Government loan guarantees and the credit decision‐making structure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Governments can alleviate the problem of banks denying credit to high risk borrowers and excluding weaker sectors from borrowing by introducing state‐guaranteed loan programs. The main contribution of this paper is the elucidation of the importance of the bank's credit decision‐making structure in ensuring overall effectiveness of loan guarantees. In particular, the government can use the guarantee as an instrument for credit inducement and for affecting the bank's decision‐making system, i.e., its degree of centralization, bias towards approval of loans and reliance on objective loan‐specific information. Résumé Les garanties gouvernementales de prêts et la structure de la prise de décision en ce qui a trait au crédit. Les gouvernements peuvent soulager le problème des banques qui refusent de faire crédit à des emprunteurs à hauts risques et excluent certains secteurs plus faibles d’accès au crédit, en introduisant des programmes de garantie de prêts. La contribution centrale de ce mémoire est l’élucidation de l’importance de la structure de prise de décision des banques en ce qui a trait au crédit pour assurer l’efficacité des garanties de prêts. En particulier, le gouvernement peut utiliser la garantie comme instrument d’incitation au crédit et pour influencer le système de prise de décision des banques, i.e., le degré de centralisation, la tendance à approuver les prêts, le recours à de l’information objective et spécifique au prêt.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».