SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 42
Descargar para leer sin conexión
MĀJSAIMNIECĪBU-
KREDĪTŅĒMĒJU ANALĪZE:
APTAUJA UN FINANŠU IEVAINOJAMĪBAS NOVĒRTĒJUMS
Prezentācijas plāns
 Ievads – pētījuma motivācija;
 Ievainojamās mājsaimniecības definīcija;
 Aptaujas raksturojums;
 Stresa testa metodoloģija;
 Stresa testa rezultāti;
 Secinājumi.
Mērķis:
novērtēt mājsaimniecību-kredītņēmēju finansiālo
ievainojamību
Motivācija:
finanšu krīzes laikā mājsaimniecības
saskārās ar nozīmīgu ienākumu un
nodarbinātības sarukumu, tajā pat laikā
saglabājot ievērojamu parāda slogu. Līdz
šim mājsaimniecību stāvokļa uzlabošanās
ir bijusi samērā lēna un trūka
informācijas tieši par kredītņēmēju
finansiālo stāvokli
Uzdevumi:
Ar aptaujas palīdzību iegūt datus par
mājsaimiecībām-kredītņēmējām, kas nav pieejami
no citiem avotiem:
- ienākumi un to avoti;
- izdevumi un to sadalījums;
- mājsaimniecības sastāvs.
Novērtēt kredītņēmēju finansiālo situāciju;
Modelēt kredītņēmēju jutīgumu pret nelabvēlīgām
makroekonomisko rādītāju pārmaiņām.
Straujā tautsaimniecības izaugsme veicināja parāda pieaugumu,
krīze – parāda sloga eksploziju
Eiro
Latvijas mājsaimniecību parāds strauji pieauga, pietuvojoties attīstīto
ES valstu līmenim
Mājsaimniecību aizņēmumi pret rīcībā esošo ienākumu (%, šķirots dilstoši pēc 2008. gada datiem)
Avots: ECB Statistikas datubāze (ECB Statistical Data Warehouse)
Mērķis:
novērtēt mājsaimniecību-kredītņēmēju finansiālo
ievainojamību
Motivācija:
finanšu krīzes laikā mājsaimniecības
saskārās ar nozīmīgu ienākumu un
nodarbinātības sarukumu, tajā pat laikā
saglabājot ievērojamu parāda slogu. Līdz
šim mājsaimniecību stāvokļa uzlabošanās
ir bijusi samērā lēna un trūka
informācijas tieši par kredītņēmēju
finansiālo stāvokli
Uzdevumi:
Ar aptaujas palīdzību iegūt datus par
mājsaimiecībām-kredītņēmējām, kas nav pieejami
no citiem avotiem:
- ienākumi un to avoti;
- izdevumi un to sadalījums;
- mājsaimniecības sastāvs.
Novērtēt kredītņēmēju finansiālo situāciju;
Modelēt kredītņēmēju jutīgumu pret nelabvēlīgām
makroekonomisko rādītāju pārmaiņām.
MĀJSAIMNIECĪBU-KREDĪTŅĒMĒJU APTAUJAS
RAKSTUROJUMS
2013. gadā Latvijas Bankas uzdevumā tika veikta mājsaimniecību-
kredītņēmēju aptauja
 Aptaujas veicējs – socioloģisko pētījumu firma TNS;
 Kritērijs – mājsaimniecībai ir vismaz viens kredīts mājokļa
iegādei;
 Izlases izmērs – 1002 mājsaimniecības;
 Analīzē izmantoti dati par 974 mājsaimniecībām;
 37% respondentu tika aptaujāti dzīves vietās, 63% – ar
interneta starpniecību.
 Šī ir otrā šāda veida aptauja. Pirmā – izmēģinājuma aptauja
tika veikta 2011. gadā un tajā tika aptaujāta 801
mājsaimniecība.
Respondentu sadalījums pēc dzīvesvietas (% no izlases)
Visas mājsaimniecības tiek iedalītas 2 grupās: maksātspējīgās un
ievainojamās. Par ievainojamām tiek uzskatītas mājsaimniecības ar
negatīvu finansiālo maržu
Katrai mājsaimniecībai tika aprēķināta uz pilnu kalendāro gadu attiecināta finanšu marža
Finanšu
marža =
Mājsaimniecības 12
mēnešu ienākumi
Mājsaimniecības
uzkrājumi+ -
Mājsaimniecības
12 mēnešu sadzīves
izdevumi -
Mājsaimniecības
12 mēnešu saistību
dzēšanas
maksājumi
≥0
<0
Finanšu
marža
Maksātspējīga
mājsaimniecība
(MM)
Ievainojama
mājsaimniecība
(IM)
90% no izlases
mājsaimniecībām
10% no izlases
mājsaimniecībām
0
5
10
15
20
25
30
35
Mazāk par
200
200.01 -
300
300.01 -
500
500.01 -
1000
1000.01 un
vairāk
Īpatsvarsnonodarbinātajiem(%)
Ienākumi no nodarbinātības mēnesī vidēji uz vienu nodarbināto (latos)
Ienākumu no nodarbinātības vidēji uz vienu
nodarbināto sadalījums
Valstī kopumā Izlase
Aptauja rāda, ka
kredītņēmējiem ir vidēji
augstāki ienākumi nekā
valstī:
 aptaujā 62% no
nodarbinātajiem mēnesī
saņem nodarbinātības
ienākumus lielākus par
300 latiem, kamēr valstī
kopumā tie ir 39%
nodarbināto
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Mazāk par
200
200.01 -
300
300.01 -
500
500.01 -
1000
1000.01 un
vairāk
Īpatsvarsnonodarbinātajiem(%)
Mājsaimniecības kopējie mēneša ienākumi vidēji uz vienu nodarbināto
(latos)
Mājsaimniecības kopējo ienākumu vidēji uz
vienu nodarbināto sadalījums
Aptauja 2011 Aptauja 2013
Pēdējo 2 gadu laikā
mājsaimniecību ienākumi ir
palielinājušies:
 mājsaimniecību
nodarbināto
koncentrācija augstāku
ienākumu intervālos
kopš 2011. gada
aptaujas ir
palielinājusies
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Mazāk par
200
200.01 -
300
300.01 -
500
500.01 -
750
750.01 -
1000
1000.01 -
1500
virs 1500
Īpatsvarsnomājsaimniecībuskaitaattiecīgajā
mājsaimniecībugrupā(%)
Mājsaimniecības kopējie mēneša ienākumi (latos)
Mājsaimniecību sadalījums pēc kopējiem
mājsaimniecības neto mēneša ienākumiem
Kopā MM IM
Ievainojamo mājsaimniecību
koncentrācija zemo
ienākumu grupās ir
ievērojami lielāka nekā
vidēji izlasē:
 76% no ievainojamām
mājsaimniecībām
kopumā saņem mazāk kā
500 latus mēnesī, kamēr
tikai 23% no
maksātspējīgajām
mājsaimniecībām
0
5
10
15
20
25
Augstākāvaividējālīmeņa
vadītājs
Speciālists
Ierindasdarbinieks–ierēdnis,
kalpotājs
Ierindasdarbinieks–strādā
fiziskudarbu
Pašnodarbinātais
Zemnieks
Kultūrasdarbinieks
Mākslinieks
Bezdarbnieks
Īpatsvarsnovisiemmājsaimniecībaslocekļiem
attiecīgajāmājsaimniecībugrupā(%) Mājsaimniecību nodarbināto sadalījums pēc
nodarbinātības statusa
MM IM
Aptaujas dati par
mājsaimniecību
nodarbinātajiem liecina:
 ievainojamās
mājsaimniecībās ir
ievērojami vairāk
bezdarbnieku un to
nodarbinātie retāk ieņem
augstākos amatus
 un retāk tiek nodarbināti
labāk atalgotās nozarēs
(sk. nākamo slaidu)
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0
2
4
6
8
10
12
14
K J D M O H A F N Q C G L R P I
Netodarbasamaksa(latos)
Īpatsvarsnovisiemmājsaimniecībasnodarbinātajiem
attiecīgajāmājsaimniecībugrupā(%) Mājsaimniecību nodarbināto sadalījums pa nozarēm un
vidējā darba samaksa nozarē (%)
MM IM Vidējā darba samaksa nozarē (labā ass)
A – Lauksaimniecība
C – Apstrādes rūpniecība
D – Elektroenerģija
F – Būvniecība
G – Vairumtirdzniecība,
mazumtirdzniecība
H – Transports un uzglabāšana
I – Izmitināšana un ēdināšanas
pakalpojumi
J – Informācijas un komunikācijas
pakalpojumi
K – Finanšu un apdrošināšanas
darbības
L – Operācijas ar NĪ
M – Profesionālie, zinātniskie un
tehniskie pakalpojumi
N – Administratīvo un apkalpojošo
dienestu darbība
O – Valsts pārvalde, aizsardzība
P – Izglītība
Q – Veselība un sociālā aprūpe
R – Māksla, izklaide un atpūta
Nozares ranžētas pēc vidējās
darba samaksas nozarē
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
1.kvartile
Mazāk par 450
2.kvartile
450-680
3.kvartile
700-950
4.kvartile
Vairāk par 950
Mājsaimniecībuskaitaīpatsvarskopējā
ievainojamomājsaimniecībuskaitā(%)
Atlikumaīpatsvarskopējāizlases
mājokļukredītportfelī(%)
Mājsaimniecības kopējie mēneša ienākumi kvartilē (latos)
Mājsaimniecību mājokļa kredītu atlikumu īpatsvars portfelī
(% no atlikuma) un ievainojamo mājsaimniecību skaits
sadalījumā pa ienākuma kvartilēm (%)
IM mājokļa kredītu atlikumu īpatsvars portfelī
MM mājokļa kredītu atlikumu īpatsvars portfelī
IM skaita īpatsvars kopējā IM mājsaimniecību skaitā (labā ass)
Lielākā mājokļa kredītu atlikuma
daļa (40%) izsniegta
mājsaimniecībām ar augstākajiem
ienākumiem. Taču ievainojamo
mājsaimniecību un to saistību
sadalījumam kvartilēs vērojama
pretēja tendence:
 ievainojamo mājsaimniecību
lielākā saistību daļa ir
mājsaimniecībām ar zemākajiem
ienākumiem (1.kvartile)
 73% no ievainojamām
mājsaimniecībām ir zemāko
ienākumu kvartilē
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0
5
10
15
20
25
Nekustamoīpašumucenuindeksavērtība
Mājokļakredītuatlikumuīpatsvarskopējāatlikumā(%)
Mājokļa kredīta ņemšanas gads
Mājokļa kredītu atlikuma sadalījums pēc kredīta
ņemšanas gada
IM MM Nekustamo īpašumu cenu indekss (2007=100) (labā ass)
Mājsaimniecības ir uzņēmušās ievērojamas
saistības 2006.-2008. gados jeb NĪ cenu
“pīķa” laikā:
 šajos gados ir paņemti 60% no visa
izlases mājokļa kredītportfeļa atlikuma
un 48% no izlases mājokļu kredītu
skaita
 tieši ievainojamās mājsaimniecības šajā
periodā ir uzņēmušās lielāko parāda
slogu:
– 69% no kopējā ievainojamo
mājsaimniecību mājokļa kredītu
atlikuma
– 57% no visiem ievainojamo
mājsaimniecību mājokļa kredītiem
Lai gan vērojama situācijas
uzlabošanās un ievainojamo
mājsaimniecību skaits un it īpaši
saistību īpatsvars kopējā kredītportfelī
sarūk, tas joprojām vērtējams kā
samērā augsts
 ievainojamo mājsaimniecību
īpatsvars kopējā mājsaimniecību
skaitā kopš 2011.gada aptaujas
samazinājies par 1 procentpunktu
 ievainojamo mājsaimniecību
saistību īpatsvars mājokļa
kredītportfeļi kopš 2011.gada
samazinājies par 8
procentpunktiem
11
21
10
13
0
5
10
15
20
25
Ievainojamo mājsaimniecību
īpatsvars
Ievainojamo mājsaimniecību saistību
īpatsvars mājokļa kredītportfelī
Īpatsvars(%)
Ievainojamo mājsaimniecību skaita un saistību īpatsvara
mājokļa kredītportfelī salīdzinājums starp 2011. gada un
2013. gada aptaujām (%)
Aptauja 2011 Aptauja 2013
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
<20 20-40 40-59 60-79 80-100 >=100
Īpatsvarskopējāmājsaimniecībuskaitā(%)
Mājsaimniecības visu kredītu mēneša maksājumu attiecība pret
mēneša ienākumiem (%)
Mājsaimniecību visu kredītu maksājumu
attiecība pret ienākumiem salīdzinājumā starp
2011. gada un 2013. gada aptaujām
Aptauja 2011 Aptauja 2013
Kopumā visā izlasē vidējais parāda
slogs ir mazinājies, galvenokārt
maksātspējīgo mājsaimniecību
finansiālās situācijas uzlabošanās
dēļ
 vidējā visu kredītu mēneša
maksājumu attiecība pret
ienākumiem 2011. gada aptaujā
bija 31%, kamēr 2013. gadā –
29%
 40% maksājumu pret
ienākumiem slieksni 2011. gadā
pārsniedza 23% mājsaimniecību,
taču 2013. gadā 16%
20
71
9
19
0
10
20
30
40
50
60
70
80
MM IM
Vidējākredītumēnešamaksājumuattiecībapret
mēnešaienākumiem(%)
Mājsaimniecību grupa
Vidējās kredītu mēneša maksājumu attiecības pret
mājsaimniecības mēneša ienākumiem mājsaimniecību grupās
Vidējā mājokļu kredītu maksājumu attiecība pret ienākumiem
Vidējā citu kredītu maksājumu attiecība pret ienākumiem
Mājokļu kredītu maksājumu attiecības pret ienākumiem mediāna
Ievainojamas
mājsaimniecības
 ievērojami lielāks kredītu
maksājumu slogs
– vidējās ikmēneša
kredītmaksājumu attiecības pret
ienākumiem ir lielākas gan
mājokļa, gan citiem kredītiem
 biežāk ņem citus kredītus
– 53% ievainojamo
mājsaimniecību ir vēl citi kredīti,
kamēr 33% maksātspējīgo
mājsaimniecību
Lielākajai daļai ievainojamo
mājsaimniecību visu kredītu
ikmēneša maksājumu slogs ir
pārmērīgs
 68% ievainojamo
mājsaimniecību ikmēneša
kredītu maksājumu slogs
pārsniedz 40% attiecībā
pret ienākumiem, savukārt
maksātspējīgām tie ir 10%
mājsaimniecību
0
5
10
15
20
25
30
35
Īpatsvarskopējāmājsaimniecībuskaitāattiecīgajā
mājsaimniecībugrupā(%)
Mājsaimniecības visu kredītu mēneša maksājumu attiecība pret mēneša
ienākumiem (%)
Vidējais visu kredītu ikmēneša maksājumu slogs
MM IM
99.3
Maksātspējīgo un ievainojamo mājsaimniecību salīdzinājums
Rādītāji MM IM
Vidējie mēneša ienākumi uz mājsaimniecību (Ls) 863 386
Vidējais mājokļa kredītu atlikums (tūkst. Ls) 18.5 23.8
Vidējais citu kredītu atlikums (tūkst. Ls) 0.5 0.8
Vidējais kopējais kredītu atlikums (tūkst. Ls) 19.1 24.6
Vidējais mājokļa kredīta maksājums mēnesī (Ls) 158 212
Vidējais pārējo kredītu maksājums mēnesī (Ls) 26 39
Vidējais kredītu skaits 1.5 1.8
Vidējais nodarbināto skaits 1.8 1.4
Vidējais locekļu skaits 3.2 3.4
Vidējais nodarbināto vecums 39.5 40.0
Nodarbināto ar augstāko izglītību īpatsvars (%) 51 35
Kopējais mājokļa kredītu apjoms izlasē (milj. Ls) 16.2 (87.3%) 2.4 (12.7%)
Mājsaimniecību skaits izlasē 875 (89.8%) 99 (10.2%)
Ievainojamās
mājsaimniecības
raksturo:
 Zemāki ienākumi
 Lielāki kredītu atlikumi
 Lielāki kredītu maksājumi (gan
nomināli, gan attiecībā pret
ienākumiem)
 Vidēji vairāk kredītu uz vienu
mājsaimniecību
 Ģimenē vidēji vairāk
bezdarbnieku
Loģistiskā regresija: Maksātnespējas novērtējums atkarībā no maksājuma pret
ienākumiem un ienākumu kvartiles
Maksātnespējas
novērtējums
Maksājums pret ienākumiem (%)
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
1. kvartile 2. kvartile 3. kvartile 4. kvartile
Pieļaujamais maksājuma
pret ienākumiem līmenis
ir atkarīgs no ienākuma
līmeņa:
1. kvartile 32%
2. kvartile 47%
Loģistiskā regresija: Maksātnespējas novērtējums atkarībā no apgādājamo skaita
un uzkrājumiem
Maksātnespējas
novērtējums
Uzkrājumu esamība
samazina maksātnespējas
varbūtību
2 reizes (par 50%)
Katrs apgādājamais palielina
maksātnespējas varbūtību
~ par 2pp
Jo vairāk apgādājamo, jo
svarīgāki uzkrājumiApgādājamo skaits
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
0 1 2 3 4 5 6
Uzkrājumi ir Uzkrājumu nav
IEVAINOJAMĪBAS ANALĪZE – STRESA TESTI
Stresa testu pieņēmumi
 Analīzes laiks – viens gads (2014);
 Šoki tiek piemēroti 2014. gada sākumā, pieņemot, ka pārējie mainīgie faktori saglabājas nemainīgi
(ceteris paribus princips);
 Gada laikā mājsaimniecības ienākumi nemainās;
 Mājsaimniecība var izmantot savus uzkrājumus izdevumu segšanai;
 Novērtējot ienākumu samazinājuma šoka ietekmi, ienākumu līmenis tiek samazināts visām
mājsaimniecībām proporcionāli;
 Procentu likmju šoks tiek piemērots tikai kredītiem mājokļa iegādei;
 Bezdarba pieaugums tiek modelēts ar Montekarlo simulācijām;
 Gada laikā nemainās kredītu līgumu nosacījumi.
Sagaidāmo zaudējumu aizdevējiem aprēķins
individuālas mājsaimniecības līmenī
Algas samazinājums
Finanšu
marža
Maksātspējīga
mājsaimniecība
(MM)
Ievainojama
mājsaimniecība
(IM)
≥0
<0
Procentu likmes
pieaugums
Bezdarba pieaugums
Makro šoki:
Zaudējumi nerodas
Sagaidāmie zaudējumi
= Saistības –
nodrošinājuma vērtība
Papildus
nepieciešamie
uzkrājumi
Mājsaimniecības ir ļoti
jutīgas pret ienākumu
samazinājuma šoku:
 pat 5% ienākumu samazinājums
izraisītu ievainojamo
mājsaimniecību pieaugumu vairāk
kā 1.5 reizes (par 7.5pp);
14% ienākumu samazinājums
trīskāršotu IM īpatsvaru
(pieaugums par 24.1pp);
IM saistību īpatsvars
kredītportfeli pieaugtu par
23.4pp;
banku zaudējumi pieaugtu par
3.5 pp no kredītu atlikuma
0
5
10
15
20
25
30
35
0
10
20
30
40
50
60
70
0
5
10
15
20
Ienākumu samazinājums (%)
Sagaidāmo zaudējumu pieaugums (% no kredītu atlikuma, labā ass)
Papildu nepieciešamie kredītiestāžu uzkrājumi (% no kredītu atlikuma, labā ass)
Ievainojamās mājsaimniecības (% no kredītņēmējiem)
Ievainojamo mājsaimniecību kredītu īpatsvars (% no kopējā mājokļu kredītu atlikuma)
Procentu likmju
pieauguma šoks vairāk
ietekmē
mājsaimniecības ar
lieliem kredītiem
200 bps (2 pp) pieauguma
gadījumā:
 IM īpatsvars pieaugtu vairāk kā
1,5 reizes (par 7.2pp)
IM saistību īpatsvars portfelī
gandrīz dubultotos (pieaugums par
11.4 pp).
Banku zaudējumi (pie
pašreizējām NĪ cenām) palielinātos
par 2.1 pp no mājokļa kredītu
portfeļa
0
5
10
15
20
25
30
35
0
10
20
30
40
50
60
70
-
50
100
150
200
250
300
Procentu likmes pieaugums (bps)
Sagaidāmo zaudējumu pieaugums (% no kredītu atlikuma, labā ass)
Papildu nepieciešamie kredītiestāžu uzkrājumi (% no kredītu atlikuma, labā ass)
Ievainojamās mājsaimniecības (% no kredītņēmējiem)
Ievainojamo mājsaimniecību kredītu īpatsvars (% no kopējā mājokļu kredītu atlikuma)
Bezdarba pieauguma
ietekme ir ierobežota, jo
nodarbinātības ienākumu
kritumu mazina
bezdarbnieku pabalstu
pieejamība:
pie 11pp pieauguma:
 IM īpatsvars dubultotos
(pieaugums par 11.2 pp);
 IM saistību īpatsvars portfelī
gandrīz dubultotos (pieaugums
par 10.8 pp)
 Banku zaudējumi (pie
pašreizējām NĪ cenām)
palielinātos par 1.7 pp no
mājokļa kredītu portfeļa
0
5
10
15
20
25
30
35
0
10
20
30
40
50
60
70
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
10.0
10.5
11.0
11.5
12.0
12.5
13.0
13.5
14.0
14.5
15.0
Bezdarba līmeņa palielinājums (pp)
Sagaidāmo zaudējumu pieaugums (% no kredītu atlikuma, labā ass)
Papildu nepieciešamie kredītiestāžu uzkrājumi (% no kredītu atlikuma, labā ass)
Ievainojamās mājsaimniecības (% no kredītņēmējiem)
Ievainojamo mājsaimniecību kredītu īpatsvars (% no kopējā mājokļu kredītu atlikuma)
Apvienojumā ar ienākumu
samazinājumu*,
mājsaimniecību jutīgums
pret bezdarba pieaugumu
palielinās:
pie 11pp bezdarba pieauguma un
5.2% algas samazinājuma:
 IM īpatsvars pieaugtu par 18.1 pp
 IM saistību īpatsvars portfelī
pieaugtu par 17.1 pp
 Banku zaudējumi (pie pašreizējām
NĪ cenām) palielinātos par 2.5 pp
no mājokļa kredītu portfeļa
* - Balstoties uz LB makroekonomiskā modeļa rezultātiem, pieaugums bezdarba līmenī par 1 pp rada darba samaksas samazinājumu par apmēram 0.47 pp.
0
5
10
15
20
25
30
35
0
10
20
30
40
50
60
70
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
10.0
10.5
11.0
11.5
12.0
12.5
13.0
13.5
14.0
14.5
15.0
Bezdarba līmeņa palielinājums (pp)
Sagaidāmo zaudējumu pieaugums (% no kredītu atlikuma, labā ass)
Papildu nepieciešamie kredītiestāžu uzkrājumi (% no kredītu atlikuma, labā ass)
Ievainojamās mājsaimniecības (% no kredītņēmējiem)
Ievainojamo mājsaimniecību kredītu īpatsvars (% no kopējā mājokļu kredītu atlikuma)
GALVENĀS ATZIŅAS
Galvenās atziņas
 Mājsaimniecības-kredītņēmējas ir jutīgas pat pret nelieliem nelabvēlīgiem šokiem;
 Visievainojamākās – mājsaimniecības, kuras saistības uzņēmās neilgi pirms krīzes
sākuma;
 Lai gan tautsaimniecības izaugsme ir atjaunojusies, daļa mājsaimniecību-kredītņēmēju
nav spējušas atgūt zudušo maksātspēju un saskaras ar grūtībām sabalansēt savus
ienākumus un izdevumus;
 Iespējamie papildu zaudējumi aizdevējiem, īstenojoties nelabvēlīgiem šokiem, ir kļuvuši
mērenāki;
 Mājsaimniecību ienākumi, it īpaši maksātspējīgo, pēdējo gadu laikā ir palielinājušies,
tādējādi mazinot to ievainojamības risku.
PIELIKUMS
Analīzes metodoloģija I
Bi = RIi + Ui - SIi – Ki
 Bi –i-tās mājsaimniecības finansiālā marža (ienākumu-izdevumu bilance)
 RIi – i-tās mājsaimniecības kopējie rīcībā esošie ienākumi
 Ui – i-tās mājsaimniecības uzkrājumi
 SIi – i-tās mājsaimniecības sadzīves izdevumi pārtikas un patēriņa preču iegādei un komunālo maksājumu
segšanai
 Ki – i-tās mājsaimniecības kopējie maksājumi saistību izpildei
Bi≥0 – Maksātspējīga mājsaimniecība (MM)
Bi<0 – Ievainojama mājsaimniecība (IM)
Individuālās mājsaimniecības finanšu marža nākamajām kalendāram gadam
Analīzes metodoloģija II
 Si –i-tās mājsaimniecības kopējais (summārais) mājokļa kredītu saistību atlikums
 KNAi (LTV)– i-tās mājsaimniecības kopējā (summāra) mājokļa kredītu atlikuma intervālam atbilstoša kredīta un nodrošinājuma
attiecības vērtība
 tika izmantotas no Kredītu reģistra datiem aprēķinātas vidējas KNA vērtības, kas atbilst aizņēmēju kopējām mājokļa kredītu atlikumam
Zaudējumi, kas var rasties saistību nepildīšanas gadījumā
Kredīta nodrošinājuma vērtība (Vi ):
Individuālās ievainojamās mājsaimniecības (Bi<0) sagaidāmie zaudējumi (SZi ):
𝑆𝑍𝑖 =
0, ja 𝑉𝑖 ≥ 𝑆𝑖
𝑆𝑖 − 𝑉𝑖 , ja 𝑉𝑖 < 𝑆𝑖
𝑉𝑖 = 𝑆𝑖/𝐾𝑁𝐴𝑖,
Analīzes metodoloģija III
 Nepiemērojot nekādus šokus, aprēķinātie sagaidāmie zaudējumi vienkārši atspoguļo zaudējumus no
mājsaimniecībām, kuras jau gada sākumā nepildīja saistības. Uz šādiem zaudējumiem jau jābūt izveidotiem
uzkrājumiem. Reakcijas uz piemērotiem šokiem atspoguļošanai tika aprēķināti sagaidāmo zaudējumu pieaugumi
šoku gadījumā:
Sagaidāmie zaudējumi
𝐼 𝐵 𝑖<0 =
0, ja 𝐵𝑖 ≥ 0,
1, ja 𝐵𝑖 < 0.
𝑆𝑍 = 𝐼{𝐵 𝑖<0} ∙ 𝑆𝑍𝑖
𝑁
𝑖=1
,
kur i-tās mājsaimniecības negatīvas finansiālās maržas indikatorfunkcija, kas pieņem vērtību 1, ja mājsaimniecības finansiālā
marža ir negatīva:
∆𝑆𝑍𝑠ℎ𝑜𝑐𝑘 = 𝑆𝑍𝑠ℎ𝑜𝑐𝑘 − 𝑆𝑍 𝑛𝑜 𝑠ℎ𝑜𝑐𝑘 ,
Analīzes metodoloģija III
 kalpo kā kavēto kredītu īpatsvara aizstājējmainīgais (proxy)
 kavēto virs 90 dienām kredītu īpatsvars ir publiski pieejams un plaši analizēts rādītājs (FKTK)
Ievainojamo mājsaimniecību saistību īpatsvars kopējā atlikumā EAD%
𝐸𝐴𝐷% =
𝐼 𝐵𝑖<0 ∙ 𝑆𝑖
𝑁
𝑖=1
𝑆𝑖
𝑁
𝑖=1
∙ 100,
kur Si –i-tās mājsaimniecības kopējais (summārais) mājokļa kredītu saistību atlikums.
 Papildus nepieciešamie uzkrājumi (PNU) tiek rēķināti kā 60% no kavētajiem kredītiem:
𝑃𝑁𝑈 = 0.6 ∗ (𝐸𝐴𝐷%𝑠ℎ𝑜𝑐𝑘 − 𝐸𝐴𝐷%𝑛𝑜 𝑠ℎ𝑜𝑐𝑘 )
Analīzes metodoloģija IV
 Bezdarba pieaugums tika modelēts ar Montekarlo simulācijām (1000 atkārtojumi);
 Katrā simulācijā bezdarbnieka statuss indivīdam tika piešķirts ar nejaušās atlases paņēmienu;
 Katram Latvijā nodarbinātajam izlasē šāda statusa piešķiršana ir vienlīdziespējama;
 Visas personas, kas kļuvušas par bezdarbniekiem bezdarba pieauguma simulācijas rezultātā,
saņem bezdarba pabalstus;
 Iegūtie zaudējumi ir vidējie 1000 simulācijās.
Bezdarba pieauguma modelēšana
Loģistiskā regresija: maksātnespējas varbūtības ietekmējošo faktoru noteikšana
 Modelēšanas atkarīgais mainīgais
 mājsaimniecība pieder riska grupai, ja:
– uz jautājumu “Vai aizņēmuma atmaksa sagādā Jūsu ģimenei grūtības?” sniegta atbilde:
“Sagādā nozīmīgas grūtības, atmaksa jau tiek kavēta”;
– uz jautājumu “Kā Jūs vērtējat savas aizņēmuma atmaksāšanas spējas, ja Jūsu ikmēneša
maksājumi par aizņēmumu pieaugtu par 20-25%?” sniegta atbilde: “Es jau pašlaik nevaru
pilnībā veikt ikmēneša maksājumus.”




grupairiskapiederm/sja,1
grupairiskanepiederm/sja,0
Y
Loģistiskā regresija: koeficientu novērtējumi un diagnostika
2
RNagelkerke
Mainīgais
Marginālie efekti
koeficie
nts
p -
vērtība
ME at
means
Averaged
ME
C -3.36 0.000 0.035
APGĀDĀJAMO SKAITS 0.39 0.002 1.47 0.002 0.022
MAKSĀJUMS PRET
IENĀKUMIEM 4.31 0.000 75.15 0.181 0.242
UZKRĀJUMI (BINĀRS) -0.68 0.068 0.51 -0.029 -0.038
BEZDARBNIEKU SKAITS
& LAUKI 1.34 0.018 3.80 0.056 0.075
IENĀKUMI 2. KVARTILĒ -0.63 0.034 0.53 -0.027 -0.035
IENĀKUMI 3. KVARTILĒ -2.28 0.000 0.10 -0.096 -0.128
IENĀKUMI 4. KVARTILĒ -1.91 0.001 0.15 -0.081 -0.107

e
AUROC
0.876
McFadden
R-sq
Nagelkerke
R-sq
0.341 0.409
HL p - vērtība
4.58 0.801
Mājsaimniecību aptauja vairāk reprezentē vidējos un vidēji mazos mājokļa kredītus
Mājokļa kredītu atlikumu īpatsvara kopējā mājokļu kredītu
atlikumā salīdzinājums ar Kredītu reģistra datiem
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
≤ 10
tūkst.
20
tūkst.
30
tūkst.
40
tūkst.
50
tūkst.
60
tūkst.
70
tūkst.
80
tūkst.
90
tūkst.
100
tūkst.
150
tūkst.
>150
tūkst.
Atlikumuīpatsvarskopējāatlikumā(%)
Mājokļa kredītu atlikums (latos)
Izlases dati Kredītu reģistrs
Mājokļa kredītu skaita īpatsvara no kopējā mājokļu kredītu skaita
salīdzinājums ar Kredītu reģistra datiem
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
≤ 10
tūkst.
20
tūkst.
30
tūkst.
40
tūkst.
50
tūkst.
60
tūkst.
70
tūkst.
80
tūkst.
90
tūkst.
100
tūkst.
150
tūkst.
>150
tūkst.
Kredītuskaitaīpatsvarskopējāskaitā(%)
Mājokļa kredītu atlikums (latos)
Izlases dati Kredītu reģistrs
MAKROEKONOMIKA.LV
Vairāk informācijas:

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Eastern European Outlook
Eastern European OutlookEastern European Outlook
Eastern European Outlook
SEB banka
 
Prezentācija: TUA ieguvumi un riski – skatījums no makroekonomiskā viedokļa
Prezentācija: TUA ieguvumi un riski – skatījums no makroekonomiskā viedokļaPrezentācija: TUA ieguvumi un riski – skatījums no makroekonomiskā viedokļa
Prezentācija: TUA ieguvumi un riski – skatījums no makroekonomiskā viedokļa
Latvijas Banka
 
Eiro zonas ekonomika un monetārā politika
Eiro zonas ekonomika un monetārā politikaEiro zonas ekonomika un monetārā politika
Eiro zonas ekonomika un monetārā politika
Latvijas Banka
 
Kāpēc ir svarīga datu analītika un kam tā noder?
Kāpēc ir svarīga datu analītika un kam tā noder?Kāpēc ir svarīga datu analītika un kam tā noder?
Kāpēc ir svarīga datu analītika un kam tā noder?
Latvijas Banka
 
Eastern European Outlook
Eastern European OutlookEastern European Outlook
Eastern European Outlook
SEB banka
 
No lata uz eiro gulbene 2010_12_10
No lata uz eiro gulbene 2010_12_10No lata uz eiro gulbene 2010_12_10
No lata uz eiro gulbene 2010_12_10
Gulbenesbiblioteka
 

La actualidad más candente (20)

Banku piedāvātie pakalpojumi uzņēmējdarbības attīstībai
Banku piedāvātie pakalpojumi uzņēmējdarbības attīstībai Banku piedāvātie pakalpojumi uzņēmējdarbības attīstībai
Banku piedāvātie pakalpojumi uzņēmējdarbības attīstībai
 
Eastern European Outlook
Eastern European OutlookEastern European Outlook
Eastern European Outlook
 
Eiro ieviešanas ietekme uz tautsaimniecību
Eiro ieviešanas ietekme uz tautsaimniecībuEiro ieviešanas ietekme uz tautsaimniecību
Eiro ieviešanas ietekme uz tautsaimniecību
 
"Makroekonomisko Norišu Pārskats" 2013. gada oktobris
"Makroekonomisko Norišu Pārskats" 2013. gada oktobris"Makroekonomisko Norišu Pārskats" 2013. gada oktobris
"Makroekonomisko Norišu Pārskats" 2013. gada oktobris
 
Eiro zonas ekonomika un monetārā politika
Eiro zonas ekonomika un monetārā politikaEiro zonas ekonomika un monetārā politika
Eiro zonas ekonomika un monetārā politika
 
"Makroekonomisko Norišu Pārskats", 2016. gada decembris
"Makroekonomisko Norišu Pārskats", 2016. gada decembris"Makroekonomisko Norišu Pārskats", 2016. gada decembris
"Makroekonomisko Norišu Pārskats", 2016. gada decembris
 
"Makroekonomisko norišu pārskats" 2014. gada decembris
"Makroekonomisko norišu pārskats" 2014. gada decembris"Makroekonomisko norišu pārskats" 2014. gada decembris
"Makroekonomisko norišu pārskats" 2014. gada decembris
 
Prezentācija: TUA ieguvumi un riski – skatījums no makroekonomiskā viedokļa
Prezentācija: TUA ieguvumi un riski – skatījums no makroekonomiskā viedokļaPrezentācija: TUA ieguvumi un riski – skatījums no makroekonomiskā viedokļa
Prezentācija: TUA ieguvumi un riski – skatījums no makroekonomiskā viedokļa
 
Finanšu Stabilitātes Pārskats. 2019
Finanšu Stabilitātes Pārskats. 2019Finanšu Stabilitātes Pārskats. 2019
Finanšu Stabilitātes Pārskats. 2019
 
Latvija, Lietuva, Igaunija - kurā pusē sētai zāle zaļāka?
Latvija, Lietuva, Igaunija - kurā pusē sētai zāle zaļāka?Latvija, Lietuva, Igaunija - kurā pusē sētai zāle zaļāka?
Latvija, Lietuva, Igaunija - kurā pusē sētai zāle zaļāka?
 
Eiro zonas ekonomika un monetārā politika
Eiro zonas ekonomika un monetārā politikaEiro zonas ekonomika un monetārā politika
Eiro zonas ekonomika un monetārā politika
 
Kāpēc ir svarīga datu analītika un kam tā noder?
Kāpēc ir svarīga datu analītika un kam tā noder?Kāpēc ir svarīga datu analītika un kam tā noder?
Kāpēc ir svarīga datu analītika un kam tā noder?
 
"Makroekonomisko Norišu Pārskats", Decembris 2017
"Makroekonomisko Norišu Pārskats", Decembris 2017"Makroekonomisko Norišu Pārskats", Decembris 2017
"Makroekonomisko Norišu Pārskats", Decembris 2017
 
Ieskats pasaules un Latvijas ekonomikā
Ieskats pasaules un Latvijas ekonomikāIeskats pasaules un Latvijas ekonomikā
Ieskats pasaules un Latvijas ekonomikā
 
Eastern European Outlook
Eastern European OutlookEastern European Outlook
Eastern European Outlook
 
Prezentācija: Priekšlikumi obligātās veselības apdrošināšanas ieviešanai Latvijā
Prezentācija: Priekšlikumi obligātās veselības apdrošināšanas ieviešanai LatvijāPrezentācija: Priekšlikumi obligātās veselības apdrošināšanas ieviešanai Latvijā
Prezentācija: Priekšlikumi obligātās veselības apdrošināšanas ieviešanai Latvijā
 
No lata uz eiro gulbene 2010_12_10
No lata uz eiro gulbene 2010_12_10No lata uz eiro gulbene 2010_12_10
No lata uz eiro gulbene 2010_12_10
 
Makroekonomisko norišu pārskats. 2019. gada decembris
Makroekonomisko norišu pārskats. 2019. gada decembrisMakroekonomisko norišu pārskats. 2019. gada decembris
Makroekonomisko norišu pārskats. 2019. gada decembris
 
Latvijas tautsaimniecības aktualitātes
Latvijas tautsaimniecības aktualitātesLatvijas tautsaimniecības aktualitātes
Latvijas tautsaimniecības aktualitātes
 
Lekcija: Eirozonas ekonomika un monetārā politika
Lekcija: Eirozonas ekonomika un monetārā politikaLekcija: Eirozonas ekonomika un monetārā politika
Lekcija: Eirozonas ekonomika un monetārā politika
 

Destacado

Quant Trader Algorithms
Quant Trader AlgorithmsQuant Trader Algorithms
Quant Trader Algorithms
bzinchenko
 
Logistic regression
Logistic regressionLogistic regression
Logistic regression
saba khan
 
No451 newslettr daily e-18-4_2014
No451 newslettr daily e-18-4_2014No451 newslettr daily e-18-4_2014
No451 newslettr daily e-18-4_2014
al-nashra
 
Synthesis multimedia learning
Synthesis multimedia learningSynthesis multimedia learning
Synthesis multimedia learning
kylealee
 
Penguin island brocure
Penguin island brocurePenguin island brocure
Penguin island brocure
alanasmith2
 
MIP Platform IoT v2-2 online
MIP Platform IoT v2-2 onlineMIP Platform IoT v2-2 online
MIP Platform IoT v2-2 online
Takwa Fuadi Samad
 
Ugi 2015 q3 earnings call presentation v final final
Ugi 2015 q3 earnings call presentation v final finalUgi 2015 q3 earnings call presentation v final final
Ugi 2015 q3 earnings call presentation v final final
UGI_Corporation
 
S L U Social Media
S L U  Social  MediaS L U  Social  Media
S L U Social Media
David Strom
 
Classification of morphemes
Classification of morphemesClassification of morphemes
Classification of morphemes
Ayesha Aslam
 

Destacado (19)

Quant Trader Algorithms
Quant Trader AlgorithmsQuant Trader Algorithms
Quant Trader Algorithms
 
Logistic Regression: Predicting The Chances Of Coronary Heart Disease
Logistic Regression: Predicting The Chances Of Coronary Heart DiseaseLogistic Regression: Predicting The Chances Of Coronary Heart Disease
Logistic Regression: Predicting The Chances Of Coronary Heart Disease
 
Logistic Regression Analysis
Logistic Regression AnalysisLogistic Regression Analysis
Logistic Regression Analysis
 
Logistic regression
Logistic regressionLogistic regression
Logistic regression
 
No451 newslettr daily e-18-4_2014
No451 newslettr daily e-18-4_2014No451 newslettr daily e-18-4_2014
No451 newslettr daily e-18-4_2014
 
Synthesis multimedia learning
Synthesis multimedia learningSynthesis multimedia learning
Synthesis multimedia learning
 
New Presentation
New PresentationNew Presentation
New Presentation
 
Penguin island brocure
Penguin island brocurePenguin island brocure
Penguin island brocure
 
Lab portfolio
Lab portfolioLab portfolio
Lab portfolio
 
MIP Platform IoT v2-2 online
MIP Platform IoT v2-2 onlineMIP Platform IoT v2-2 online
MIP Platform IoT v2-2 online
 
Ugi 2015 q3 earnings call presentation v final final
Ugi 2015 q3 earnings call presentation v final finalUgi 2015 q3 earnings call presentation v final final
Ugi 2015 q3 earnings call presentation v final final
 
Cosmetic dermatology washington dc
Cosmetic dermatology washington dcCosmetic dermatology washington dc
Cosmetic dermatology washington dc
 
3Com 3C13821
3Com 3C138213Com 3C13821
3Com 3C13821
 
S L U Social Media
S L U  Social  MediaS L U  Social  Media
S L U Social Media
 
Classification of morphemes
Classification of morphemesClassification of morphemes
Classification of morphemes
 
Application System導入価値を取り戻す“測る化”とは
Application System導入価値を取り戻す“測る化”とはApplication System導入価値を取り戻す“測る化”とは
Application System導入価値を取り戻す“測る化”とは
 
20110623 presentazione nettuno
20110623 presentazione nettuno20110623 presentazione nettuno
20110623 presentazione nettuno
 
Guatemala..
Guatemala..Guatemala..
Guatemala..
 
Real estate market review Q2 2014
Real estate market review Q2 2014Real estate market review Q2 2014
Real estate market review Q2 2014
 

Más de Latvijas Banka

Más de Latvijas Banka (20)

Ekspertu sarunas prezentācija 2024. gada 13. marts
Ekspertu sarunas prezentācija 2024. gada 13. martsEkspertu sarunas prezentācija 2024. gada 13. marts
Ekspertu sarunas prezentācija 2024. gada 13. marts
 
MNI Connect
MNI Connect MNI Connect
MNI Connect
 
Latvijas cilvēkkapitāls ekonomikas mainīgajos apstākļos
Latvijas cilvēkkapitāls ekonomikas mainīgajos apstākļosLatvijas cilvēkkapitāls ekonomikas mainīgajos apstākļos
Latvijas cilvēkkapitāls ekonomikas mainīgajos apstākļos
 
Human capital as the key to economic development
Human capital as the key to economic developmentHuman capital as the key to economic development
Human capital as the key to economic development
 
Ekspertu saruna Latvijas Bankā 19.10.2023.
Ekspertu saruna Latvijas Bankā 19.10.2023.Ekspertu saruna Latvijas Bankā 19.10.2023.
Ekspertu saruna Latvijas Bankā 19.10.2023.
 
Makroekonomisko Norišu Pārskats. 2023. gada septembris
Makroekonomisko Norišu Pārskats. 2023. gada septembrisMakroekonomisko Norišu Pārskats. 2023. gada septembris
Makroekonomisko Norišu Pārskats. 2023. gada septembris
 
Latvijas tautsaimniecības makroekonomiskā attīstība | Septembris 2023
Latvijas tautsaimniecības makroekonomiskā attīstība | Septembris 2023Latvijas tautsaimniecības makroekonomiskā attīstība | Septembris 2023
Latvijas tautsaimniecības makroekonomiskā attīstība | Septembris 2023
 
Digitālo finanšu drošība
Digitālo finanšu drošībaDigitālo finanšu drošība
Digitālo finanšu drošība
 
Darba tirgus apskats un aktualitātes 2023
Darba tirgus apskats un aktualitātes 2023Darba tirgus apskats un aktualitātes 2023
Darba tirgus apskats un aktualitātes 2023
 
Nodokļu politika un tās iespējas 2023
Nodokļu politika un tās iespējas 2023Nodokļu politika un tās iespējas 2023
Nodokļu politika un tās iespējas 2023
 
Procentu likmju celšana inflācijas mazināšanai
Procentu likmju celšana inflācijas mazināšanaiProcentu likmju celšana inflācijas mazināšanai
Procentu likmju celšana inflācijas mazināšanai
 
Inflācijas ietekme uz personīgajām finansēm
Inflācijas ietekme uz personīgajām finansēmInflācijas ietekme uz personīgajām finansēm
Inflācijas ietekme uz personīgajām finansēm
 
Ekonomikas aktualitātes 2023
Ekonomikas aktualitātes 2023Ekonomikas aktualitātes 2023
Ekonomikas aktualitātes 2023
 
Makroekonomisko Norišu Pārskats. 2023. gada marts
Makroekonomisko Norišu Pārskats. 2023. gada martsMakroekonomisko Norišu Pārskats. 2023. gada marts
Makroekonomisko Norišu Pārskats. 2023. gada marts
 
MNI Connect
MNI ConnectMNI Connect
MNI Connect
 
Ekspertu saruna par finanšu pratību
Ekspertu saruna par finanšu pratībuEkspertu saruna par finanšu pratību
Ekspertu saruna par finanšu pratību
 
Tautsaimniecības aktualitātes
Tautsaimniecības aktualitātesTautsaimniecības aktualitātes
Tautsaimniecības aktualitātes
 
Latvia`s Macro Profile 2023
Latvia`s Macro Profile 2023Latvia`s Macro Profile 2023
Latvia`s Macro Profile 2023
 
Kurā pusē sētai zāle zaļāka
Kurā pusē sētai zāle zaļākaKurā pusē sētai zāle zaļāka
Kurā pusē sētai zāle zaļāka
 
Latvijas tautsaimniecības makroekonomiskā attīstība | Marts 2023
Latvijas tautsaimniecības makroekonomiskā attīstība | Marts 2023Latvijas tautsaimniecības makroekonomiskā attīstība | Marts 2023
Latvijas tautsaimniecības makroekonomiskā attīstība | Marts 2023
 

Mājsaimniecību-kredītņēmēju analīze: aptauja un finanšu ievainojamības novērtējums - pētījuma prezentācija

  • 1. MĀJSAIMNIECĪBU- KREDĪTŅĒMĒJU ANALĪZE: APTAUJA UN FINANŠU IEVAINOJAMĪBAS NOVĒRTĒJUMS
  • 2. Prezentācijas plāns  Ievads – pētījuma motivācija;  Ievainojamās mājsaimniecības definīcija;  Aptaujas raksturojums;  Stresa testa metodoloģija;  Stresa testa rezultāti;  Secinājumi.
  • 3. Mērķis: novērtēt mājsaimniecību-kredītņēmēju finansiālo ievainojamību Motivācija: finanšu krīzes laikā mājsaimniecības saskārās ar nozīmīgu ienākumu un nodarbinātības sarukumu, tajā pat laikā saglabājot ievērojamu parāda slogu. Līdz šim mājsaimniecību stāvokļa uzlabošanās ir bijusi samērā lēna un trūka informācijas tieši par kredītņēmēju finansiālo stāvokli Uzdevumi: Ar aptaujas palīdzību iegūt datus par mājsaimiecībām-kredītņēmējām, kas nav pieejami no citiem avotiem: - ienākumi un to avoti; - izdevumi un to sadalījums; - mājsaimniecības sastāvs. Novērtēt kredītņēmēju finansiālo situāciju; Modelēt kredītņēmēju jutīgumu pret nelabvēlīgām makroekonomisko rādītāju pārmaiņām.
  • 4. Straujā tautsaimniecības izaugsme veicināja parāda pieaugumu, krīze – parāda sloga eksploziju Eiro
  • 5. Latvijas mājsaimniecību parāds strauji pieauga, pietuvojoties attīstīto ES valstu līmenim Mājsaimniecību aizņēmumi pret rīcībā esošo ienākumu (%, šķirots dilstoši pēc 2008. gada datiem) Avots: ECB Statistikas datubāze (ECB Statistical Data Warehouse)
  • 6. Mērķis: novērtēt mājsaimniecību-kredītņēmēju finansiālo ievainojamību Motivācija: finanšu krīzes laikā mājsaimniecības saskārās ar nozīmīgu ienākumu un nodarbinātības sarukumu, tajā pat laikā saglabājot ievērojamu parāda slogu. Līdz šim mājsaimniecību stāvokļa uzlabošanās ir bijusi samērā lēna un trūka informācijas tieši par kredītņēmēju finansiālo stāvokli Uzdevumi: Ar aptaujas palīdzību iegūt datus par mājsaimiecībām-kredītņēmējām, kas nav pieejami no citiem avotiem: - ienākumi un to avoti; - izdevumi un to sadalījums; - mājsaimniecības sastāvs. Novērtēt kredītņēmēju finansiālo situāciju; Modelēt kredītņēmēju jutīgumu pret nelabvēlīgām makroekonomisko rādītāju pārmaiņām.
  • 8. 2013. gadā Latvijas Bankas uzdevumā tika veikta mājsaimniecību- kredītņēmēju aptauja  Aptaujas veicējs – socioloģisko pētījumu firma TNS;  Kritērijs – mājsaimniecībai ir vismaz viens kredīts mājokļa iegādei;  Izlases izmērs – 1002 mājsaimniecības;  Analīzē izmantoti dati par 974 mājsaimniecībām;  37% respondentu tika aptaujāti dzīves vietās, 63% – ar interneta starpniecību.  Šī ir otrā šāda veida aptauja. Pirmā – izmēģinājuma aptauja tika veikta 2011. gadā un tajā tika aptaujāta 801 mājsaimniecība. Respondentu sadalījums pēc dzīvesvietas (% no izlases)
  • 9. Visas mājsaimniecības tiek iedalītas 2 grupās: maksātspējīgās un ievainojamās. Par ievainojamām tiek uzskatītas mājsaimniecības ar negatīvu finansiālo maržu Katrai mājsaimniecībai tika aprēķināta uz pilnu kalendāro gadu attiecināta finanšu marža Finanšu marža = Mājsaimniecības 12 mēnešu ienākumi Mājsaimniecības uzkrājumi+ - Mājsaimniecības 12 mēnešu sadzīves izdevumi - Mājsaimniecības 12 mēnešu saistību dzēšanas maksājumi ≥0 <0 Finanšu marža Maksātspējīga mājsaimniecība (MM) Ievainojama mājsaimniecība (IM) 90% no izlases mājsaimniecībām 10% no izlases mājsaimniecībām
  • 10. 0 5 10 15 20 25 30 35 Mazāk par 200 200.01 - 300 300.01 - 500 500.01 - 1000 1000.01 un vairāk Īpatsvarsnonodarbinātajiem(%) Ienākumi no nodarbinātības mēnesī vidēji uz vienu nodarbināto (latos) Ienākumu no nodarbinātības vidēji uz vienu nodarbināto sadalījums Valstī kopumā Izlase Aptauja rāda, ka kredītņēmējiem ir vidēji augstāki ienākumi nekā valstī:  aptaujā 62% no nodarbinātajiem mēnesī saņem nodarbinātības ienākumus lielākus par 300 latiem, kamēr valstī kopumā tie ir 39% nodarbināto
  • 11. 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Mazāk par 200 200.01 - 300 300.01 - 500 500.01 - 1000 1000.01 un vairāk Īpatsvarsnonodarbinātajiem(%) Mājsaimniecības kopējie mēneša ienākumi vidēji uz vienu nodarbināto (latos) Mājsaimniecības kopējo ienākumu vidēji uz vienu nodarbināto sadalījums Aptauja 2011 Aptauja 2013 Pēdējo 2 gadu laikā mājsaimniecību ienākumi ir palielinājušies:  mājsaimniecību nodarbināto koncentrācija augstāku ienākumu intervālos kopš 2011. gada aptaujas ir palielinājusies
  • 12. 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Mazāk par 200 200.01 - 300 300.01 - 500 500.01 - 750 750.01 - 1000 1000.01 - 1500 virs 1500 Īpatsvarsnomājsaimniecībuskaitaattiecīgajā mājsaimniecībugrupā(%) Mājsaimniecības kopējie mēneša ienākumi (latos) Mājsaimniecību sadalījums pēc kopējiem mājsaimniecības neto mēneša ienākumiem Kopā MM IM Ievainojamo mājsaimniecību koncentrācija zemo ienākumu grupās ir ievērojami lielāka nekā vidēji izlasē:  76% no ievainojamām mājsaimniecībām kopumā saņem mazāk kā 500 latus mēnesī, kamēr tikai 23% no maksātspējīgajām mājsaimniecībām
  • 13. 0 5 10 15 20 25 Augstākāvaividējālīmeņa vadītājs Speciālists Ierindasdarbinieks–ierēdnis, kalpotājs Ierindasdarbinieks–strādā fiziskudarbu Pašnodarbinātais Zemnieks Kultūrasdarbinieks Mākslinieks Bezdarbnieks Īpatsvarsnovisiemmājsaimniecībaslocekļiem attiecīgajāmājsaimniecībugrupā(%) Mājsaimniecību nodarbināto sadalījums pēc nodarbinātības statusa MM IM Aptaujas dati par mājsaimniecību nodarbinātajiem liecina:  ievainojamās mājsaimniecībās ir ievērojami vairāk bezdarbnieku un to nodarbinātie retāk ieņem augstākos amatus  un retāk tiek nodarbināti labāk atalgotās nozarēs (sk. nākamo slaidu)
  • 14. 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 2 4 6 8 10 12 14 K J D M O H A F N Q C G L R P I Netodarbasamaksa(latos) Īpatsvarsnovisiemmājsaimniecībasnodarbinātajiem attiecīgajāmājsaimniecībugrupā(%) Mājsaimniecību nodarbināto sadalījums pa nozarēm un vidējā darba samaksa nozarē (%) MM IM Vidējā darba samaksa nozarē (labā ass) A – Lauksaimniecība C – Apstrādes rūpniecība D – Elektroenerģija F – Būvniecība G – Vairumtirdzniecība, mazumtirdzniecība H – Transports un uzglabāšana I – Izmitināšana un ēdināšanas pakalpojumi J – Informācijas un komunikācijas pakalpojumi K – Finanšu un apdrošināšanas darbības L – Operācijas ar NĪ M – Profesionālie, zinātniskie un tehniskie pakalpojumi N – Administratīvo un apkalpojošo dienestu darbība O – Valsts pārvalde, aizsardzība P – Izglītība Q – Veselība un sociālā aprūpe R – Māksla, izklaide un atpūta Nozares ranžētas pēc vidējās darba samaksas nozarē
  • 15. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 1.kvartile Mazāk par 450 2.kvartile 450-680 3.kvartile 700-950 4.kvartile Vairāk par 950 Mājsaimniecībuskaitaīpatsvarskopējā ievainojamomājsaimniecībuskaitā(%) Atlikumaīpatsvarskopējāizlases mājokļukredītportfelī(%) Mājsaimniecības kopējie mēneša ienākumi kvartilē (latos) Mājsaimniecību mājokļa kredītu atlikumu īpatsvars portfelī (% no atlikuma) un ievainojamo mājsaimniecību skaits sadalījumā pa ienākuma kvartilēm (%) IM mājokļa kredītu atlikumu īpatsvars portfelī MM mājokļa kredītu atlikumu īpatsvars portfelī IM skaita īpatsvars kopējā IM mājsaimniecību skaitā (labā ass) Lielākā mājokļa kredītu atlikuma daļa (40%) izsniegta mājsaimniecībām ar augstākajiem ienākumiem. Taču ievainojamo mājsaimniecību un to saistību sadalījumam kvartilēs vērojama pretēja tendence:  ievainojamo mājsaimniecību lielākā saistību daļa ir mājsaimniecībām ar zemākajiem ienākumiem (1.kvartile)  73% no ievainojamām mājsaimniecībām ir zemāko ienākumu kvartilē
  • 16. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 5 10 15 20 25 Nekustamoīpašumucenuindeksavērtība Mājokļakredītuatlikumuīpatsvarskopējāatlikumā(%) Mājokļa kredīta ņemšanas gads Mājokļa kredītu atlikuma sadalījums pēc kredīta ņemšanas gada IM MM Nekustamo īpašumu cenu indekss (2007=100) (labā ass) Mājsaimniecības ir uzņēmušās ievērojamas saistības 2006.-2008. gados jeb NĪ cenu “pīķa” laikā:  šajos gados ir paņemti 60% no visa izlases mājokļa kredītportfeļa atlikuma un 48% no izlases mājokļu kredītu skaita  tieši ievainojamās mājsaimniecības šajā periodā ir uzņēmušās lielāko parāda slogu: – 69% no kopējā ievainojamo mājsaimniecību mājokļa kredītu atlikuma – 57% no visiem ievainojamo mājsaimniecību mājokļa kredītiem
  • 17. Lai gan vērojama situācijas uzlabošanās un ievainojamo mājsaimniecību skaits un it īpaši saistību īpatsvars kopējā kredītportfelī sarūk, tas joprojām vērtējams kā samērā augsts  ievainojamo mājsaimniecību īpatsvars kopējā mājsaimniecību skaitā kopš 2011.gada aptaujas samazinājies par 1 procentpunktu  ievainojamo mājsaimniecību saistību īpatsvars mājokļa kredītportfeļi kopš 2011.gada samazinājies par 8 procentpunktiem 11 21 10 13 0 5 10 15 20 25 Ievainojamo mājsaimniecību īpatsvars Ievainojamo mājsaimniecību saistību īpatsvars mājokļa kredītportfelī Īpatsvars(%) Ievainojamo mājsaimniecību skaita un saistību īpatsvara mājokļa kredītportfelī salīdzinājums starp 2011. gada un 2013. gada aptaujām (%) Aptauja 2011 Aptauja 2013
  • 18. 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 <20 20-40 40-59 60-79 80-100 >=100 Īpatsvarskopējāmājsaimniecībuskaitā(%) Mājsaimniecības visu kredītu mēneša maksājumu attiecība pret mēneša ienākumiem (%) Mājsaimniecību visu kredītu maksājumu attiecība pret ienākumiem salīdzinājumā starp 2011. gada un 2013. gada aptaujām Aptauja 2011 Aptauja 2013 Kopumā visā izlasē vidējais parāda slogs ir mazinājies, galvenokārt maksātspējīgo mājsaimniecību finansiālās situācijas uzlabošanās dēļ  vidējā visu kredītu mēneša maksājumu attiecība pret ienākumiem 2011. gada aptaujā bija 31%, kamēr 2013. gadā – 29%  40% maksājumu pret ienākumiem slieksni 2011. gadā pārsniedza 23% mājsaimniecību, taču 2013. gadā 16%
  • 19. 20 71 9 19 0 10 20 30 40 50 60 70 80 MM IM Vidējākredītumēnešamaksājumuattiecībapret mēnešaienākumiem(%) Mājsaimniecību grupa Vidējās kredītu mēneša maksājumu attiecības pret mājsaimniecības mēneša ienākumiem mājsaimniecību grupās Vidējā mājokļu kredītu maksājumu attiecība pret ienākumiem Vidējā citu kredītu maksājumu attiecība pret ienākumiem Mājokļu kredītu maksājumu attiecības pret ienākumiem mediāna Ievainojamas mājsaimniecības  ievērojami lielāks kredītu maksājumu slogs – vidējās ikmēneša kredītmaksājumu attiecības pret ienākumiem ir lielākas gan mājokļa, gan citiem kredītiem  biežāk ņem citus kredītus – 53% ievainojamo mājsaimniecību ir vēl citi kredīti, kamēr 33% maksātspējīgo mājsaimniecību
  • 20. Lielākajai daļai ievainojamo mājsaimniecību visu kredītu ikmēneša maksājumu slogs ir pārmērīgs  68% ievainojamo mājsaimniecību ikmēneša kredītu maksājumu slogs pārsniedz 40% attiecībā pret ienākumiem, savukārt maksātspējīgām tie ir 10% mājsaimniecību 0 5 10 15 20 25 30 35 Īpatsvarskopējāmājsaimniecībuskaitāattiecīgajā mājsaimniecībugrupā(%) Mājsaimniecības visu kredītu mēneša maksājumu attiecība pret mēneša ienākumiem (%) Vidējais visu kredītu ikmēneša maksājumu slogs MM IM 99.3
  • 21. Maksātspējīgo un ievainojamo mājsaimniecību salīdzinājums Rādītāji MM IM Vidējie mēneša ienākumi uz mājsaimniecību (Ls) 863 386 Vidējais mājokļa kredītu atlikums (tūkst. Ls) 18.5 23.8 Vidējais citu kredītu atlikums (tūkst. Ls) 0.5 0.8 Vidējais kopējais kredītu atlikums (tūkst. Ls) 19.1 24.6 Vidējais mājokļa kredīta maksājums mēnesī (Ls) 158 212 Vidējais pārējo kredītu maksājums mēnesī (Ls) 26 39 Vidējais kredītu skaits 1.5 1.8 Vidējais nodarbināto skaits 1.8 1.4 Vidējais locekļu skaits 3.2 3.4 Vidējais nodarbināto vecums 39.5 40.0 Nodarbināto ar augstāko izglītību īpatsvars (%) 51 35 Kopējais mājokļa kredītu apjoms izlasē (milj. Ls) 16.2 (87.3%) 2.4 (12.7%) Mājsaimniecību skaits izlasē 875 (89.8%) 99 (10.2%) Ievainojamās mājsaimniecības raksturo:  Zemāki ienākumi  Lielāki kredītu atlikumi  Lielāki kredītu maksājumi (gan nomināli, gan attiecībā pret ienākumiem)  Vidēji vairāk kredītu uz vienu mājsaimniecību  Ģimenē vidēji vairāk bezdarbnieku
  • 22. Loģistiskā regresija: Maksātnespējas novērtējums atkarībā no maksājuma pret ienākumiem un ienākumu kvartiles Maksātnespējas novērtējums Maksājums pret ienākumiem (%) 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 1. kvartile 2. kvartile 3. kvartile 4. kvartile Pieļaujamais maksājuma pret ienākumiem līmenis ir atkarīgs no ienākuma līmeņa: 1. kvartile 32% 2. kvartile 47%
  • 23. Loģistiskā regresija: Maksātnespējas novērtējums atkarībā no apgādājamo skaita un uzkrājumiem Maksātnespējas novērtējums Uzkrājumu esamība samazina maksātnespējas varbūtību 2 reizes (par 50%) Katrs apgādājamais palielina maksātnespējas varbūtību ~ par 2pp Jo vairāk apgādājamo, jo svarīgāki uzkrājumiApgādājamo skaits 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0 1 2 3 4 5 6 Uzkrājumi ir Uzkrājumu nav
  • 25. Stresa testu pieņēmumi  Analīzes laiks – viens gads (2014);  Šoki tiek piemēroti 2014. gada sākumā, pieņemot, ka pārējie mainīgie faktori saglabājas nemainīgi (ceteris paribus princips);  Gada laikā mājsaimniecības ienākumi nemainās;  Mājsaimniecība var izmantot savus uzkrājumus izdevumu segšanai;  Novērtējot ienākumu samazinājuma šoka ietekmi, ienākumu līmenis tiek samazināts visām mājsaimniecībām proporcionāli;  Procentu likmju šoks tiek piemērots tikai kredītiem mājokļa iegādei;  Bezdarba pieaugums tiek modelēts ar Montekarlo simulācijām;  Gada laikā nemainās kredītu līgumu nosacījumi.
  • 26. Sagaidāmo zaudējumu aizdevējiem aprēķins individuālas mājsaimniecības līmenī Algas samazinājums Finanšu marža Maksātspējīga mājsaimniecība (MM) Ievainojama mājsaimniecība (IM) ≥0 <0 Procentu likmes pieaugums Bezdarba pieaugums Makro šoki: Zaudējumi nerodas Sagaidāmie zaudējumi = Saistības – nodrošinājuma vērtība Papildus nepieciešamie uzkrājumi
  • 27. Mājsaimniecības ir ļoti jutīgas pret ienākumu samazinājuma šoku:  pat 5% ienākumu samazinājums izraisītu ievainojamo mājsaimniecību pieaugumu vairāk kā 1.5 reizes (par 7.5pp); 14% ienākumu samazinājums trīskāršotu IM īpatsvaru (pieaugums par 24.1pp); IM saistību īpatsvars kredītportfeli pieaugtu par 23.4pp; banku zaudējumi pieaugtu par 3.5 pp no kredītu atlikuma 0 5 10 15 20 25 30 35 0 10 20 30 40 50 60 70 0 5 10 15 20 Ienākumu samazinājums (%) Sagaidāmo zaudējumu pieaugums (% no kredītu atlikuma, labā ass) Papildu nepieciešamie kredītiestāžu uzkrājumi (% no kredītu atlikuma, labā ass) Ievainojamās mājsaimniecības (% no kredītņēmējiem) Ievainojamo mājsaimniecību kredītu īpatsvars (% no kopējā mājokļu kredītu atlikuma)
  • 28. Procentu likmju pieauguma šoks vairāk ietekmē mājsaimniecības ar lieliem kredītiem 200 bps (2 pp) pieauguma gadījumā:  IM īpatsvars pieaugtu vairāk kā 1,5 reizes (par 7.2pp) IM saistību īpatsvars portfelī gandrīz dubultotos (pieaugums par 11.4 pp). Banku zaudējumi (pie pašreizējām NĪ cenām) palielinātos par 2.1 pp no mājokļa kredītu portfeļa 0 5 10 15 20 25 30 35 0 10 20 30 40 50 60 70 - 50 100 150 200 250 300 Procentu likmes pieaugums (bps) Sagaidāmo zaudējumu pieaugums (% no kredītu atlikuma, labā ass) Papildu nepieciešamie kredītiestāžu uzkrājumi (% no kredītu atlikuma, labā ass) Ievainojamās mājsaimniecības (% no kredītņēmējiem) Ievainojamo mājsaimniecību kredītu īpatsvars (% no kopējā mājokļu kredītu atlikuma)
  • 29. Bezdarba pieauguma ietekme ir ierobežota, jo nodarbinātības ienākumu kritumu mazina bezdarbnieku pabalstu pieejamība: pie 11pp pieauguma:  IM īpatsvars dubultotos (pieaugums par 11.2 pp);  IM saistību īpatsvars portfelī gandrīz dubultotos (pieaugums par 10.8 pp)  Banku zaudējumi (pie pašreizējām NĪ cenām) palielinātos par 1.7 pp no mājokļa kredītu portfeļa 0 5 10 15 20 25 30 35 0 10 20 30 40 50 60 70 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5 15.0 Bezdarba līmeņa palielinājums (pp) Sagaidāmo zaudējumu pieaugums (% no kredītu atlikuma, labā ass) Papildu nepieciešamie kredītiestāžu uzkrājumi (% no kredītu atlikuma, labā ass) Ievainojamās mājsaimniecības (% no kredītņēmējiem) Ievainojamo mājsaimniecību kredītu īpatsvars (% no kopējā mājokļu kredītu atlikuma)
  • 30. Apvienojumā ar ienākumu samazinājumu*, mājsaimniecību jutīgums pret bezdarba pieaugumu palielinās: pie 11pp bezdarba pieauguma un 5.2% algas samazinājuma:  IM īpatsvars pieaugtu par 18.1 pp  IM saistību īpatsvars portfelī pieaugtu par 17.1 pp  Banku zaudējumi (pie pašreizējām NĪ cenām) palielinātos par 2.5 pp no mājokļa kredītu portfeļa * - Balstoties uz LB makroekonomiskā modeļa rezultātiem, pieaugums bezdarba līmenī par 1 pp rada darba samaksas samazinājumu par apmēram 0.47 pp. 0 5 10 15 20 25 30 35 0 10 20 30 40 50 60 70 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5 15.0 Bezdarba līmeņa palielinājums (pp) Sagaidāmo zaudējumu pieaugums (% no kredītu atlikuma, labā ass) Papildu nepieciešamie kredītiestāžu uzkrājumi (% no kredītu atlikuma, labā ass) Ievainojamās mājsaimniecības (% no kredītņēmējiem) Ievainojamo mājsaimniecību kredītu īpatsvars (% no kopējā mājokļu kredītu atlikuma)
  • 32. Galvenās atziņas  Mājsaimniecības-kredītņēmējas ir jutīgas pat pret nelieliem nelabvēlīgiem šokiem;  Visievainojamākās – mājsaimniecības, kuras saistības uzņēmās neilgi pirms krīzes sākuma;  Lai gan tautsaimniecības izaugsme ir atjaunojusies, daļa mājsaimniecību-kredītņēmēju nav spējušas atgūt zudušo maksātspēju un saskaras ar grūtībām sabalansēt savus ienākumus un izdevumus;  Iespējamie papildu zaudējumi aizdevējiem, īstenojoties nelabvēlīgiem šokiem, ir kļuvuši mērenāki;  Mājsaimniecību ienākumi, it īpaši maksātspējīgo, pēdējo gadu laikā ir palielinājušies, tādējādi mazinot to ievainojamības risku.
  • 34. Analīzes metodoloģija I Bi = RIi + Ui - SIi – Ki  Bi –i-tās mājsaimniecības finansiālā marža (ienākumu-izdevumu bilance)  RIi – i-tās mājsaimniecības kopējie rīcībā esošie ienākumi  Ui – i-tās mājsaimniecības uzkrājumi  SIi – i-tās mājsaimniecības sadzīves izdevumi pārtikas un patēriņa preču iegādei un komunālo maksājumu segšanai  Ki – i-tās mājsaimniecības kopējie maksājumi saistību izpildei Bi≥0 – Maksātspējīga mājsaimniecība (MM) Bi<0 – Ievainojama mājsaimniecība (IM) Individuālās mājsaimniecības finanšu marža nākamajām kalendāram gadam
  • 35. Analīzes metodoloģija II  Si –i-tās mājsaimniecības kopējais (summārais) mājokļa kredītu saistību atlikums  KNAi (LTV)– i-tās mājsaimniecības kopējā (summāra) mājokļa kredītu atlikuma intervālam atbilstoša kredīta un nodrošinājuma attiecības vērtība  tika izmantotas no Kredītu reģistra datiem aprēķinātas vidējas KNA vērtības, kas atbilst aizņēmēju kopējām mājokļa kredītu atlikumam Zaudējumi, kas var rasties saistību nepildīšanas gadījumā Kredīta nodrošinājuma vērtība (Vi ): Individuālās ievainojamās mājsaimniecības (Bi<0) sagaidāmie zaudējumi (SZi ): 𝑆𝑍𝑖 = 0, ja 𝑉𝑖 ≥ 𝑆𝑖 𝑆𝑖 − 𝑉𝑖 , ja 𝑉𝑖 < 𝑆𝑖 𝑉𝑖 = 𝑆𝑖/𝐾𝑁𝐴𝑖,
  • 36. Analīzes metodoloģija III  Nepiemērojot nekādus šokus, aprēķinātie sagaidāmie zaudējumi vienkārši atspoguļo zaudējumus no mājsaimniecībām, kuras jau gada sākumā nepildīja saistības. Uz šādiem zaudējumiem jau jābūt izveidotiem uzkrājumiem. Reakcijas uz piemērotiem šokiem atspoguļošanai tika aprēķināti sagaidāmo zaudējumu pieaugumi šoku gadījumā: Sagaidāmie zaudējumi 𝐼 𝐵 𝑖<0 = 0, ja 𝐵𝑖 ≥ 0, 1, ja 𝐵𝑖 < 0. 𝑆𝑍 = 𝐼{𝐵 𝑖<0} ∙ 𝑆𝑍𝑖 𝑁 𝑖=1 , kur i-tās mājsaimniecības negatīvas finansiālās maržas indikatorfunkcija, kas pieņem vērtību 1, ja mājsaimniecības finansiālā marža ir negatīva: ∆𝑆𝑍𝑠ℎ𝑜𝑐𝑘 = 𝑆𝑍𝑠ℎ𝑜𝑐𝑘 − 𝑆𝑍 𝑛𝑜 𝑠ℎ𝑜𝑐𝑘 ,
  • 37. Analīzes metodoloģija III  kalpo kā kavēto kredītu īpatsvara aizstājējmainīgais (proxy)  kavēto virs 90 dienām kredītu īpatsvars ir publiski pieejams un plaši analizēts rādītājs (FKTK) Ievainojamo mājsaimniecību saistību īpatsvars kopējā atlikumā EAD% 𝐸𝐴𝐷% = 𝐼 𝐵𝑖<0 ∙ 𝑆𝑖 𝑁 𝑖=1 𝑆𝑖 𝑁 𝑖=1 ∙ 100, kur Si –i-tās mājsaimniecības kopējais (summārais) mājokļa kredītu saistību atlikums.  Papildus nepieciešamie uzkrājumi (PNU) tiek rēķināti kā 60% no kavētajiem kredītiem: 𝑃𝑁𝑈 = 0.6 ∗ (𝐸𝐴𝐷%𝑠ℎ𝑜𝑐𝑘 − 𝐸𝐴𝐷%𝑛𝑜 𝑠ℎ𝑜𝑐𝑘 )
  • 38. Analīzes metodoloģija IV  Bezdarba pieaugums tika modelēts ar Montekarlo simulācijām (1000 atkārtojumi);  Katrā simulācijā bezdarbnieka statuss indivīdam tika piešķirts ar nejaušās atlases paņēmienu;  Katram Latvijā nodarbinātajam izlasē šāda statusa piešķiršana ir vienlīdziespējama;  Visas personas, kas kļuvušas par bezdarbniekiem bezdarba pieauguma simulācijas rezultātā, saņem bezdarba pabalstus;  Iegūtie zaudējumi ir vidējie 1000 simulācijās. Bezdarba pieauguma modelēšana
  • 39. Loģistiskā regresija: maksātnespējas varbūtības ietekmējošo faktoru noteikšana  Modelēšanas atkarīgais mainīgais  mājsaimniecība pieder riska grupai, ja: – uz jautājumu “Vai aizņēmuma atmaksa sagādā Jūsu ģimenei grūtības?” sniegta atbilde: “Sagādā nozīmīgas grūtības, atmaksa jau tiek kavēta”; – uz jautājumu “Kā Jūs vērtējat savas aizņēmuma atmaksāšanas spējas, ja Jūsu ikmēneša maksājumi par aizņēmumu pieaugtu par 20-25%?” sniegta atbilde: “Es jau pašlaik nevaru pilnībā veikt ikmēneša maksājumus.”     grupairiskapiederm/sja,1 grupairiskanepiederm/sja,0 Y
  • 40. Loģistiskā regresija: koeficientu novērtējumi un diagnostika 2 RNagelkerke Mainīgais Marginālie efekti koeficie nts p - vērtība ME at means Averaged ME C -3.36 0.000 0.035 APGĀDĀJAMO SKAITS 0.39 0.002 1.47 0.002 0.022 MAKSĀJUMS PRET IENĀKUMIEM 4.31 0.000 75.15 0.181 0.242 UZKRĀJUMI (BINĀRS) -0.68 0.068 0.51 -0.029 -0.038 BEZDARBNIEKU SKAITS & LAUKI 1.34 0.018 3.80 0.056 0.075 IENĀKUMI 2. KVARTILĒ -0.63 0.034 0.53 -0.027 -0.035 IENĀKUMI 3. KVARTILĒ -2.28 0.000 0.10 -0.096 -0.128 IENĀKUMI 4. KVARTILĒ -1.91 0.001 0.15 -0.081 -0.107  e AUROC 0.876 McFadden R-sq Nagelkerke R-sq 0.341 0.409 HL p - vērtība 4.58 0.801
  • 41. Mājsaimniecību aptauja vairāk reprezentē vidējos un vidēji mazos mājokļa kredītus Mājokļa kredītu atlikumu īpatsvara kopējā mājokļu kredītu atlikumā salīdzinājums ar Kredītu reģistra datiem 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 ≤ 10 tūkst. 20 tūkst. 30 tūkst. 40 tūkst. 50 tūkst. 60 tūkst. 70 tūkst. 80 tūkst. 90 tūkst. 100 tūkst. 150 tūkst. >150 tūkst. Atlikumuīpatsvarskopējāatlikumā(%) Mājokļa kredītu atlikums (latos) Izlases dati Kredītu reģistrs Mājokļa kredītu skaita īpatsvara no kopējā mājokļu kredītu skaita salīdzinājums ar Kredītu reģistra datiem 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 ≤ 10 tūkst. 20 tūkst. 30 tūkst. 40 tūkst. 50 tūkst. 60 tūkst. 70 tūkst. 80 tūkst. 90 tūkst. 100 tūkst. 150 tūkst. >150 tūkst. Kredītuskaitaīpatsvarskopējāskaitā(%) Mājokļa kredītu atlikums (latos) Izlases dati Kredītu reģistrs