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可预测的不平等？机器学习对信贷市场的影响

作者

上市的：
  • 保罗·金斯密斯·宾厄姆
  • 安斯加·沃尔特

摘要

最近在统计技术方面的创新，包括在评估信誉方面的创新，引发了人们对种族和性别等类别结果公平性的影响的担忧。我们构建了一个简单的信贷供应均衡模型，用于评估这些影响。我们发现，随着统计技术的变化，对差异的影响取决于使用潜在借款人特征和这些特征的跨类别分布来评估信用度的功能形式的变化。利用美国抵押贷款和申请的详细数据，我们使用许多流行的机器学习技术预测违约，并将这些技术嵌入我们的均衡模型中，以分析广泛保证金（排除）和密集保证金（利率）对差异的影响。我们提出了一种跨类别差异的基本度量方法，并发现机器学习模型在这一度量上的表现不如logit模型，尤其是在密集边际上。我们讨论了我们的调查结果对抵押政策的影响。

建议引用

  • Goldsmith-Pinkham，Paul&Walther，Ansgar，2017年。"可预测的不平等？机器学习对信贷市场的影响,"CEPR讨论文件12448，C.E.P.R.讨论文件。
    • 手柄：RePEc:cpr:ceprdp:12448
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    关键词

    机器学习;信贷准入;抵押贷款;统计歧视;
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    • 30兰特-城市、农村、区域、房地产和运输经济学——房地产市场、空间生产分析和公司选址——概述

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