Диссертация (1138365), страница 18
Текст из файла (страница 18)
Так релевантность первых трех инструментов следует из того,что рыночные условия кредитования оказывают влияние на ипотечныепрограммы, предлагаемые АИЖК. В то же время, условия ипотечнойпрограммы являются экзогенными в процессе выбора конкретного заемщика.Коэффициент доступности жилья также может служить инструментом длявероятности наличия страховки, т.к. увеличение доступности жилья должноприводить к выбору меньшего LTV, а, следовательно, меньшей вероятностиналичиястраховкипоконкретномукредиту.Сдругойстороны,индивидуальные шоки предпочтения страховки не должны оказывать какоголибо влияния как на доходы всего общества, так и на стоимость квадратногометра жилья, из которых рассчитывается коэффициент доступности.После этого была оценена модель выбора банком кредитного лимита(его логарифма) для всех одобренных заемщиков (Таблица 11).Так исключенный инструмент, средний DTI, оказался значимым науровне меньше 1%, что говорит о его релевантности.
В качестве функциикоррекции ошибок был выбран полином степени от 1 до 3 по ̂ , а гипотеза оего значимости была отвергнута (на уровне 29%), что говорит об отсутствиисмещения выборки для решения банка о величине кредитного лимита.Оценки перед характеристиками заемщиков также не являютсяконтринтуитивными. Так максимальный лимит выставляется заемщикам сосредним возрастом (38 лет), более высоким образованием основного103заемщика, с большим количеством созаемщиков, их доходом, доходомосновного заемщика.
Стоит отметить, что неуказанный доход основногозаемщика расценивается банком при выставлении кредитного лимита какдоход от 20 до 40 тысяч, что соответствует среднему доходу в регионе. Навеличину лимита, при этом, не оказывает существенного влияния ползаемщика, его семейный статус и категория занятости.На следующем шаге для каждого параметра кредитного контракта былооценено уравнение в приведенной форме. В качестве функции коррекции былвзят полином по ̂ и остаткам уравнения кредитного лимита степени 1 .
Вкачестве регрессионнойрегрессия,линейнаяпофункциивыбранапараметрамичастичнополиномиальнаяполиномиальнаяпонаборуинструментов степени 1 .Таблица 11. Оценки параметров уравнения логарифма кредитного лимита.ПеременнаяВозрастВозраст в квадратеПол (Базовый уровень – женский)(1)(2)(3)0.016*(0.010)-0.000*(0.000)-0.012(0.021)0.015(0.010)-0.000*(0.000)-0.011(0.021)0.015(0.010)-0.000*(0.000)-0.012(0.021)Семейное положение (Базовый уровень – в браке):-0.037-0.035(0.027)(0.027)-0.043-0.040Разведен(0.033)(0.033)-0.065-0.062Вдовец/вдова(0.099)(0.100)Категория занятости (Базовый уровень – наемный работник):0.0660.067Индивидуальный предприниматель(0.101)(0.101)-0.063-0.058Работник бюджетного учреждения(0.053)(0.053)Уровень образования (Базовый уровень – законченное высшее):-0.166***-0.169***Менее, чем законченное высшее(0.023)(0.023)Количество созаемщиков (Базовый уровень – нет созаемщиков)0.087***0.087***1 созаемщик(0.027)(0.027)0.129**0.134**2 созаемщика(0.052)(0.052)Суммарный указанный доход созаемщиков (Базовый уровень – доход не указан):-0.066-0.068От 0 до 9999 рублей(0.058)(0.063)0.0380.037От 10000 до 19999 рублей(0.047)(0.047)Холост-0.034(0.027)-0.039(0.033)-0.041(0.101)0.065(0.101)-0.063(0.054)-0.164***(0.023)0.085***(0.027)0.129**(0.052)-0.075(0.063)0.039(0.048)104Больше 20000 рублей0.200***0.203***(0.046)(0.047)Указанный доход основного заемщика (Базовый уровень – доход не указан):От 0 до 9999 рублей-0.908***-0.916***(0.065)(0.066)От 10000 до 19999 рублей-0.486***-0.491***(0.060)(0.060)От 20000 до 39999 рублей-0.081-0.084(0.053)(0.053)Больше 40000 рублей0.365***0.360***(0.051)(0.052)0.071***-2.677**Средний DTI(0.015)(1.231)0.040**Средний DTI в квадрате(0.018)0.207***(0.047)Знач.
предрасположености (̂ ) в квадрате-Знач. предрасположености (̂ ) в кубе--7.550***(0.510)210.3125.155***(2.333)230.314-0.910***(0.066)-0.481***(0.064)-0.073(0.058)0.370***(0.055)7.878(8.655)-2.190(2.319)0.021(0.022)2.530(2.661)-3.988(3.883)1.862(1.803)-8.291(9.977)250.314F(1,1998)=23.5***F(2,1998)=14.3***F(3,1998)=9.5***Средний DTI в кубеЗнач. предрасположености (̂ )КонстантаkСкорректированный R2Тест на релевантность исключенныхпеременных---0.201(0.180)-0.225(0.559)0.014(0.388)Примечание: В таблице приведены оценки параметров регрессий,В скобках робастные стандартные ошибки,Уровень значимости определен по t-статистике,* - 10%, ** - 5%, *** - 1%.k – количество оцененных параметров,количество наблюдений – 2041.Модель (1) была оценена для 1 = 1, модель (2) для 1 = 2, модель (3) для 1 = 3.Релевантность исключенных инструментов для параметров кредитногоконтракта, описанных выше, была проверена для трех наборов переменных.Во-первых,вкачествеинструментовбыливзятыагрегированныехарактеристики рынка, зафиксированные в месяц подачи заявки на получениеипотеки.
Для второго и третьего набора были использованы агрегированныехарактеристики рынка, фиксированные соответственно за месяц и за двамесяца до месяца подачи заявки. Доказательство релевантности, основанноена условном F-тесте для исключенных инструментов приведено в Таблице 12.105Таблица 12. Результаты теста релевантности исключенных инструментов.(I)Уравнение(II)(III)(1)(2)(3)(1)(2)(3)(1)(2)(3)LTV2.1153.0392.3243.1282.1622.1972.4492.0591.854Лог.
ставки156.0107.270.66203.1112.867.00287.1124.369.08Лог. срока погашения2.1852.2271.4114.3982.3561.8613.8382.5821.570Вер-ть страховки4.0552.2751.6172.2752.8052.4002.7012.7562.01310% крит. значения1.4141.3521.3001.4141.3521.3001.4141.3521.3005% крит. значения1.5611.4731.4001.5611.4731.4001.5611.4731.4001% крит. значения1.8631.7191.6021.8631.7191.6021.8631.7191.602Примечание: В таблице приведены значения условной F-статистики исключенных инструментов.Также приведены критические значения для условной F-статистики.Для каждого уравнения, модели (I) посчитаны для набора инструментов, фиксированных в месяц подачи заявки,модели (II) для инструментов, фиксированных за месяц до месяца подачи заявки,и модели (III) для инструментов, фиксированных за два месяца до месяца подачи заявки.Для каждого уравнения модель (1) посчитана для значений 1 = 1, модель (2) для 1 = 2, модель (3) для 1 = 3.Все наборы исключенных инструментов являются релевантными науровне 5%.
При этом, набор агрегированных характеристик рынка,фиксированный за месяц до месяца подачи заявки (модели (II)) являетсязначимым на уровне 1%, т.е. лучше объясняет вариацию индивидуальныхпараметров контракта. Далее для более эффективного оценивания будутиспользоваться оценки остатков уравнений параметров контракта вприведенной форме, полученные из моделей (II).Далее оценим уравнения для параметров кредитного контракта вструктурной форме, используя в качестве функции коррекции ошибок дляконкретного уравнения параметра кредитного контракта полином степени 1по ̂ и остаткам из уравнения выбора кредитного лимита и остальныхпараметров кредитного контракта в приведенной форме.
В качестверегрессионной функции будем использовать частично полиномиальнуюфункцию, линейную по характеристикам заемщика и полиномиальнуюстепени 1 по условиям контракта и величине кредитного лимита.Результаты оценки предельных эффектов представлены в Таблице 13.Данные результаты также опубликованы в [Ozhegov, 2014].106Таблица 13. Результаты оценки системы уравнений параметров кредитного контракта.Уравнение 2. ЛогарифмированнаяставкаУравнение 1. LTVУравнение 3.
Логарифмированный сроккредитованияУравнение 4. Вероятность наличиястраховки(1)(2)(3)(4)(1)(2)(3)(4)(1)(2)(3)(4)(1)(2)(3)(4)----0.211***0.215***0.213***0.1010.409***0.314**0.311-0.0130.941***0.931***1.125***1.142***(0.017)(0.039)(0.072)(0.067)(0.069)(0.152)(0.287)(0.089)(0.047)(0.036)(0.041)(0.043)----0.117*0.224**0.228*0.0300.759***0.192***0.163***0.180**(0.080)(0.113)(0.156)(0.199)(0.053)(0.028)(0.013)(0.102)-----0.036***-0.006*-0.013***0.120***(0.013)(0.005)(0.002)(0.021)----LTVЛог. ставкаЛог. сроккредитаСтраховкаЛог.кредитноголимитаЗнач. предти (̂ )k-0.041*-0.053**-0.158***-0.029(0.032)(0.033)(0.053)(0.045)0.052***0.039***0.034***0.021***0.0010.010*0.0060.112***(0.009)(0.009)(0.007)(0.004)(0.006)(0.006)(0.006)(0.022)0.339***0.381***0.342***0.228***0.154***0.277***0.136**-0.032-0.096***0.3330.071-0.111(0.010)(0.014)(0.157)(0.069)(0.008)(0.082)(0.096)(0.154)(0.038)(0.580)(0.471)(0.332)0.118**-0.017-0.0830.122***-0.022-0.118**-0.158**-0.025***-0.283**-0.196*-0.312*0.181***0.0810.171**0.227***0.001(0.056)(0.072)(0.084)(0.006)(0.047)(0.065)(0.073)(0.007)(0.159)(0.124)(0.190)(0.031)(0.112)(0.058)(0.018)(0.006)-0.123***-0.184***-0.214***-0.595***0.587***0.541***-0.154***0.131**0.112*-0.121*0.222**0.180*-(0.012)(0.066)(0.086)(0.006)(0.033)(0.055)(0.114)(0.007)(0.032)(0.562)(0.981)(0.020)(0.102)(0.093)(0.113)(0.008)246013249246013249246013249246013249Примечание: в ячейках таблицы представлены средние предельные эффекты изменения зависимых переменной,в скобках бутстрап стандартные ошибки для 100 репликаций, кластеризованных по месяцу подачи заявки.Уровень значимости определен по бутстрап-распределению,* - 10%, ** - 5%, *** - 1%.k – количество оцениваемых параметров модели,Модель оценена по 3366 наблюдениям, эффективное количество наблюдений для приведенных уравнений - 2041.Для каждого уравнения, модель (1) рассчитана для 1 = 1, 2 = 1, модель (2) для 1 = 2, 2 = 2, модель (3) для 1 = 3, 2 = 3, модель (4) для 1 = 3, 2 = 0.107Так при увеличении степени аппроксимирующего полинома,знаки и значимость большей части предельных эффектов остаютсянеизменными, что говорит об устойчивости результатов.
При этом безкоррекцииуравнений(1 = 0)навыборочнуюселективность,эндогенность и одновременность, оценки предельных эффектовпоказывают существенное различие (сравнение моделей (3) и (4) длякаждого уравнения), что говорит о несостоятельности оценок безкоррекции и необходимости использования предложенной в главе 2процедуры оценивания. Постановка же более жестких предпосылокприводит к несостоятельности оценок и ложной интерпретациизависимостей в функции спроса.Результаты оценивания выбора LTV в данной сспецификации неявляются контринтуитивными, согласуются как оценками модели (32),так и с предыдущими исследованиями.
Так LTV будет тем выше, чемниже ставка и выше срок погашения, что характеризует более низкуюцену товара (ежемесячный платеж) для потребителя. LTV также будеттем выше, чем выше вероятность страховки и кредитный лимит.Процентная ставка будет выше, если LTV будет выше, чтосогласуется с дизайном ипотечных программ. Однако ожидалосьувидеть положительную зависимость ставки от срока погашениякредита, что также согласуется с дизайном программ, но даннаязависимость отвергается оценками модели.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
