminando i modelli di dati e, da lì, creiamo un fattore cruciale noto come Global Rating. Questo Global Rating non è estraneo ai concetti matematici, avendo una certa somiglianza con il determinante di Slutsky. Tuttavia, prende un percorso unico operando all'interno di un quadro probabilistico. Questo approccio probabilistico trova la sua dimora naturale nel più ampio regno della logica probabilistica sfumata. Ciò che rende veramente notevole il metodo del Global Rating è il suo ruolo multifunzionale. Funziona come più di uno strumento matematico; funge anche da teoria degli indici. Questa teoria degli indici è ciò che ci consente di scoprire soluzioni localmente uniche per l'LCP, che non è un'impresa da poco. Questo approccio è diverso dai metodi convenzionali per risolvere l'LCP. Invece di affrontare direttamente il problema attraverso i mezzi tradizionali, sfruttiamo le capacità uniche del metodo del Global Rating. Non si ferma solo alle intricatezze matematiche; si addentra nei principi fondamentali di sostituibilità e complementarietà. Questi principi sono fondamentali per comprendere come gli utenti e gli sviluppatori prendono decisioni, specialmente quando si tratta di valutare i costi e i benefici delle loro scelte. In sostanza, il metodo del Global Rating non è solo uno strumento matematico; è un approccio trasformativo che illumina una via verso soluzioni localmente uniche per il Problema Complementare Lineare. Combina la rigorosità matematica con le dinamiche decisionali del mondo reale, fornendo un quadro completo per scelte informate nel nostro contesto unico. In sintesi, la complementarietà nell'abitazione globalizzata è un concetto complesso che coinvolge l'interazione di sostituibilità e complementarietà tra utenti e sviluppatori nel mercato immobiliare. Comprendere queste dinamiche è essenziale per prendere decisioni informate e ottenere risultati ottimali in questo contesto. Parte 3: Modello di Valutazione Globale (Global Rating Model) Il cuore del mercato immobiliare risiede nel complicato balletto tra due protagonisti chiave: sviluppatori e utenti. Il loro rapporto non è solo lineare ma è segnato da fasi, ognuna con il proprio peso di processi decisionali, valutazioni e scambi. Mentre passiamo alla terza parte della nostra analisi, ci addentriamo in questo intreccio, comprendendo i ruoli chiave, le basi matematiche che guidano le loro interazioni e gli esiti economici risultanti. Gli sviluppatori e gli utenti si impegnano in un'interazione dinamica durante l'elaborazione di un progetto abitativo, che si verifica in due fasi distinte. Nella fase iniziale, gli sviluppatori orientati ai benefici introducono il loro progetto attraverso i media adattati alle preferenze di specifici gruppi di utenti. Valutano la dimensione del progetto in base ai feedback e determinano l'uso del credito corrispondente. In questa fase, gli utenti sono partecipanti passivi, fornendo semplicemente informazioni agli sviluppatori. Tuttavia, ai fini del calcolo nella fase successiva e finale, nota come fase dei costi, gli utenti sono trattati come se fossero veri acquirenti. Nella fase dei costi, si presume che gli sviluppatori abbiano completato la costruzione e gli utenti diventano la parte attiva. Questa fase è valutata principalmente in termini di variabili finanziarie, con gli utenti che contribuiscono mostrando la loro capacità di prestito e la volontà di allocare una parte della loro ricchezza come garanzia. Il nostro modello definisce e valuta il rapporto rischio-prezzo. "Risk Prices - P(..(..))" rappresenta un concetto fondamentale, una funzione trigonometrica che indica la pendenza tra due variabili. Esistono due tipi di prezzi di rischio: I "Risk Prices" fungono da determinante a priori delle soluzioni imminenti, derivati attraverso varianze e covarianze di Utenti e Sviluppatori Globalizzati (utilizzando la tecnica della globalizzazione). I "Risk Prices come Individui" riguardano valutazioni individualizzate dei prezzi di rischio per Sviluppatori e Utenti. 2.1 I prezzi di rischio degli sviluppatori come individui sono utilizzati per calcolare la necessità immediata di determinare la complementarità tra Utenti e Sviluppatori utilizzando il concetto di "Utenti e Sviluppatori Globalizzati" dal punto (1) sopra. Questo confronto produce una relazione "individuo contro Global" che indica invariabilmente la complementarità (pendenze opposte per le parti) a causa della natura della tecnica di globalizzazione. 2.2 I prezzi di rischio degli utenti come individui sono utilizzati per determinare la necessità di definire la sostituibilità delle relazioni informative tra gli Utenti, escludendo il concetto di "Utenti e Sviluppatori Globalizzati" dal punto (1) sopra. Questo si traduce in una relazione "individuo contro individuo", rivelando costantemente la sostituibilità (segno simile delle pendenze per le parti), evidenziando la forza inaspettata del nostro modello. In ogni fase, Utenti e Sviluppatori interagiscono, generando due equazioni con pendenze che riflettono il grado di reazione per ogni fase. Si prevede che i prezzi di rischio mostrino pendenze opposte, indicando complementarità, data la loro natura intrinseca. Misuriamo questa complementarità attraverso la determinazione a priori del determinante della Valutazione Globale. Di conseguenza, abbiamo due funzioni di complementarità, ognuna con la propria pendenza: una per la fase di beneficio e una per la fase di costo. Queste soluzioni globali pongono le basi per il calcolo della soluzione globale finale, che viene eseguita esternamente, guidata dalle premesse e dalle formule fornite dal design microeconomico. La nostra comprensione degli esiti derivati dai Prezzi di Rischio si basa sulla definizione del concetto di Quota del Prezzo di Rischio rappresentata da "PI(..(..))". Questo concetto è il rapporto tra “differenza verticale tra i prezzi di rischio di Sviluppatori e Utenti” e “differenza orizzontale delle deviazioni della Valutazione Globale dal suo punto mediano” nel punto Parte 4: Calcoli sul Welfare Nell'ultima parte della nostra tesi, ci addentriamo nei calcoli sul welfare. Mentre sveliamo il complesso tessuto del mercato immobiliare, diventa evidente che il benessere dei suoi utenti e sviluppatori è la chiave per un fiorente ecosistema abitativo. Anche se il termine "welfare" potrebbe evocare un senso di equilibrio e sicurezza, nel contesto abitativo, è indissolubilmente legato a potenziali crisi. Questa sezione, quindi, si imbarca in una missione per fare luce su queste dinamiche, attingendo da lezioni storiche, teorie economiche e le nuove intuizioni offerte dal nostro modello. Il welfare in un contesto sociale (specifico al nostro contesto abitativo) ha molte fonti da cui può essere generato o degenerato. • Essenzialmente parte dall'aggregazione dei benefici degli utenti. • Il benessere degli sviluppatori è una condizione necessaria per la sostenibilità del welfare degli utenti nel corso dello sviluppo e della conclusione di un progetto abitativo. • È imperativo che gli sforzi di utenti e sviluppatori non falliscano durante la vita del progetto. In altre parole, i progetti dovrebbero avere notevoli protezioni da crisi finanziarie e sociali. “Crisi Versus Welfare” è il nostro tema di base da cui partiamo. Grazie agli indicatori numerici forniti dal nostro modello, abbiamo potuto incapsulare le lezioni apprese dalle crisi abitative nella storia delle esperienze abitative degli USA. Punti chiave nel contesto delle implicazioni del welfare sociale nell'abitativo: • Evidenzia il concetto di equilibrio nel mercato immobiliare e come le soluzioni possano diventare instabili avvicinandosi all'equilibrio globale. Le crisi sono più comuni delle situazioni di welfare. • Il testo discute di come le socio-variabili (legate agli elementi umani) e le geo-variabili (legate agli aspetti geografici) influenzino l'utilità abitativa e la soddisfazione dell'utente. Esplora la relazione tra rischio e ricompensa nell'abitativo, specialmente nelle zone ad alta rivalutazione, e come ciò possa influenzare sia gli utenti che gli sviluppatori. • Introduce due prospettive, quella keynesiana e quella pareto, enfatizzando l'importanza di allineare la dimensione del progetto con le preferenze degli utenti e l'impatto delle politiche guidate dal mercato. • Prevenire le Crisi: sottolinea la necessità di considerare le preferenze degli utenti, armonizzare l'ambito del progetto con tali preferenze e prevenire le crisi abitative causate da informazioni insufficienti e da non corrispondenze tra la dimensione del progetto e le inclinazioni degli utenti. Il processo di valutazione considera fattori come valutazioni finanziarie per gli utenti e valutazioni dei rischi per gli sviluppatori. Una valutazione continua e iterazione servono per valutare l'impatto dei cambiamenti sulle percezioni degli utenti e permettono agli sviluppatori di perfezionare i loro progetti in linea con le aspettative degli utenti. Gli utenti tendono a beneficiare più degli sviluppatori nelle varie fasi, ma gli sviluppatori traggono vantaggio indiretto quando gli utenti sono assicurati, specialmente nelle ipoteche garantite. Le ipoteche garantite creano una rete di sicurezza in cui gli utenti sono meno propensi a defaultare, beneficiando sia utenti che sviluppatori e creando una relazione simbiotica. La classificazione dei contributi al welfare dei progetti per sviluppatori e utenti nella fase di costo evidenzia distinzioni nelle proposte di valore. Questo strumento visivo permette alle parti interessate di confrontare i progetti, identificare i principali contributori, individuare discrepanze e prendere decisioni informate. Se gli sviluppatori fossero a conoscenza delle intuizioni fornite dal nostro modello, potrebbero contribuire al welfare nei seguenti modi: Potrebbero prendere decisioni politiche più informate comprendendo come le modifiche alla politica, specialmente durante la fase di beneficio, possano influenzare il welfare e le valutazioni dei loro progetti. Quindi, potrebbero valutare attentamente i compromessi tra costi e valutazioni. Potrebbero identificare opportunità per migliorare la posizione del loro progetto in termini di costi mantenendo o migliorando le loro valutazioni globali. Questo comporta un approccio strategico alla riduzione dei costi senza compromettere la percezione dell'utente. Gli sviluppatori possono ottenere informazioni su come i loro progetti si confrontano con altri in termini di benefici, costi e valutazioni globali. Questa comprensione li aiuta a valutare la loro posizione competitiva e ad apportare modifiche per migliorare l'attrattiva del loro progetto per gli utenti e la loro posizione complessiva nel mercato. Essendo consapevoli di come le modifiche alle politiche possono influenzare la percezione dell'utente, gli sviluppatori possono concentrarsi su politiche che non solo riducono i costi ma influenzano positivamente anche il sentiment degli utenti. Ciò può portare ad una maggiore soddisfazione dell'utente e, indirettamente, a un miglioramento del welfare. Questa consapevolezza permette agli sviluppatori di ottimizzare le loro strategie e contribuire positivamente al benessere complessivo dell'ecosistema abitativo. Appendice-1 Nella prima sezione di appendice di questa tesi, ci siamo immersi nelle basi teoriche del nostro modello proposto. Offrendo una prospettiva più ricca e dettagliata al riguardo, l'Appendice 1 introduce una sezione intitolata "Tecnici". In questa sezione, le dimensioni matematiche complesse e i meccanismi centrali al nostro modello vengono dettagliatamente esposti. Per colmare il divario tra teoria e applicazione, abbiamo tradotto il quadro teorico in un'applicazione diretta ma pratica, distintamente sintetizzata attraverso cinque diversi fogli Excel: la fase dell'Informazione, la fase del Beneficio, la fase Pre-costo, la fase del Costo e la fase Post-costo. In particolare, la fase Pre-costo corrisponde alla fase intermedia delineata nelle discussioni teoriche primarie della tesi. La successiva fase Post-costo si addentra nei nostri calcoli finali sul welfare, paralleli alle intuizioni del contenuto principale. Le altre fasi nel modello Excel, ovvero le fasi dell'Informazione, Beneficio e Costo, si allineano direttamente con quelle presentate nel testo principale. Un punto essenziale di chiarimento è che, mentre questi fogli Excel dimostrano abilmente l'applicabilità del modello, i calcoli sono intenzionalmente semplificati e i dati utilizzati sono completamente ipotetici, creati per illustrare il funzionamento interno del modello piuttosto che per replicare scenari di dati del mondo reale. In sostanza, le appendici e i fogli Excel associati, sebbene distinti, sono strettamente intrecciati, con ciascuno che serve a completare e migliorare la comprensione dell'altro. Insieme, presentano una visione olistica del nostro modello, passando senza soluzione di continuità dalla teoria all'applicazione, garantendo chiarezza, coerenza e comprensibilità. Appendice-2 Nella seconda appendice di questa tesi, introduciamo il termine “Volontà di Sacrificio”. Il grafico "Volontà di Sacrificio" offre una prospettiva limitata sulla relazione tra utenti e sviluppatori, concentrandosi esclusivamente sulla dinamica salario (L) e tasso di interesse (K). Mentre il nostro modello di Valutazione Globale si espande oltre questa singola rappresentazione, non condensa l'interazione tra utenti e sviluppatori in un singolo grafico. L'inclusione del grafico "Volontà di Sacrificio" colma efficacemente questo divario rappresentativo. Nell'ambito del modello di Valutazione Globale, emergono due ulteriori variabili: A (Dimensione del progetto) e W (Garanzia o Ricchezza-Pre garanzia, a seconda della fase). Rappresentare semplicemente la relazione tra utenti e sviluppatori attraverso le variabili A e W, o solo K e L, sarebbe insufficiente. K e L sintetizzano la relazione Rischio-Utilità. Idealmente, per ottenere una rappresentazione olistica, il grafico incorporerebbe sia K e L che A e W. Tuttavia, catturare questa complessità all'interno di un singolo grafico microeconomico è impraticabile. Nel nostro modello, K e L denotano la principale relazione di rischio, mentre A e W caratterizzano la relazione di rischio secondaria; entrambi i set di variabili sono interconnessi e integrali all'architettura del nostro modello.