The Cost Effectiveness of Community-Based Foreclosure Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Ford Foundation for support in undertaking this research. The authors would like to acknowledge Jon Toppen for his contribution to an earlier version of this paper. Abstract – In this paper, we examine the cost-effectiveness of community-based foreclosure prevention interventions using two proxy measures: time to resolution and the rate of recidivism. We examine these issues with data from over 4,200 borrowers who received intense case-management, post-purchase counseling and/or assistance loans through the Mortgage Foreclosure Prevention Program in Minneapolis/Saint Paul. Overall, our findings suggest that community-based foreclosure prevention services are cost effective. With regard to time to resolution, the time to outcome for borrowers served by the program was on average 11 months. With regard to the rate of recidivism, about one quarter of borrowers who avoided foreclosure reported being delinquent again 12 months after program intervention. The rate increased to about one third after 36 months. Households that did not receive an assistance loan as part of the intervention had a higher incidence of recidivism over time, about 45 percent. Both time to resolution and recidivism among program participants compared favorably with those reported elsewhere for the industry. Finally, our findings identify several borrower, loan and program factors to be associated with shorter time to resolution, lower recidivism, and an overall higher likelihood of avoiding foreclosure. Consistently, the receipt of pre-purchase counseling is found to be favorably associated with the measures of cost-effectiveness examined. 3
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 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 ».