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Enregistrement W2921378575 · doi:10.34989/san-2018-24

The Characteristics of Uninsured Mortgages and their Securitization Potential

2021· article· en· W2921378575 sur OpenAlexaffabout
Adi Mordel, Maria teNyenhuis

Notice bibliographique

RevueStaff Analytical Notes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecuritizationBusinessCommercial mortgage-backed securityFinancial systemSecondary mortgage marketMortgage underwritingShared appreciation mortgageMortgage insuranceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following changes to housing finance policies that target insured mortgages, uninsured mortgage credit has been growing. This robust growth creates a larger pool of mortgages that may be suitable for private-label residential mortgage-backed securities (RMBS). The development and viability of the Canadian private-label RMBS market would depend on the characteristics of the underlying collateral. We address this data gap by documenting the key features of uninsured mortgages originated since 2014, comparing them across two groups of federally regulated financial institutions, i.e., domestic systemically important banks (DSIBs) and non-DSIBs. We find that on average, non-DSIB mortgages exhibit riskier characteristics, including lower credit scores, and higher debt-service and loan-to-income ratios. When compared with the prime quality collateral backing domestically issued RMBS to date, we estimate that the non-DSIBs’ securitization potential since 2014 has been about $17 billion. Growing that issuance further would require approaches to broaden the pool of acceptable mortgages.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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