Household debt and the Great Recession: Fisher's debt and deflation theory and how we should view the household debt burden
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares household debt conditions in the United States before and after the Great Recession of 2007 - 2009. I use a combination of data from the World Bank Development Indicators and the Bank for International Settlements to estimate a model using the Synthetic Control Method for Stata, which creates a depiction of what household debt in the U.S. would have looked like without the impacts of the Great Recession. As a reference point for countries that could be used to compile the weighted synthetic control group, I study the economic characteristics of Australia, Canada, France and Germany because these countries performed well under recessionary pressure. However, upon running the model, I find that the best fit for the data set uses Belgium, Netherlands, Canada, Korea, Portugal, Germany and Denmark. The estimated model is best interpreted through a graph of the household debt service ratio in actual U.S. data and for the synthetic control group changing over time. It shows a clear rapid deleveraging trend for households over the course of the Great Recession, contrasting with a household debt service ratio that remains relatively high for the control group through the recovery period. I then discuss possible implications of my findings, including how the model's similarities to Fisher's household debt theory suggest its relevance in explaining household debt behavior and how it suggests we should view the household debt burden.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».