Диссертация (1138316), страница 20
Текст из файла (страница 20)
Курсивом обозначеныпеременные, обладающие высокой дискриминационной способностью.ПеременныеМатрица выборочных парных коэффициентов корреляцииПирсона и Спирмена (для категориальных переменных) представленав табл. 3.3 и табл. П3.1. Результаты корреляционного анализасвидетельствуют о том, что переменные, обладающие высокойдискриминационной способностью для одобренных и отклоненныхипотечных заявок, также демонстрируют статистически значимуюкорреляцию с вероятностью одобрения ипотечной заявки.121Таблица 3.3Выборочные коэффициенты корреляции СпирменаВероятность одобрениякредитной сделкиВероятность одобрения1,00Вероятность дефолта—Возраст клиента0,04**Пол0,01Место работы0,17***Уровень образования0,16***Семейное положение-0,02Доход заемщика (категориальная переменная)0,22***Доход созаемщиков (категориальная переменная)0,13***Кредитный лимит—Сумма кредита—Процентная ставка—Тип процентной ставки—Срок кредита—Срок кредита (категориальная переменная)—Ежемесячный платеж—Первоначальный взнос—Стоимость жилья—Кредит/Залог—Кредит/Залог (категориальная переменная)—Платеж/Доход—Платеж/Доход (категориальная переменная)—«Возраст кредита»—Уровень безработицы0,01Средняя стоимость жилья в регионе0,03*Ставка рефинансирования0,09***Время подачи ипотечной заявки0,01Тип ОПИК-0,04**Региональная принадлежность ипотечной заявки-0,49***Тип ипотечной программы-0,44***Примечание: ***, **, * — значимость на уровне 1, 5 и 10% соответственно.ПеременныеВероятность дефолта—1,000,07**0,06**0,02-0,03-0,03-0,030,02-0,11***-0,10***0,41***0,99***-0,09***-0,08***-0,05-0,09***-0,11***0,010,030,010,020,32***0,13***0,22***0,12***0,24***0,22***-0,06**-0,17***На основе результатов дискриминационного и корреляционногоанализа составлен промежуточный набор объясняющих переменныхдля оценки вероятности дефолта и вероятности одобрения ипотечнойзаявки (табл.
П3.4). Стоит отметить, высокую степень корреляциипараметров ипотечного кредита. Поэтому далее, для преодоленияпроблемы мультиколлинеарности и идентификации, в модель оценкивероятностидефолтаипотечногозаемщикабыливключеныобъясняющие переменные, имеющие ярко выраженную статистическизначимую связь с вероятностью дефолта PD, либо факторы, влияниекоторых на вероятность дефолта находит широкое обсуждение122в современной литературе и практике риск-менеджмента.Отобранные объясняющие переменные для оценки вероятностидефолта PD составляют, обозначенные ранее в параграфе 2.2, четыреосновных группы факторов кредитного риска: социально-демографические характеристики заемщиков (D1); параметры ипотечного кредита (C1); макропеременные(M1); дополнительные переменные (A1).Уровеньобразованияиспользуетсявкачествепрокси-переменной уровня финансовой грамотности индивида, нарядусо связанным с ним уровнем кредитной дисциплины, который можетбыть связан с возрастом индивида и его гендерной принадлежностью[Радаев, Кузина, 2011].
Как видно из табл. П2.2, основная частьклиентов (49,8%) имеют высшее и среднее образование (40,7%).Это объясняет тот факт, что основная часть среди дефолтныхзаемщиков (табл. П3.3) также имеют среднее (45,78%) и высшееобразование (44,58%). Вместе с тем среди индивидов с начальнымобразованием отсутствуют дефолтные заемщики, что не позволяетизучить эффект влияния начального образования на вероятностьдефолта ипотечного заемщика. Этим объясняется исключение даннойкатегории заемщиков из модели вероятности дефолта.Ввыборкеподанныхипотечныхзаявок(табл.П2.2)преобладают мужчины (43,7%), как и в выборке дефолтныхзаемщиков (65,66%) при среднем возраста дефолтных заемщиков 36,4года.
Это может быть связано не столько с разным уровнемфинансовой грамотности мужчин и женщин, сколько с разнымуровнемплатежнойколичестводефолтовдисциплины.приходитсяВместенастем,возрастнуюнаибольшеекатегориюзаемщиков от 25 до 44 лет (табл. П3.3), что, в свою очередь, может123служить основанием предполагать нелинейный характер взаимосвязимежду вероятностью дефолта и возрастом заемщика. С этой цельютестируется гипотеза о квадратичной зависимости вероятностидефолта и возраста заемщика, путем включения как возраста,так и квадрата возраста в число объясняющих переменных.В качестве контрольных переменных, связанных с шокамидохода заемщика, наряду с возрастом заемщика, используются такиесоциально-демографические характеристики заемщика, как семейноеположение и место работы.Как видно из табл.
П3.3, индивидуальные предпринимателипо количеству дефолтов находятся на втором месте (5,42%), следуяза заемщиками—наемные работниками (90,96%). Это объясняетсяне только большим числом наемных работников в исходной выборке(92,2%), но и большим риском шоков дохода данной группызаемщиков, в первую очередь, связанным с риском потери работы.Вместестемотсутствиеввыборкедефолтныхзаемщиковвоеннослужащих и безработных (табл.
П3.3) объясняет невключениеданных категорий заемщиков в модель вероятности дефолта.Как видно из табл. П2.2, в 67,9% ипотечных заявокпотенциальные заемщики не указывают информацию о своем доходе,что во многом объясняется особенностями ипотечных программ,предлагаемыхрегиональнымоператоромАИЖК.Однако,как демонстрирует табл. П3.3, доля таких заемщиков в общем числедефолтных заемщиков составляет лишь 11,45% в сравнении с 31,33%,дефолтных заемщиков с доходом 20 – 40 тыс. руб.
В большинствеслучаевОПИКтщательноизучаютсведенияоб официальнонеподтвержденных доходах заемщиков на предмет их фактическогоналичия и источников. Таким образом, естественно предположить,что неуказанный доход заемщика, как и других социально124демографических характеристик в ипотечной заявке, являетсянеслучайным и может оказывать влияние на вероятность дефолта. Дляизучения этого эффекта используется набор соответствующихфиктивных переменных.В рамках теории платежеспособности заемщика, используемойдляобъяснения ипотечного дефолта, используется показательПлатеж/Доход.
В среднем 45% ежемесячного дохода заемщикарасходуется на погашение ипотечных обязательств (табл. П2.1).Включение абсолютной величины Платеж/Доход не представляетсявозможным в силу наличия заемщиков с недекларированнымдоходом, а, как следствие, и показателем Платеж/Доход. Для изученияего эффекта на вероятность дефолта используется набор фиктивныхпеременных, соответствующихразному уровню Платеж/Доход,включая недекларированный. Однако как видно из табл. П3.3,взаимосвязь между уровнем дохода и вероятностью дефолта,как и между Платеж/Доход и вероятностью дефолта, может носитьнелинейный характер.Другой класс переменных, определяющих уровень долговойнагрузки заемщика и используемых в качестве прокси-показателейдля оценкиуровнякредитногорисказаемщика,составляютпараметры ипотечного кредита.
Согласно данным в табл. П2.1,заемщики приобретают жилье со средней стоимостью 1,9 млн руб.,что является довольно типичной ситуацией для вторичного рынканедвижимости исследуемого региона. В среднем ипотечный кредитберется на срок 16 лет, с первоначальным взносом 855 тыс. руб.при сумме ипотечного кредита порядка 1 млн руб. и среднейфиксированной процентной ставке 11,59%.Во избежание проблем мультиколлинеарности, связаннойс высокой статистически значимой положительной корреляцией (0,77)125между суммой кредита и стоимостью жилья (табл. П3.1), для оценкивероятности дефолта используется относительный показатель—Кредит/Залог, который в среднем составляет 56% (табл. П2.1).Поэтому между показателем Кредит/Залог и размером фиксированнойпроцентной ставки наблюдается слабая положительная линейная0.2.4.6Кредит/Залог.81статистически значимая зависимость (табл.
П3.1 и рис.3.4).101214161820Размер фиксированной процентной ставки (%)Рис. 3.4. Взаимосвязь соотношения Кредит/Залог и размерапроцентной ставки (фиксированной) для выданных ипотечныхкредитовВероятность дефолта2,0%1,5%1,0%0,5%0,0%0-0.20.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 0.5-0.6 0.6-0.7 0.7-0.8 0.8-0.90.9-1Соотношение Кредит/ЗалогРис. 3.5. Кривая частоты ипотечных дефолтов за периодавг. 2008 г.
– авг. 2012 г.Как можно заметить из рис. 3.5 и табл. П3.3, наибольшаячастотаипотечныхдефолтовнаблюдаетсядлякредитовс соотношением Кредит/Залог в диапазоне от 0,6 до 0,7. Однако126линейной зависимости между данным показателем и частотойдефолта не обнаружено, что объясняет использование категориальнойпеременной для соотношения Кредит/Залог в модели PD.
Кроме того,наблюдаетсязаметнаястатистическизначимаяотрицательнаякорреляция данного показателя с размером первоначального взноса(-0,6). От размера первоначального взноса зависит схема погашенияипотечного кредита, которая учитывается, в том числе, черезвеличину ежемесячного ипотечного платежа. Этим объясняетсяисключениеразмераобъясняющихпервоначальногопеременныхвероятностиплатежадефолтаизнабораипотечногозаемщика.
Только 13,5% ипотечных кредитов имеют плавающуюпроцентную ставку (табл. П.2.2), а отсутствие в выборке дефолтныхзаемщиков ипотечных кредитов с плавающей процентной ставкой(табл. П3.3) объясняет включение в модель оценки вероятностидефолта размера процентной ставки, а не ее типа.Более 70% ипотечных кредитов в выборке заключены на сроксвыше 16 лет (табл. П2.2), что позволяет заемщикам увеличиватьсумму ипотечного кредита и способствует увеличению долговойнагрузки. Как видно из табл.
П3.3, кредиты со сроком 15–20 лет чащепопадаютвкатегориюдефолтных.Однаконеисключаетсяи нелинейный характер взаимосвязи между вероятностью дефолтаи сроком кредита. В то же время, в выборке содержится историявыплат ипотечных кредитов за разные временные промежутки (от 18дней до 4-х лет). Соответственно, чем продолжительнее «возрасткредита», тем выше вероятность наблюдения ипотечного дефолта.В силувысокойстатистическизначимойкорреляцииданногопоказателя с размером процентной ставки и уровнем безработицыв регионе предполагается изолированное включение в модель оценкивероятности дефолта «возраста кредита» и размера процентной ставки127с уровнем безработицы в регионе.Среди макропеременных следует отметить стоимость 1 м2 жильяв регионе, включение которой обусловлено теорией опционов,используемой для объяснения причин ипотечного дефолта. Однаковвиду нехватки исторических данных о ценах на жилье на российскомрынке, что отмечает агентство Moody’s, а также вследствие низкойвариации в объектах недвижимости по регионам РФ, содержащихсяв исходнойвыборке,используетсяоценочнаястоимостьнедвижимости для расчета Кредит/Залог в базовом регионе.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
