रेस द्वारा औसत क्रेडिट स्कोर

विभिन्न नस्लीय समूहों के लिए औसत क्रेडिट स्कोर का एक अध्ययन, राष्ट्रीय औसत के बराबर हिस्पैनिक स्कोरिंग के साथ, और अश्वेतों के लिए औसत स्कोर उस स्तर से काफी नीचे गिरने के साथ, पर्याप्त असमानता दिखाता है।इस बीच, श्वेत और एशियाई आबादी औसत से काफी अधिक अंक दर्ज करती है।

यहां बताया गया है कि नंबर कैसे टूटते हैं।

चाबी छीन लेना

  • क्रेडिट स्कोर उम्र, जाति, आय या निवास स्थान का कारक नहीं है।
  • हालांकि, क्रेडिट स्कोर की गणना के लिए उपयोग किए जाने वाले वित्तीय कारक कुछ नस्लीय समूहों को असमान रूप से प्रभावित कर सकते हैं।
  • संयुक्त राज्य अमेरिका में एशियाई और श्वेत आबादी का औसत क्रेडिट स्कोर सबसे अधिक है।हिस्पैनिक्स मोटे तौर पर राष्ट्रीय औसत से मेल खाते हैं, और एक समूह के रूप में ब्लैक क्रेडिट स्कोर औसत से नीचे हैं।
  • सभी समूहों के बीच औसत स्कोर गुड टू वेरी गुड माना जाता है।

क्रेडिट स्कोर अध्ययन क्या मिला

FICO स्कोर डेटा के आधार पर, भुगतान प्रसंस्करण कंपनी Shift ने गणना की कि 2019 में सभी अमेरिकियों में औसत क्रेडिट स्कोर 703 था।यह हिस्पैनिक उपभोक्ताओं के लिए 701 औसत के करीब है।हालाँकि, अश्वेतों ने केवल 677 का औसत क्रेडिट स्कोर दर्ज किया।

745 के औसत के साथ एशियाई आबादी को उच्चतम क्रेडिट स्कोर प्राप्त है।यह श्वेत अमेरिकियों के औसत से थोड़ा ऊपर है, जो 2019 में 734 पर था।

इन अंतरों के बावजूद, एशियाई आबादी के औसत को छोड़कर, सभी नस्लीय समूहों का औसत गुड रेंज में गिर गया, जिसे वेरी गुड के रूप में वर्गीकृत किया गया था।

क्रेडिट स्कोर कई वित्तीय कारकों को मापते हैं लेकिन व्यक्ति की उम्र, नस्ल, वेतन या जहां वे रहते हैं, को ध्यान में नहीं रखते हैं।फिर भी, असमानताओं को टेक-होम पे में अंतर से प्रेरित किया जा सकता है, एक उपभोक्ता के पास कितना अन्य कर्ज है, उनके पास कभी क्रेडिट कार्ड है या नहीं, और यदि वे एक गृहस्वामी हैं।

रेस द्वारा औसत FICO स्कोर
जाति 2019 औसत स्कोर वर्गीकरण
काला 677 अच्छा
हिस्पैनिक 701 अच्छा
अन्य 732 अच्छा
सफेद 734 अच्छा
एशियाई 745 बहुत अच्छा
स्रोत: शिफ्ट क्रेडिट कार्ड प्रोसेसिंग, अगस्त 2021, रिपोर्टिंग यू.एस.फेडरल रिजर्व डेटा

क्रियाविधि

क्रेडिट स्कोर पर शिफ्ट क्रेडिट कार्ड प्रोसेसिंग की डेटा रिपोर्ट कई स्रोतों से ली गई है, इसके नस्लीय क्रेडिट स्कोर डेटा को अंततः फेडरल रिजर्व (फेड) से प्राप्त किया गया है। फेड नियमित रूप से यू.एस. उपभोक्ता ऋण और क्रेडिट मेट्रिक्स पर नज़र रखता है और रिपोर्ट करता है।

क्रेडिट स्कोरिंग को समझना

क्रेडिट स्कोर भ्रमित करने वाला हो सकता है।तीन प्रमुख क्रेडिट रिपोर्टिंग एजेंसियों के साथ-साथ कई अलग-अलग स्कोरिंग मॉडल हैं।हालांकि, FICO सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली प्रणाली है, जो 300 से 850 का स्कोर उत्पन्न करती है।

आपके क्रेडिट स्कोर पर दो सबसे बड़े प्रभाव हैं:

  • आप कितनी बार नियमित रूप से अपने कर्ज का भुगतान समय पर करते हैं, जो आपके स्कोर का 35% है
  • आपने अपने कितने उपलब्ध क्रेडिट का दोहन किया है, जो कुल गणना का 30% है

दूसरे शब्दों में, इन दो कारकों में आपके स्कोर का लगभग दो-तिहाई हिस्सा होता है।

कम भारित लेकिन फिर भी महत्वपूर्ण यह है कि आपके पास कितने समय तक क्रेडिट इतिहास रहा है (अब बेहतर है), आपने पिछले 12 महीनों में कितनी बार नए क्रेडिट के लिए आवेदन किया है (कम बेहतर है), और आप एक क्रेडिट इतिहास दिखाते हैं या नहीं क्रेडिट प्रकारों का मिश्रण (किस्म अच्छी है)।

'अच्छा' क्या होता हैश्रेय?

क्रेडिट रिपोर्टिंग एजेंसी एक्सपेरियन पांच स्तरों के अनुसार क्रेडिट की गुणवत्ता को परिभाषित करती है, जो गरीब से शुरू होती है और असाधारण पर समाप्त होती है।580 से नीचे की कोई भी चीज खराब मानी जाती है, और गुड रेंज में जाने के लिए 670 का स्कोर चाहिए।दोनों के बीच एक उचित स्कोर आता है।बहुत अच्छा 740 से शुरू होता है, और 800 या अधिक के स्कोर वाले लोग असाधारण के लेबल का आनंद लेते हैं।

तल - रेखा

क्रेडिट तक पहुंच क्रेडिट स्कोर के लिए एक महत्वपूर्ण इनपुट है, क्योंकि प्रत्येक स्कोर क्रेडिट को संभालने में किसी व्यक्ति के ट्रैक रिकॉर्ड को मापता है।जिन लोगों को क्रेडिट कार्ड खाता खोलने का अवसर नहीं मिला है, उनके लिए सकारात्मक क्रेडिट इतिहास बनाना मुश्किल हो सकता है।इसी तरह, कम आय होने से खर्चों को कवर करना मुश्किल हो सकता है और क्रेडिट कार्ड से भुगतान चूकना आसान हो सकता है।

इसी तरह अन्य प्रकार के कर्ज भी आड़े आ सकते हैं।उदाहरण के लिए, अश्वेत अमेरिकियों के पास अक्सर श्वेत अमेरिकियों की तुलना में अधिक छात्र ऋण ऋण होता है, जो अन्य ऋणों पर समय पर भुगतान करने की उनकी क्षमता में हस्तक्षेप कर सकता है, बदले में उनके क्रेडिट इतिहास को नुकसान पहुंचा सकता है।

इसके अलावा, क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल गृहस्वामी का पक्ष लेते हैं, गिरवी पर भुगतान पर नज़र रखते हैं लेकिन आम तौर पर किराए या उपयोगिताओं पर नहीं।चूंकि किराएदार श्वेत और एशियाई घरों की तुलना में काले और हिस्पैनिक परिवारों का उच्च प्रतिशत बनाते हैं, इसलिए कम काले और हिस्पैनिक उपभोक्ता अपने स्कोर में बंधक-संबंधी इनपुट से लाभ उठा सकते हैं, जबकि एक प्राचीन किराया भुगतान रिकॉर्ड का कोई प्रभाव नहीं हो सकता है।