2013-02: The GST and mortgage costs: Australian evidence (Working paper)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose - In July 2000, Australia implemented a new tax system of goods and services tax (GST). Since then Australia has experienced significant rises in mortgage costs and sharp decline in housing affordability. This paper aims to empirically examine and quantitatively measure the changes of mortgage yield spreads in the pre- and post-GST periods. Design/methodology/approach - Using unique longitudinal data of banks and mortgage corporations in Australia, we perform t-tests and multivariate regression analysis to examine the GST effects on both nominal and effective mortgage yield spreads. We also perform a robustness test by using unbalanced panel data analysis. Findings - We found that all the lenders significantly increased their mortgage charges in the post-GST periods. For example, the increase by the lenders is found to be, on average, 51.4 basis points. Furthermore, we found the lenders started to increase the mortgage yield spreads before and continued to increase the spreads after the implementation of the GST, indicating that the rise in mortgage costs was not a one-off surge in the quarter when the GST was implemented. Originality/value - This study is the first research internationally that examines the impact of the GST on mortgage costs. The findings of the study provide insights into mortgage costs and should have significant financial, economic and policy implications and wider economic relevance.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».