Predicting repeat consumer bankruptcy: A survival analysis of business‐related repeat filings in Australia 2007–2021
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ongoing legislative responses to the impacts of the pandemic have prompted many countries to evaluate whether their bankruptcy systems remain fit for purpose. Moreover, the current climate highlights the importance of data‐driven policy, which the literature identifies as a deficiency of bankruptcy regimes. In Australia, the 2015 reform proposals to reduce the default discharge period from 3 years to 1 year are currently being revised amidst stakeholder concern about potential abuse and repeat bankrupts. Although an extensive body of literature exists on ‘repeat filers’ in the USA, there has been no equivalent study in Australia. Using our data of 153,526 bankruptcies between 2007 and 2021, we conducted a novel application of survival analysis to predict the probability of a repeat bankruptcy comparing business and non‐business groups. The results show that this probability peaked in both male and females with non‐business‐related administrations irrespective of client's age, employment and relationship status. These findings are important as they identify the prospects that certain bankrupt groups have higher rates of repeat bankruptcy, which can inform strategies to improve their survival rate. A significance of our study is the development of a high‐quality longitudinal dataset that facilitates the extension of the data models and allows easy updates about targeted questions involving bankruptcy‐related policy shifts and impacts on sub‐populations. This methodological approach will enable regulators and insolvency experts to address concerns of repeat bankruptcy to guide policy, evaluate reform and extend the evidence base in other jurisdictions.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».