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Enregistrement W2085135875 · doi:10.7202/1013133ar

Les politiques d’accès à la propriété résidentielle ont-elles contribué à la crise du crédit aux États-Unis1 ?

2012· article· fr· W2085135875 sur OpenAlexaffvenue
Mario Fortin

Notice bibliographique

RevuePolitique et Sociétés · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce texte propose une recension critique des événements qui ont déclenché la crise financière de 2007-2008 afin d’évaluer le rôle des politiques d’accès à la propriété du gouvernement américain. En 1994, le président américain annonçait la dont le but était d’élever le taux de propriétaires occupants au pays, particulièrement celui des défavorisés, et confiait au U.S. Department of Housing and Urban Developmen le soin de développer, en partenariat avec l’industrie financière et tout ce qui gravite autour du milieu immobilier, des produits hypothécaires levant les obstacles à l’octroi de financement hypothécaire aux défavorisés. Parallèlement, le fut modifié de manière telle que les banques furent forcées de démontrer qu’elles avaient fait preuve de créativité pour augmenter le financement en milieu défavorisé. En outre, les Fannie Mae et Freddie Mac, qui achètent la moitié des hypothèques américaines avec une garantie gouvernementale implicite, ont été obligées d’octroyer des proportions minimales de financement aux défavorisés. Pour satisfaire ces exigences, on assista à une baisse généralisée des critères d’obtention du crédit. Avec la politique d’argent facile de la Banque de réserve fédérale qui s’est accentuée à partir de 2003, des problèmes d’agence importants sur le réseau bancaire parallèle où ces prêts à risque étaient distribués sont apparus. Les intérêts des courtiers en hypothèques qui négociaient les prêts, des prêteurs hypothécaires spécialisés qui les autorisaient, des grandes banques d’investissement qui les titrisaient et des agences de notation qui en évaluaient le risque ont convergé vers une prise de risque excessive. Cependant, ce texte soutient que sans les exigences imposées par le gouvernement américain, la qualité du crédit n’aurait sans doute pas été détériorée à ce point et la crise n’aurait pas atteint l’ampleur qu’elle a connue.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,002

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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