Tengdoshlararo kredit (P2P lending) platformalarida individual investorlar iste’molchilarning kredit so‘rovlarini to‘g‘ridan-to‘g‘ri moliyalashtirishi mumkin. Dastlabki davrdagi ayrim platformalarda foiz stavkasi bank yoki algoritm tomonidan oldindan belgilanmas, balki investorlar pastroq foiz takliflari bilan raqobatlashadigan teskari auksion natijasida shakllanar edi. Ushbu tuzilma professional bo‘lmagan investorlarning kredit xatarini qaysi ma’lumotlarga tayanib baholashini kuzatish uchun noyob ilmiy muhitni taqdim etadi.

Reto Rey (Reto Rey) va Andreas Ditrix (Andreas Dietrich) tomonidan tayyorlangan tadqiqot 2008–2014-yillar oralig‘ida Shveysariyaning yetakchi P2P kredit platformasida moliyalashtirilgan 665 ta iste’mol kreditini tahlil qiladi. Tadqiqotchilar kredit miqdori, muddati, qarz-daromad nisbati, daromad, yosh, fuqarolik, uy-joyga egalik, oilaviy holat, 16 yoshgacha bo‘lgan bolalarning mavjudligi va makroiqtisodiy sharoitlar kabi o‘zgaruvchilarning investorlar tomonidan belgilangan foiz stavkasi bilan bog‘liqligini o‘rganganlar.

O‘rtacha taqqoslashda ayollar va erkaklar o‘rtasida statistik ishonchli foiz tafovuti aniqlanmagan. Biroq jinsiy mansublik oilaviy holat va xonadonda farzandlar borligi bilan birgalikda o‘rganilganda muhim bir qonuniyat yuzaga chiqqan. Turmush qurmagan (yolg‘iz) va 16 yoshdan kichik kamida bitta farzandi bo‘lgan ayollar xuddi shunday oilaviy ahvoldagi erkaklarga nisbatan o‘rtacha qariyb 124 bazis punkt, ya’ni 1,24 foiz punkt yuqoriroq foiz to‘laganlar.

Tadqiqot “yetilgan bozor davri” deb ta’riflagan 2013–2014-yillar kichik tanlanmasida ushbu tafovut taxminan 221 bazis punktga yetgan. Aksincha, farzandsiz turmush qurgan yoki turmush qurmagan qarz oluvchilarda hamda to‘liq tanlanmadagi farzandli oilali qarz oluvchilarda ayollar va erkaklar o‘rtasida statistik ishonchli narx tafovuti kuzatilmagan.

Ushbu xulosa “ayollar umuman olganda yuqoriroq foiz to‘laydi” degan ma’noni anglatmaydi. Tafovut faqat muayyan bir xonadon tuzilmasidagina yaqqol ko‘rinadi. Tadqiqotning asosiy hissasi ham jinsni alohida tahlil qilish yolg‘iz onalar duch keladigan narx tafovutini yashirib qo‘yishi mumkinligini ko‘rsatib berganidir.

Biroq markaziy xulosa kichik bir guruhga tayanadi. To‘liq tanlanmada 16 yoshgacha bolasi bo‘lgan turmush qurmagan bor-yo‘g‘i 19 nafar ayol va 14 nafar erkak qarz oluvchi mavjud. Shu sababli natija iqtisodiy jihatdan salmoqli va turli sinov modellarida yo‘nalish bo‘yicha barqaror bo‘lsa-da, baholashning aniqligi va boshqa bozorlarga umumlashtirilishi borasida jiddiy ehtiyotkorlik talab etiladi.

Izlanish investorlar kredit xatarini mutlaqo tasodifiy tarzda baholamasligini ham ko‘rsatadi. Uzoqroq muddatli va kattaroq kreditlar, yuqori qarz-daromad nisbati, kreditga bo‘lgan kuchli talab, yuqori ishsizlik va yuqori xatarsiz foiz stavkasi qimmatroq kredit foizlari bilan bog‘liqdir. To‘liq model kreditlar o‘rtasidagi foiz farqlarining taxminan 76,5 foizini tushuntirib beradi.

Shu bilan birga, tadqiqot yolg‘iz onalarga qo‘llanilgan qo‘shimcha foiz haqiqiy to‘lovga qodir emaslik (defolt) xatarini to‘g‘ri aks ettiradimi-yo‘qmi, buni aniqlay olmaydi. Tadqiqotchilar bu tafovut investorlarning daromad tebranishlari, yagona daromadli xonadon tuzilmasi yoki bola parvarishi majburiyatlari haqidagi xavf tasavvurlaridan kelib chiqishi mumkinligini ta’kidlaydilar. Ma’lumotlar ushbu tasavvur to‘g‘ri statistik bahomi, haddan tashqari umumlashtirishmi yoki kamsituvchi tanlovmi ekanini bir-biridan ajratish uchun yetarli emas.

Ilmiy ogohlantirish: Mazkur ish ilmiy taqrizdan o‘tmagan preprintdir. U faqat moliyalashtirilgan kreditlarni tahlil qiladi; rad etilgan yoki yetarli investor topa olmagan arizalarni hamda kreditlarning keyingi haqiqiy to‘lanish natijalarini o‘rganmaydi. Xulosalarni bugungi algoritmik P2P kredit bozorlariga to‘g‘ridan-to‘g‘ri tatbiq etib bo‘lmaydi.

Tadqiqotning asosiy savoli

An’anaviy bankda iste’mol kreditiga qo‘llaniladigan foiz muassasaning kredit skoring tizimi, xatarlar siyosati va mutaxassislar baholashi asosida belgilanadi. O‘rganilgan P2P platformasida esa foiz stavkasi kreditni o‘z mablag‘lari bilan moliyalashtirgan individual investorlarning auksion takliflaridan shakllanadi.

Shu sababli tadqiqotning markaziy savoli faqatgina kredit xatarining qanday o‘lchanishiga qaratilmagan. Yanada kengroq savol quyidagicha:

Yetarli ma’lumotga ega bo‘lmagan sharoitda qaror qabul qiluvchi professional bo‘lmagan investorlar kredit xatarini tizimli tarzda narxlay oladimi va qarz oluvchining jinsi hamda oilaviy tuzilishi ushbu narxga ta’sir qiladimi?

Tadqiqotchilar tahlilni ikki bosqichli mantiq asosida qurganlar:

1. Foiz stavkalaridagi tafovutlarning qanchasi kuzatiladigan kredit, qarz oluvchi va makroiqtisodiy xavf ko‘rsatkichlari bilan tushuntirilishi mumkin?
2. Standart xavf ko‘rsatkichlari nazorat qilingandan so‘ng jins, oilaviy holat va bolalarning mavjudligi bilan bog‘liq tizimli narx tafovutlari saqlanib qoladimi?

Tengdoshlararo (P2P) kredit bozori nima?

P2P kredit platformalari qarz olmoqchi bo‘lgan iste’molchilar bilan o‘z kapitalini foiz evaziga taqdim etishni istagan investorlarni raqamli muhitda uchrashtiradi. Platforma arizalarni to‘playdi, minimal muvofiqlik tekshiruvlarini o‘tkazadi va investorlarga standartlashtirilgan ma’lumotlarni taqdim etadi.

Ushbu modelda an’anaviy bank butunlay yo‘qolib ketmasa-da, klassik depozit yig‘ish va bank balansidan kredit berish funksiyasining katta qismi o‘rnini to‘g‘ridan-to‘g‘ri investorlar tomonidan moliyalashtirish egallaydi.

P2P kredit bozorlarida foizni belgilashning ikkita asosiy usuli mavjud:

• Qat’iy yoki platforma tomonidan belgilangan narx: Platformaning xatarlarni baholash modeli har bir qarz oluvchi uchun foiz stavkasini belgilab beradi.
• Teskari auksion: Individual investorlar kreditni moliyalashtirish uchun talab qiladigan minimal foiz stavkasini taklif etadilar; pastroq foizli takliflar ustunlikka ega bo‘ladi.

Bugungi kunda yirik platformalarning ko‘pchiligi vaqtni tejash, jarayonni soddalashtirish va xatarlarni narxlashni standartlashtirish maqsadida platforma tomonidan belgilanadigan foizlarga o‘tgan. Shu sababli o‘rganilgan tarixiy ma’lumotlar inson investorlar algoritmik tavsiyalarsiz narx shakllantirgan va bugungi kunda deyarli yo‘qolgan bozor tartibini aks ettiradi.

Teskari auksion qanday ishlagan?

Qarz oluvchi platformaga kredit miqdori, muddati va o‘zi rozi bo‘lgan eng yuqori foiz stavkasini ko‘rsatib ariza topshirgan. Platforma daromad barqarorligi, qarz yuki va kredit tarixi bo‘yicha minimal shartlarga javob beradigan arizalarni investorlarga taqdim etgan.

Auksion davomida investorlar quyidagilarni o‘z ichiga olgan majburiy takliflarni kiritganlar:

• Kiritmoqchi bo‘lgan pul miqdori,
• Ushbu miqdor evaziga qabul qiladigan eng past foiz stavkasi.

Takliflar foiz stavkasi bo‘yicha tartiblangan va so‘ralgan kredit summasi to‘liq moliyalashtirilgunga qadar eng past foizli takliflar qabul qilingan. Bitta kredit bir nechta investor tomonidan va turli foizlarda moliyalashtirilishi mumkin bo‘lgani sababli, tadqiqotdagi natijaviy o‘zgaruvchi qabul qilingan takliflarning sarmoya miqdoriga qarab og‘irlik berilgan o‘rtacha foiz stavkasidir.

O‘rganilgan davrda Shveysariya qonunchiligi bitta kreditda ishtirok etishi mumkin bo‘lgan investorlar sonini ko‘pi bilan 20 kishi qilib cheklagan edi. Masalan, 20 000 Shveysariya franki (CHF) miqdoridagi kreditda har bir investorga to‘g‘ri keladigan o‘rtacha ulush kamida 1 000 frank bo‘lishi shart bo‘lgan. Kredit miqdori oshgani sari investorlarning bitta qarz oluvchi bo‘yicha jamlangan yo‘qotish xatari ham ortishi mumkin. Tadqiqotchilar katta miqdordagi kreditlarga qo‘yilgan qo‘shimcha foizni ushbu “yetarsiz diversifikatsiya ustamasi” bilan bog‘laydilar.

Axborot yetishmovchiligi nega muhim?

Qarz oluvchilar o‘zlarining daromad barqarorligi, kelajakdagi xarajatlari va qarzni qaytarish niyatlari haqida investorlarga qaraganda ancha ko‘proq ma’lumotga egadirlar. Moliya adabiyotida bu holat axborot asimmetriyasi deb ataladi.

Banklar bu muammoni kredit tarixi, garov, daromadni tasdiqlash, ichki xatar modellari va uzoq muddatli mijozlik munosabatlari orqali kamaytirishi mumkin. P2P bozoridagi individual investorlar esa ko‘pincha ancha cheklangan ma’lumotlar, kamroq tajriba va qarz oluvchi bilan to‘g‘ridan-to‘g‘ri uchrashmasdan qaror qabul qilishga majbur bo‘ladilar.

Bunday sharoitda investorlar ikki xil yo‘l tutishi mumkin:

• Daromad, qarz yuki va muddat kabi kredit xatari bilan bog‘liq ma’lumotlardan tizimli foydalanishi mumkin.
• Yetishmayotgan ma’lumotlar o‘rnini to‘ldirish uchun demografik xususiyatlar, ijtimoiy rollar yoki hissiy qoidalarga haddan tashqari ortiqcha e’tibor berishi mumkin.

Tadqiqot ushbu ikki holatning bir vaqtda sodir bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatadi: umumiy narxlash asosan xavf ko‘rsatkichlariga mos keladi, biroq muayyan xonadon turlarida demografik jihatdan to‘plangan narx tafovutlari ham yuzaga chiqadi.

Jinsiy mansublik nega bir o‘zi yetarli emas?

Ma’lumotlar bazasida barcha ayollarning o‘rtacha foiz stavkasi barcha erkaklar bilan taqqoslanganda, turli xonadon holatlari bitta toifada birlashib ketadi. Oilali ayollar, turmush qurmagan ayollar, bolali va bolasiz ayollar bitta o‘rtacha qiymatning bo‘lagiga aylanadi.

Bunday umumiylashtirish ayrim guruhlardagi qarama-qarshi ta’sirlarning bir-birini yo‘qqa chiqarishiga sabab bo‘lishi mumkin. Masalan, nikoh bolali ayollar uchun investorlar ko‘zidagi iqtisodiy ishonchni oshirsa, bolali va turmush qurmagan ayollar uchun yagona daromad, parvarish yuki yoki daromad noaniqligi tasavvuri foiz ustamasini oshirib yuborishi mumkin.

Shu sababli tadqiqotchilar faqatgina “ayol” o‘zgaruvchisini kiritish bilan cheklanmasdan, quyidagi uch xususiyatning birgalikdagi ta’sirini baholaganlar:

• Jinsi,
• Turmush qurgan yoki qurmaganligi,
• Xonadonda 16 yoshdan kichik bolalarning borligi yoki yo‘qligi.

Modelda asosiy ta’sirlar bilan bir qatorda ikkitalik o‘zaro ta’sirlar va to‘liq uchtalik o‘zaro ta’sir qo‘llanilgan:

\[ Female_i \times Married_i \times Children_i \]

Ushbu kesishuvli (interseksional) yondashuv ayol bo‘lishning foizga ta’siri oilaviy tuzilishga qarab o‘zgarishiga imkon beradi.

Narx tafovuti qaysi mexanizmlardan kelib chiqishi mumkin?

Tadqiqot kuzatilgan tafovutning aniq manbasini to‘g‘ridan-to‘g‘ri belgilay olmaydi. Ammo u uchta tushuntirish doirasini taqdim etadi.

Haqiqiy yoki taxmin qilingan kredit xatari

Investorlar yolg‘iz va bolali qarz oluvchi yagona daromad hisobiga ko‘proq muntazam xarajatlarni qoplashini, bola parvarishi tufayli ishlashda cheklovlarga uchrashini yoki daromad yo‘qotilishiga qarshi oila ichidagi himoyasi kamroq ekanini o‘ylashlari mumkin.

Agar bu tasavvurlar qarzni qaytarishning haqiqiy ehtimoliga to‘g‘ri kelsa, narx farqi xatarga asoslangan bo‘ladi. Biroq tadqiqot defolt natijalarini o‘z ichiga olmagani sababli bu ehtimolni tasdiqlay olmaydi.

Statistik kamsitish (diskriminatsiya)

Investorlar alohida qarz oluvchining ko‘rinmas xatarini baholashda u mansub bo‘lgan ijtimoiy guruhning umumiy xususiyatlaridan andaza (veksel) sifatida foydalanishi mumkin. Bu xatti-harakat ochiq adovatni o‘z ichiga olmasa ham, bir xil moliyaviy xususiyatga ega insonlarning guruh mansubligi sababli turlicha narxlanishiga olib kelishi mumkin.

Afzallik berishga asoslangan kamsitish yoki g‘arazlilik

Investorlarning muayyan guruhga nisbatan xatardan xoli salbiy munosabati ham yuqoriroq foiz talablariga sabab bo‘lishi mumkin. Ammo ma’lumotlar bazasi investorlarning ichki motivatsiyasini yoki bir xil xavf darajasidagi haqiqiy to‘lov natijalarini ko‘rsatmagani uchun bu ikki kamsitish turini bir-biridan ajratish imkonsizdir.

Ma’lumotlar bazasi

Ma’lumotlar 2008-yil aprelidan 2014-yil dekabrigacha Shveysariyada faoliyat yuritgan yirik P2P kredit platformasidan olingan. Ushbu platformaning Shveysariya P2P bozoridagi ulushi yillar bo‘yicha taxminan 60 foizdan 99 foizgacha bo‘lgan.

Tanlanma platforma orqali muvaffaqiyatli moliyalashtirilgan 665 ta individual iste’mol kreditidan iborat. Kredit yozuvlari anonimlashtirilgan bo‘lib, shaxsni aniqlovchi ma’lumotlar tadqiqotchilarga berilmagan.

Kredit va qarz oluvchilar ma’lumotlari ommaga ochiq emas. Bu maxfiylik tadqiqotchilarga batafsil operatsion ma’lumotlarni taqdim etgan bo‘lsa-da, mustaqil olimlarning ushbu tahlilni birlamchi xom ma’lumotlar bilan qayta takrorlashini cheklaydi.

Makroiqtisodiy ma’lumotlar:

• Shveysariyadagi ishsizlik darajasi,
• Shveysariya davlat obligatsiyalarining 3 yillik daromadliligi,
• Swiss Market Index (SMI) indeksining 3 oylik natijalari

asosida tuzilgan.

Tanlanmaning umumiy xususiyatlari

Bozorning dastlabki va yetilgan davri

Tadqiqotchilar tanlanmani ikki davrga ajratganlar:

• 2008–2012: platformaning dastlabki davri, 352 ta kredit,
• 2013–2014: tadqiqotda yetilgan davr deb ta’riflangan davr, 313 ta kredit.

1-rasmdagi foizlar taqsimoti ikki davr oralig‘ida auksion raqobati o‘zgarganini ko‘rsatadi. Dastlabki davrda shakllangan foizlar qarz oluvchilar qabul qilishga tayyor bo‘lgan maksimal foizga juda yaqin to‘plangan. Bu holat investorlar soni va takliflar raqobati ancha cheklangan bo‘lganini bildiradi.

Ikkinchi davrda esa qarz oluvchilarning katta qismi 12 foiz yoki undan yuqori maksimal foiz bildirgan bo‘lsa-da, kreditlarning mutlaq ko‘pchiligi 10 foizdan past foizlarda yakunlangan. Ko‘proq investorlar va kuchliroq raqobat qarz oluvchining to‘lashga tayyor chegarasidan ancha past foizlarning kashf etilishini ta’minlagan.

Maksimal foiz chegarasining qanchalik cheklovchi bo‘lgani yillar davomida alohida tekshirilgan. 2008-yilda barcha kreditlar qarz oluvchining maksimal qabul qilar foizining 25 bazis punkti doirasida yakunlangan bo‘lsa, 2014-yilda bu ko‘rsatkich 19 foizga tushgan. Bu o‘zgarish platforma rivojlangani sari shakllangan narx qarz oluvchining dastlabki shiftidan uzoqlashib, investorlar raqobati bilan hosil bo‘lganini ko‘rsatadi.

P2P foizlari an’anaviy iste’mol kreditlari bilan qanday taqqoslandi?

Tadqiqotda Shveysariyaning yetakchi iste’mol krediti tashkilotining 2014-yilgi o‘rtacha shaxsiy kredit foizi 11,33 foiz bo‘lgani keltiriladi. Ayni davrda P2P platformasining 2013–2014-yillardagi o‘rtacha foizi 8,45 foizni tashkil etgan.

O‘rtadagi farq:

\[ 11{,}33\%-8{,}45\%=2{,}88\% \]

ya’ni taxminan 288 bazis punktni tashkil etgan. Ushbu taqqoslash P2P kreditlari har bir qarz oluvchi uchun an’anaviy kreditdan arzonroq ekanini isbotlamaydi. Qarz oluvchilar toifalari, tasdiqlash shartlari va mahsulot xususiyatlari bir xil bo‘lmasligi mumkin. Bu faqat o‘rganilgan tanlanmaning davriy o‘rtachasini ifodalaydi.

Asosiy ekonometrik model

Tadqiqotchilarning dastlabki modeli quyidagicha:

\[ Rate_{it} = \alpha+ \beta_1 Loan_i+ \gamma_1 Borrower_i+ \delta_1 Macro_t+ \varepsilon_i \]

Bu yerda:

• \(Rate_{it}\) — \(t\) vaqtida auksioni yakunlangan \(i\) kreditining o‘rtacha foiz stavkasi.
• \(Loan_i\) — muddat, kredit miqdori va oxirgi 90 kundagi auksionlar soni kabi kredit xususiyatlari.
• \(Borrower_i\) — qarz-daromad nisbati, fuqarolik, uy egaligi, yosh, daromad, oilaviy holat, jins va bolalar ma’lumotlari.
• \(Macro_t\) — ishsizlik darajasi, davlat obligatsiyalari daromadliligi va birja natijalari kabi makroiqtisodiy sharoitlar.
• \(\varepsilon_i\) — model tushuntirib bera olmagan foiz tafovutlari.

Baholashlar mustahkam standart xatoliklarga ega oddiy eng kichik kvadratlar (OLS) usuli bilan amalga oshirilgan.

To‘rt bosqichli modelni rivojlantirish

Maksimal foiz o‘zgaruvchisining qo‘shilishi modelning tushuntirish kuchini sezilarli darajada oshirgan. Buning sababi, qarz oluvchi bildirgan yuqori chegara dastlabki davrda shakllangan foizni bevosita cheklab turgan hamda ayni paytda qarz oluvchining moliyaviy qiyinchiligi yoki shaxsiy xavf darajasi haqida investorlar ko‘ra olmaydigan ma’lumotlarni o‘zida aks ettirgan bo‘lishi mumkin.

Asosiy model foiz tafovutlarining taxminan 76,5 foizini tushuntiradi. Bu yuqori ko‘rsatkich investorlar narxlashining katta qismi kuzatiladigan ma’lumotlar bilan tizimli ravishda bog‘langanini ko‘rsatadi. Ammo yuqori tushuntirish kuchi barcha koeffitsiyentlar sababiy ekanini yoki narxlash mutlaqo adolatli ekanini isbotlamaydi.

Kredit miqdori nega foizni oshiradi?

Asosiy modelda kredit miqdorining koeffitsiyenti har 1 000 CHF uchun taxminan 0,031 foiz punktni tashkil etadi. Shunday qilib, 10 000 CHF ga kattaroq kredit:

\[ 0{,}031\times10=0{,}31 \]

foiz punkt, ya’ni taxminan 31 bazis punkt yuqoriroq foiz bilan bog‘liqdir.

An’anaviy banklarda kattaroq kreditlar operatsion xarajatlar miqyosi tufayli pastroq foizga ega bo‘lishi mumkin. Ushbu P2P platformasida esa ko‘pi bilan 20 ta investor cheklovi yirik kreditlarda har bir investorga to‘g‘ri keladigan summani oshirib yuboradi. Shu sababli investorlar bitta qarz oluvchiga bog‘liq yuqoriroq jamlanish xatariga qarshi qo‘shimcha daromad talab qilgan bo‘lishlari mumkin.

Muddati ta’siri

Asosiy modelda har bir qo‘shimcha oy taxminan 0,049 foiz punktlik foiz o‘sishi bilan bog‘liq. O‘n ikki oylik qo‘shimcha muddat uchun:

\[ 0{,}049\times12=0{,}588 \]

ya’ni taxminan 59 bazis punktlik o‘sish hosil bo‘ladi.

Uzoqroq muddat qarz oluvchining daromadida yoki iqtisodiy sharoitda salbiy o‘zgarishlar yuz berishi mumkin bo‘lgan vaqt oralig‘ini kengaytiradi. Natija oddiy daromad egri chizig‘i va uzoq muddatli xavf ustamasi qonuniyatiga to‘la mos keladi.

Auksion jadalligi va qarz oluvchilar o‘rtasidagi raqobat

Oxirgi 90 kunda ko‘proq kredit arizalarining mavjudligi investorlar kapitali uchun qarz oluvchilar o‘rtasida kuchliroq raqobatni anglatadi. Auksionlar sonining tanlanma o‘rtachasi bo‘lgan 31 tadan 62 taga yetishi:

\[ 0{,}037\times31\approx1{,}15 \]

foiz punkt, ya’ni taxminan 115 bazis punkt yuqoriroq foiz bilan bog‘liqdir.

Bu xulosa investorlar oldida ko‘proq kredit variantlari bo‘lganda, ular qarz oluvchilardan yuqoriroq daromad talab qila olishini ko‘rsatadi.

Qarz-daromad nisbati

Qarz-daromad nisbati qarz oluvchining barcha oylik qarz to‘lovlarining oylik yalpi daromadiga nisbatidir. Ushbu nisbatning taxminan 12 foizdan 24 foizga chiqishi:

\[ 0{,}015\times12=0{,}18 \]

foiz punkt, ya’ni taxminan 18–19 bazis punktlik foiz o‘sishi bilan bog‘liq.

Ta’sir yo‘nalishi kredit xatari mantig‘iga to‘g‘ri keladi: daromadning katta qismi mavjud qarz to‘lovlariga ketganda, kutilmagan xarajatlarga nisbatan moliyaviy barqarorlik pasayishi mumkin.

Fuqarolik va foiz tafovuti

Shveysariya fuqarosi bo‘lgan qarz oluvchilar xorijiy fuqarolarga nisbatan taxminan 0,488 foiz punkt, ya’ni 49 bazis punkt pastroq foiz to‘laganlar.

Tadqiqotchilar bu farq dastlab tengsiz munosabat xavotirini tug‘dirishi mumkinligini, biroq Shveysariya fuqarolari bilan xorijiy rezidentlar o‘rtasidagi tarixiy ishsizlik farqlari investorlar tomonidan xavf ko‘rsatkichi sifatida qo‘llanilgan bo‘lishi mumkinligini aytadilar.

Tadqiqot haqiqiy defolt natijalarini solishtirmagani sababli, 49 bazis punktlik farq to‘g‘ri hisoblangan xavf ustamasimi, ko‘rinmas xatar uchun fuqarolikdan haddan tashqari andaza sifatida foydalanishmi yoki kamsituvchi narxlashmi, buni aniqlay olmaydi.

Makroiqtisodiy sharoitlar

Asosiy modelda:

• Ishsizlik darajasining 1 foiz punktga oshishi kredit foizida taxminan 1,294 foiz punkt (129 bazis punkt) o‘sish bilan,
• 3 yillik davlat obligatsiyalari daromadliligining 1 foiz punktga oshishi kredit foizida taxminan 0,740 foiz punkt (74 bazis punkt) o‘sish bilan

bog‘liqdir.

Ishsizlik oshganda iste’molchilarning daromad yo‘qotishi va qarzni to‘lay olmaslik ehtimoli haqidagi tasavvurlar yomonlashadi. Davlat obligatsiyalari daromadliligi oshganda esa investorlarning xatarsiz vositalardan oladigan foydasi ortadi va ular iste’mol kreditlari uchun ham yuqoriroq foiz talab qiladilar.

SMI indeksining oxirgi 3 oylik natijasi dastlabki modelda manfiy va ahamiyatli bo‘lsa-da, kengaytirilgan modellarda o‘z ahamiyatini yo‘qotgan.

O‘rtacha gender farqi nega yo‘qoladi?

Dastlabki modelda ayol o‘zgaruvchisi taxminan 34,7 bazis punktlik va zaif ahamiyatga ega farqni ko‘rsatgan. Maksimal foiz, yil effektlari, yosh va daromadning nochiziqli bog‘liqliklari hamda oilaviy tuzilma o‘zaro ta’sirlari qo‘shilganda koeffitsiyent 11,6 bazis punktga tushgan va statistik ahamiyatini yo‘qotgan.

Ushbu o‘zgarish ayollar va erkaklar o‘rtasidagi narx tafovuti barcha ayollar uchun bir xil emasligini ko‘rsatadi. Jinsiy ta’sir qarz oluvchining oilaviy holati va bolalari bor-yo‘qligiga bevosita bog‘liqdir.

2-rasm: Oilaviy holatga ko‘ra ayol va erkaklar o‘rtasidagi foiz tafovuti

2-rasmning vertikal o‘qi bir xil oilaviy holat va bolali toifadagi ayollarning erkaklarga nisbatan kutilgan foiz tafovutini ko‘rsatadi. Nol chizig‘i gender farqi yo‘qligini, musbat qiymatlar ayollar, manfiy qiymatlar esa erkaklar yuqoriroq foiz to‘laganini bildiradi.

Faqat turmush qurmagan va bolali ayollarda ishonchlilik oralig‘i to‘liq noldan yuqorida joylashgan. To‘liq tanlanmada ushbu ayollar xuddi shunday holatdagi erkaklarga qaraganda o‘rtacha 124 bazis punkt yuqoriroq foiz to‘lamoqdalar.

O‘rtacha kredit miqdori bo‘lgan 12 170 CHF va taxminan 32 oylik muddatda 1,24 foiz punktlik foiz farqining puldagi ifodasi to‘lov rejasiga qarab o‘zgaradi. Tadqiqot umumiy foiz xarajatlarini hisoblab bermagani sababli koeffitsiyentni to‘g‘ridan-to‘g‘ri aniq frank summasi deb tushunmaslik kerak.

Asosiy xulosa tayanadigan kichik guruh hajmi

124 bazis punktlik asosiy natija faqatgina 19 nafar yolg‘iz ona va 14 nafar yolg‘iz ota taqqoslangan kichik guruhga asoslanadi. Regressiya butun tanlanmadagi nazorat o‘zgaruvchilaridan foydalansa-da, bevosita ta’sir ko‘rsatuvchi kichik guruh hajmining kamligi muhimdir.

Kichik tanlanma:

• Chetga chiquvchi (ekstremal) kuzatuvlarning baholashga ta’sirini oshirishi mumkin,
• Ishonchlilik oraliqlarini kengaytirishi mumkin,
• Ushbu ta’sirning boshqa platformalarda aynan shu hajmda takrorlanishi borasida noaniqlik uyg‘otishi mumkin.

Shu sababli tadqiqot muhim kesishuvli narx qonuniyatini ko‘rsatadi, ammo mutlaq va universal 124 bazis punktlik qoidani o‘rnatmaydi.

Dastlabki va yetilgan davrda gender tafovuti

Yolg‘iz onalar uchun ko‘rsatkich dastlabki davrda musbat bo‘lsa-da, statistik jihatdan noaniq bo‘lgan. 2013–2014-yillar davrida esa tafovut 221 bazis punktga yetgan va ishonchlilik oralig‘i to‘liq noldan yuqoriga chiqqan.

Oilali va bolali ayollarda esa davrlar o‘rtasida yo‘nalish o‘zgarishi kuzatilgan. Dastlabki davrda ayollarning kutilgan foizi erkaklardan 67 bazis punkt yuqori bo‘lgan bo‘lsa, keyingi davrda 54 bazis punkt pastroq bo‘lgan. Ikkinchi baholashning ishonchlilik oralig‘i nolni ozgina qamrab olgani sababli 5 foizlik darajada statistik ahamiyatli emas.

Ushbu o‘zgaruvchanlik nikoh investorlarning bolali ayollar va erkaklar haqidagi xavf tasavvurini turlicha shakllantirishi mumkinligini ko‘rsatadi. Tadqiqotchilar nikoh ayollar uchun daromadni bo‘lishish va oilaviy sug‘urta tasavvurini yaratishi mumkinligini; bolali oilali erkaklar esa asosiy boquvchi deb qaralgani sababli daromad yo‘qotish xatari xonadon to‘lov qobiliyati uchun jiddiyroq qabul qilinishini muhokama qiladilar.

Bu mulohazalar bevosita ma’lumotlar bilan o‘lchangan psixologik mexanizmlar emas, balki nazariy sharhlardir.

Bozor yetilgani sari investorlar ratsionalroq bo‘ldimi?

Davriy taqqoslashlarda muddat, qarz-daromad nisbati va kreditga bo‘lgan talab kabi an’anaviy xavf ko‘rsatkichlarining koeffitsiyentlari 2013–2014-yillarda kattalashgan. Bu holat investorlar tajriba orttirgani sari qarz oluvchi va kredit shartnomasiga oid moliyaviy ma’lumotlarga ko‘proq tizimli e’tibor bera boshlagani bilan izohlanadi.

Masalan, qarz-daromad nisbati koeffitsiyenti:

• 2008–2012-yillarda −0,008 va ahamiyatsiz bo‘lgan,
• 2013–2014-yillarda +0,042 va kuchli darajada ahamiyatli bo‘lgan.

Muddat koeffitsiyenti ham 0,029 dan 0,075 ga ko‘tarilgan.

Shu bilan birga, xuddi shu davrda yolg‘iz onalarga qo‘llanilgan foiz tafovutining ham kattalashishi jiddiy ziddiyatni keltirib chiqaradi. Bozorning tajriba to‘plashi barcha demografik narx farqlarini yo‘qotib yubormagan. Investorlar moliyaviy ma’lumotlardan yaxshiroq foydalanish bilan birga muayyan xonadon tuzilmalariga nisbatan xavf qarashlarini yanada keskinroq narxlagan bo‘lishlari mumkin.

Shu bois “bozor yetildi va xatolar yo‘qoldi” degan xulosa tadqiqot tomonidan qo‘llab-quvvatlanmaydi.

Dispersiya (varyans) modeli nimani o‘rganadi?

O‘rtacha foiz modeli qaysi xususiyatlar yuqoriroq yoki pastroq foiz bilan bog‘liqligini ko‘rsatadi. Tadqiqotchilar, shuningdek, qaysi xususiyatlar investorlar o‘rtasida yanada tarqoq narxlashga olib kelishini ham tahlil qilganlar.

Dispersiya tenglamasi quyidagicha:

\[ \log(\sigma_i^2) = \alpha+ \beta_2 Loan_i+ \gamma_2 Borrower_i+ \delta_2 Macro_t+ \epsilon_i \]

Bu yerda \(\sigma_i^2\) — asosiy foiz modelidan keyin qolgan tushuntirilmagan foiz o‘zgaruvchanligidir.

• Musbat koeffitsiyent narxlarning yanada tarqoq va kamroq oldindan aytib bo‘ladigan ekanini,
• Manfiy koeffitsiyent esa narxlashning yanada barqaror va bir xil ekanini bildiradi.

To‘liq tanlanmada uy egalari uchun qolgan foiz o‘zgaruvchanligi ijarachilarnikidan pastroq bo‘lgan. Kattaroq va uzoqroq muddatli kreditlarda ham narxlash ancha barqaror ko‘ringan.

2013–2014-yillarda kredit miqdori, qarz-daromad nisbati, yosh, oilaviy holat, jins va bolalarning mavjudligi kabi ko‘proq xususiyatlar qoldiq dispersiya bilan bog‘langan. Tadqiqotchilar buni investorlarning vaqt o‘tishi bilan qarz oluvchi xususiyatlariga qarab tabaqalashgan, tizimliroq narxlash xatti-harakatini shakllantirgani bilan bog‘laydilar.

Endogenlik (ichki bog‘liqlik) muammosi

Qarz oluvchi so‘ragan kredit miqdori va u rozi bo‘lgan maksimal foiz amaldagi foizdan butunlay mustaqil bo‘lmasligi mumkin. Mablag‘ga juda muhtoj bo‘lgan yoki investorlar talabi sust bo‘ladi deb o‘ylagan qarz oluvchi yuqoriroq foiz shiftini belgilashi mumkin.

Bunday holda:

• Kredit miqdori,
• Maksimal qabul qilinadigan foiz,
• Amaldagi yakuniy foiz

bitta bozor jarayonida birgalikda shakllanadi. Oddiy eng kichik kvadratlar koeffitsiyentlari ushbu bir vaqtlilikdan ta’sirlanishi mumkin.

Instrumental o‘zgaruvchilar tahlili

Tadqiqotchilar kredit miqdori va maksimal foizni potensial endogen deb hisoblab, ikki bosqichli eng kichik kvadratlar (2SLS) modellarini tuzganlar. Qarz oluvchining yoshi, daromadi va ularning kvadratlari instrumental o‘zgaruvchilar sifatida qo‘llanilgan.

Instrumental o‘zgaruvchilar natijalari bolali qarz oluvchilardagi gender farqini kamaytirmagan, balki ayrim modellarda yanada kattalashtirgan. To‘liq tanlanmada turmush qurmagan va bolali ayollar bilan erkaklar o‘rtasidagi farq taxminan 168 bazis punktga, 2013–2014-yillar davrida esa qariyb 304 bazis punktga yetgan.

Biroq 2SLS natijalariga asosiy OLS baholariga qaraganda ehtiyotkorroq qarash lozim:

• To‘liq tanlanmada Durbin–Wu–Hausman testi endogenlikni inkor etmasa-da, Hansen testi instrumentlarning to‘g‘riligini rad etadi.
• 2013–2014-yillarda ortiqcha identifikatsiyalash cheklovlari rad etilmagan, ammo kredit miqdori bo‘yicha birinchi bosqich F-statistikasi 5,58 ga teng bo‘lib, zaif instrument xavotirini tug‘diradi.

Shu sababli 2SLS natijalari asosiy sababiyat isboti emas, balki asosiy qonuniyat bir vaqtlilik nazorat qilinganda ham yo‘qolib ketmasligini ko‘rsatuvchi qo‘shimcha mustahkamlik tahlili sifatida baholanishi kerak.

Foiz chegarasi (chegaralash) natijalarga ta’sir qiladimi?

O‘rganilgan davrda iste’mol kreditlari uchun qonuniy maksimal foiz chegarasi 15 foiz bo‘lgan. Ayniqsa, 2009 va 2010-yillarda ayrim kreditlarning ushbu shiftga yaqin yoki aynan shiftda yakunlanishi foiz o‘zgaruvchisining yuqoridan senzuralanishiga sabab bo‘lishi mumkin.

Tadqiqotchilar bu masalani 15 foizlik shiftni inobatga oluvchi Tobit modeli orqali o‘rganganlar. Tobit natijalarining ishorasi va nisbiy hajmi asosiy OLS modeliga juda yaqin chiqqan. 2013–2014-yillarda barcha foizlar shift darajasidan ancha past bo‘lgani uchun Tobit va OLS natijalari deyarli bir xil bo‘lgan.

7-rasmda turmush qurmagan va bolali ayollarning yuqoriroq foiz tafovuti Tobit modelida ham to‘liq saqlanib qolgan. Demak, asosiy xulosa shunchaki qonuniy foiz shiftidagi to‘planish tufayli yuzaga kelmagan.

Qarz oluvchi belgilagan eng yuqori foiz chiqarib tashlanganda nima bo‘ladi?

Maksimal qabul qilinadigan foiz modeldan chiqarilganda asosiy koeffitsiyentlar yo‘nalishi o‘zgarmaydi va kesishuvli gender qonuniyati saqlanib qoladi. Ayrim koeffitsiyentlarning mutlaq hajmi ortadi.

Bu nazorat juda muhim, chunki maksimal foiz ham qarz oluvchining to‘lashga tayyorligini, ham ko‘rinmas moliyaviy qiyinchiliklarini ifodalashi mumkin. Shu bilan birga, maksimal foizning chiqarilishi modelning tuzatilgan tushuntirish kuchini 0,765 dan 0,633 ga tushiradi.

Vaqt omillari nazorati

Yil qat’iy effektlariga qo‘shimcha ravishda yil-chorak qat’iy effektlari qo‘llanilganda ham asosiy jins, nikoh va bola o‘zaro ta’sirlari o‘z yo‘nalishini saqlab qolgan. Bu natija xulosalar faqatgina muayyan bir yil ichidagi makroiqtisodiy tebranishlardan kelib chiqmaganini tasdiqlaydi.

Qo‘shimcha 5-rasmda amaldagi foizlar bilan model bashorat qilgan foizlarning vaqt bo‘yicha harakati taqqoslangan. Ikkala qator umumiy tendensiyada birga harakat qilgan. Qo‘shimcha 6-rasmdagi xatolik hadlari ham vaqt o‘tishi bilan doimiy va tizimli og‘ishni ko‘rsatmagan.

Kross-validatsiya (o‘zaro tekshirish)

Tadqiqotchilar model 665 ta kreditlik tanlanmaga ortiqcha moslashib (overfitting) qolgan-qolmaganini 5 qatlamli kross-validatsiya orqali sinovdan o‘tkazganlar. Har bir bosqichda kuzatuvlarning 80 foizi bilan model tuzilib, qolgan 20 foizida bashorat qilish sifati baholangan.

O‘rtacha o‘qitish xatoligi taxminan 1,53, tanlanmadan tashqari xatolik esa qariyb 1,73 ni tashkil etgan. Asosiy koeffitsiyentlar barcha besh guruhda o‘xshash hajm va yo‘nalishlarni saqlab qolgan. Maksimal foiz koeffitsiyenti barcha qatlamlarda musbat va kuchli darajada ahamiyatli bo‘lgan.

Bu sinov modelning faqat bir nechta kuzatuvni yodlab olmaganini tasdiqlaydi. Biroq kross-validatsiya koeffitsiyentlarning sababiy ekanini yoki kichik guruhlardagi natijalar boshqa bozorlarda takrorlanishini kafolatlamaydi.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

• Algoritm tomonidan emas, individual investorlar takliflari bilan shakllangan real kredit foizlari o‘rganilgan.
• Shveysariya P2P bozorining 60–99 foizini tashkil etgan yirik platformaning batafsil ma’lumotlaridan foydalanilgan.
• Kredit, qarz oluvchi va makroiqtisodiy xususiyatlar bitta modelda jamlangan.
• Jins faqat o‘rtacha taqqoslash bilan emas, oilaviy holat va bolalar bilan to‘liq uchtalik o‘zaro ta’sirda o‘rganilgan.
• Dastlabki va yetilgan bozor davrlari alohida tahlil qilingan.
• O‘rtacha foiz bilan birga tushuntirilmagan foiz tarqoqligini o‘rganuvchi geteroskedastiklik modeli tuzilgan.
• Endogenlik uchun instrumental o‘zgaruvchilar, foiz chegarasi uchun Tobit va batafsil vaqt effektlari qo‘llanilgan.
• Maksimal foiz o‘zgaruvchisi chiqarilib, asosiy qonuniyat bitta nazorat omiliga bog‘liq emasligi ko‘rsatilgan.
• Besh qatlamli kross-validatsiya bilan tanlanmadan tashqari bashorat sifati tekshirilgan.
• Oilaviy holatga ko‘ra marjinal ta’sirlar ishonchlilik oraliqlari bilan taqdim etilgan.

Tadqiqotning cheklovlari

• Tadqiqot taqrizdan o‘tmagan preprintdir.
• Tanlanma faqat 665 ta kreditdan iborat.
• Asosiy 124 bazis punktlik natija bor-yo‘g‘i 19 nafar yolg‘iz ona va 14 nafar yolg‘iz otaning kichik guruhiga asoslangan.
• Faqat muvaffaqiyatli moliyalashtirilgan kreditlar kuzatilgan.
• Rad etilgan yoki yetarli mablag‘ to‘play olmagan arizalar mavjud bo‘lmagani sababli kredit olish va moliyalashtirilish ehtimoli o‘rganilmagan.
• Agar moliyalashtirilish tanlovi jins va oilaviy holat bilan bog‘liq bo‘lsa, narx farqlari haqiqatdagidan boshqacha ko‘rinishi mumkin.
• Haqiqiy defolt, to‘lov kechikishi yoki investor yo‘qotishlari asosiy tahlilda baholanmagan.
• Shu sababli yuqori foizning haqiqiy kredit xatariga mutanosib ekani tekshirilmagan.
• Investorlarning xavf tasavvuri, g‘arazliligi va taklif sabablari to‘g‘ridan-to‘g‘ri kuzatilmagan.
• Statistik kamsitish bilan afzallik berishga asoslangan kamsitishni bir-biridan ajratish imkoni yo‘q.
• Ma’lumotlar bitta Shveysariya platformasiga va 2008–2014-yillarga tegishli.
• Shveysariyaning daromad darajasi, ijtimoiy ta’minoti, moliyaviy savodxonligi va oila me’yorlari boshqa davlatlardan farq qiladi.
• Bugungi kunda yirik P2P platformalari asosan algoritmik skoring va platforma narxlaridan foydalanadi.
• Ma’lumotlar maxfiy bo‘lgani uchun mustaqil takrorlash imkoniyati cheklangan.
• Qarz oluvchi belgilagan maksimal foiz ham tushuntiruvchi omil, ham bozor natijasiga ta’sir qiluvchi endogen o‘zgaruvchidir.
• To‘liq tanlanmadagi instrumental o‘zgaruvchilar tahlilida Hansen testi instrumentlar to‘g‘riligini rad etadi.
• Keyingi davr tanlanmasida ayrim birinchi bosqich F-statistikasi zaif instrument xavotirini butunlay yo‘qotmaydi.
• Davriy kichik tanlanmalar atigi 352 va 313 ta kreditdan iborat bo‘lgani sababli uchtalik ta’sir baholari yanada kichik guruhlarga tayanadi.

Tadqiqot nima demoqda?

• O‘rganilgan teskari auksion bozorida individual investorlar muddat, kredit miqdori, qarz yuki va makroiqtisodiy sharoit kabi xavf omillariga tizimli munosabat bildirganlar.
• O‘rtacha hisobda barcha ayollar va barcha erkaklar o‘rtasida ishonchli foiz tafovuti topilmagan.
• Gender farqi oilaviy holat va bolalarning mavjudligi bilan birga qaralgandagina ko‘zga tashlanadi.
• Turmush qurmagan va 16 yoshgacha bolasi bo‘lgan ayollar xuddi shu holatdagi erkaklardan taxminan 124 bazis punkt yuqoriroq foiz to‘laganlar.
• Bu tafovut 2013–2014-yillar kichik tanlanmasida qariyb 221 bazis punktga yetgan.
• Farzandsiz qarz oluvchilarda ishonchli ayol-erkak foiz tafovuti aniqlanmagan.
• To‘liq tanlanmada oilali va bolali qarz oluvchilarda ham ishonchli gender farqi yo‘q.
• Platforma rivojlangani sari amaldagi foizlar qarz oluvchining maksimal foizidan uzoqlashgan va kreditga xos xavf ko‘rsatkichlari muhimroq bo‘lib borgan.
• Biroq muayyan oilaviy tuzilmaga oid narx tafovuti bozor yetilganda yo‘qolmagan, aksincha kattalashgan.
• Asosiy qonuniyat muqobil model va mustahkamlik tekshiruvlarida o‘z yo‘nalishini saqlab qolgan.

Tadqiqot nima demayapti?

• Barcha ayollar erkaklardan ko‘ra yuqoriroq kredit foizi to‘laydi deb aytmayapti.
• Onalikning o‘zi yuqori foizga sabab bo‘ladi deb da’vo qilmayapti.
• Barcha yolg‘iz onalar xatarliroq qarz oluvchilardir deb hisoblamayapti.
• 124 yoki 221 bazis punktlik tafovut boshqa davlatlar va zamonaviy platformalarda aynan takrorlanadi deb aytmayapti.
• Investorlar ongli ravishda ayollarni kamsitgani isbotlanganini da’vo qilmayapti.
• Narx tafovuti haqiqiy defolt xatarini to‘g‘ri aks ettirishi isbotlangan deb aytmayapti.
• Shveysariya fuqarosi bo‘lmaganlar haqiqatda yuqoriroq kredit xatariga ega ekani ko‘rsatilgan deb hisoblamayapti.
• P2P kreditlari har doim bank kreditlaridan arzonroq deb aytmayapti.
• Algoritmik narxlash inson investorlardan avtomatik tarzda adolatliroq deb da’vo qilmayapti.
• Investorlar raqobati barcha demografik narx tafovutlarini yo‘qotadi deb aytmayapti.
• Tadqiqot kredit arizalarining qabul qilinishi yoki moliyalashtirilish ehtimolini tushuntirib bermayapti.

Platforma dizayni nuqtayi nazaridan ahamiyati

Raqamli kredit platformalari investorlarga qaysi ma’lumotlar ko‘rsatilishini hal qiladi. Daromad, qarz yuki va kredit tarixi xatarlarni baholash uchun zarur bo‘lishi mumkin. Aksincha, oilaviy holat, bolalar, ism yoki jinsni bildiruvchi ma’lumotlar investorlarning ko‘rinmas xavflar haqida guruhga asoslangan taxminlar qilishiga olib kelishi mumkin.

Tadqiqot ma’lumotlar shaffofligi bilan teng narxlash o‘rtasida oddiy bo‘lmagan muvozanat borligini ko‘rsatadi. Ko‘proq ma’lumot investorlarning xatarlarni ajratish qobiliyatini oshirishi mumkin; ammo xuddi shu ma’lumot ijtimoiy qoliplarning kredit narxiga ko‘chishini ham osonlashtiradi.

Platformalar uchun ehtimoliy baholash yo‘nalishlari quyidagilardir:

• Foiz farqlarini jins, oilaviy holat va boshqa himoyalangan xususiyatlar bo‘yicha muntazam audit qilish,
• Investorlarga ko‘rsatiladigan demografik ma’lumotlarning haqiqiy kredit xatariga qo‘shgan hissasini tekshirish,
• O‘xshash xavf profiliga ega guruhlarda narxlar tengligini monitoring qilish,
• Auksion interfeyslari to‘da xulq-atvori va hissiy xatoliklarni kuchaytirayotganini tahlil qilish,
• Algoritmik tavsiyalar qo‘llanilganda o‘qitish ma’lumotlaridagi tarixiy narx tafovutlari qayta ishlab chiqarilishining oldini olish.

Algoritmik kredit tizimlari muammoni hal qiladimi?

Algoritmik narxlash har bir qarz oluvchi uchun yagona hisoblash qoidalarini qo‘llab, individual investorlarning o‘zgaruvchan xatti-harakatlarini kamaytirishi mumkin. Biroq agar algoritm o‘tmishda inson investorlar shakllantirgan ma’lumotlar asosida o‘qitilsa, u tarixiy narx tafovutlarini o‘zlashtirib olishi mumkin.

Qolaversa, oilaviy holat modelga to‘g‘ridan-to‘g‘ri kiritilmasa ham, pochta indeksi, kasb, daromad tuzilishi yoki xarajat xulq-atvori shunga o‘xshash ma’lumotlarni bilvosita tashib yurishi mumkin. Shu sababli inson qarori bilan algoritmik qaror o‘rtasidagi asosiy farq birining noxolis, ikkinchisining mutlaqo xolisligida emas.

Har ikkala tizimda ham quyidagi savollarga javob topilishi shart:

• Qo‘llanilayotgan o‘zgaruvchi haqiqiy defolt xatarini qanchalik tushuntirib bera oladi?
• Bir xil xavf darajasidagi insonlar turlicha narxlanmoqdami?
• Modelning xatoliklari muayyan guruhlarda to‘planib qolmayaptimi?
• Qaror qabul qilish jarayoni tekshirilishi va tushuntirilishi mumkinmi?

Kelgusi tadqiqotlar uchun savollar

• Yolg‘iz onalarga qo‘llanilgan foiz ustamasi haqiqiy to‘lov kechikishi va defolt ko‘rsatkichlariga mos keladimi?
• Bir xil kredit xatariga ega qarz oluvchilarda oilaviy holat hamon narx tafovutini keltirib chiqaradimi?
• Investorga oilaviy holat va bola haqida ma’lumot ko‘rsatilmaganda takliflar o‘zgaradimi?
• Investor tajribasi kesishuvli narx tafovutlarini kamaytiradimi yoki muayyan guruhlar uchun kuchaytiradimi?
• Auksion paytidagi oldingi takliflar to‘da effekti orqali demografik tafovutlarni kattalashtiradimi?
• Moliyalashtirilmagan kreditlar ham qo‘shilganda ayollarning va turli oila toifalarining kreditga erishish imkoniyati qanday o‘zgaradi?
• Algoritmik narxlashga o‘tishdan oldin va keyin bir xil platformada tafovutlar qanday rivojlanadi?
• Natijalar turli ijtimoiy ta’minot tizimi va oilaviy me’yorlarga ega boshqa davlatlarda takrorlanadimi?
• Kredit platformalarining adolatli narx auditi qaysi o‘zgaruvchilar va chegaralar asosida o‘tkazilishi lozim?

Tadqiqotning usullari va natijalari

Texnik tadqiqot xulosasi

Asosiy model koeffitsiyentlari

*** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,10.

Kesişuvli gender natijalari xulosasi

Mustahkamlik tekshiruvlari (robustness checks)

Sababiyatni baholash

Tadqiqotning asosiy natijalari kuzatuvli kredit ma’lumotlariga tayanadi. Model ko‘plab moliyaviy va makroiqtisodiy ko‘rsatkichlarni nazorat qiladi hamda muqobil baholash usullarida o‘xshash qonuniyatlarni topadi. Shunga qaramay, yolg‘iz onalarning foiz tafovutini qat’iy sababiy kamsitish bahosi deb qabul qilib bo‘lmaydi.

Sababiy talqin oldidagi asosiy to‘siqlar quyidagilardir:

• Investorlar ko‘ra olgan, biroq tadqiqotchi modeliga kirmagan xavf ma’lumotlari bo‘lishi mumkin.
• Faqat moliyalashtirilgan kreditlar kuzatilgani sababli ariza va mablag‘ to‘plash tanlovi (selection bias) mavjud.
• Haqiqiy to‘lov va defolt natijalari ishlatilmagan.
• Markaziy xulosa juda kichik kichik guruhga tayanadi.
• Instrumental o‘zgaruvchilar tahlilining identifikatsiya testlari barcha tanlanmalarda bir xil kuchli emas.

Shu sababli eng ishonchli xulosa quyidagicha: o‘rganilgan investorga asoslangan kredit auksionida standart moliyaviy xususiyatlar nazorat qilingandan so‘ng turmush qurmagan va bolali ayollar bilan taqqoslanadigan erkaklar o‘rtasida katta va statistik jihatdan ahamiyatli narx tafovuti kuzatilgan. Ushbu tafovutning haqiqiy xavf, guruhga asoslangan umumlashtirish yoki kamsituvchi tanlov ulushlariga aniq taqsimotini belgilash imkonsizdir.

Manba va uslubiyot eslatmasi

Tadqiqotning to‘liq asl nomi: Gender and Family Status in Peer-to-Peer Lending: Evidence from Loan Auctions

Mualliflar va ularning ketma-ketligi: Reto Rey; Andreas Dietrich

Hammualliflik yoki teng huquqli birinchi mualliflik: PDF da hammualliflik yoki teng huquqli birinchi mualliflik bayonoti yo‘q.

Mas’ul muallif: Reto Rey

Mas’ul muallif elektron pochtasi: reto.rey@hslu.ch

ORCID: Reto Rey — 0000-0002-6591-6349

Tashkiliy mansublik: Institute of Financial Services IFZ, Lucerne University of Applied Sciences and Arts, 6343 Rotkreuz, Switzerland

DOI:10.2139/ssrn.7041699

SSRN qayd raqami: 7041699

Nashr platformasi: SSRN

Jurnal yoki konferensiya: PDF da taqrizdan o‘tgan jurnal yoki konferensiya nashri ko‘rsatilmagan.

Nashriyot: Alohida akademik nashriyot ko‘rsatilmagan; ish SSRN preprinti sifatida taqdim etilmoqda.

Nashr yili: 2026

Tahrir sanasi: PDF ning birinchi muqova sahifasida 2026-yil 22-aprel yozilgan. PDF ichidagi takrorlangan ikkinchi xulosa sahifasida 2026-yil 21-aprel sanasi keltirilgan. Ushbu bir kunlik ichki tafovut sababli asosiy muqovadagi 2026-yil 22-aprel sanasi asos qilib olindi.

Manba turi: Kuzatuvli kredit ma’lumotlariga asoslangan ekonometrik preprint tadqiqot maqolasi

Taqriz holati: Tadqiqot ilmiy taqrizdan o‘tmagan. PDF ning barcha sahifalarida “Preprint not peer reviewed” ogohlantirishi mavjud.

Rasmiy nashr havolasi:SSRN dagi rasmiy tadqiqot qaydi

Moliyalashtirish: Mualliflar davlat, tijorat yoki notijorat jamg‘armalaridan ushbu tadqiqot uchun maxsus grant olinmaganini bildirganlar.

Minnatdorchilik: Torsten Hens (Thorsten Hens), Stefan Zaysberger (Stefan Zeisberger), Stiven Ongena (Steven Ongena), Alfredo Martin-Oliver (Alfredo Martin-Oliver) hamda Syurix universiteti tadqiqot seminari qatnashchilariga minnatdorchilik bildirilgan.

Sun’iy intellektdan foydalanish bayonoti: Mualliflar ona tili sohibi bo‘lmaganliklari sababli til xatolarini tuzatishda ChatGPT dan foydalanganliklarini; so‘ngra matnni to‘liq ko‘rib chiqib tahrir qilganliklarini va ish mazmuni uchun to‘liq javobgarlikni o‘z zimmalariga olishlarini bildirganlar.

Ma’lumotlarga kirish: Kredit darajasidagi ma’lumotlar maxfiy bo‘lib, ommaga ochilishi mumkin emas. Ma’lumotlar anonimlashtirilgan va shaxsni aniqlovchi belgilarga ega emas.

Ushbu o‘zbek tilidagi maqola yuklangan 46 sahifalik PDF ning ikkita xulosa varianti, asosiy matni, institutsional auksion tushuntirishlari, formulalari, o‘zgaruvchilar ta’riflari, adabiyotlar jadvali, tavsifiy statistikasi, foizlar taqsimoti gistogrammalari, asosiy regressiya jadvallari, kesishuvli marjinal ta’sir grafiklari, davriy tahlillari, dispersiya tenglamasi, instrumental o‘zgaruvchilar natijalari, Tobit tahlili, amaldagi va bashorat qilingan foiz grafiklari hamda kross-validatsiya jadvali sinchiklab o‘rganilib tayyorlangan.

PDF dan tashqaridagi yangi moliyaviy natija, haqiqiy defolt taqqoslashi, qat’iy kamsitish da’vosi yoki bugungi P2P bozorlariga oid asossiz umumlashtirish qo‘shilmagan.

Tadqiqotning asosiy cheklovlari: ilmiy taqrizdan o‘tmagani, faqat moliyalashtirilgan 665 ta kreditga tayangani, markaziy natijaning juda kichik oilaviy holat guruhidan kelib chiqqani, haqiqiy defolt natijalarini o‘z ichiga olmagani, maxfiy ma’lumotlar sababli qayta tekshirish imkoniyati cheklangani hamda Shveysariyaning tarixiy auksion bozori bugungi algoritmik platformalarni to‘liq ifodalamasligidir.