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Ungleichheiten bei der Kreditvergabe an Antragsteller, die einer Minderheit angehören, bleiben bestehen, selbst wenn sich algorithmische Kreditvergabeverfahren verbreiten. Darüber hinaus können die Unterschiede bei den erhobenen Zinssätzen auch dann groß bleiben, wenn die Kreditantragsteller aus verschiedenen Gruppen gleich kreditwürdig sind. Wir untersuchen die Rolle von Risikomanagement-Beschränkungen, insbesondere von Value-at-Risk (VaR)-Beschränkungen, bei der Persistenz der Segregation bei Kreditgenehmigungsentscheidungen. Wir entwickeln ein formales Modell, in dem eine Mainstream-Bank (mit niedrigen Zinsen) empfindlicher auf das Varianzrisiko reagiert als eine Subprime-Bank (mit hohen Zinsen). Wenn die Mainstream-Bank von vornherein eine falsche Vorstellung von der Varianz der Minderheitengruppe hat, kann sie dieser Gruppe auf unbestimmte Zeit einen Kredit verweigern und erfährt so nie das wahre Risiko der Kreditvergabe an diese Gruppe, während der Subprime-Kreditgeber diese Bevölkerungsgruppe zu höheren Zinssätzen bedient. Wir formulieren dies als „Subprime-Fallen“-Gleichgewicht. Schließlich zeigen wir, dass eine kleine, endliche Subvention (oder eine Teilgarantie) Minderheitengruppen helfen kann, der Falle zu entkommen, indem sie einen ausreichenden Teil der Nachteile der regulären Bank abdeckt, so dass diese es sich leisten kann, Kredite zu vergeben und das wahre Risiko der Minderheitengruppe zu erfahren. Sobald sie über ausreichend viele Datenpunkte verfügt, erfüllt sie ihre VaR-Anforderungen ohne weitere Unterstützung, Minderheitengruppen werden von der regulären Bank für Kredite zugelassen, und der Wettbewerb drückt die Zinssätze der Subprime-Kreditgeber.
Quelle: Escaping the Subprime Trap in Algorithmic Lending