中国家庭借贷与房产财富和投资属性的实证研究
发布时间：2021-06-07 07:42
金融通过资金的融通,实现了社会资源的重新分配,进而使资金供给者和资金需求者都从中受益,而借贷恰恰是金融行为中最根本、最直接,也是最常见的方式。2005年,联合国为了促进“千年发展目标”的实现,正式提出了“普惠金融”的理念,希望通过实际行动和具体措施让中低收入人群、贫困人口、老人、妇女、残疾人等可能受到金融排斥的社会群体都能享受到优质的金融服务,进而改善他们的生活质量。而在中国,发展普惠金融的主要方向应当是改善家庭的借贷环境,进而提高家庭的生活质量。作为普惠金融的主要实现形式之一,小额借贷将在普惠金融的发展过程中起到至关重要的作用,对中国家庭借贷情况的研究成果将对普惠金融的发展带来积极影响。本文拟以普惠金融作为研究的大方向,希望通过对中国家庭借贷情况进行研究,得出一些对改善中国家庭借贷状况,对中国普惠金融发展有一定政策指导意义的结论。为此,本文选择了 2016年中国家庭追踪调查中家庭层面的数据作为主要的研究对象,构建了含有核心解释变量、财务解释变量、家庭自有变量、其他冲击变量和地域虚拟变量的回归模型,以实证分析的方式对样本家庭的借贷情况进行研究,得出的主要结论如下:中国家庭借贷的主要借款...
【文章来源】：北京外国语大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 导论
1.1. 选题背景与选题意义
1.2. 研究方法
1.3. 研究内容
1.4. 研究思路与技术路线
1.5. 论文结构
1.6. 研究的创新与不足
第二章 文献综述与理论基础
2.1. 文献综述
2.2. 本文研究的理论基础
2.2.1. 交易成本理论
2.2.2. 流动性偏好理论
2.2.3. 流动性约束理论
2.2.4. 供给与需求理论
2.3. 本文的模型改进
2.4. 相关概念的界定
2.4.1. 借贷行为
2.4.2. 偿债能力
第三章 数据统计性描述
3.1. 数据来源
3.2. 数据的统计性描述
3.2.1. 家庭借贷情况的统计性描述
3.2.2. 家庭偿债能力的统计性描述
3.2.3. 家庭其他情况的统计性描述
第四章 回归模型的构建与实证分析
4.1. 模型变量的选择
4.1.1. 被解释变量的选择
4.1.2. 解释变量的选择
4.2. 回归模型
4.3. 实证分析
4.3.1. 研究假设
4.3.2. 实证分析对假设的检验
第五章 研究结论与政策建议
5.1. 研究结论
5.2. 政策建议
参考文献
附表 1: 家庭所有房屋数与家庭获得借贷可能性~51(Probit模型)
附表 2: 家庭房屋总价值与家庭获得借贷可能性~52(Probit模型)
附表 3: 是否有房屋贷款与家庭获得借贷可能性~53(Probit模型)
附表 4: 是否有房屋借款与家庭获得借贷可能性~54(Probit模型)
附表 5: 居住用房与家庭获得借贷可能性~55(Probit模型)
附表 6: 非居住用房与家庭获得借贷可能性~56(Probit模型)
附表 7: 家庭所有房屋数与是否有待偿房屋贷款~57(Probit模型)
附表 8: 家庭所有房屋总价值与是否有待偿房屋贷款~58(Probit模型)
附表 9: 家庭所有房屋数与待偿房屋贷款额~59(Tobit模型)
附表 10: 家庭所有房屋总价值与待偿房屋贷款额~60(Tobit模型)
附表 11: 家庭所有房屋数与待偿房屋借款额~61(Tobit模型)
附表 12: 家庭所有房屋总价值与待偿房屋借款额~62(Tobit模型)
附表 13: 家庭所有房屋数与是否有待偿非房屋贷款~63(Probit模型)
附表 14: 家庭所有房屋总价值与是否有待偿非房屋贷款~64(Probit模型)
附表 15: 家庭所有房屋数与待偿非房屋贷款额~65(Tobit模型)
附表 16: 家庭所有房屋总价值与待偿非房屋贷款额~66(Tobit模型)
附表 17: 家庭所有房屋数与待偿非房屋借款额~67(Tobit模型)
附表 18: 家庭所有房屋总价值与待偿非房屋借款额~68(Tobit模型)
附表 19: 15个热点城市新建商品住宅销售价格变动对比表~69
附表 20: 2018年2月70个大中城市新建商品住宅销售价格指数~70
附表 21: 2018年2月70个大中城市二手住宅销售价格指数~71
本文编号：3216174
【文章来源】：北京外国语大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 导论
1.1. 选题背景与选题意义
1.2. 研究方法
1.3. 研究内容
1.4. 研究思路与技术路线
1.5. 论文结构
1.6. 研究的创新与不足
第二章 文献综述与理论基础
2.1. 文献综述
2.2. 本文研究的理论基础
2.2.1. 交易成本理论
2.2.2. 流动性偏好理论
2.2.3. 流动性约束理论
2.2.4. 供给与需求理论
2.3. 本文的模型改进
2.4. 相关概念的界定
2.4.1. 借贷行为
2.4.2. 偿债能力
第三章 数据统计性描述
3.1. 数据来源
3.2. 数据的统计性描述
3.2.1. 家庭借贷情况的统计性描述
3.2.2. 家庭偿债能力的统计性描述
3.2.3. 家庭其他情况的统计性描述
第四章 回归模型的构建与实证分析
4.1. 模型变量的选择
4.1.1. 被解释变量的选择
4.1.2. 解释变量的选择
4.2. 回归模型
4.3. 实证分析
4.3.1. 研究假设
4.3.2. 实证分析对假设的检验
第五章 研究结论与政策建议
5.1. 研究结论
5.2. 政策建议
参考文献
附表 1: 家庭所有房屋数与家庭获得借贷可能性~51(Probit模型)
附表 2: 家庭房屋总价值与家庭获得借贷可能性~52(Probit模型)
附表 3: 是否有房屋贷款与家庭获得借贷可能性~53(Probit模型)
附表 4: 是否有房屋借款与家庭获得借贷可能性~54(Probit模型)
附表 5: 居住用房与家庭获得借贷可能性~55(Probit模型)
附表 6: 非居住用房与家庭获得借贷可能性~56(Probit模型)
附表 7: 家庭所有房屋数与是否有待偿房屋贷款~57(Probit模型)
附表 8: 家庭所有房屋总价值与是否有待偿房屋贷款~58(Probit模型)
附表 9: 家庭所有房屋数与待偿房屋贷款额~59(Tobit模型)
附表 10: 家庭所有房屋总价值与待偿房屋贷款额~60(Tobit模型)
附表 11: 家庭所有房屋数与待偿房屋借款额~61(Tobit模型)
附表 12: 家庭所有房屋总价值与待偿房屋借款额~62(Tobit模型)
附表 13: 家庭所有房屋数与是否有待偿非房屋贷款~63(Probit模型)
附表 14: 家庭所有房屋总价值与是否有待偿非房屋贷款~64(Probit模型)
附表 15: 家庭所有房屋数与待偿非房屋贷款额~65(Tobit模型)
附表 16: 家庭所有房屋总价值与待偿非房屋贷款额~66(Tobit模型)
附表 17: 家庭所有房屋数与待偿非房屋借款额~67(Tobit模型)
附表 18: 家庭所有房屋总价值与待偿非房屋借款额~68(Tobit模型)
附表 19: 15个热点城市新建商品住宅销售价格变动对比表~69
附表 20: 2018年2月70个大中城市新建商品住宅销售价格指数~70
附表 21: 2018年2月70个大中城市二手住宅销售价格指数~71
本文编号：3216174
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jingjiguanlilunwen/3216174.html
