A methodological framework for measuring household financial vulnerability with a focus on mortgage debt: the case of Kazakhstan

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.55871/2072-9847-2026-70-1-29-40
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper proposes a methodological framework for constructing a Household Financial Vulnerability Index (HFVI) for emerging market economies, with Kazakhstan as an illustrative case. Unlike approaches that track isolated indicators (e.g., DSTI or LTV), HFVI integrates three dimensions — liquidity (buffer months, liquidity-to-assets), solvency (DSTI, debt-to-assets) and mortgage-housing risk (mortgage's share of debt and payments, LTV) — into a single composite. Indicators are rescaled to [0,1] and aggregated with equal within-block and block weights. Robustness is assessed via sensitivity to normalization bounds and indicator inclusion (leave-one-out). In Kazakhstan, where fixed-rate loans predominate, the share of floating-rate loans (FRL) is not used; in floating-rate markets, FRL can be used as a meso-level modifier in interest rate scenarios. Given the credit structure of Kazakhstan, where unsecured consumer lending is the dominant source of short-term stress, consumer credit risk is determined mainly through the solvency component. HFVI supports macroprudential policy by calibrating borrower-oriented tools, informative stress testing, and improving early warning systems in line with SDGs 10 and 11.