周文君

【摘 要】本文以A市為例，利用蒙特卡洛法，對(duì)不同經(jīng)濟(jì)情景沖擊下房?jī)r(jià)的波動(dòng)及對(duì)經(jīng)濟(jì)金融的影響進(jìn)行壓力測(cè)試。結(jié)果顯示，中小城市房?jī)r(jià)波動(dòng)同金融風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的正相關(guān)性，后期需采取措施加快房地產(chǎn)庫(kù)存去化，以防范由房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)而引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)。

【關(guān)鍵詞】中小城市；房?jī)r(jià)波動(dòng)；信貸風(fēng)險(xiǎn)；壓力測(cè)試

一、引言

我國(guó)中小城市房地產(chǎn)業(yè)在最近十年多的時(shí)間里快速發(fā)展，按揭購(gòu)房行為較為普遍，所以中小城市商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)走勢(shì)與房地產(chǎn)業(yè)的興衰密切相關(guān)，一旦房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)波動(dòng)下的信貸風(fēng)險(xiǎn)問題。近十年來，隨著我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展，國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)，在房地產(chǎn)供求關(guān)系、房?jī)r(jià)運(yùn)行規(guī)律等方面做了大量有價(jià)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(jià)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€(gè)城市住宅需求的主要因素。

二、房?jī)r(jià)波動(dòng)下個(gè)人按揭貸款違約概率壓力測(cè)試

本文主要以購(gòu)房者未來的違約概率為測(cè)算指標(biāo)，分析在不同房?jī)r(jià)波動(dòng)程度下商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。

1.變量選取及數(shù)據(jù)處理

我們以蒙特卡洛法模擬房?jī)r(jià)及主要經(jīng)濟(jì)變量沖擊下，A市個(gè)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(gè)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(jià)（以下簡(jiǎn)稱為AP）、制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)（PMI）和一年期貸款基準(zhǔn)利率（DR）4個(gè)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(gè)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(gè)經(jīng)濟(jì)變量均引入壓力測(cè)試模型中。

2.模型估計(jì)

3.基于蒙特卡羅模擬法的壓力測(cè)試

根據(jù)估計(jì)得到的壓力測(cè)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(zhǎng)，所以我們以2016年2季度A市經(jīng)濟(jì)及房地產(chǎn)市場(chǎng)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(gè)季度時(shí)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(gè)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(gè)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(gè)沖擊變量壓力下各自模擬 10000 個(gè)未來路徑，并以2017年2季度不良率的10000 個(gè)模擬值來分析個(gè)人購(gòu)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(huì)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?jī)r(jià)下滑、經(jīng)濟(jì)增速放緩及制造業(yè)沖擊都會(huì)使不良率分布的均值和峰度同時(shí)向右移動(dòng)。

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(dòng)最多，制造業(yè)沖擊下的不良率分布向右移動(dòng)最少。說明在上述受壓情況下，A市個(gè)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?jī)r(jià)下跌和經(jīng)濟(jì)增速放緩對(duì)中小城市個(gè)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?jī)r(jià)波動(dòng)與金融風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)而引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)。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?jī)r(jià)格理性回落。二是支持改善型購(gòu)房需求。居民家庭購(gòu)買住房時(shí)，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(chǎng)變化和居民實(shí)際承受能力，設(shè)立住房?jī)r(jià)格“指導(dǎo)價(jià)”范圍，規(guī)范市場(chǎng)價(jià)格和穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期。

參考文獻(xiàn)：

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