房地产贷款占比影响银行稳定水平的实证分析

发布时间：2017-04-23 17:00

  本文关键词：房地产贷款占比影响银行稳定水平的实证分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：伴随着我国国民经济的飞速发展,我国的房地产市场出现了迅速扩张的趋势,尤其是在1998年取消了福利性分房政策之后,房地产业对GDP的贡献率由1997年的3.7%上升为2009年的16.1%,房地产俨然成为我国的支柱产业。虽然房地产业对整个宏观经济及金融业都有着积极方面的作用,但是房地产泡沫却成了经济学界争论的话题,经济学家们也纷纷对高房价的成因进行了理论及实证方面的分析,在我国直接融资渠道还比较单一,房地产的资金来源还是以银行贷款为主的情况下,有人指出银行信贷是房地产泡沫的成因之一,而且房价的不断上涨又使得房地产业成为各大金融机构争相贷款的对象。 房地产业与银行业之间有着密切的联系。一方面房地产市场的繁荣离不丌银行贷款的支持,在我国以银行贷款为主导的间接融资体系下,银行信贷是房地产市场的主要融资渠道,在房地产供给方面,银行贷款是房地产开发企业所获资金的主要来源,为房地产业资金链的正常运转提供了重要支撑。在房地产需求方面,商业银行住房抵押贷款又成了消费者购房需求的主要资金支持途径。另一方面房地产贷款的期限一般都比较长,贷款利率高于一般的项目贷款,从而投资回报率较高,商业银行为了获取更多的盈利,又将房地产贷款作为其重要业务之一。然而房地产贷款规模的不断扩张也可能增加商业银行的期限错配风险和信用违约风险,这些潜在风险一旦超出了控制范围,很容易造成商业银行经营管理的不稳定。而且保持银行的稳健经营是很重要的,银行作为金融媒介是资金供给与资金需求的桥梁,在信息不对称的条件下最大限度的将参与资金交易行为的经济人纳入经济周转之中,提高了金融效率,服务了经济决策。然而商业银行金融功能的发挥是建立在广大投资者对银行系统稳定性的信心基础之上,一旦投资者对银行稳定性失去信心,金融功能将大大削弱,从而使金融机构陷入困境,金融市场陷入混乱,最终的结果是导致整个金融体系的不稳定,从而对一国的整个经济带来冲击。因此,认真探究房地产贷款对银行自身的稳定性水平是否产生影响、影响的传导机制以及影响的程度有多大,从而尽可能避免出现国外银行房地产信贷的教训就显得尤为必要,本文将从理论和实证两方面分析房地产贷款对银行稳定性的影响。 本文的研究目的在于探究三个问题：1.房地产贷款占比与银行稳定性水平的关系是怎样的,它们之间存在着线性关系还是非线性关系,正相关关系还是负相关关系?2.如果这种关系存在,那么房地产贷款占比又是如何影响银行稳定性水平的,影响的内在机制是怎样的?3.房地产贷款占比对银行稳定性的影响程度有多大,是否存在一个极大值,当房地产贷款占比小于这个极大值时,对银行的稳定性是有利的；大于这个值时,对银行的稳定性是有害的。这三个问题的探究是环环相扣的,正确认识房地产贷款占比与银行稳定性水平的动态关系以及房地产贷款占比影响银行稳定性的传导机制对科学制定房地产调控政策以及商业银行控制信贷风险具有一定的借鉴意义。 在研究方法上,本文遵循着提出问题到分析问题最后解决问题的基本思路；在具体的写作过程中,则是先对问题的相关现状进行描述,最后通过理论分析与实证分析相结合来解决问题。 本文的研究思路是以以上几个问题为导向的,通过提出问题,首先在第一章通过国内外相关文献综述的总结发现多数人认为房地产贷款占比的提高对银行稳定性会产生不利的影响,但是他们的研究主要是基于房地产贷款的信用风险视角考虑的,并没有将房地产贷款的信用风险效应和利息收入效应进行综合分析,而且多数研究进行的是定性分析,缺乏定量分析的数据支持。 因此基于我国房地产贷款占比和商业银行稳定性的实际情况进一步解答上述三个问题,第二章对我国房地产贷款占比和商业银行稳定性水平的发展现状以及房地产信贷占比变动的原因、变动的危害进行了系统描述,发现了从2003年到2010年间我国商业银行房地产贷款占比上升趋势比较明显,而且从2006年起房地产贷款的比重突破了15%。同时该章节也运用传统的方法对我国商业银行的稳定性水平进行了描述,发现我国银行的稳定性呈现出阶段性特征,并对各个阶段的特征进行了分析,但是银行的整体稳定性水平是呈上升趋势的。另外,在对房地产贷款占比变化可能存在的风险进行分析时,发现2005年至2010年间我国房地产开发企业资金来源各部分占比基本保持不变,而直接或间接从银行获得的贷款比例达到50%左右。并且根据实际情况的分析可知房地产贷款规模也可以通过房地产价格的波动以及银行的资产负债期限结构来影响银行的稳定性,当然这种关系和内在的传导机制还需要通过理论上的支持和科学的实证检验。 接下来在第三章用破产概率模型对房地产贷款占比对银行稳定性水平的影响提供理论上的支持。在构建房地产贷款占比影响银行稳定性的理论关系时,我们以商业银行的资产收益为突破口,首先考量了贷款人违约概率,即贷款人正常经营所需资金小于零时,贷款人可能会发生违约；接着根据大数定律可以计算出贷款人违约比例,进而构建了银行资产收益函数,并得出违约比例的阀值；最终通过数理推导得出房地产贷款占比是通过影响违约比例的临界值,从而间接的影响银行的稳定性。而且通过对比测度银行稳定性的各种方法,本文借鉴了银行稳定性综合指标构成法,选取了不良贷款率、资本充足率、资产收益率及资产负债率四个指标,并对这四个指标构建的综合指标的可行性进行了分析。 在第四章本文选取了2006年到2011年间14家商业银行的历史数据构建回归模型,并依次对稳定性综合指数、房地产贷款占比、宏观层面因素、行业层面因素以及银行自身因素的数据序列的平稳性进行了单位根检验,检验结果发现除了稳定性综合指数和反应股市发展水平的数据平稳外,其他影响因素的数据都是非平稳的,而经过一阶差分后的数列都是平稳的,接着运用协整检验验证变量之间是否存在长期的稳定均衡关系,然后利用随机效应模型对文章的第一个问题和第三个问题即银行房地产贷款占比是否影响我国商业银行的稳定性以及影响的程度进行详细分析；最后通过房地产贷款占比对各个单一指标的进行回归从而探究影响银行稳定性的成因机制。 最后在第五章给出了本文的研究结论,回答了文章一开始就提出的问题即：(1)理论上,房地产贷款占比与商业银行稳定性之间存在着倒“U”型关系,也就是说,房地产贷款占比存在一个临界值,当占比在这个临界值范围之内时,房地产贷款占比与银行稳定性间存在正相关关系；当占比超过了临界值时,房地产贷款占比对银行的稳定性会产生不利影响。实证方面,通过回归分析结果得出我国商业银行房地产贷款的比重与其稳定性之间存在正相关关系,即房地产贷款占比尚未达到临界值状态。(2)房地产贷款占比主要是通过信用风险效应和利息收入效应两个方面同时影响着我国商业银行稳定性水平。然而在目前阶段房地产贷款对我国商业银行的稳定性的信用风险效应并不明显,而对银行的利息收入效应较为明显。
【关键词】：房地产贷款占比 银行稳定性 房地产市场 多变量协整 随机效应模型
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F832.33;F832.45
【目录】：

• 摘要4-8
• Abstract8-14
• 1. 导论14-25
• 1.1 选题背景及意义14-15
• 1.1.1 选题背景14-15
• 1.1.2 选题意义15
• 1.2 相关理论及文献综述15-22
• 1.2.1 银行稳定性的界定15-16
• 1.2.2 银行稳定性测度方法的相关理论16-21
• 1.2.3 房地产贷款占比影响银行稳定性的文献综述21-22
• 1.3 论文的基本架构22-23
• 1.4 研究方法、创新点及不足23-25
• 1.4.1 研究方法23-24
• 1.4.2 创新点与不足24-25
• 2. 商业银行房地产贷款及其稳定性的现状25-38
• 2.1 我国商业银行房地产贷款的现状分析25-33
• 2.1.1 我国商业银行房地产贷款的情况25-27
• 2.1.2 我国商业银行房地产贷款占比上升的原因27-30
• 2.1.3 商业银行房地产贷款占比上升的风险分析30-33
• 2.2 我国商业银行稳定性水平的现状分析33-36
• 2.2.1 我国商业银行稳定性水平的现状33-35
• 2.2.2 影响银行稳定性的因素分析35-36
• 2.3 我国房地产贷款对银行稳定性的影响36-38
• 2.3.1 扩宽了银行业的宽度36
• 2.3.2 加深了银行业的深度36-38
• 3. 房地产贷款占比影响银行稳定性的理论架构38-47
• 3.1 模型的假设条件38
• 3.2 破产概率模型的构建38-42
• 3.2.1 贷款人违约概率的计算39-40
• 3.2.2 贷款人违约比例的计算40
• 3.2.3 银行净资产收益函数的计算40
• 3.2.4 房地产贷款占比影响银行稳定的理论推导40-42
• 3.3 银行稳定性的衡量42-45
• 3.3.1 我国银行稳定性的测度42-44
• 3.3.2 综合指标法的可行性分析44-45
• 3.4 影响银行稳定性的因素分析45-47
• 3.4.1 宏观因素45
• 3.4.2 行业因素45-46
• 3.4.3 银行自身因素46-47
• 4. 房地产贷款占比影响银行稳定性的实证分析47-61
• 4.1 模型的构建47-48
• 4.2 实证分析48-55
• 4.2.1 数据的选取48
• 4.2.2 变量的统计性描述48-49
• 4.2.3 单位根检验49-50
• 4.2.4 协整检验50-51
• 4.2.5 模型的筛选51-52
• 4.2.6 回归结果的分析52-55
• 4.3 房地产贷款占比影响商业银行稳定性的成因分析55-58
• 4.3.1 房地产贷款占比影响商业银行的资产收益率机制55-56
• 4.3.2 房地产贷款占比影响商业银行的资本充足率机制56
• 4.3.3 房地产贷款占比影响商业银行的不良贷款率机制56-57
• 4.3.4 房地产贷款占比影响商业银行的资产负债率机制57-58
• 4.4 我国商业银行稳定性水平的进一步探讨58-61
• 4.4.1 国际因素58-59
• 4.4.2 通货膨胀因素59-61
• 5. 主要结论及个人建议61-68
• 5.1 结论62-63
• 5.2 政策建议63-68
• 5.2.1 宏观经济层面64
• 5.2.2 行业层面64-66
• 5.2.3 银行自身方面66-68
• 参考文献68-73
• 后记73-74
• 致谢74-75
• 在读期间科研成果目录75

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：322691