Диссертация (1138365), страница 19

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 19)

Также дизайн программ непредполагает положительной зависимости между вероятностьюналичия страховки и процентной ставкой.Выбор более долгого срока погашения кредита связан с болеевысокими LTV, ставкой и меньшим кредитным лимитом, чтосогласуется с известными результатами. Так обычно ограниченные всредствах заемщики используют более длинные сроки погашения для108достижения желаемого уровня ежемесячного платежа в случае, еслирастут LTV и ставка процента по кредиту.Изученная литература по оценке кредитного риска сходится вомнении, что ипотечный кредитный риск по займам с высоким LTV (т.к.у заемщика меньше потери при дефолте, и он более охотно егодопускает), высокой ставкой процента и коротким сроком погашения(что предполагает более высокие ежемесячные платежи при прочихравных, а значит и большую вероятность неплатежа). В соответствие сполученными результатами данные факторы приводят к более высокойвероятности наличия страховки, что является доказательством того,что страховку ответственности более вероятно выбирают заемщики,которым свойственен высокий кредитный риск.

Данный результаттакжесогласуетсястем,чтозаемщикисзастрахованнойответственностью демонстрируют более высокие доли дефолтов.Предельныеэффектыотизменениязначенияпредрасположенности показывают ковариацию между ошибкамиуравнения участия (вероятности заключения контракта) и ошибками всоответствующих уравнениях выбора параметров кредита. Так какусловия кредита являются ненаблюдаемыми в данных на этапеодобрения заемщиков, полученные оценки предельных эффектовинтерпретируются как зависимость между вероятностью одобрениязаемщика и условиями кредита, которые банк ожидает по конкретномузаемщику на этапе его андеррайтинга.

Так конкретная заявка болеевероятно будет одобрена, если банк ожидает более низкий LTV идлинный срок погашения, что обычно говорит о потенциально хорошейдисциплине обслуживания долга. Также вероятность быть одобреннымтем выше, чем выше ставка, т.к. более высокая ставка по конкретномудоговору приносит большую прибыль банку, при этом более высокая109ставка скорее всего будет компенсирована с точки зрения рисказаемщика более длинным сроком погашения.Большая вероятность одобрения также тем выше, чем вышеожидаемая вероятность наличия страховки, несмотря на тот факт, чтозастрахованные кредиты демонстрируют более высокие нормыдефолтов. Однако очевидно, что застрахованный кредит, несмотря навысокие доли дефолтов, приносит банку меньший кредитный риск, таккак потери банка в случае дефолта с застрахованной ответственностьюменьше.

Большая же часть потерь в случае дефолта будетассоциирована со страховой компанией.Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод, что страховкаответственности выбирается заемщиками с более высоким кредитнымриском. Заемщик платит за то, чтобы более вероятно быть одобренными вообще участвовать в потреблении. Банк, возможно, негласно,договаривается с рисковым заемщиком о страховке с целью сниженияпотерь банка в случае дефолта по ссуде в обмен на одобрение.Основная часть кредитного риска по группе заемщиков, выбирающихстрахование ответственности ложится на «СК АИЖК».

Даннаякомпания является государственной и, по всей видимости, готовапредлагать неравновесные условия страхования и принимать на себяриск больше рыночного по специальным высоко рисковым категориямзаемщиков, которым крайне затруднительно, либо вовсе невозможнополучить ипотеку в коммерческих банках.110ЗАКЛЮЧЕНИЕДанное диссертационное исследование призвано заполнитьпробелвметодахидентификациифункцииспросанадифференцированные товары. Известно, что теоретическая модельфункции спроса, даже обладая очень простыми предпосылками о видефункции полезности индивида, должна обладать такими свойствами,как наличие угловых решений и нелинейная функциональная форма.Кроме того, неизвестный вид теоретической функции полезностииндивида не позволяет также накладывать каких-либо ограничений нафункциональную форму функции спроса, порождаемую даннойфункцией полезности.Существующие эконометрические модели функции спроса надифференцированный товар позволяют моделировать потребление приналичии угловых решений, например, модель Хекмана и еерасширения, однако не позволяют идентифицировать потенциальныеструктурныевзаимосвязимеждуобъемомпотреблениядляконкретного индивида, а также характеристиками товара, которые онвыбирает.

Эконометрические модели спроса на дифференцированныйтовар, основанные на модели дискретного выбора, например, логитмодель МакФаддена, а также ее смешанные и непараметрическиерасширения, позволяют учесть структурные взаимосвязи междувероятностью выбора товара и его эндогенными характеристиками,например, ценой. Непараметрические модели также довольно гибки сточки зрения возможностей идентификации функциональной формыфункции спроса. Тем не менее они обладают существеннымнедостатком, связанным с тем, что в них для идентификации моделиприсутствует гипотеза о потреблении одной единицы товара111индивидом в течение одного момента, что не позволяет учитыватьразную интенсивность потребления для разных индивидов.Тем временем некоторые рынки предъявляют требования кисследованию спроса на товары, для которых существующиеэконометрическиемоделиобладаютслишкомжесткимипредпосылками. В данном диссертационном исследовании приведенобзор работ по исследованию индивидуального спроса на кредитныепродукты, из которого становится очевидным, что при восстановлениифункции спроса по банковскими данными по кредитам, в спросе будут:а) присутствуют угловые решения (некоторые индивиды выбирают небрать кредит или отсекаются банком как некредитоспособные,демонстрируя нулевое потребление товара), б) есть нелинейныевзаимосвязи между величиной спроса и другими характеристикамикредита, в) присутствует эндогенность пространства характеристик(объем потребления оказывает влияние на выбор характеристик товараи наоборот).Таким образом, данное исследование в первую очередьпосвящено разработке эконометрической модели функции спроса надифференцированный товар с вышеперечисленными свойствами, атакже разработке процедуры идентификации данной модели безпостановки каких-либо ограничений на вид функциональной формыисследуемыхвзаимосвязейисовместногораспределенияненаблюдаемых компонент спроса.

Так, в параграфе 2.1. предложенамодель функции спроса на дифференцированный товар с эндогеннымихарактеристиками,являющаясянепараметрическойсистемойодновременных уравнений с выборочной селективностью. Процедураидентификации такой модели, описанная в параграфе 2.2, сводится кпоследовательной идентификации уравнения участия, уравненийсистемы в приведенной форме, ошибки которых скорректированы на112выборочную селективность, и уравнений системы в структурнойформе,ошибкикоторыхскорректированынавыборочнуюселективность и одновременность уравнений. Каждый шаг оцениванияпредполагает аппроксимацию неизвестных регрессионных функций ифункций коррекции ошибок полиномиальными сериями от известногонабора регрессоров.Необходимымусловиемидентификациимоделиприиспользовании данной процедуры является наличие хотя бы однойзначимой переменной в уравнении участия, исключенной из системыодновременных уравнений, а также хотя бы одной значимойисключенной переменной в каждом уравнении системы.

Параграф 2.4предлагаетявляющийсячитателютестрасширениемнавыполнениеизвестногодляданногоусловия,линейныхмоделейусловного F-теста на случай нелинейных систем одновременныхуравнений с выборочной селективностью.Для состоятельной оценки модели требуется также, чтобы всеисключенные переменные не зависели от совместного распределенияошибок. Полученные оценки регрессионных функций являютсяасимптотическинормальнымипривыполненииусловийсостоятельности и расчете их стандартных ошибок с помощьюбутстраповской процедуры.Необходимость применения разработанной модели спросапродемонстрирована в эмпирической части работы, главе 3. Такудалось получить состоятельные оценки функций агрегированного ииндивидуального спроса на ипотечные кредиты при наличииагрегированных и индивидуальных данных о выданных ипотеках.В первом примере была изучена функция агрегированногоспроса на ипотечные кредиты на региональном уровне.

Характеристики

Список файлов диссертации