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Enregistrement W3048264179 · doi:10.1111/caje.12456

Dynamic incentives in microfinance with commitment‐type borrower

2020· article· en· W3048264179 sur OpenAlexaffvenue
Shiqu Zhou

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveMicrofinanceWelfare economicsEconomicsIncentive compatibilityLoanCollateralMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shapiro (2015) points out an inherent fragility of dynamic incentives in microfinance without collateral or long‐term loans. He shows that the dynamic incentive mechanism unravels for all except a single value of initial beliefs. That is, under any parameter setup, only a single efficient equilibrium exists, in which loan terms improve over time, while an infinite number of inefficient equilibria exist, in which loan terms eventually deteriorate and even the most patient borrowers would default. I show that his concern vanishes if one introduces to the environment any positive proportion of “commitment‐type” borrowers, who never default by nature. Adding an infinitesimal proportion of commitment‐type borrowers eliminates all inefficient equilibria, while preserving the unique efficient equilibrium. Moreover, given any setup of parameters, a unique efficient equilibrium exists, in which the loan terms become more favourable over time, and the proportion of non‐defaulters converges to one. Résumé Incitations dynamiques en micro‐crédit avec emprunteur engagé . En matière de micro‐crédit, Shapiro (2015) montre qu’en l’absence de prêts à long terme ou sur nantissement, une fragilité inhérente aux incitations dynamiques demeure. Shapiro montre également qu’en matière de convictions premières, le mécanisme d’incitation dynamique échoue pour toutes les valeurs sauf une. Autrement dit, pour tous les paramètres de base, il n’existe qu’un seul équilibre efficace au sein duquel les conditions de prêt s’améliorent dans la durée, alors que parallèlement, il existe un nombre infini d’équilibres inefficaces au sein desquels les conditions de prêt finissent par se détériorer rendant le crédit impossible à rembourser même pour l’emprunteur le plus patient. Je montre que le problème soulevé par Shapiro disparaît dès lors que l’on introduit à cet environnement une proportion positive d’emprunteurs engagés qui, par nature, remboursent toujours leur dette. En introduisant une proportion infime d’emprunteurs engagés, tous les équilibres inefficaces disparaissent tout en préservant le seul qui s’avère efficace. En outre, quels que soient les paramètres de base, il n’existe qu’un seul équilibre efficace au sein duquel les conditions de prêt s’amélioreront avec le temps et où le taux de remboursement approchera un (1).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,072 · 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.

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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