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481.
In this paper, we show that policymakers can distinguish between good and bad credit booms with high accuracy and they can do so in real time. Evidence from 17 countries over nearly 150 years of modern financial history shows that credit booms that are accompanied by house price booms and a rising loan‐to‐deposit ratio are much more likely to end in a systemic banking crisis than other credit booms. We evaluate the predictive accuracy for different classification models and show that characteristics observed in real time contain valuable information for sorting the data into good and bad booms. 相似文献
482.
PAUL E. CARRILLO WILLIAM M. DOERNER WILLIAM D. LARSON 《Journal of Money, Credit and Banking》2023,55(4):747-782
The transaction price of identical housing units can vary widely due to heterogeneity in buyer and seller preferences, matching, and search costs, generating what we term “markups” above or below the average market price. We measure markups for 3.4 million purchase-money mortgages and show that they can predict mortgage defaults and credit losses conditional on default even after accounting for collateral coverage (loan-to-value ratio) and a comprehensive set of other covariates. The findings suggest that standard collateral coverage estimation may be inaccurate, with implications for both individual and portfolio-level credit risk assessment. 相似文献