क्रेडिट स्कोरिंग परिवर्तन ब्लैक होम खरीदारों की मदद कर सकता है

एक सड़क के रूप में बंधक क्रेडिट मानकों की कल्पना करो, संभावित उधारकर्ताओं के साथ उधारदाताओं को जोड़ना जो घर खरीदने का सपना देखते हैं। 2000 के दशक के मध्य में 2008 के आवास दुर्घटना के बाद, कुछ बाधाओं के साथ एक व्यापक खुली सुपर हाइवे बन गई, एक लेन लेन केवल सबसे अधिक क्रेडिट योग्यता के लिए खुलती है।

जैसे-जैसे ऋण चूक गुणा हो गया और बैंक गिर गए, उधारदाताओं ने अचानक अपनी भूख को जोखिम के लिए खो दिया और अपने पूर्व "यदि आप सांस लेते हैं, तो आप ऋण मानकों को अर्हता प्राप्त करते हैं" छोड़ देते हैं। शहरी संस्थान का कहना है कि उधारदाताओं ने 200 9 और 2015 के बीच अतिरिक्त 6.3 मिलियन बंधक जारी किए होंगे, "यदि उधार मानकों को और अधिक उचित माना गया है" - उदाहरण के लिए, 2001 की पूर्व आवास-संकट गृह ऋण आवश्यकताओं की तरह।

प्यू रिसर्च सेंटर के मुताबिक, इस तरह के कड़े ऋण मानदंडों के साथ, अमेरिका में गृहस्वामी की दर तेजी से गिर गई, खासकर अल्पसंख्यक परिवारों के लिए।

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"ब्लैक एंड हिस्पैनिक परिवार आज भी अपने घरों के मालिकों के मुकाबले 41.3% और 47% के मुकाबले सफेद घरों की तुलना में कम संभावना है - सफेद के लिए 71.9% बनाम - और 2004 से काले और सफेद के बीच घरमालक का अंतर बढ़ गया है," ड्रू डी सिल्वर, प्यू रिसर्च सेंटर के एक वरिष्ठ लेखक ने हाल की एक रिपोर्ट में लिखा था।

प्यू शोध से पता चलता है कि काले और हिस्पैनिक घर खरीदारों के पास सफेद और एशियाई आवेदकों की तुलना में पारंपरिक बंधक के लिए क्वालिफाइंग कठिन समय होता है - और जब अनुमोदित किया जाता है, तो आमतौर पर उच्च ब्याज दरों का शुल्क लिया जाता है।

सितंबर 2016 में, सरकार द्वारा स्वीकृत कंपनी फैनी मै, उधारदाताओं द्वारा जारी किए गए कई बंधक खरीदती है, ने अपनी अंडरराइटिंग प्रक्रिया में दो नई क्रेडिट स्कोरिंग पहलों का अनावरण किया। यहां उन परिवर्तनों का अर्थ हो सकता है, खासकर रंग के उधारकर्ताओं के लिए।

प्रवृत्त क्रेडिट डेटा

फैनी मै के स्वचालित ऋण-अंडरराइटिंग सिस्टम यह है कि लगभग 2,000 उधारकर्ता यह निर्धारित करते हैं कि कोई उधारकर्ता बंधक के लिए अर्हता प्राप्त करता है या नहीं। पिछले साल के अंत में किए गए अपग्रेड के बीच "प्रवृत्त क्रेडिट डेटा" का एकीकरण था। यह हर महीने समय पर बिल का भुगतान करने के लिए "हां" या "नहीं" को ध्यान में रखते हुए क्रेडिट रिपोर्टिंग लेता है।

TransUnion की वैकल्पिक डेटा सेवाओं के वरिष्ठ उपाध्यक्ष माइक Mondelli कहते हैं, "प्रवृत्त डेटा" वास्तव में आपके द्वारा भुगतान की गई राशि, आपके पास घूमने वाले ऋण का स्तर और यह आपके कुल उपलब्ध ऋण से संबंधित है, "वास्तव में ध्यान में रखता है। यह आपके द्वारा भुगतान की गई राशि की तुलना न्यूनतम वेतन के साथ करता है।

यह उधारकर्ताओं के भुगतान पैटर्न का 24 महीने का स्नैपशॉट है। इससे उधारदाताओं को भविष्यवाणी करने की अनुमति मिलती है कि कैसे उधारकर्ता अपने बिलों का भुगतान कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, दो उधारकर्ताओं पर विचार करें। कोई भी हर महीने पूर्ण शेष राशि का भुगतान करता है या देय न्यूनतम राशि से अधिक भुगतान करता है। दूसरा केवल न्यूनतम भुगतान देय बनाता है। दोनों समय पर भुगतान करते हैं, लेकिन यदि सब कुछ बराबर है, तो प्रवृत्त डेटा ऋणदाता को यह निष्कर्ष निकालने में मदद कर सकता है कि पहला उधारकर्ता कम क्रेडिट जोखिम है।

मोंडेली का कहना है कि प्रवृत्त डेटा का उपयोग "गैर-प्राइम से लगभग 23 मिलियन लोगों को एक प्रमुख स्कोर वर्गीकरण में ले जा सकता है"।

2015 में, प्यू रिसर्च के मुताबिक, होम लोन के लिए एक से अधिक तिमाही (27.4%) ब्लैक आवेदकों को बंद कर दिया गया था, आमतौर पर क्रेडिट इतिहास के मुद्दों के कारण। और उपप्रमुख स्कोर वाले लोग - आम तौर पर 670 से नीचे मानते हैं - उच्च ब्याज दरों का भुगतान करें।

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वैकल्पिक क्रेडिट डेटा

अपडेटेड फैनी माई सिस्टम में कुछ वैकल्पिक क्रेडिट डेटा भी शामिल हैं, जैसे किराया और उपयोगिता भुगतान, जब यह उपलब्ध हो। मोंडेली का कहना है कि जानकारी सिर्फ खेलना शुरू हो रही है।

जबकि क्रेडिट और डेबिट कार्ड कंपनियां वैकल्पिक क्रेडिट डेटा अपनाने जा रही हैं, वहीं बंधक उधारकर्ता ऐसी चाल बनाने के लिए "आखिरी" हैं, मोंडेली कहते हैं। यह पहल विशेष रूप से उन उधारकर्ताओं को लाभ पहुंचा सकती है जिनके पास अभी तक क्रेडिट स्कोर नहीं है।

प्रवृत्त डेटा अब विशेष रूप से बंधक उधारदाताओं के लिए केंद्रित है।

तंग क्रेडिट के कारण को संबोधित करना

शहरी संस्थान में हाउसिंग फाइनेंस पॉलिसी सेंटर के शोध सहयोगी करण कौल, संदेह करते हैं कि यदि पहल अल्पसंख्यक गृहस्वामी पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालती है।

"यह सही दिशा में एक कदम है, और मुझे लगता है कि हमें इस कदम की जरूरत है। हम हमेशा हमारे क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल में सुधार करना चाहते हैं, "कौल कहते हैं। "लेकिन एक ही समय में … यह मूल कारणों को संबोधित नहीं करता है कि क्यों क्रेडिट तंग है।"

शहरी संस्थान के शोध में कहा गया है कि ज्यादातर भाग उधारदाताओं को उधार प्रतिबंधों को ढीला करने से दूर रह रहे हैं क्योंकि आवास दुर्घटना के निशान ताजा रहते हैं। और उधारदाताओं को लगातार कानूनी कार्रवाई और डिफ़ॉल्ट जोखिम के बारे में चिंतित हैं।

कौल का कहना है, "कड़े क्रेडिट का मुद्दा एक संरचनात्मक समस्या है, दुर्भाग्यवश, इस बिंदु पर बंधक बाजार में गहराई से एम्बेडेड है, और इसे एक बहुआयामी रणनीति की आवश्यकता होगी।"

क्या अल्पसंख्यक उधारकर्ताओं को ब्रेक मिल रहा है?

फिर भी, अल्पसंख्यक उधारकर्ताओं के लिए कुछ आशा हो सकती है। फैनी मै के वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक मिंडी आर्मस्ट्रांग किल्मेयर कहते हैं कि सभी अंडरराइटिंग सिस्टम का उपयोग करने वाले सभी 1,800 उधारकर्ताओं के पास अपग्रेड तक पहुंच है।

"ट्रेंडेड क्रेडिट डेटा अतिरिक्त जानकारी प्रदान करता है जिसे हम ध्यान में रख सकते हैं जब कोई उधारकर्ता 'अनुमोदन' अनुशंसा प्राप्त करने की सीमा पर है," किल्मेयर कहते हैं।

वैकल्पिक क्रेडिट डेटा के साथ, उधारकर्ता अब क्रेडिट स्कोर के बिना उधारकर्ताओं के लिए ऋण अंडरराइट कर सकते हैं। कंज्यूमर फाइनेंशियल प्रोटेक्शन ब्यूरो की एक 2015 की रिपोर्ट के अनुसार, लगभग 15% अश्वेतों और Hispanics के पास 9% सफेद और एशियाई लोगों की तुलना में क्रेडिट स्कोर नहीं हैं।

"इसके कार्यान्वयन के बाद से, हमने इस वृद्धि के उपयोग से सैकड़ों ऋण आवेदनों को अंडरराइट किया है," किल्मेयर कहते हैं।

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हैल बंड्रिक एक व्यक्तिगत वित्त वेबसाइट, नेरडवालेट में एक कर्मचारी लेखक है। ईमेल: [email protected]। ट्विटर: @ हेलंबंड्रिक।

एक संपादन त्रुटि के कारण, यह इस आलेख के पिछले संस्करण में अस्पष्ट था कि "सैकड़ों ऋण आवेदन" जिन्हें अंडरराइट किया गया था, उनको उधारकर्ताओं को क्रेडिट स्कोर के साथ संदर्भित किया गया था। इस लेख को शुद्ध किया गया है।

यह लेख फरवरी 26, 2018 को अपडेट किया गया