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Enregistrement W6987757991

Trois essais sur la santé, la consommation et les outils de décumulation

2020· other· fr· W6987757991 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf relianceContext (archaeology)Behavioral analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse est composée de trois chapitres portant sur la santé, la consommation et les outils de décumulation d’épargne. Un premier chapitre porte sur l’effet d’une volatilité soutenue du revenu durant la vie active sur la santé et le bien-être à un âge plus avancé. Bien qu’il y ait de plus en plus de preuves que des chocs de revenus importants, par exemple sous la forme d’une perte d’emploi, peuvent avoir un impact sur la santé et la mortalité, il existe peu d’études sur la relation potentielle entre la volatilité soutenue du revenu et la santé, indépendamment du niveau de revenu. Ce chapitre exploite de riches données d’enquête sur la santé et le bien-être de Canadiens d’un âge avancé, ainsi que leurs dossiers fiscaux, pour déterminer si une relation existe entre la santé et le bien-être d’une part, et la volatilité du revenu propre à chaque individu de l’autre, décomposant la volatilité en composantes permanente et transitoire. En tenant compte du revenu moyen durant la vie active, nous avons constaté qu’une augmentation d’une unité de la variance de la composante permanente du revenu (log) vécu au cours de la vie professionnelle était associée à une probabilité plus faible d’être en excellente (-23,9 %) ou en très bonne (-13,3 %) santé, d’être satisfait de la vie (-34,9 %), et implique une augmentation de 1,1 problème de santé mentale supplémentaire. Nous avons trouvé des résultats semblables, quoique plus faibles, pour la composante transitoire du revenu. Ces résultats ont des implications potentiellement importantes pour les politiques publiques, ainsi que pour la compréhension de la relation entre le marché du travail et la santé de la population. Un deuxième chapitre étudie comment les dépenses et la composition des dépenses changent en raison de l’incidence de limitations dans les activités de la vie quoti- dienne (AVQ). En combinant les données longitudinales du Consumption and Acti- vities Mail Survey (CAMS) et du Health and Retirement Study (HRS), nous avons construit un test visant à identifier dans quelle mesure l’utilité marginale des dé- penses dépend de la santé dans un contexte intertemporel. Une dépendance positive à l’égard de l’état de santé signifie qu’un dollar dépensé a plus de valeur lorsqu’on est en bonne santé. Nous avons constaté que l’utilité marginale des dépenses totales et non durables augmente avec l’incidence de limitations dans les activités instru- mentales de la vie quotidienne (AIVQ), entraînant ainsi une dépendance négative. Étant donné que certaines assurances protègent contre les difficultés financières en cas de mauvaise santé, ce résultat implique que ces assurances ont plus de valeur que celle prévue en utilisant le cadre standard. D’un autre côté, l’utilité marginale des dépenses totales n’a pas changé en raison de l’incidence de limitations des AVQ, ce qui suggère l’absence de dépendance à l’égard de l’état de santé à la suite de tels chocs. Suite à l’incidence de limitations AIVQ, nous avons observé un remaniement dans les catégories de dépenses et dans les catégories d’actifs, en réaffectant les actifs résidentiels vers des actifs financiers. Ce dernier résultat suggère que les propriétaires utilisent la valeur nette de leur maison comme un outil d’assurance. \nUn troisième chapitre étudie les déterminants de la faible demande d’hypothèques in- versées au Canada. La caractéristique principale qui différencie une hypothèque inver- sée d’une marge de crédit hypothécaire est la no-negative equity guarantee (NNEG). Cette caractéristique assure que, au moment de repayer le prêt, l’emprunteur n’aura qu’à payer le minimum entre la valeur de revente de la maison et le solde du prêt. Dans ce chapitre, nous utilisons un modèle de tarification pour calculer les primes d’assurances hypothécaires permettant de couvrir les pertes reliées à la NNEG. Étant donné les prêts actuellement accordés dans le marché canadien, nous trouvons que les primes actuarielles justes sont approximativement de zéro, ce qui implique que la NNEG est inexistante dans le marché canadien. Nous avons aussi construit une enquête de type stated-choice experiment, où des répondants canadiens étaient invi- tés à évaluer divers produits de prêt hypothécaire inversé. En utilisant une variation exogène des taux d’intérêt et de la taille des prêts présentés lors de l’enquête, nous avons utilisé ces évaluations pour calculer l’élasticité de la demande au Canada et pour identifier les autres facteurs qui peuvent expliquer la faible demande. Nos ré- sultats montrent que plus de la moitié des Canadiens admissibles n’ont même pas de connaissances de base sur les prêts hypothécaires inversés. De plus, les Canadiens admissibles ne semblent pas comprendre comment tirer parti de la NNEG. Enfin, la demande canadienne en prêts hypothécaires inversés est inélastique, mais elle devient élastique avec un meilleur niveau de connaissance du produit. Par conséquent, une combinaison d’ajustement des prix et d’éducation sur les hypothèques inversées pour- rait être un bon moyen d’élargir la taille du marché canadien et pourrait représenter une solution gagnant-gagnant pour les prêteurs et les emprunteurs. \n_____________________________________________________________________________ \n \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : volatilité du revenu, santé, bien-être, Canada, consommation, cycle de vie, assurance, richesse, hypothèques inversées, demande du marché de l’habitation

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,004

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2020
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