As áreas com dificuldades financeiras são mais afetadas pela COVID-19? -Liberty Street Economics

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Nota do editor: Quando este post foi publicado pela primeira vez, as colunas da segunda tabela estavam incorretas; a tabela foi corrigida. (19 de agosto, 9h30)

Construindo sobre nosso anterior Postagem da Liberty Street Economics, continuamos a analisar a heterogeneidade da incidência de COVID-19. Anteriormente, descobrimos que as áreas de maioria minoritária, áreas de baixa renda e áreas com maior densidade populacional foram mais afetadas pelo COVID-19. O objetivo desta postagem é entender as diferenças na incidência do COVID-19 por áreas de vulnerabilidade financeira. As áreas com mais dificuldades financeiras são afetadas pelo COVID-19 em maior extensão do que outras áreas? Se assim for, isso não só afetaria adversamente o bem-estar financeiro dos indivíduos nessas áreas, mas também a economia local. Este artigo é o primeiro de uma série de três partes que examina a heterogeneidade no mercado de crédito no que se refere à incidência do COVID-19 e ao alívio da dívida da Lei CARES.

Usamos dados em nível de condado, sobre o número de casos e mortes, compilados pelo New York Times (NYT) e pelo Departamento de Saúde da Cidade de Nova York (Departamento de Saúde) para nossa análise. O New York Times compila uma série diária de casos confirmados e mortes para quase todos os condados dos Estados Unidos. Seu conjunto de dados agrega a cidade de Nova York, que consiste em cinco condados, em uma única entidade. Para obter uma análise das mortes e casos por bairros da cidade de Nova York, usamos dados do Departamento de Saúde.

Como os dados de raça e renda para indivíduos afetados não estão disponíveis em todos os estados, comparamos nossos dados COVID-19 em nível de condado com dados em nível de condado sobre raça, renda familiar média, status urbano e densidade populacional de 2014-18 cinco anual American Community Survey (ACS). Definimos porcentagem de minoria como a porcentagem de pessoas em um condado que são hispânicos ou negros não hispânicos. Definimos condados de maioria-minoria como aqueles em que pelo menos metade da população é hispânica ou negra não hispânica. Dividimos os condados em quartis de população igual de renda familiar média; nos referimos aos condados que se enquadram no quartil inferior como condados de “baixa renda”.

Para medidas de saúde financeira, usamos o Painel de Crédito ao Consumidor (CCP) do Fed de Nova York, uma amostra nacionalmente representativa de dados de relatórios de crédito da Equifax. Nosso conjunto de dados para esta análise inclui cerca de 1% dos adultos do país com registros de crédito anônimos. Vemos seus pagamentos, saldos e inadimplências para vários tipos de dívida, incluindo 1) empréstimos para automóveis, 2) hipotecas, 3) cartões de crédito e 4) empréstimos estudantis. Para cada condado e para cada um desses quatro tipos de empréstimos, calculamos medidas de inadimplência que constituem a parcela de mutuários que estão com mais de 90 dias de atraso nesse tipo de empréstimo. Além disso, criamos uma medida geral de inadimplência que captura a parcela de devedores em um condado que estão com mais de 90 dias de atraso em qualquer tipo de empréstimo. Para cada uma dessas cinco medidas de inadimplência (geral, automóvel, hipoteca, cartão de crédito, empréstimo estudantil), definimos condados de alta inadimplência (DQ Alto) como aqueles no quartil superior (ponderado pela população) dessa taxa de inadimplência (DQ Alto, Alto Auto DQ, High Mortgage DQ, High CC DQ, High SL DQ). Todas as análises usam dados do quarto trimestre de 2019.

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O gráfico abaixo apresenta gráficos bin-scatter que representam a relação descritiva entre a delinquência geral e as características da vizinhança: porcentagem da minoria e renda familiar média. Constatamos que as áreas com maior nível de inadimplência são também aquelas com menor renda familiar e maior população minoritária.


As áreas com dificuldades financeiras são mais afetadas pela COVID-19?

Em seguida, investigamos se condados com alta inadimplência enfrentaram diferentes taxas de casos e mortalidade devido ao COVID-19. Descobrimos que, em meados de julho, os condados com alta inadimplência tinham uma média de 4,3 casos / 1.000, enquanto outros condados tinham 2,8 casos / 1.000. As taxas de mortalidade também foram mais altas: 16 / 100.000 nos condados com alta inadimplência e 10 / 100.000 em outros lugares. Para investigar se essa relação continua existindo em comunidades que são relativamente homogêneas em termos de renda, raça, status urbano e densidade populacional – fatores que se correlacionam com a incidência de COVID-19 – conduzimos uma análise de regressão multivariada.

Começamos regredindo a taxa de casos em uma dummy para alta inadimplência. Todas as regressões neste pós-controle para características fixas de estados, observáveis ​​e não observáveis. Descobrimos na coluna 1 da tabela abaixo que os condados mais vulneráveis ​​financeiramente tiveram spreads de COVID-19 mais graves. Especificamente, os condados com DQ alto tiveram 3,65 mais casos / 1.000 do que outros (coluna 1). Dada a alta correlação entre inadimplência e renda familiar e condição de minoria (no gráfico acima), é provável que parte dessa associação entre alta inadimplência e incidência de COVID-19 seja explicada por maior número de minorias e populações de baixa renda nesses condados.

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Para investigar até que ponto essa relação entre inadimplência e taxas de casos é explicada por características inerentes a esses condados (baixa renda, status de minoria majoritária, status urbano, densidade populacional), podemos controlar essas variáveis ​​na coluna 2. Podemos explicar algumas das a relação entre DQ Alto e taxa de casos pelos fatores demográficos (coluna 2), mas mesmo depois de incluir essas variáveis, descobrimos que os condados com DQ Alto ainda têm 0,59 mais casos / 1.000 do que condados que não são DQ & nbsp Alto. Os condados com alta inadimplência também têm mais mortes após o controle dos mesmos fatores (coluna 3): quatro a mais por 100.000 do que outros condados. Esta análise sugere que, mesmo se olharmos para áreas de baixa renda ou minorias majoritárias ou densas, locais com maior inadimplência também sofreram maior incidência de COVID-19.

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Em seguida, examinamos se os condados com alto DQ que também são de baixa renda enfrentaram uma maior incidência de casos. Na coluna 4 da tabela abaixo, observamos que condados com alta inadimplência que também são de baixa renda tiveram um spread pior de COVID-19 do que condados com alta inadimplência que não são de baixa renda – quase três casos a mais / 1.000. Na verdade, o aumento da disseminação do vírus em condados com alto DQ parece estar concentrado exclusivamente naqueles que também são de baixa renda.


As áreas com dificuldades financeiras são mais afetadas pela COVID-19?

A seguir, na tabela abaixo, examinamos as relações entre a inadimplência em tipos específicos de dívida e o spread da COVID-19. Descobrimos que os condados com alta inadimplência de hipotecas (Alta hipoteca DQ) têm maior incidência de COVID-19, conforme capturado pelas taxas de casos e mortes. Municípios com alta inadimplência de empréstimos estudantis (High SL DQ) também apresentam maiores taxas de mortalidade. Municípios com alta inadimplência em financiamentos de veículos (High Auto DQ) apresentam taxas de casos mais elevados do que aqueles que não apresentam inadimplência em financiamentos de veículos. Os condados com High Auto DQ também têm taxas de mortalidade mais altas, mas esta estimativa não é estatisticamente diferente de zero nos níveis convencionais. É importante notar que embora as áreas de High Mortgage DQ e High SL DQ tenham sido afetadas de forma relativamente adversa pela incidência de COVID-19, e isso deve aumentar ainda mais a dificuldade financeira nessas áreas, os mutuários nessas áreas receberão potencialmente algum alívio do CARES Agir em hipotecas e cláusulas de tolerância de dívidas de estudantes que, em certa medida, irão amenizar sua crescente dificuldade financeira. Em contraste, a Lei CARES não inclui disposições para alívio no pagamento de empréstimos para automóveis, embora esses mutuários possam obter algum alívio caso a caso entrando em contato com os credores. No entanto, esse alívio é consideravelmente mais incerto do que o alívio da Lei CARES para empréstimos e hipotecas estudantis. Conseqüentemente, a maior incidência de COVID-19 em áreas com DQs de veículos elevados (em relação àquelas que não têm inadimplência nos empréstimos de automóveis) pode levar a aumentos subsequentes maiores nas dificuldades financeiras nessas áreas.

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As áreas com dificuldades financeiras são mais afetadas pela COVID-19?

O que aprendemos? Vimos que há uma forte relação entre os casos COVID-19 e as taxas de inadimplência pré-COVID no nível municipal e essa correlação não pode ser facilmente explicada por algumas fontes conhecidas de heterogeneidade no COVID-19, como renda, status de minoria e densidade populacional. Isso sugere que os danos da COVID-19 – a perda de vidas e saúde, o declínio no emprego, a destruição de empresas e o aumento nas despesas médicas – recairão em condados particularmente inadequados para suportá-los. O caso per capita muito maior conta em lugares com altas taxas de inadimplência e baixa renda pressagiando um impacto financeiro desproporcional sobre aqueles que menos podem pagar. Por que observamos essa relação? Embora os mecanismos precisos estejam além do escopo deste trabalho, a volatilidade da receita pode estar associada tanto ao estresse financeiro quanto ao maior risco de COVID-19, potencialmente devido à maior dependência do trabalho essencial em tais comunidades e à correspondente dificuldade de distanciamento social. Mais pesquisas são necessárias para compreender esses fatores.


As áreas com dificuldades financeiras são mais afetadas pela COVID-19?  -Liberty Street Economics 2Rajashri Chakrabarti é economista sênior do Grupo de Pesquisa e Estatística do Federal Reserve Bank de Nova York.

William Nober foi um ex-analista de pesquisa sênior no Grupo de Pesquisa e Estatística do Banco.

Maxim PinkovskiyMaxim Pinkovskiy é economista sênior do Grupo de Pesquisa e Estatística do Banco.

Como citar esta postagem:

Rajashri Chakrabarti, William Nober e Maxim Pinkovskiy, “Are Financially Distressed Areas More Affected by COVID-19?”, Federal Reserve Bank de Nova York Liberty Street Economics, 17 de agosto de 2020, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2020/08/are-financially-distressed-areas-more-affected-by-covid-19.html.


Postagens adicionais de heterogeneidade em Liberty Street Economics.

Heterogeneidade: uma série de pesquisas com várias partes


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As opiniões expressas nesta postagem são de responsabilidade dos autores e não refletem necessariamente a posição do Federal Reserve Bank de Nova York ou do Federal Reserve System. Quaisquer erros ou omissões são de responsabilidade dos autores.

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