Seller Financing: Contracting Out of the Lemons and Moral Hazard Problems When They May Co-Exist
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Quality problems that are known to the seller of an asset, but will become known to the buyer only after the purchase have the potential to frustrate voluntary exchanges. When the problem is subtle or confounded by the extent of buyer inputs, requiring risk-sharing by the contracting parties, both parties would benefit from a mechanism, such as seller financing, which not only credibly signals to the buyer the veracity of the seller’s representations about the asset (s)he is trying to sell, but also offers the seller sufficient protections against the potential that the buyer may engage in post-sale opportunistic behavior about the maintenance of the asset. We analyze one-time-only mortgage contracts in the National Association of Realtors' Home Financing Transaction database for 1984-1996, (data not collected outside this period), and find empirical support for seller financing as an asset quality signal and, separably, as a mechanism for providing credit when conventional credit sources are tight. We also point out the broad, but not well-acknowledged, reach of seller financing, including the sub-prime loan debacle, the earnout mergers or reverse annuity mortgages, which are inherently embedded with both asymmetric information about the quality of the relevant assets and moral hazard about the asset acquirer’s post-purchase maintenance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle