Financially Fragile Households: Evidence and Implications
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines households' financial fragility by looking at their capacity to come up with $2,000 in 30 days. Using data from the 2009 TNS Global Economic Crisis survey, we document widespread financial weakness in the United States: Approximately one quarter of Americans report that they would certainly not be able to come up with such funds, and an additional 19% would do so by relying at least in part on pawning or selling possessions or taking payday loans. If we consider the respondents who report being certain or probably not able to cope with an ordinary financial shock of this size, we find that nearly half of Americans are financially fragile. While financial fragility is more severe among those with low educational attainment and no financial education, families with children, those who suffered large wealth losses, and those who are unemployed, a sizable fraction of seemingly "middle class" Americans also judge themselves to be financially fragile. We examine the coping methods people use to deal with shocks. While savings is used most often, relying on family and friends, using formal and alternative credit, increasing work hours, and selling items are also used frequently to deal with emergencies, especially for some subgroups. Household finance researchers must look beyond precautionary savings to understand how families cope with risk. We also find evidence of a "pecking order" of coping methods in which savings appears to be first in the ordering. Finally, the paper compares the levels of financial fragility and methods of coping among eight industrialized countries. While there are differences in coping ability across countries, there is general evidence of a consistent ordering of coping methods
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».