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Enregistrement W2803067502 · doi:10.5931/djim.v14i0.7871

Mortgage Lending and Borrowing Regulatory Changes

2018· article· en· W2803067502 sur OpenAlexaffvenueabout
Haydn McInroy

Notice bibliographique

RevueDalhousie Journal of Interdisciplinary Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésDebtMortgage insuranceDebt service coverage ratioGovernment (linguistics)LoanBusinessFinanceFinancial systemSecondary mortgage marketFinancial crisisSubprime mortgage crisisLoan-to-value ratioEconomicsExternal debt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prices in Vancouver and Toronto housing markets are forcing a tightening of mortgage lending across Canada by the Office of the Superintendent of Financial Institutions (OSFI). This form of risk mitigation is carried out through increased stress testing of mortgage borrower income levels along with more strictly enforced loan-to-value requirements used to regulate lending practices by Federally Regulated Financial Institutions (FRFIs).The goal of the tightened mortgage lending is due to concerns surrounding the increasingly alarming debt problem as Canadian debt to income levels doubled in the past two decades, along with historical drops in Debt-Service ratios of Canadians during economic downturn. With Canadian debt to income levels at an all-time high, coupled with the facts that the current Canadian rates are higher than those of the US prior to the 2008 Financial Crisis, and the high level of mortgage debt that makes up the overall debt of Canadians, tightening of mortgage regulation is something that the Government deems necessary.Written in the format of a Memorandum to a Deputy Minister in the Federal Canadian Government, this paper examines and addresses key issues related to the increased mortgage regulation being carried out by OSFI and the Federal Government.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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