Mortgage lending and credit risk: Micro-level data analysis

Abstract

This thesis examines the effects of the debt service-to-income ratio (DSTI), debt-to-income ratio (DTI), and loan-to-value ratio (LTV) on credit risk. The dataset includes monthly loan-level data from around 250 thousand mortgages in the Czech Republic from July 2013 to July 2023. Using logit regressions, we confirm a positive effect of the level of DSTI, DTI and LTV on loan delinquency. Furthermore, we discover that the effects of these key lending variables are heterogeneous depending on the income and wealth classes as well as on the region of the client. Other explanatory variables align with general assumptions: a higher level of education, number of co-debtors, and GDP growth reduces the risk, whereas a higher interest rate increases the probability of delinquency. The thesis contributes to the debate on how effective macroprudential policy instruments using caps on DTI, DSTI and LTV are at employing a unique dataset. Keywords mortgage loans, credit risk, DSTI, LTV, microdata, Czech banking sector 1

Tato práce zkoumá vliv poměru dluhové služby k příjmu (DSTI), poměru dluhu k příjmu (DTI) a poměru úvěru k hodnotě nemovitosti (LTV) na úvěrové riziko. Data zahrnují měsíční údaje na úrovni jednotlivých úvěrů z přibližně 250 tisíc hypoték v České republice od července 2013 do července 2023. Pomocí lo- gistických regresí potvrzujeme pozitivní vliv výše DSTI, DTI a LTV na ne- splácení úvěrů. Dále výsledky naznačují, že účinky těchto klíčových úvěrových proměnných jsou heterogenní v závislosti na příjmové a majetkové třídě, stejně jako na regionu, ve kterém klient žije. Ostatní vysvětlující proměnné jsou v˜souladu s obecnými předpoklady: vyšší úroveň vzdělání, počet spoludlužníků a růst HDP snižují riziko, zatímco vyšší úroková sazba zvyšuje pravděpodobnost delikvence. Diplomová práce přináší nové poznatky do diskuse o efektivitě nástrojů makroobezřetnostní politiky, které využívají stropy pro DTI, DSTI a LTV, a to na základě unikátního souboru dat. Klíčová slova hypoteční úvěry, kreditní riziko, DSTI, LTV, mikrodata, český bankovní sektor 1