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      中小城市房價波動下的信貸風(fēng)險壓力測試

      2017-07-08 17:50:45周文君
      中國經(jīng)貿(mào) 2017年12期
      關(guān)鍵詞:中小城市信貸風(fēng)險

      周文君

      【摘 要】本文以A市為例,利用蒙特卡洛法,對不同經(jīng)濟(jì)情景沖擊下房價的波動及對經(jīng)濟(jì)金融的影響進(jìn)行壓力測試。結(jié)果顯示,中小城市房價波動同金融風(fēng)險存在顯著的正相關(guān)性,后期需采取措施加快房地產(chǎn)庫存去化,以防范由房地產(chǎn)風(fēng)險而引發(fā)的金融風(fēng)險。

      【關(guān)鍵詞】中小城市;房價波動;信貸風(fēng)險;壓力測試

      一、引言

      我國中小城市房地產(chǎn)業(yè)在最近十年多的時間里快速發(fā)展,按揭購房行為較為普遍,所以中小城市商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險走勢與房地產(chǎn)業(yè)的興衰密切相關(guān),一旦房價較大幅度下跌,房地產(chǎn)金融危機(jī)便近在咫尺。本文以A市房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展情況為基礎(chǔ),著重探討中小城市房價波動下的信貸風(fēng)險問題。近十年來,隨著我國房地產(chǎn)市場的蓬勃發(fā)展,國內(nèi)學(xué)者針對中國房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特點(diǎn),在房地產(chǎn)供求關(guān)系、房價運(yùn)行規(guī)律等方面做了大量有價值的研究。在供求關(guān)系研究方面,韓毅指出現(xiàn)階段房地產(chǎn)供給仍以存量的供給為主,房屋的均衡價格由需求和存量供給來決定。曹光輝分析發(fā)現(xiàn),地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市常住人口數(shù)量、可支配收入的人均水平和當(dāng)?shù)卣》空呤怯绊懸粋€城市住宅需求的主要因素。

      二、房價波動下個人按揭貸款違約概率壓力測試

      本文主要以購房者未來的違約概率為測算指標(biāo),分析在不同房價波動程度下商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款所面臨的信用風(fēng)險。

      1.變量選取及數(shù)據(jù)處理

      我們以蒙特卡洛法模擬房價及主要經(jīng)濟(jì)變量沖擊下,A市個人住房按揭貸款違約概率即可能的不良貸款率。選取A市個人住房按揭貸款不良率(RNPL)作為因變量;A市GDP、商品房屋銷售均價(以下簡稱為AP)、制造業(yè)采購經(jīng)理人指數(shù)(PMI)和一年期貸款基準(zhǔn)利率(DR)4個經(jīng)濟(jì)變量作為解釋變量。數(shù)據(jù)區(qū)間為2011年1季度至2016年2季度,通過灰色綜合關(guān)聯(lián)度計(jì)算得出:GDP、PMI、DR、AP這四個經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與RNPL的關(guān)聯(lián)度較高,其灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)均大于0.781,因此我們將這4個經(jīng)濟(jì)變量均引入壓力測試模型中。

      2.模型估計(jì)

      3.基于蒙特卡羅模擬法的壓力測試

      根據(jù)估計(jì)得到的壓力測試模型模擬未來違約率的路徑,由于多數(shù)經(jīng)濟(jì)變量沖擊持續(xù)期較長,所以我們以2016年2季度A市經(jīng)濟(jì)及房地產(chǎn)市場狀況作為當(dāng)前環(huán)境,模擬的未來路徑涵蓋2016年3季度至2017年2季度的 4 個季度時間點(diǎn)。 假設(shè): AP季度均值在2016 年4季度和2017年2季度分別下滑2.8%和4.8%;2017年第1、2季度,A市GDP依次每季減少1.5和1.8個百分點(diǎn);PMI指數(shù)在2017年1、2季度分別下降0.15和0.3個百分點(diǎn);一年期貸款基準(zhǔn)利率保持不變。

      我們就基準(zhǔn)情況和在3個沖擊變量壓力下各自模擬 10000 個未來路徑,并以2017年2季度不良率的10000 個模擬值來分析個人購房按揭貸款不良率的頻率分布。

      圖1顯示為2017年2季度基準(zhǔn)條件和各經(jīng)濟(jì)變量沖擊下的不良率的模擬頻率分布。如圖所示,引入經(jīng)濟(jì)變量沖擊后會令不良率分布移向右邊。與基準(zhǔn)情況下的不良率分布相比,房價下滑、經(jīng)濟(jì)增速放緩及制造業(yè)沖擊都會使不良率分布的均值和峰度同時向右移動。

      與基準(zhǔn)情況下的不良率分布相比, AP沖擊下的不良率分布向右移動最多,制造業(yè)沖擊下的不良率分布向右移動最少。說明在上述受壓情況下,A市個人按揭住房不良貸款率受AP的沖擊影響最大,其后依次是GDP和PMI,后期需要重點(diǎn)關(guān)注房價下跌和經(jīng)濟(jì)增速放緩對中小城市個人按揭不良率的影響。

      三、結(jié)論與建議

      以上分析表明,A市房價波動與金融風(fēng)險是存在顯著的正相關(guān)性,后期需采取措施以防范由房地產(chǎn)風(fēng)險而引發(fā)的金融風(fēng)險。一是根據(jù)人口結(jié)構(gòu)變化特征和居民收入結(jié)構(gòu)科學(xué)規(guī)劃不同檔次住房供給比例,特別是加大保障性住房建設(shè)力度,增加住房供給,引導(dǎo)住房價格理性回落。二是支持改善型購房需求。居民家庭購買住房時,不再以家庭擁有的房屋數(shù)量來認(rèn)定,只要還清住房貸款,再次貸款按照首套房認(rèn)定。三是政府根據(jù)市場變化和居民實(shí)際承受能力,設(shè)立住房價格“指導(dǎo)價”范圍,規(guī)范市場價格和穩(wěn)定市場預(yù)期。

      參考文獻(xiàn):

      段忠東,曾令華,黃澤先:“房地產(chǎn)價格波動與銀行信貸增長的實(shí)證研究”,《金融論壇》,2007, (2) .

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