Perspectives on the South African Responsible Lending Regime and the Duty to Conduct Pre‐agreement Assessment as a Responsible Lending Practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the 2001 INSOL International Consumer Debt Report: Report of Findings and Recommendations, the view was held that the solution to overspending and over‐indebtedness is inter alia to be found in the idea that prevention is better than cure. Ex ante responsible lending practices as preventative measures to avoid reckless credit granting and over‐indebtedness are arguably more important tools in establishing a healthy credit market than ex post measures. The focus of this contribution, is therefore, to provide a detailed overview of the South African reckless credit regime as a debt‐ prevention measure aimed at promoting responsible lending, with specific focus on the aspect of pre‐agreement assessment as a core mechanism to avoid reckless credit granting and over‐indebtedness. The main features of the reckless credit regime are highlighted, and afterwards, a detailed exposition of the evolution and extensive recent development of the pre‐agreement assessment component in South Africa is undertaken. Finally, observations are made regarding the South African reckless regime in general and with regard to affordability assessment specifically and its ability, benchmarked against the essential features of a responsible lending regime as advocated by Wilson in the book ‘International responses to issues of credit and over‐indebtedness in the wake of crisis’, to promote responsible lending. The conclusion is reached that benchmarked against the four characteristics of an effective responsible lending regime as identified by Wilson, it is apparent that the South African reckless lending regime is no ‘toothless tiger’, and that it attaches the necessary amount of significance to the credit provider's duty to take reasonable steps to do a proper pre‐agreement assessment in order to avoid reckless credit granting. Copyright © 2015 INSOL International and John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».