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Enregistrement W7065978619

Essays on Mortgage Rates, Mortgage Fees, and Merger Price Effects

2024· dissertation· en· W7065978619 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Polarization and Ellipsometry
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésMonetary policyValue (mathematics)PaymentBusiness cycleMortgage insuranceEmpirical evidence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation is a series of essays that focus on studying mortgage rates, mortgage fees and merger price effects. The first essay investigates the relationship between monetary policy and mortgage rates along the business cycle. Using a large dataset of U.S. mortgage loans, we document that, following a regulatory change to payments on excess reserve, the business cycle is less related to mortgage rates, monetary policy is being transmitted more overall, and the amplification of the transmission of monetary policy to mortgage rates along the business cycle is being reduced compared to before the regulatory change. To understand the last two results, we build a theoretical banking model, where banks are subject to monetary policy through reserve requirements, and show that the empirical results could have been caused by this regulatory change. The second essay looks at heterogeneity in the fees for originating a mortgage in the U.S. Using data of millions of mortgages, I document a racial and a gender gap, for both singles and couples, in the fees for originating a mortgage. I also find that there seems to be selection into high origination fee lenders for some minority groups, male/male couples and female/female couples, which might explain some of the racial and gender gaps found. Finally, the last essay examines the price effects of mergers between cooperative firms that value both profits and a social component and standard firms that only value profits. Using a theoretical model, I show that the shape of the social component matters for the sign and magnitude of the price effects, which can include a decrease in prices.

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)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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