The Price of Subprime Mortgages at Mortgage Brokers and Lender
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines pricing of subprime first mortgages by brokers and lenders using data on loans in originated between the first quarter of 1998 to the first quarter of 2006 at seven large subprime mortgage lenders. The results provide little evidence that most consumers obtaining mortgages through brokers pay higher prices than consumers obtaining mortgages directly from lenders. We first estimate a model explaining price using data on the loans originated directly by lenders (lender model). We predict annual percentage rates for broker-originated loans using the lender model and compare actual annual percentage rates for the broker-originated loans with the predicted rates. For five of six mortgage products, half or more of customers obtaining first mortgages through brokers paid less than we estimate they would have paid if they obtained the loan directly from the lender. For the sixth product, which accounted for a small percentage of all broker originations, 45.5 percent of loans had an annual percentage rate that was less that predicted by the lender model. This finding does not support the hypothesis that brokers generally steer customers into more costly than those they could obtain from lenders. We then repeat the process by estimating a model explaining price as a function of loan terms and borrower characteristics using the data on loans originated through brokers (broker model). Using this model to predict annual percentage rates on loans originated directly with lenders, we compare the actual annual percentage rate with the predicted annual percentage from the broker model. If brokers steer borrowers to higher priced products, we would expect actual rates for lender originations to be less than predicted rates from the broker model. Four of six products accounting for 85.4 percent of lenders mortgage originations, had annual percentage rates that were greater than the rates predicted by the broker model. Large percentages of originations for the other two products has actual rates that were larger that the annual percentage rates predicted by the broker model. Overall, most customers obtaining loans directly from the lender paid more than they would have paid had they obtained the loan through a broker.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».