Закон США о раскрытии информации об ипотечных кредитах (HMDA)

Введение

Федеральный закон США

Закон о раскрытии информации об ипотечных кредитах (или HMDA, произносится ХАМДА) — это федеральный закон США, требующий от определенных финансовых учреждений предоставлять данные об ипотечных кредитах общественности. Конгресс принял HMDA в 1975 году.

Цели

HMDA выросла из общественной обеспокоенности по поводу дефицита кредитов в определенных городских районах. Конгресс полагал, что некоторые финансовые учреждения способствовали ухудшению ситуации в отдельных географических областях из-за того, что не предоставляли адекватное жилищное финансирование квалифицированным заявителям на разумных условиях. Таким образом, одна из целей HMDA и Правила C – предоставить общественности информацию, которая поможет определить, удовлетворяют ли финансовые учреждения потребности в жилищном кредитовании районов и населенных пунктов, в которых они работают. Вторая цель – помочь государственным органам направлять государственные инвестиции из частного сектора в районы, где они необходимы. Наконец, поправки FIRREA 1989 года требуют сбора и раскрытия данных о характеристиках заявителей и заемщиков для выявления возможных дискриминационных практик кредитования и обеспечения соблюдения законов о запрете дискриминации. Как следует из названия, HMDA – это закон об раскрытии информации, эффективность которого зависит от общественного контроля. Он не запрещает какую-либо конкретную деятельность кредиторов и не устанавливает систему квот на выдачу ипотечных кредитов в любой метрополитенской статистической области (MSA) или другой географической зоне, определяемой Управлением по бюджету и управлению.

Кто сообщает данные HMDA?

Финансовые учреждения США обязаны предоставлять данные HMDA своему регулятору при соблюдении определенных критериев, таких как наличие активов, превышающих установленный порог. Критерии различаются для депозитарных и недепозитарных учреждений и опубликованы на веб-сайте FFIEC. Дополнительная информация об институциональном и транзакционном охвате при сборе данных HMDA начиная с 2017 года доступна на странице реализации нормативных актов CFPB. Наборы данных, содержащие информацию об организациях, предоставляющих данные HMDA, – это панель HMDA и сопроводительная ведомость HMDA. В 2012 году 7400 учреждений предоставили в общей сложности 18,7 миллиона записей HMDA.

Детали закона

Компании, подпадающие под действие HMDA, обязаны предоставлять в FFIEC через CFPB, выступающий в роли обработчика данных HMDA, Регистр заявлений на получение кредитов (LAR). Этот Регистр должен содержать данные, указанные в Руководстве по представлению отчетности (FIG) за соответствующий год сбора, по всем охваченным заявкам или кредитам.

Публикация данных HMDA и связанных с ними продуктов

Продукты данных HMDA размещаются от имени FFIEC Советом Федеральной резервной системы для сборов данных HMDA за 2016 год и ранее, а CFPB – для сборов HMDA за 2017 год и позднее. Кроме того, исторические файлы до 2014 года можно найти на веб-сайте Национального управления архивами и документацией (NARA). Файлы NARA включают как финальные, так и ультимативные наборы данных. Финальные наборы данных включают один год повторных и поздних отчетов от репортеров HMDA, а ультимативные файлы содержат два года поздних и повторно представленных данных. Файлы NARA включают статистические агрегаты, собранные до 1990 года, данные на уровне транзакций, собранные начиная с 1990 года, и агрегированные и отчеты о раскрытии информации, сформированные на основе этих данных. Агрегированные и отчеты о раскрытии информации были изменены в 2018 году в связи с изменениями в Регламенте C.

Для определения того, какие данные на уровне транзакций будут опубликованы в сборах HMDA 2018 года и позднее, CFPB использовал метод сопоставления, оценивающий общественную полезность данных и потенциальный вред для потребителей. Применение метода сопоставления привело к тому, что некоторые поля были замаскированы, а другие изменены для защиты конфиденциальности заявителей и заемщиков. Наборы данных HMDA публикуются ежегодно и включают Реестр заявок на кредиты (LAR), сопроводительную ведомость (TS) и панель. LAR содержит данные на уровне транзакций, которые регулировались Регламентом C в год сбора. LAR – один из немногих наборов данных, содержащий информацию о заявках, а также об одобренных ипотечных кредитах, что позволяет рассчитывать процент отказов и должно учитываться при анализе данных HMDA. Сопроводительная ведомость содержит самоотчетную информацию о репортерах HMDA. Панель представляет собой компиляцию нормативных данных об учреждении, используемую для профилирования репортеров HMDA по группам сравнения, например, по размеру активов или статусу депозитария, и предоставляет идентификаторы, связывающие данные с другими наборами данных, такими как CRA и Национальный информационный центр. Первоначальные публикации наборов данных называются "Модифицированный LAR" и доступны 31 марта каждого календарного года. Позднее в течение года публикуются дополнительные наборы данных, включая Snapshot – моментальную копию HMDA всех трех ежегодных наборов данных HMDA, а также динамические файлы TS и LAR, которые обновляются еженедельно. HMDA Data Browser был запущен как инструмент доступа к сборам HMDA 2018 года и последующим. Data Browser позволяет фильтровать данные по географическому признаку, включая штат, MSA и округ, репортеру HMDA по LEI или названию, а также по двум дополнительным полям данных. Data Browser также обеспечивает доступ через API.

Использование данных HMDA в анализе справедливого кредитования

Данные HMDA могут использоваться для выявления признаков потенциальной дискриминации при ипотечном кредитовании, однако HMDA не содержит достаточного объема данных для вынесения окончательных решений о наличии дискриминации. Важно понимать, что во всех случаях возможной дискриминации основное регуляторное расследование сводится к выяснению, отказывается ли защищенной категории лиц в кредите или предлагаются ли им иные условия по причинам, отличным от объективно обоснованных характеристик (например, доход, обеспечение). Если учреждение отклоняет несоразмерно высокий процент заявок от представителей определенных рас (например, афроамериканцев), этнических групп (например, латиноамериканцев) или полов (как правило, женщин), то есть основания полагать, что учреждение может дискриминировать эти категории заемщиков, несправедливо отказывая им в кредите. Такая дискриминация незаконна в Соединенных Штатах. Хотя она была хорошо задокументирована в период доминирования местных банков в истории США, рост крупных финансовых институтов с начала 1990-х годов привел к усилению контроля со стороны инвесторов за прибыльностью и, следовательно, к снижению вероятности того, что банк может позволить себе поддерживать такую прямую дискриминацию, отказываясь от выдачи кредитов. Тем не менее, ряд недавних исследований с использованием данных HMDA по-прежнему выявляют расовые и этнические различия в кредитной деятельности, даже с учетом таких факторов, как доход, в статистическом анализе. Если в учреждении наблюдается несоразмерно низкий процент заявок от представителей определенных рас (например, афроамериканцев), этнических групп (например, латиноамериканцев) или полов (как правило, женщин), то есть основания полагать, что учреждение может дискриминировать эти категории заемщиков, несправедливо отговаривая их от подачи заявок на ипотечные кредиты. Такая дискриминация незаконна в Соединенных Штатах. Однако в этой области существует противоречие между попытками банков привлечь заемщиков с высоким кредитным рейтингом и степенью, в которой кредитоспособность заемщика связана с защищенным статусом. Этот вид мониторинга оказался особенно эффективным в снижении скрытой или основанной на рекомендациях дискриминации, когда дискриминационный орган, например, местный спортивный клуб, который неофициально отдает предпочтение членам только белой расы, используется для рекомендации заявителей. Банки теперь с осторожностью относятся к установлению таких связей, поскольку они подвергают кредитора ответственности, связанной с дискриминационным поведением партнерской организации. Если в учреждении наблюдается несоразмерно низкий процент заявок из определенных районов по сравнению с прилегающими к ним районами, то есть основания полагать, что учреждение занимается практикой "красной черты". Однако следует отметить, что лишь немногие банки признаются нарушителями положений о "красной черте", поскольку многие модели ценообразования или одобрения, признаваемые законными, основаны на факторах, которые косвенно приводят к дискриминации определенных географических районов, если в этих районах проживает несоразмерно большое количество заемщиков с низкой кредитоспособностью. Скорее, "красная черта" должна быть достаточно явной, чтобы привлечь внимание (например, использование почтовых индексов в качестве критерия кредитования). Если наблюдается несоразмерно высокое распространение кредитов с высокими процентными ставками среди определенных категорий заемщиков (например, латиноамериканцев или женщин), при прочих равных условиях, то есть основания полагать, что учреждение занимается дискриминацией на основе ценообразования. Это наиболее активная область мониторинга соответствия требованиям в отношении данных HMDA, поскольку политики управления рисками во многих финансовых учреждениях быстро выявляют прямую дискриминацию со стороны кредитных специалистов (то есть отказы на основании защищенной категории). Одновременно с этим эта область является наиболее подверженной спорам в отношении претензий о дискриминации, поскольку существуют рыночные причины для установления более высокой ставки, которые могут демонстрировать дискриминационные тенденции. Например, кредитный специалист может спрашивать заявителей, подавали ли они заявку и получили ли одобрение на кредит в других банках. Ставка для тех, кто может предоставить предложение другого учреждения, может быть соответствующим образом скорректирована для сохранения конкурентоспособности. Однако, если определенная этническая группа менее склонна "искать лучшие предложения", то простое применение этого принципа – который сам по себе не является дискриминационным – может привести к дискриминационным последствиям. Многие споры между кредиторами и регуляторами в контексте ценовой дискриминации связаны с подобными сценариями. Опять же, ключевым критерием является то, является ли объективная характеристика, используемая для снижения или повышения процентной ставки по ипотеке для определенной группы, сама по себе существенной с точки зрения риска или прибыльности потенциального кредита, а не просто прокси-показателем расовой дискриминации.

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.