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金融科技是否降低了贷款利率?

2019/10/08 13:23
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即使在算法贷款的情况下,少数借款人支付的利息更高了。

在美国,少数族裔借款人首次购买住房抵押贷款的平均利率要高出7.9个基点。当他们使用面对面的贷款人而不是基于算法的贷款人时,这种差距会更大。

2017年,美国13万亿美元未偿家庭债务中有2.25万亿美元与少数族裔家庭有关。其中的大部分(1.65万亿美元)是抵押贷款。

此前的研究表明,平均而言,少数族裔家庭的借贷成本高于其他家庭。这些差异在多大程度上是由于贷款人的歧视,而不是由于借款人属性的不同。一些人指出,如果歧视是贷款条款差异的根源,那么作为金融技术革命的一部分,贷款流程自动化的兴起,尤其是在审查抵押贷款申请时使用算法而不是贷款官员,可能会缩小贷款差异。

近年来,算法贷款发放大幅增长:Quicken的Rocket Mortgage是2018年美国市场上交易量最大的抵押贷款产品。美国45%的大型抵押贷款机构现在提供在线或基于应用程序的贷款发放。

在《金融科技时代的消费者贷款歧视》(NBER工作论文25943)中,Robert Bartlett、Adair Morse、Richard Stanton和Nancy Wallace估计了美国抵押贷款市场的贷款歧视程度,并评估了金融科技的发展是否减少了这个市场的偏见。

研究人员创建了政府支持企业(GSE)房利美(Fannie Mae)和房地美(Freddie Mac)的抵押贷款证券化数据集。GSE评估对每笔贷款担保费用,计算基于借款人’信用评分和贷款价值比率,然后对贷方进行信用风险担保。由于这种担保,相同信用评分和贷款价值比率的贷款之间的抵押贷款利率差异完全是由贷款人的定价决定所驱动的,而不是由信用风险的差异所驱动的。

研究人员遵循目前美国的法律惯例,将歧视定义为在贷款决策中使用变量或实践,这些决策或实践不成比例地落在少数群体身上,而不是出于对信用风险进行评分的合法商业需要。特别是,将贷款条款限定在借款人的属性上,以提高贷款人的利润,例如在某些市场上利用有限的竞争,而这些属性并不能预测信贷风险,这是一种歧视。

研究人员发现,获得贷款的非洲裔和拉丁裔借款人在购买抵押贷款时平均比同类借款人多支付7.9个基点,在对现有抵押贷款进行再融资时平均多支付3.6个基点。他们估计,这种歧视每年给这些家庭造成约7.65亿美元的损失。金融科技的算法比面对面的贷款人少歧视约40%:少数借款人为通过金融科技平台安排的购买抵押贷款多付5.3个基点。研究人员观察到,他们的发现与金融科技和非金融科技贷款机构在竞争较弱的环境中收取垄断租金的做法一致,或者是试图找出那些不太可能在另类贷款机构之间积极购物的借款人,并向他们收取更高的利率。

在拒绝贷款方面,数据显示,面对面贷款人拒绝少数族裔申请人的比例比非少数族裔申请人高出约6%,而算法贷款人在拒绝贷款决策方面没有差异。研究人员计算出,从2009年到2015年,有74万到130万少数族裔申请人被拒绝,如果不是贷款官员的歧视,他们本可以获得贷款。他们指出,“在GSE担保下,如果贷款机构在接受/拒绝贷款的决定中存在歧视,就意味着钱还留在桌子上……这种无利可图的歧视肯定反映了贷款官员的人性偏见。”

研究人员发现,从2009年到2015年,贷款中的歧视现象有所减少,他们认为,这一趋势可能是由于来自自动化贷款平台的传统贷款机构的竞争,以及/或在线应用程序带来的购物便利。本研究的结果表明,金融科技可能在减少贷款市场的偏见方面发挥重要作用。

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