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JFE|拆东墙、补西墙,“当前偏好”如何影响还款行为?

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2022/02/23 02:32发布
经典论文回顾
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邀您一起回顾经典论文——JFE|拆东墙、补西墙,“当前偏好”如何影响还款行为?

研究发现,大多数人会在第一个问题中会选择“今天领取1000块钱”,不愿再等一个月;大多数人在第二个问题中会选择“明年今天再延后一个月领取1100块钱”,愿意再额外等一个月。

这个结果说明大多数人对于这种资金在短期内是缺乏耐心的,但是在未来/长期,却更有耐心等待。经济学家认为这种现象可以用“当前偏好”来进行解释:

经济学家发现,人们在把当下收益或成本与未来做对比时,由于预测能力的欠缺,往往高估当期的收益而低估未来的成本,或者反过来,高估当前的成本而低估未来的收益,皆因我们更喜欢近在眼前的满足感,2017年诺贝尔经济学奖获得者理查德 · 塞勒将这种现象称为“当前偏好”(present bias)。

当然,有人会把这种“当前偏好”归结为“活在当下”的人生观。然而,在金融决策中,这种偏好会影响其财务规划,甚至会造成一定的金融风险,尤其是借贷行为。借款人通常专注于当前最急迫的财务危机,而忽略了所有其他事物——比如高昂的利息。“拆东墙补西墙”,结果让债务的雪球越滚越大,最终超越了负债能力的边界。

哈佛大学行为经济学家塞德希尔 · 穆来纳森在一个量化实验中询问借款人打算如何偿还债务时,总能得到草率的回答:“没事,我一周之后就能领到工资了。”如果继续追问:“到时你不是还有其他支出吗?”当事人就会怒气的回答:“你怎么不明白,我这个月必须付房租啊!”还款不断被拖延的长期后果就这样被忽视了。

2021年,来自纽约大学的Theresa Kuchler和来自哥伦比亚大学商学院的Michaela Pagel在国际金融学顶级刊物《Journal of Financial Economics》发表论文“Sticking to your plan: The role of present bias for credit card paydown”,研究“当前偏好”对于信用卡还款行为的影响。

该文于2018年7月投稿,2019年11月被接受,2021年2月正式刊出。

Part 1

研究背景

在美国,很多家庭经常拥有大量信用卡负债,以致于之后难以按期偿还,只能进行展期。据统计,平均展期数额为13000美元,年利率高达10%。
目前,我国信用卡(以中行为例)分期年化利率约为9%-12%花呗、京东白条、美团分期产品等年化利率约在11%-16%
注:各金融产品可能会对客户进行差异化定价,上述数字为大致范围。

对此,经济学家提出了当前偏好模型来解释这一现象。根据当前偏好模型,相对于长期偏好,个体在短期缺乏耐心。尽管个体希望降低债务水平,但是他们往往一开始过度借债,之后难以偿还。

本文的研究问题是当前偏好模型在多大程度上可以解释家庭的债务偿还行为,主要做了以下两步工作:

1. 根据当前偏好模型提出了短期耐心缺乏程度是否为成熟个体的衡量指标;

2. 利用来自美国在线金融管理服务公司ReadyForZero的数据,研究了当前偏好对债务偿付的影响。
Part 2

研究数据

本文使用的数据来源于一家美国线上金融管理服务公司ReadyForZero。该公司主要为用户提供债务管理服务,具体而言,用户注册后绑定所有的银行账户和信用卡,则可以在一个界面上看到所有账户的信息,然后他们可以设置每个月期望的债务偿还额。因此,该公司能够提供两类数据:一类是用户日度交易数据;一类是用户月度偿债计划。

基于这两类数据,本文选择了2009年9月至2012年9月之间满足以下条件的516位美国用户:①在平台上绑定了他们的支票账户;②每两周收到一次工资单;③绑定了他们所有的相关账户;④注册后至少有180天的观察记录。

收入和资产:样本中用户平均有记录时长为415天,平均收到28笔工资单,平均月收入为3805美元,登记的平均信用卡总债务为13942美元,接近平均月收入的四倍,平均年利率为16.7%。

支出记录:每笔交易属于50个分类范畴中的一类,总体分为两类,一类是可自由支配开支,指那些购买后很快会消费掉的物品;另一类是固定开支,例如房租、房贷、利息等等。总月度可自由支配开支约为1800美元,约占用户固定收入的52%。在可自由支配开支中,30%即548美元花在了短期消费品上。月度固定开支约为1205美元,约占用户固定收入的33%。

计划与实际还款:用户平均计划每个月减少891美元债务,即计划花费月度收入的25%来偿还12%的总债务。将月度计划还款回归在用户特征上,发现月度收入和原始债务水平对月度计划还款具有预测效应:月度收入每增加1美元,计划偿付增加17-20美分;原始债务水平每增加1000美元,计划还款增加25美元。将实际还款回归在计划还款上,发现尽管计划还款可以比其他因素更好地预测实际还款,很多用户仍然远远落后于他们的还款计划。
Part 3

理论模型

1. 模型设定
在每个时期 t∈{1,...,T},代理人最大化其生命周期效用:
图片

其中:u(C)=C1-𝛉/(1-𝛉)𝛉>0; 𝛅∈[0,1]; 𝛃∈[0,1]代理人在未来两个连续时期之间的折现为𝛅,但是未来到今天的折现额外有一个折现因子𝛃。当𝛃<1时,相对于代理人的长期偏好,他在短期内更加缺乏耐心,这表明代理人的偏好是时间不一致的。𝛃^是代理人对未来短期缺乏耐心的预期,指导代理人当下做出选择。在本文中,代理人的计划就是基于他对未来的预期。

有两类代理人:一类是成熟代理人,能够完全意识到自己在短期内缺乏耐心,𝛃^=𝛃;另外一类是不成熟代理人,认为未来偏好会与当前偏好一致,没有意识到自己未来会变得缺乏耐心,𝛃^=1

标准预算约束为:
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收入过程为:
图片

2. 模型含义

含义一:短期缺乏耐心程度更高(𝛃更小)的代理人,其消费对工资波动的敏感性更高(b1更大)

现有文献认为,代理人越缺乏耐心,当前收入的边际消费倾向越高。本文构建模型来模拟代理人的消费选择,并对下式进行估计:
图片

其中,payweekt在第1,3,...,T-5,T-3,T-1 期(代理人收到正的收入的时期)为1,在其他期为0。利用数据进行模拟,结果如图1所示,可以看到不管是成熟代理人还是不成熟代理人,𝛃b均呈现负相关关系,验证了预测结论。

图片
图 1.  短期缺乏耐心程度与敏感性

含义二:可获得资源增加时X更大,消费对工资波动的敏感性下降(b为负),则为成熟代理人;反之,则为不成熟代理人。

根据Tobacman (2007),完全不成熟的代理人的欧拉方程如下:
图片
完全成熟的代理人的欧拉方程如下:

undefined

不同于不成熟代理人,成熟代理人可以意识到自己短期缺乏耐心,即成熟代理人知道他们未来会比现在预想的消费更多,因此会考虑未来的边际消费倾向。预期未来边际消费倾向越低,则与现在的偏好更一致,将当前资源传递下去变得更值得,即变得更加有耐心。实证中我们对下式进行估计:

undefined

其中,X表示当期现金流,其余变量与(1)式含义相同。由于预期未来边际消费倾向无法观察到,所以无法直接估计对折现的影响。但是边际消费倾向取决于可获得的资源,资源增加会使得边际消费倾向递减。所以如果可获得资源越多,预期未来边际消费倾向越低,代理人会变得更加有耐心,即b符号为负。利用数据进行模拟,结果如图2所示,可以看到,成熟代理人的b为负,且越缺乏耐心(𝛃越小),b负向程度越大;不成熟代理人的b为正,且越缺乏耐心(𝛃越小),b正向程度越大。当 𝛃=1 时,无论是成熟代理人还是不成熟代理人,b都接近于0,因为此时通过短期是否缺乏耐心来区分二者不成立。

图片

图 2 可获得资源对敏感性的影响
Part 4

实证结

1. 消费对收入的敏感性

图片

我们通过估计(3)式来得到用户消费对收入的敏感性,与模型部分的(1)式相对应。其中,Eit 是消费支出;payweekit 在发薪日当周的7天内取1,其余天数取0;Xit 表示月度和周度固定效应。为了避免工资单发放通过放松预算约束这一渠道增加支出,本文把样本限制在用户有足够资源的时期(即账户里的现金和卡里的信用足够承担前一周的支出)。回归结果如表5所示,相比于非发薪周,用户在发薪周的消费增加,具体而言,短期消费支出平均增加6.1%,餐饮娱乐支出平均增加4.7%。

图片

2. 可获得资源对敏感性的影响

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我们通过估计(4)式来得到用户可获得资源对消费对收入敏感性的影响,与模型部分的(2)式相对应。其中,resourceit 定义为银行账户上的现金加上信用卡上的可用信用,但是资源禀赋并非外生于代理人的消费决定,可能有两种内生性来源:一是发薪周开始的支出减少了后期的资源,解决方法是以每个发薪周期的第一天的资源来衡量。二是给定发薪周,资源取决于过去的消费。这个问题比较棘手,因为过去的高支出不仅减少了代理人的资源,还可能减少了他对当期消费的taste,比如过去两周吃了顿大餐,那么这周可能taste较低。对此,解决方式是利用由于常规偿付而引起的代理人资源的变化,来为资源水平构建工具变量。回归结果如表5下半部分所示,短期消费支出对应的Y3i 为负,与模型预测一致。

本文将样本分为两组:Y3i 为负的为成熟用户,Y3i 为正的为不成熟用户。表6展示了分组结果,可以看到大约一半的用户为成熟用户。这一方法的潜在问题是成熟和非成熟代理人可能在其他方面有所不同,比如耐心程度、资产或者收入等。于是表7对成熟和不成熟用户在各方面进行了比较,结果表明,成熟用户和不成熟用户的敏感性差异不显著,收入水平、债务水平、消费习惯等差异也不显著。这说明ReadyForZero吸引的用户比较多元,并非集中于具有当前偏好的用户。 

图片
图片

3. 当前偏好对债务偿还的影响

在一、二部分验证了指标的可靠性后,接下来就是本文最主要的回归结果,把指标与债务偿付行为联系起来。

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我们通过估计(5)式来得到当前偏好与成熟程度对债务偿付的影响。其中,Sensitivity表示用户支出对工资单的敏感性,由(3)式估计得到,PlannedPaydown表示用户的初始计划偿付,Sophist表示用户是否为成熟用户,X表示系列控制变量,包括用户注册时的月度收入和债务水平等。本文衡量了90天和180天两个周期的债务偿付。

回归结果如表8所示。对于不成熟用户,计划偿付增加1美元,90天内实际偿付增加18美分,180天内实际偿付增加13美分。成熟用户计划偿付对实际偿付的预测效应更强,具体而言,计划偿付增加1美元,90天内实际偿付增加55美分(0.18+0.37),180天内实际偿付增加52美分(0.13+0.39)。不成熟用户的短期缺乏耐心对实际偿付的正向效应很小,且基本不显著;但成熟用户的短期缺乏耐心对实际偿付的负向效应较大且显著,即越缺乏耐心的用户债务水平下降得越慢。总结来看,成熟用户更擅长遵循他们的债务偿付计划,但是短期缺乏耐心会使得他们偿付更少。此外,回归结果也印证了缺乏耐心程度和代理人成熟程度衡量指标的可靠性。

图片

4. 稳健性检验

本文又进行了大量稳健性检验,这里仅选取部分进行展示。当用户短期非常有耐心时,资源增加带来的敏感性降低程度都非常小,这时会很难区分成熟和非成熟代理人。因此,在去掉敏感性最低的10%、15%、20%的样本后重复估计,以进行稳健性检验。回归结果如表9所示,尽管样本量有所减少,但是成熟和不成熟用户的估计差异仍然显著,并且大小与主回归结果中的相似。这与我们的模型预测一致,即成熟用户和非成熟用户的差异主要体现在各自样本中短期缺乏耐心(𝛃较小)的那部分用户。
Part 5

究结论

本文首先提出了短期耐心缺乏程度和是否成熟的衡量指标。消费对工资单的敏感性反映了短期耐心缺乏程度,越敏感表示越缺乏耐心;如果可获得资源增加能够降低敏感性,那么代理人属于成熟代理人,反之为不成熟代理人。
然后,基于这两个衡量指标,本文研究了当前偏好对债务偿付的影响。结果表明,成熟代理人会随着短期耐心缺乏程度上升而减少债务偿付;对于成熟代理人,计划偿付对实际偿付的预测力更强,即他们更加能够遵循自己设定的债务偿付计划。
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