Title insurance and the “race to the bottom”
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to use a stylised multi‐period model to describe the economic dynamics related to title risks and the implications of title insurance in the risk management decision process. Some fear that insofar as the quality of public records is concerned, the purchase of title insurance might induce a race to the bottom that would reduce the possibility to identify and correct title defects. This phenomenon is illustrated and the impact of different title risk management strategies and conditions under which recourse to lawyers is preferable to the purchase of title insurance are examined. Design/methodology/approach The main source of risk is the disparity between the characteristics of a property and what is written on its title. The choice of a title risk management strategy is modeled as the probability of hiring a lawyer versus that of buying insurance. Consistent with the literature, the deterioration of public records is made a function of the risk management decisions. Findings Results suggest that when public records are sound, the race to the bottom can be avoided and high title values maintained by adopting a risk management strategy based on recourse to lawyers; when public records are flawed, insurance companies may be in a better position than lawyers to maintain title values; switching back and forth from insurers to lawyers does not benefit title values. Originality/value The originality and the value of this paper is the study of title insurance which, while an important component of title risk management process, has received limited attention in the academic literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».