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000001524 0247_ $$a10.34989/swp-2009-18$$2DOI
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000001524 084__ $$aC Mathematical and Quantitative Methods$$02849
000001524 084__ $$aC1 Econometric and Statistical Methods and Methodology: General$$02853
000001524 084__ $$aC15 Statistical Simulation Methods: General$$02859
000001524 084__ $$aC3 Multiple or Simultaneous Equation Models; Multiple Variables$$02871
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000001524 084__ $$aD Microeconomics$$02929
000001524 084__ $$aD1 Household Behavior and Family Economics$$02935
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000001524 084__ $$aE Macroeconomics and Monetary Economics$$03005
000001524 084__ $$aE5 Monetary Policy, Central Banking, and the Supply of Money and Credit$$03043
000001524 084__ $$aE51 Money Supply; Credit; Money Multipliers$$03045
000001524 245__ $$aSimulations du ratio du service de la dette des consommateurs en utilisant des données micro
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000001524 300__ $$a1 ressource en ligne (ii, 27 pages)
000001524 336__ $$aTexte
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000001524 520__ $$aNous construisons un cadre d'analyse formel pour simuler l'impact de divers chocs économiques sur le ratio du service de la dette des ménages, en utilisant des données d'enquêtes provenant du Canadian Financial Monitor (CFM). L'amplitude de ces chocs sur chacun des ménages dépendra des caractéristiques socio-économiques de ces derniers. De plus, ce cadre nous permet de tenir compte de chocs aux revenus aussi bien symétriques qu'asymétriques. Notre travail est original à plus d'un titre car 1) il permet de tenir compte de l'hétérogénéité de l'impact de ces chocs sur les ménages; 2) il utilise des données en coupes transversales pour estimer des équations de croissance du crédit; enfin 3) il détermine la croissance du crédit par ménage en fonction du revenu, des taux d'intérêt et des prix de l'immobilier. Pour illustrer l'utilité de notre méthode, nous présentons deux scénarios de revenu, de dette et de taux d'intérêt, puis nous simulons notre modèle sur douze périodes. Cette méthodologie peut, bien sûr, être utilisée avec d'autres données micro.$$7Résumé
000001524 520__ $$aThe author constructs a formal analytic framework to simulate the impact of various economic shocks on the household debt-service ratio, using data from the Canadian Financial Monitor (CFM) survey. The impact of these shocks on individual households depends on the socio-economic characteristics of the latter. The framework also allows consideration of both symmetric and asymmetric shocks to incomes. The author's work is original in several respects: it captures the heterogeneity of the impact of these shocks on households, it uses cross-sectional data to estimate credit-growth equations, and it determines household credit growth based on income, interest rates, and housing prices. To illustrate the usefulness of his approach, the author provides income, debt, and interest rate scenarios, and then simulates his model over twelve periods. This methodology can, of course, be used with other microdata.$$7Abstract
000001524 540__ $$aCreative Commons Attribution 4.0 International$$uhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.fr$$fCC-BY-4.0
000001524 6531_ $$aMéthodes économétriques et statistiques
000001524 6531_ $$aStabilité financière
000001524 6531_ $$aEconometric and statistical methods
000001524 6531_ $$aFinancial stability
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000001524 789__ $$w1701-9419$$2ISSN$$eIsPartOf
000001524 791__ $$aJournalArticle$$eIsPreviousVersionOf$$iDocument de travail du personnel est publié dans une revue à comité de lecture$$2URL$$tA Framework to Assess Vulnerabilities Arising from Household Indebtedness using Microdata$$whttps://www.ieb.es/wp-content/uploads/2014/07/framework.pdf$$c2011$$dAestimatio: The IEB International Journal of Finance ( Instituto de Estudios Bursátiles - Universidad Complutense de Madrid y a la Universidad Rey Juan Carlos)$$j3$$o150$$q169
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