In dieser Studie wird ein mathematisches Modell vorgestellt, das die Ausbreitung von Kreditausfällen auf dem Hypothekenmarkt der Vereinigten Staaten erfasst. Der Zustand des infizierten bzw. durch die Krankheit gestorbenen Bevölkerungsteils wird auf den Zustand zahlungsrückständiger bzw. ausgefallener Hypothekenkreditanteile übertragen. Dabei werden Ausfallabhängigkeiten auch über große räumliche Entfernungen hinweg berücksichtigt und explizit modelliert. Hierzu werden epidemiologische Ansätze genutzt, die sich der Modellierung von Krankheitsausbreitungen (wie beispielsweise Cholera) widmen, deren Ansteckungsmerkmale eine Reihe von Gemeinsamkeiten mit dem räumlichen Einfluss (innerhalb eines US-Countys als räumlicher Maßeinheit) von Kreditausfällen auf die Ausfallwahrscheinlichkeit umliegender Hypothekenkredite aufweisen. Hinzu kommt die Berücksichtigung von in der Literatur als signifikant angesehenen Ausfalltreibern. Das Modell von Bertuzzo et al. (2010), das die Ausbreitung von Cholera betrachtet, wird als Ansatz für die Modellierung der Ansteckungseffekte genutzt. Um auch räumlich weit entfernte Abhängigkeiten untersuchen zu können, werden verschiedene, jedoch wirtschaftlich ähnliche Regionen identifiziert und miteinander verknüpft. Dazu wird die „G-Statistik“ von Feser et al. (2005) auf die nach Delgado et al. (2016) entwickelte Industrie-Cluster-Einteilung angewandt. Ein umfangreicher Datensatz aus 14602073 Hypothekenkrediten wird genutzt, um den als Zustandsraummodell vorgestellten Ansatz durch den Iterated Filtering Algorithmus von Ionides et al. (2015) im Beobachtungszeitraum 2000 bis 2014 zu parametrisieren.