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Enregistrement W3121524130

Mortgaged to the Hilt: Risks From The Distribution of Household Mortgage Debt

2015· article· en· W3121524130 sur OpenAlexaboutno aff
Craig Alexander, Paul H. Jacobson

Notice bibliographique

RevueC.D. Howe Institute Commentary · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeleveragingHousehold debtDebtBoomBusinessSecondary mortgage marketMortgage underwritingDemographic economicsMortgage insuranceEconomicsMonetary economicsFinancial systemFinanceInsurance policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising level of household debt in Canada has raised concerns that a future deleveraging could pose a threat to the economy. In this Commentary, we look behind the aggregate numbers on household mortgage debt to find pockets of vulnerability that raise warning flags. We focus on the distribution of household mortgage debt by income, age and region, which is of critical importance when gauging the risk from the increase in mortgage debt. Our analysis suggests that primary mortgage debt relative to after-tax income has increased, with a significant minority of Canadians having taken on a high degree of financial risk. The percent of mortgage indebted households with a primary mortgage debt-to-disposable income ratio in excess of 500 percent has climbed from 3 percent in 1999 to 11 percent in 2012. That is far from the majority of Canadians, but it does represent half a million households. We find the increase in highly mortgage-indebted households has been in all income groups, but more so in lower-income quintiles. The increase in financial risk is also evident across all age groups, but more so for younger Canadians who have entered the market most recently. As one might expect, there has been greater concentration of mortgage debt in the provinces with the strongest housing booms. When an evaluation is made of mortgage debt relative to accessible financial assets, most Canadians look secure. But, there is a significant minority at risk. Roughly 1-in-5 of mortgage indebted households have less than $5, 000 in financial assets to draw upon in response to a loss of income or to higher debt service costs. 1-in-10 mortgage-indebted households have less than $1, 500 in financial assets to address any shock. This represents an inadequate financial buffer, as the Statistics Canada Survey of Household Spending indicates that average mortgage payments are more than $1, 000 a month, before taxes and operating costs. The data suggest that the majority of Canadians have been responsible in their borrowing, but the sustained low interest-rate environment has encouraged a significant minority to take on considerably more mortgage debt relative to after-tax income. And, it is evident that there are particular pockets of excessive leverage or risk. Beyond risks related to mortgage default, higher debt-to-disposable income ratios can pose economic risks as higher ratios have been associated internationally with larger falls in consumption during difficult economic times. The federal government may want to consider further policy actions to lean against the shift towards significantly higher mortgage burdens. However, such policy measures should not be unduly heavy handed and should be targeted to address the distributional nature of the risks.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,202 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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