From balances to behaviors: insights into credit card repayment patterns among Canadian households
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study investigates the credit card repayment behaviors of Canadian households, identifying factors affecting balance carrying, payment making and repayment delays. Design/methodology/approach The study uses data from five waves of the Survey of Financial Security (SFS) spanning 1999–2019. Simple and multinomial probit models are employed to estimate the likelihood of balance carrying, skipping or delaying payments and other repayment behavior among Canadian credit card users. Findings One-third of Canadian credit card users carry balances, with over two-thirds skipping or delaying payments due to financial difficulties. Younger female-headed households with larger families are less likely to pay off monthly balances. Education significantly impacts repayment behavior, with heads holding a university degree about 13% more likely to pay off balances and 19% less likely to skip or delay payments than those without a high school diploma. Higher debt burdens and costly loans negatively affect repayments. Households with a mortgage are more likely to make payments below the minimum than outright homeowners. In 2019, payday loan borrowers were 25% less likely to pay off balances and 28% more likely to skip or delay payments than non-borrowers. Owning liquid financial assets, such as stocks and savings, enhances repayment likelihood. Households expecting worse future financial conditions are more likely to pay off balances. Financial education and access to affordable credit could improve repayment behaviors. Originality/value This study provides new insights into the determinants of credit card repayment behavior in Canadian households, offering evidence on the role of education, debt burden and access to affordable credit in shaping repayment outcomes. By examining these dynamics over two decades, the study contributes to a deeper understanding of household financial behavior and potential policy interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».