Exploring the Duration of Client-Bank Relationships in Mortgage Lending
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3018615Utgivelsesdato
2022Metadata
Vis full innførselSamlinger
- NTNU Handelshøyskolen [1773]
Sammendrag
Formålet med vår forskning er å forbedre bankers lønnsomhet ved å analysere kundesignaler som er tilgjengelige før innvilgelsen av et lån. Ved å analysere reelle kundedata, tror vi at vår forskning vil forbedre bankenes evne til å identifisere langvarige og lønnsomme kundeforhold. Ved å bruke en robust multippel regresjon med et tverrsnitt oppsett testet vi fire separate hypoteser om bank-kundeforholdet. Kundens varighet hos banken brukes som en proxy for bankens lønnsomhet, mens de uavhengige variablene er delt inn i tre kategorier; kredittverdighet, demografiske særtrekk og låneforhold. Datasettet består av 2579 observasjoner fra en lokal banks boliglånsportefølje, som strekker seg fra 2011 til 2022. Vi er de første som har blitt gitt mulighet til å jobbe med dette datasettet, noe som gir oss et unikt datagrunnlag sammenlignet med eksisterende studier. I løpet av datainnsamlingsperioden ble to finansforskrifter implementert. Datasettet ble derfor delt i tre sett; en tabell som representerer alle observasjoner, en tabell med observasjoner før 2017 og en tabell etter 2017. Resultatene indikerte at dårlig kredittverdighet førte til kortere forventet kundevarighet, men om deres effekt skyldes aktiv risikostyring eller er grunnet forskriftene er vanskelig å si. Større husholdninger har lengre forventet varighet. Yngre låntakere har kortere varighet sammenlignet med eldre låntakere. Alderen på kunden er ikke-lineært, men signifikant når alder deles inn i grupper. Kundens låneforhold viste motstridende resultater, noen strengere betingelser forlenger forholdet mens andre ser ut til å forkorte det. Så vidt vi vet er forskningsartikkelen vår unik når det gjelder å analysere faktorer som påvirker levetiden i forholdet mellom husholdninger og banker. Our research aims to improve banks' profitability by analyzing customer signals available before a relationship. We believe our research will improve banks' ability to identify long-lasting and profitable customers by analyzing real customer data. We tested four separate hypotheses about the bank-customer relationship using a robust multiple regression with a cross-sectional setup. The customer's duration, i.e. the full length of the bank-customer relationship, is used as a proxy for the bank's profitability. As for the independent variables, they have been separated into creditworthiness, demographic characteristics, and loan conditions. The dataset consists of 2579 observations from a local bank's mortgage portfolio, spanning from 2011 to 2022. We are the first people to receive access to this dataset, which grants our thesis unique data compared to existing research. During the dataset's timespan, two financial regulations were implemented. Therefore, the dataset was segregated into three sets, a table representing all observations, a table before 2017 and a table after 2017. The results indicated that poor creditworthiness led to shorter expected customer duration, but whether their effect is due to active risk management or due to regulations are hard to tell. Larger households have a longer expected duration. Younger borrowers have a shorter duration compared to older borrowers, this relationship is nonlinear but significant when segregated into age brackets. Finally, a customer's loan condition showed conflicting results. Some stricter conditions prolong the relationship while others seem to shorten it. To the best of our knowledge, our research paper is unique in analyzing factors impacting the longevity of a relationship between households and banks.