АҚШ-тың ипотекалық несие беру туралы ақпараттар заңы

Кіріспе

АҚШ-тың федералды заңы

Тұрғын үй ипотекасы туралы ақпаратты жария ету туралы заң (немесе HMDA, «ХЮМ-дах» деп айтылады) – белгілі бір қаржы институттарының ипотекалық деректерді жұртшылыққа ұсынуын міндеттейтін АҚШ-тың федералды заңы. Конгресс HMDA-ны 1975 жылы қабылдады.

Мақсаттары

HMDA белгілі бір қалалық аудандардағы несие тапшылығына байланысты туындаған қоғамдық алаңдаушылықтың нәтижесі болды. Конгресс кейбір қаржы институттарының білікті өтініш берушілерге тиімді шарттармен үйді қаржыландыруды қамтамасыз етпеуі салдарынан кейбір географиялық аймақтардың құлдырауына себеп болғанына сенді. Осылайша, HMDA және C ережесінің мақсаты – қаржы институттары орналасқан аудандар мен қауымдастықтардың тұрғын үй несиелеріне қажеттіліктерін қамтамасыз етуде қаншалықты табысты екенін көрсетуге көмектесетін ақпаратты халыққа ұсыну. Екінші мақсат – мемлекеттік органдарға жеке сектордан инвестицияларды қажетті аймақтарға бағыттауға көмектесу. Сонымен қатар, 1989 жылғы FIRREA толықтырулары несие алушылар мен қарыз алушылар туралы мәліметтерді жинауды және жариялауды талап етеді, бұл дискриминациялық несие беруді анықтауға және дискриминацияға қарсы заңдарды күшіне енгізуге көмектеседі. Аты айтқандай, HMDA – тиімділігі үшін қоғамдық бақылауға тәуелді ақпарат ашу заңы. Ол несие берушілердің нақты қызметін шектемейді және Басқару және Бюджет бюросы анықтаған МСА-да немесе басқа географиялық аймақтарда берілетін ипотекалық несиелерге квота белгілемейді.

HMDA деректерін кім береді?

АҚШ қаржы институттары белгілі бір шарттарға сай келсе, HMDA деректерін өздерінің реттеуші органдарына ұсынуға міндетті, мысалы, белгілі бір шектен жоғары активтері болса. Депозит қабылдайтын және қабылдамайтын институттар үшін шарттар әртүрлі және оларды FFIEC веб-сайтынан табуға болады. HMDA деректерін жинаудың 2017 жылдан бастап институционалдық және операциялық көлемі туралы қосымша ақпаратты CFPB регламентін іске асыру бетінен алуға болады. HMDA дерек берушілер туралы ақпаратты қамтитын деректер жиынтығы HMDA панелі және HMDA Transmittal Sheet болып табылады. 2012 жылы 7 400 институт HMDA бойынша 18,7 миллион жазба ұсынды.

Заңның егжей-тегжейі

HMDA қолданысына жататын компаниялар несие өтініштерін тіркеуді (LAR) HMDA процессорлық орталығы болып табылатын CFPB арқылы FFIEC-ке ұсынуға міндетті. LAR-да тиісті жинақ жылғы файлдау нұсқаулығында (FIG) көрсетілген барлық қамтылған өтініштер немесе несиелер туралы деректер болуы керек.

HMDA деректерін және байланысты өнімдерді жариялау

HMDA деректері FFIEC атынан 2016 және одан бұрынғы HMDA деректерін жинау үшін Федералды резервтік кеңес, ал 2017 және одан кейінгі HMDA деректерін жинау үшін CFPB жүзеге асырады. Сонымен қатар, 2014 жылға дейінгі тарихи файлдарды Ұлттық мұрағаттар және құжаттар басқармасының (NARA) веб-сайтынан табуға болады. NARA файлдарына Ақтық және Толық деректер жиынтығы кіреді. Ақтық деректер жиынтығына HMDA есеп берушілердің бір жылдық қайта жіберулері мен кешіктірілген жіберулері кіреді, ал Толық файлдарда екі жылдық кешіктірілген және қайта жіберілген деректер бар. NARA файлдарына 1990 жылға дейін жиналған статистикалық жиынтықтар, 1990 жылдан бастап жиналған мәмілелер деңгейіндегі деректер және осы деректерден жасалған жиынтық және ақпараттық есептер кіреді. 2018 жылы Regulation C-дегі өзгерістерге байланысты жиынтық және ақпараттық есептер өзгертілді. 2018 жылдан бастап HMDA жинағында қандай мәмілелер деңгейіндегі деректер жарияланатынын анықтау үшін CFPB деректердің қоғамдық пайдалылығын тұтынушыға зиян келтіру мүмкіндігімен салыстыратын теңгерімдеу әдісін қолданды. Теңгерімдеу сынағының нәтижесінде кейбір өрістер қысқартылды және басқалары өтініш берушінің және қарыз алушының құпиялылығын қорғау үшін өзгертілді. HMDA деректері жыл сайын жарияланады және Несие өтініштерінің тізілімін (LAR), Жіберу парағын (TS) және Панельді қамтиды. LAR жинақ жыл ішінде Regulation C-мен қамтылған мәмілелер деңгейіндегі деректерді қамтиды. LAR – бұл өтінім деректерімен қатар бастапқы ипотекаларды қамтитын сирек деректер жиынтығының бірі, бұл бас тарту көрсеткіштерін есептеуге мүмкіндік береді және HMDA деректерін талдағанда ескеру қажет. Жіберу парағы HMDA есеп берушілер туралы өздігінен хабарланған ақпаратты қамтиды. Панель – бұл HMDA есеп берушілерді активтер көлемі немесе депозитарий мәртебесі сияқты әріптестер тобы бойынша топтастыру үшін қолданылатын және CRA және Ұлттық ақпараттық орталық сияқты басқа деректер жиынтығына сілтеме беретін идентификаторларды ұсынатын институтқа қатысты нормативтік деректердің жиынтығы. Бастапқы деректер жиынтығының жарияланымдары Өзгертілген LAR деп аталады және әр күнтізбелік жылдың 31 наурызында қолжетімді болады. Жыл соңында қосымша деректер жиынтығы жарияланады, оның ішінде Snapshot, HMDA-ның барлық үш жылдық HMDA деректер жиынтығының белгілі бір уақыттағы көшірмесі, және апта сайын жаңартылатын Динамикалық, TS және LAR файлдары. HMDA деректер шолғышы 2018 және одан кейінгі HMDA жинақтарына қол жеткізу құралы ретінде іске қосылды. Деректер шолғышы географиялық орналасу бойынша, соның ішінде штат, МСА және округ, HMDA есеп беруші, LEI немесе атау бойынша және екі қосымша дерек өрісіне дейін сүзгілеуге мүмкіндік береді. Деректер шолғышы сонымен қатар API арқылы қол жеткізуге мүмкіндік береді.

HMDA data products are hosted on behalf of the FFIEC by the Federal Reserve Board for data HMDA collections for 2016 and prior and the CFPB for HMDA collections 2017 and later. Additionally, historic files prior to 2014 can be found at the National Archives and Records Administration (NARA) website. The NARA files include both Final and Ultimate datasets. The Final datasets include one year of resubmissions and late submissions by HMDA reporters and the Ultimate files contain two years of late and resubmitted data. NARA files include the statistical aggregates collected prior to 1990, the transaction level data collected in 1990 and onward, and the Aggregate and Disclosure reports produced from those data. The Aggregate and Disclosure reports were modified in 2018 due to changes in Regulation C.

In order to determine what transaction level data would be made public in the 2018 and onward HMDA collections, the CFPB used a balancing test method that weighed public utility of the data against potential for consumer harm. The application of the balancing test resulted in some fields being redacted and others being modified in order to protect applicant and borrower privacy. HMDA datasets are published annually and include the Loan Application Register (LAR), Transmittal Sheet (TS), and Panel. The LAR contains transaction level data that were covered by Regulation C during the collection year. The LAR is one of the few datasets that contains application data as well as originated mortgages which allows calculation of denial rates and must be accounted for when analyzing HMDA data. The Transmittal Sheet contains self reported information related to HMDA reporters. The Panel is a compilation of regulatory data related to an institution that is used to profile HMDA reporters by peer group, such as by asset size, or by depository status and provide identifiers that link to other datasets, such as the CRA and the National Information Center. Initial dataset publications are referred to as the Modified LAR and are available on 3/31 of each calendar year. Later in the year additional datasets are published including the Snapshot, a point in time copy of HMDA of all three annual HMDA datasets, and Dynamic, TS and LAR files that are updated weekly. The HMDA Data Browser was launched as an access tool for the 2018 and onward HMDA collections. The Data Browser allows filtering by geographic location, including State, MSA, and county, HMDA reporter, by LEI or name, and up to two additional data fields. The Data Browser also allows access via API.

HMDA деректерін әділ несиелеуді талдауда пайдалану

HMDA деректері потенциалды ипотекалық дискриминацияның белгілерін анықтау үшін қолданылуы мүмкін, бірақ HMDA дискриминация туралы нақты шешімдер қабылдауға жеткілікті мәліметтерді қамтымайды. Кез келген мүмкін дискриминация жағдайында, негізгі реттеушілік сауал қорғалатын топқа несиеден бас тарту, немесе объективті түрде қабылданатын сипаттамалардан өзге себептермен басқа шарттар ұсыну маселесіне қатысты екенін түсіну маңызды. Егер мекеме белгілі бір нәсілдерге (мысалы, афроамерикандықтарға), ұлттарға (мысалы, испандарға) немесе жыныстарға (әдетте әйелдерге) қатысты өтініштердің пропорционалдық емес үлесін қабылдамаса, онда мекеме осы қарыз алушылар тобына қатысты кемсітушілік жасап, оларға несие беруден әділетсіз бас тартады деп күдіктенуге негіз бар. Мұндай кемсітушілік АҚШ-та заңсыз. Америка тарихындағы жергілікті банктердің басымдығы кезеңінде жақсы құжатталған болғанымен, 1990 жылдардың басынан бері ірі қаржы институттарының өсуі инвесторлардың пайдаға қатысты бақылауын күшейтті, демек банк несие беруден бас тартып, мұндай айқын кемсітушілікке субсидия беруге мүмкіндік беретін ықтималдық төмендеді. Дегенмен, HMDA деректерін пайдалана отырып жүргізілген бірнеше соңғы зерттеулер, тіпті табыс сияқты факторлар статистикалық есепке алынған кезде де, несие беру қызметінде нәсілдік және этникалық айырмашылықтарды анықтады. Егер мекемеде белгілі бір нәсілдерге (мысалы, афроамерикандықтарға), ұлттарға (мысалы, испандарға) немесе жыныстарға (әдетте әйелдерге) қатысты өтініштердің пропорционалдық емес төмен үлесі болса, онда мекеме осы қарыз алушылар тобын ипотекалық несиеге өтініш беруден әділетсіз түрде ынталандырмай, кемсітушілік жасауы мүмкін деп күдіктенуге негіз бар. Мұндай кемсітушілік АҚШ-та заңсыз. Алайда, банктердің жоғары сапалы қарыз алушыларды тартуға тырысуы мен қарыз алушы сапасының қорғалатын мәртебемен сәйкес келу деңгейі арасында керіспірлік бар. Дегенмен, осы бақылау түрі жасырын немесе ұсыну негізіндегі дискриминацияны азайтуда, мысалы, толығымен ақ нәсілді мүшелерді жасырын түрде қолдайтын жергілікті спорт клубы сияқты дискриминациялық органға өтініш берушілерді ұсынуға сенім артуда тиімді болды. Банктер қазір мұндай қарым-қатынастарға кіруден сақтанады, себебі олар несие берушіні серіктес ұйымның дискриминациялық әрекеттерімен байланысты жауапкершілікке ұшыратады. Егер мекемеде белгілі бір аудандардан келіп түскен өтініштердің үлесі сол ауданды қоршаған аудандармен салыстырғанда өте аз болса, онда мекеме redlining-ке қатысып жатқанына күдік туғызады. Алайда, көптеген банктерде redlining шарттарын бұзу фактілері анықталмайды, өйткені көптеген баға белгілеу немесе мақұлдау үлгілері заңды түрде жарамды деп саналады және олар географиялық аудандарды redlining-ке әкелуі мүмкін факторларға байланысты, егер бұл аудандарда нашар сапалы қарыз алушылардың үлесі жоғары болса. Керісінше, назар аудару үшін redlining өте айқын болуы керек (мысалы, несиелеу критерийі ретінде пошталық кодтарды пайдалану). Егер қарыз алушылардың белгілі бір топтарына (мысалы, испандарға немесе әйелдерге) жоғары пайыздық несиелердің пропорционалдық емес үлесі берілсе, басқа сипаттамалар тең болса, онда мекеме бағаға негізделген дискриминацияға қатысып жатқанына күдік туғызады. Бұл HMDA деректеріне қатысты сәйкестікті бақылаудың ең белсенді саласы, өйткені көптеген қаржы институттарының тәуекелді басқару саясаты несие берушілердің тікелей дискриминациясын (яғни қорғалатын санатына негізделген бас тартулар) тез анықтауға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, бұл салада дискриминациялық талаптарға қатысты даулар көп, өйткені дискриминациялық үлгілерді көрсетуі мүмкін нарықтық себептермен жоғары мөлшерлемелерді тағайындау мүмкін. Мысалы, несие беруші өтініш берушілерден басқа банктерде несие алуға өтініш бергенін және мақұлданғанын сұрап білуі мүмкін. Басқа институттың ұсынысын ұсына алатын мекемелер үшін ставка бәсекеге қабілетті болу үшін сәйкесінше түзетілуі мүмкін. Алайда, егер белгілі бір этникалық топ ең жақсы мөлшерлемені "сатып алуға" бейім болмаса, онда осы қағидатты қолдану ғана – бұл дискриминациялық емес ниетпен жасалса да – дискриминациялық салдарға әкелуі мүмкін. Бағалық дискриминацияға қатысты несие берушілер мен реттеушілер арасындағы көптеген даулар осындай сценарийлерге қатысты. Тағы да, негізгі сынақ – берілген топ үшін ипотекалық мөлшерлемені төмендету немесе көтеру үшін қолданылатын объективті сипаттаманың өзінің рискіне немесе потенциалды несиенің пайдалылығына қатысты мағынасы бар ма, әлде нәсілдік дискриминацияның жалған белгісі ғана ма екені.

HMDA data can be used to identify indicators of potential mortgage discrimination, however HMDA does not contain sufficient data to make conclusive determinations regarding discrimination. It is important to understand that in all cases of possible discrimination, the basic regulatory inquiry revolves around whether a protected class of persons being denied a loan or offered different terms for reasons other than objectively acceptable characteristics (e. g. income, collateral). If an institution turns down a disproportionate percentage of applications by certain races (e. g. African Americans), ethnicities (e. g. Hispanics), or genders (typically women), then there is reason to suspect that the institution may be discriminating against these classes of borrowers by unfairly denying them credit. Such discrimination is illegal in the United States. Although well documented during the period of local bank dominance in American history, the rise of mass financial institutions since the early 1990s has led to increasing investor scrutiny regarding profits, and hence a lower likelihood that a bank can afford to subsidize such outright discrimination by forgoing loan originations. Yet several recent studies using HMDA data still detect racial and ethnic disparities in lending activity, even when factors such as income are accounted for statistically. If an institution has a disproportionately low percentage of applications by certain races (e. g. African Americans), ethnicities (e. g. Hispanics) or genders (typically women) then there is reason to suspect that the institution may be discriminating against these classes of borrowers by unfairly discouraging them from applying for mortgage loans. Such discrimination is illegal in the United States. However, there is tension in this arena between attempts by banks to attract high quality borrowers and the extent to which borrower quality corresponds with a protected status. This type of monitoring, however, has been particularly effective as reducing implicit or referral based discrimination, where a discriminatory body, e. g. a local sporting club who quietly favors an all white membership, is relied upon to recommend applicants. Banks are now wary of entering such relationships, insofar as they expose the lender to the liability associated with the discriminatory behavior of the partner organization. If an institution has a disproportionately low percentage of applications from certain areas, compared to areas immediately surrounding the area in question, then there is reason to suspect that the institution is engaging in redlining. However, note that few banks are found to be in violation of redlining clauses, as many pricing or approval models that are deemed legally valid are driven by factors with the implicit effect of redlining geographic areas if these areas contain a disproportionate number of poorly qualified borrowers. Rather, redlining must be quite overt to draw attention (e. g. using zip codes as a lending criterion). If there is a disproportionate prevalence of high interest loans to certain classes of borrowers (e. g., Hispanics or women), other attributes equal, then there is a reason to suspect that the institution is engaging in price based discrimination. This is the most active area of compliance monitoring with respect to HMDA data, since risk management policies at many financial institutions are quick to identify outright discrimination by lending officers (i. e. denials based on a protected category). Simultaneously, this area is the rifest for contention with respect to discriminatory claims, since there are market driven reasons for charging a higher rate that may exhibit discriminatory patterns. For example, a loan officer may query applicants to see if they have applied and been approved for a loan at any other banks. The rate for those that can produce another institution's offer may then be adjusted accordingly to remain competitive. However, if a certain ethnic group is less likely to "shop around" for the best rate, then the mere application of this principle — which is otherwise non discriminatory in intent — can produce discriminatory effects. Many disputes between lenders and regulators in the context of price discrimination relate to such scenarios. Again, the key litmus test is whether the objective characteristic being used to lower or raise the mortgage rate for a given group is substantive in its own right with respect to the risk or profitability of the potential loan, rather than mere a proxy for racial discrimination.