Диссертация (1138365), страница 14
Текст из файла (страница 14)
Позднее в [Rachlis, Yezer, 1993] былапредставлена теоретическая модель процесса ипотечного кредитования,включающая систему одновременных уравнений, описывающих вероятностьподачи кредитной заявки, вероятность выбора конкретных параметровипотечного займа, вероятность одобрения/отклонения кредитной заявки ивероятность дефолта.С середины девяностых годов двадцатого века стали появлятьсяпублично доступные данные по американскому рынку ипотеки - FederalHousing Authority (FHA) foreclosure data, The Boston Fed Study data, The HomeMortgage Disclosure Act data (HMDA), а также эмпирические работы,посвященные изучению процессов принятий решений на рынке ипотечногокредитования.Йезер, Филлипс и Трост [Yezer, Philips, Trost, 1994] представляютэмпирические результаты оценивания системы одновременных уравнений,включающей вероятность одобрения/отклонения кредитной заявки, суммуипотечного займа и вероятность дефолта заемщика.
Авторы, используяэксперимент Монте-Карло, показывают, что изолированное моделированиепроцесса одобрения/отклонения кредитной заявки или дефолта приводит к80смещенным оценкам. Позднее аналогичные результаты получены вэмпирических работах [Munnell, Tootell, Browne, McEneaney, 1996] и [Phillips,Yezer, 1996].Росс [Ross, 2000] исследовал связь между решениями об одобрениизаемщика и его дефолтом. В данной статье показано, что большинство оценокпараметров в уравнении ободрения заемщика имеют противоположный знак вуравнении дефолта, однако это верно только после коррекции оценок насмещение выборки. В данном исследовании отмечается и тот факт, что есливыборка дефолтеров/не дефолтеров содержит небольшой объем информациио характеристиках заемщика, то оцененная модель вероятности дефолта, атакже модель самоотбора будут страдать от существенного смещения.
Чембольше имеется доступной информации о характеристиках заемщика,включая его кредитную историю и другие риск факторы, тем вышевероятность минимизации проблемы смещения выборки.Более поздние работы исследуют зависимость решения о выборевеличины ссуды, а также других эндогенных переменных, от экзогенных. Такв работе [Ambrose, LaCour-Little, Sanders, 2004] подчеркивается эндогенностьтаких факторов, как сумма ипотечного займа и коэффициент LTV примоделировании выбора ипотечной программы.Средиключевыхдетерминантспросанарынкеипотечногокредитования обычно выделяют социально-демографические характеристикизаемщика и параметры ипотечного займа. Примечательно, что за отсутствиемданных по социально-демографическим характеристикам на индивидуальномуровне, в работе [Bajari, Chu, Park, 2008] в качестве прокси-показателейиспользуются данные по демографическим характеристикам и уровнибезработицы на уровне округа.Проблемы оценки спроса и рисков просрочки выплат по кредитамфизических лиц в России на основе опросных данных о кредитном поведенииза 2011 г.
в рамках проекта «Родители и дети, мужчины и женщины в семье иобществе» рассматриваются в [Ниворожкина, Овчарова, Синявская, 2013].81Авторыотмечаютстатистическизначимоевлияниесоциально-демографических характеристик и типа региона на кредитное поведениедомохозяйств в России.В исследовании [Attanazio, Goldberg, Kyriazidou, 2008], авторыиспользуют подход, предложенный [Das et al., 2003] для оценки параметровспроса на автокредиты при наличии выборочной селективности, содержащийтри последовательных шага. На первом шаге оценивается вероятностьналичия кредита для конкретного домохозяйства. Второй шаг заключается воценке уравнений для эндогенных переменных (ставки и срока погашения) вприведенной форме с учетом выборочной селективности.
На третьем шагеоценивается уравнение спроса (LTV), где эндогенные переменные заменяютсяна их оцененные значения, а также присутствует компонента, отвечающая засмещение при выборочной селективности.Однако очевидно, что не только показатель LTV может зависеть от всехпараметров кредитного договора, но и сам выбор LTV будет оказыватьвлияние на все остальные параметры контракта. Так более рисковые займы (свысоким LTV) определяются в кредитные программы с более высокойставкой.
Большая величина ссуды при той же ставке ведет к необходимостиувеличения ежемесячных платежей либо к увеличению сроку кредитногодоговора для заемщиков с невысоким доходом [Attanasio et al., 2008]. Такпроцесс выбора параметров договора следует моделировать системойодновременных уравнений, учитывая, что между всеми параметрами договорасуществует структурная взаимосвязь.Стоит отметить, что величина кредитного лимита, устанавливаемаябанком, так же будет эндогенной при моделировании выбора параметровдоговора.
Так, предполагая выбор заемщиком условий договора, банк можетвыбирать величину кредитного лимита с целью получения в некоторомсмысле оптимального для себя контракта.823.4.2. Описание данных для оценки функции индивидуального спроса наипотечные кредиты в РоссииДля оценки спроса был использован набор данных одного изрегиональных представительств Агентства по ипотечному жилищномукредитованию (АИЖК) по 3870 российским заемщикам, подавшим заявку наполучение ипотечного займа за весь период работы кредитной организации, с2008 по 2012 гг. Среди доступных показателей следует отметить социальнодемографические характеристики заемщика и созаемщиков на дату подачиипотечной заявки, параметры ипотечного договора, стоимость объектаипотеки, величину выставленного кредитного лимита банком.
При этомхарактеристики заемщиков известны для всех наблюдений, т.е. для всехлюдей, подавших заявку, а характеристики кредита только для тех, ктозаключил контракт, что обуславливает наличие проблемы выборочнойселективности на этапе моделирования выбора условий займа.Из наблюдений были исключены выбросы, например, заемщики спропущенным возрастом, образованием, семейным статусом и т.д., заемщики,возраст которых меньше 21 года, кредитные договоры с соотношениемкредита к залогу или ежемесячного платежа к доходу меньше 0 и больше 1.Будемсчитатьисключенныенаблюденияслучайными,связаннымиисключительно с ошибками при заполнении базы данных.
После исключениявыбросов выборка составила 3366 наблюдений поданных заявок, из которых2041 привели к заключению кредитного договора, а 1325 нет. Набордоступных переменных и их описательные статистики представлены втаблицах 4 и 5.83Таблица 4. Описательные статистики по характеристикам заявителей.ПеременнаяВозраст6, летПолнаявыборка(3366наблюдений)Заключившиеконтракт(2041наблюдение)Незаключившиеконтракт (1325наблюдений)33.8(7.57)34.0(7.67)33.5(7.41)1161 (56.9%)880 (43.1%)697 (52.6%)628 (47.4%)590 (29.0%)1146 (56.1%)20 (1.0%)284 (13.9%)426 (32.2%)661 (49.9%)22 (1.7%)216 (16.3%)1942 (95.1%)19 (0.9%)80 (3.9%)1287 (97.1%)6 (0.5%)32 (2.4%)33 (1.6%)816 (40.0%)20 (1.5%)609 (50.0%)64 (3.1%)1128 (55.3%)56 (4.2%)640 (48.3%)1012 (49.6%)1120 (54.9%)91 (4.5%)593 (44.8%)689 (52.0%)43 (3.2%)1687 (82.7%)103 (5.0%)133 (6.5%)118 (5.8%)1262 (95.2%)8 (0.6%)28 (2.1%)27 (2.0%)1227 (60.1%)53 (2.6%)241 (11.8%)361 (17.7%)159 (7.8%)1110 (83.8%)38 (2.9%)42 (3.2%)84 (6.3%)51 (3.8%)ПолМужчины1858 (55.2%)Женщины1508 (44.8%)Семейное положениеХолост1017 (30.2%)Женат/замужем1807 (53.7%)Вдовец/вдова42 (1.2%)В разводе500 (14.8%)Категория занятостиНаемный работник3229 (95.9%)Инд.
предприниматель25 (0.7%)Гос. служащий112 (3.3%)Уровень образованияНачальное53 (1.6%)Среднее/среднее1425 (42.3%)специальноеНеоконченное высшее120 (3.6%)Высшее1768 (52.5%)Количество созаемщиков01423 (42.3%)11809 (53.7%)2134 (4.0%)Суммарный указанный доход созаемщиковНе указан2949 (87.6%)От 0 до 9999 рублей111 (3.3%)От 10000 до 20000 рублей 161 (4.8%)Больше 20000 рублей145 (4.3%)Указанный доход основного заемщикаНе указан2337 (69.4%)От 0 до 9999 рублей91 (2.7%)От 10000 до 19999 рублей 283 (8.4%)От 20000 до 39999 рублей 445 (13.2%)Больше 40000 рублей210 (6.2%)6Указано среднее значение по выборке, в скобках стандартное отклонение84Таблица 5.
Описательные характеристики по параметрам договора (2041 контракт).ПеременнаяСреднееСт. откл.Мин.Макс.Размер ссуды, руб.Первоначальный взнос, руб.Стоимость жилья, руб.Ежемесячный платеж, руб.Кредитный лимит, руб.Соотношение кредита к залогу (LTV)Срок кредита, мес.Ставка, %1 040 037854 9621 894 999126101 046 0230.56189.0511.59573 665706 6351 049 5027324587 7620.1762.171.64120 00040 000330 0001872150 0000.11269.5510 000 00013 820 00015 290 000140 38110 000 0000.9436019Государственная страховкаИндикатордефолтаОтметим,ЕстьНетНе было дефолтаБыл дефолтчто1851 (90,7%)190 (9,3%)Застрахованы159 (83.7%)31 (16.3%)некоторыекредитныеНе застрахованы1783(96.3%)68 (3.7%)программыВсе контракты1942 (95.1%)99 (4.9%)предполагаютвозможность не указывать доход основного заемщика или созаемщиков илиуказывать его в свободной форме, что ведет, чаще всего, к более высокойставке кредитования. В таких случаях данные о доходах заемщика ненаблюдаются.
Одной из причин, вызывающих желание не декларироватьдоход, является наличие непостоянного дохода [LaCour-Little, 2007],объяснимое, например, занятостью в собственном бизнесе. Вообще, доходзаемщика должен считаться эндогенной переменной при процессе егоодобрения и выбора параметров контракта. Однако в данном исследованиивыбор контролируется в том числе на то, является ли заемщикиндивидуальным предпринимателем, что избавляет от несостоятельностиоценокввиду эндогенностиуказываемогодохода.От эндогенностипеременной, характеризующей доход созаемщиков, в данном исследованииизбавиться не представляется возможным, т.к.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
