Mortgage Lending to Individuals in Russia during the Financial Crisis
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the authors gave an overview of the main models of mortgage lending, and presented the results of their comparative analysis. The experience of mortgage lending in developed countries during the financial crisis of 2008 is considered. It is noted that a two-level model of mortgage lending in Russia is currently used, which allows the state to control the mortgage lending market, to realize refinancing of commercial banks issuing mortgage loans using securitization. The authors considered mortgage lending in Russia during the financial crises of 2008 and 2014, and its qualitative analysis was carried out. The results of the analysis allowed the authors to conclude that the state, represented by the Agency for Housing Mortgage Lending (AHML), played a crucial role in supporting mortgage lending in Russia during financial crises. It is shown that the government subsidized the interest rate on mortgage lending, which allowed not only to stabilize its volumes after the financial crisis of 2014, but also to ensure growth. The authors used the regression model for analyzing the statistical data of mortgage lending, which made it possible to identify factors that significantly influenced the volume of mortgage lending in Russia in the period under review. The results of the study have been summarized, specific recommendations aimed at further development of mortgage lending in Russia have been prepared.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».