Name: Assessing Problems of Default in Local Mortgage Markets (en Inglés)
Price: 701.38 MXN
Availability: InStock
Author: Cotterman, Robert F. ; U. S. Dept of Housing and Urban Developm ; Unicon Research Corporation
ISBN: 9781288921621

portada Assessing Problems of Default in Local Mortgage Markets (en Inglés)

Assessing Problems of Default in Local Mortgage Markets (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

U. S. Dept of Housing and Urban Developm

Robert F. Cotterman

Unicon Research Corporation

Editorial

Bibliogov

Idioma

Inglés

N° páginas

156

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

24.6 x 18.9 x 0.8 cm

Peso

0.29 kg.

ISBN13

9781288921621

Categorías

Política y gobierno

Assessing Problems of Default in Local Mortgage Markets (en Inglés)

U. S. Dept of Housing and Urban Developm (Autor) · Robert F. Cotterman (Autor) · Unicon Research Corporation (Autor) · Bibliogov · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Assessing Problems of Default in Local Mortgage Markets (en Inglés)"

This study was undertaken to address concerns raised about concentrations of FHA defaults in neighborhoods and among lenders in a 1997 study by the National Training Information Center (NTIC). This report was completed in two phases between December 1997 and September 2000. The first phase culminated with a March 1998 report which examined whether FHA defaults were concentrated among a group of high-default neighborhoods and high-default lenders. The report used statistical analysis to distinguish between patterns caused by chance from those attributable to specific factors such as the loan-to-value characteristics of the loan. After controlling for these factors, the statistical analysis found evidence of non-random default concentrations, at a substantially lower scale than that found in the more limited NTIC analysis. Moreover, the particular neighborhoods and lenders identified as high default changed from year to year, suggesting transitory causes which might not be amenable to policy changes. Finally, it was thought that control for differences in applicant credit histories, which was not possible for the first phase of the analysis, might explain the remaining non-random concentrations.

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