Notice bibliographique
Résumé
This thesis contains three chapters exploring topics related to industrial organization and banking. The first chapter studies how banks compete through interest rates and credit rationing in the U.S. mortgage market. I estimate a structural model of bank competition in interest rates and credit rationing using U.S. mortgage data. I use the estimated model to show how banks optimally trade-off interest rates and credit rationing, and illustrate its policy relevance by examining the magnitude and the form of banks' pass through -- to clients -- of a cut in funding costs. I find that banks pass through their lower funding cost by not only cutting interest rates but also relaxing credit rationing. There is substantial heterogeneity in the pass through in both margins and this is mainly explained by heterogeneity in two different types of banks' costs: funding cost of originating mortgages and cost of processing applications. The second chapter surveys recent papers using structural models to study lending markets from an industrial organization perspective. I show that the papers can be divided into two modeling and estimation frameworks: the discrete choice, differentiated product model framework and the search model framework. The discrete choice model framework is based on seminal work by Einav, Jenkins, and Levin (2012) and is used to study how issues related to adverse selection, moral hazard, and market structure affect lending market outcomes. The search model framework, on the other hand, encompasses a variety of approaches focusing on how search frictions affect lending outcomes. I compare and contrast the two different frameworks and also suggest areas for future research. The third chapter studies the factors that drive mortgage securitization in the U.S. I combine a multinomial probit model of mortgage securitization with unique application-level mortgage data to study how loan- and bank-level characteristics affect bank securitization incentives. Overall, I find that lower mortgage quality and higher bank resource constraints lead to higher mortgage securitization by banks.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».