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Enregistrement W4388702441 · doi:10.1057/s41599-023-02354-x

Did the 2012 Spanish law reform to protect mortgage debtors modify banks’ lending behavior?

2023· article· en· W4388702441 sur OpenAlexaboutno aff
Rafael González‐Val

Notice bibliographique

RevueHumanities and Social Sciences Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean Regional Development FundFundación Ramón Areces
Mots-clésInterest rateDecreeInflation (cosmology)UnemploymentPaymentEconomicsQuarter (Canadian coin)Panel dataFloating interest rateBusinessMonetary economicsFinanceEconometricsLawGeographyMacroeconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Royal Decree-Law 6/2012 introduced a new Code of Good Practice for Spanish banks and financial institutions with the aim of protecting low-income debtors. In this study, we examine the impact of this legal reform on the lending behavior of banks. We analyze quarterly data spanning from 2005 to 2020(Q1) across the 17 Spanish NUTS II regions. Our analysis employs panel data models incorporating regional, year, and quarter fixed effects, as well as linear and quadratic region-specific time trends. We also include other relevant control variables at the regional level, such as house prices, inflation rates, and unemployment rates. Our findings indicate that the Code had a significant and negative effect on the number of new mortgage loans, the average interest rate, and the average ratio between monthly mortgage payments and wage costs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,052 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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