El endeudamiento privado en España: La deuda hipotecaria
Bibliographic record
Abstract
La deuda privada en España durante las ultimas décadas ha adquirido mayor importancia ya que, como muchos economistas afirman, es el mayor lastre para la recuperación de la economía española. \nEl endeudamiento del sector privado alcanzó cifras muy elevadas en la fase previa a la crisis, creando consigo un sobreendeudamiento tanto de las familias como de las empresas, lo cual ha intensificado el impacto de la crisis en los hogares. \nMediante un análisis de los pasivos del sector privado no financiero hemos podido comprobar como la mayoría de estos se han dedicado a la compra de activos inmobiliarios mediante créditos hipotecarios. \nMuchos han sido los motivos por los que se llegó a esta situación, algunos de los cuales aparecen en el presente trabajo. Por ello, es clave realizar un estudio acerca de los factores determinantes de la demanda del mercado hipotecario, lo cual nos permitirá comprender mejor, tanto la situación previa al periodo de recesión, como la actual. \nA pesar de que el endeudamiento de los hogares españoles se esta reduciendo de manera notable, aún queda un largo camino por recorrer para que nuestro país se acerque a los ratios del resto de Europa
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".