反向抵押贷款在中国的适用性统计分析

发布时间：2017-05-03 05:11

  本文关键词：反向抵押贷款在中国的适用性统计分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：改革开放以来,随着我国社会经济的快速发展,人民生活水平和医疗水平逐步提高,人口平均预期寿命增长,老年人口的数量大幅增加。早在2000年,我国60岁以上老年人口在总人口的比重就已高达10.46%,我国已全面步入老龄化社会。人口老龄化进程不断加速,其负面效应也逐渐显现,传统的家庭养老和机构养老渐渐地不再能满足急剧增长的养老需求。在此背景下,反向抵押贷款可以补充我国现行的养老机制,它是指老年房主将其拥有独立产权的房产抵押给金融机构,金融机构向其定期提供贷款直至老人去世的一种新型养老模式。反向抵押贷款在提高老人生活质量的同时保留了老人在原有房屋的居住权,是对传统养老方式的重大突破,对于提高社会固定资产流动性、实现资源配置最优、促进金融工具创新、缓解全社会养老压力将会产生积极意义。基于此,本文深入研究反向抵押贷款的需求和风险,探讨其在中国的适用性。本文遵循“理论——分析——实证”的逻辑理念,从反向抵押贷款相关理论出发,描述分析我国老龄化大背景下实行反向抵押贷款的基础条件,利用BP神经网络模型在预测房产价值的基础上对房屋价值波动风险进行说明,依据我国主要城市对反向抵押贷款的需求差异性分析可能的推行路径,并结合本文的研究内容在总结的基础上,从减小风险和提高吸引力两个角度给予政策建议。本文的主要内容包括六章：第一章为绪论,首先叙述本文研究背景及意义,然后对国内外与反向抵押贷款相关的文献进行了分类综述,最后说明本文的研究思路、框架及可能的创新与不足。第二章为反向抵押贷款相关理论基础。首先阐述了反向抵押贷款的内涵并将其与传统抵押贷款进行比较,接下来对反向抵押贷款的三个主要风险因素进行说明,它们是利率风险、长寿风险和房屋价值波动风险,其中房屋价值波动风险是推行反向抵押贷款的关键,也是本文研究的重点。第三章为我国推行反向抵押贷款的基础条件分析。本章主要利用描述统计的方法对我国老龄化现状及其发展不均衡、经济发展与老龄化程度不匹配的特征进行说明,分析了我国现行养老和社会保障体系与养老需求之间的缺口,强调我国主要城市住房拥有率较高的特点,这些都构成了我国推行反向抵押贷款的基础条件,是分析反向抵押贷款在中国适用性的开端。第四章为基于房产价格预测的房屋价值波动风险研究。本章在阐述BP神经网络相关理论与学习过程之后,从经济、人口、政策、市场四个方面选取12个指标建立影响房产价格波动的指标体系,基于季度数据利用Matlab软件实现对房产平均价格的预测,并最终根据预测的相对误差,对房屋价值波动风险进行粗略测度。第五章是反向抵押贷款需求差异性分析。本章从经济发展、人口结构和社会服务三个方面对影响反向抵押贷款需求的因素进行指标选取,主要利用主成分分析法对基于35个大中城市数据的12个指标进行分析,根据各城市在每个主成分上的得分将其排名,最后依据城市对反向抵押贷款需求的差异,分析可行的反向抵押贷款推行路径。第六章为研究总结与政策建议。在本章将论文主要的研究内容和结论进行总结,并以此为基础,从提高反向抵押贷款产品的吸引力和降低风险两个角度提出几条建议,以便为中国反向抵押贷款产品的推广尽自己的力量。本文尝试着在反向抵押贷款相关理论的基础上对其进行进一步的实证分析,主要表现在反向抵押贷款的房屋价值波动风险研究和需求差异性两个方面。从影响房产价格波动的经济、人口、政策、市场四个方面选取12个指标,构建指标体系,基于季度数据利用BP神经网络模型对房产价值进行预测,并在预测的基础上对房屋价值波动风险进行说明。在反向抵押贷款的需求差异性分析上,从影响该项需求的社会发展、人口结构和社会保障三个维度选取12个指标构建指标体系,基于我国35个省会城市和计划单列城市对反向抵押贷款需求的差异性进行分析。但由于反向抵押贷款没有正式在我国推行,数据的获得上存在障碍及笔者知识背景有一定的局限性,本文在反向抵押贷款诸多学科的系统融合和指标的代表性上还有一些不足,以后可以利用更细分的数据和多学科的合作进行进一步的深化研究。
【关键词】：反向抵押贷款 房屋价值波动风险 需求分析
【学位授予单位】：东北财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F299.23;F832.479
【目录】：

• 摘要2-4
• abstract4-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究综述11-14
• 1.2.1 国外研究综述11-13
• 1.2.2 国内研究综述13-14
• 1.3 本文研究思路和框架14-17
• 1.3.1 研究思路和方法14-15
• 1.3.2 研究框架15-16
• 1.3.3 可能的创新点与不足16-17
• 2 反向抵押贷款相关理论17-22
• 2.1 反向抵押贷款的内涵与特征17-18
• 2.1.1 反向抵押贷款的内涵17-18
• 2.1.2 反向抵押贷款与传统住房抵押贷款的异同18
• 2.2 反向抵押贷款的风险18-22
• 2.2.1 利率风险19-20
• 2.2.2 长寿风险20
• 2.2.3 房屋价值波动风险20-22
• 3 我国推行反向抵押贷款的基础条件分析22-29
• 3.1 中国人口老龄化现状及特征22-26
• 3.1.1 中国老龄化现状22-24
• 3.1.2 我国人口老龄化的特点24-26
• 3.2 养老形式和社会保障体系不完善26
• 3.2.1 养老形式单一26
• 3.2.2 社会保障体系不够完善26
• 3.3 人口住房拥有率较高26-29
• 4 基于房产价值预测的房屋价值波动风险研究29-43
• 4.1 神经网络的基本理论29-32
• 4.1.1 BP神经网络的基本原理30
• 4.1.2 BP神经网络的结构与学习过程30-32
• 4.1.3 BP神经网络预测32
• 4.2 房地产价格预测指标体系的建立与数据来源32-35
• 4.3 基于多种影响因素的BP神经网络预测模型35-43
• 4.3.1 数据预处理35-37
• 4.3.2 BP神经网络结构的确定37-39
• 4.3.3 BP神经网络的Matlab实现39-43
• 5 反向抵押贷款需求差异性分析43-52
• 5.1 影响住房反向抵押贷款需求的因素的指标选取和数据来源43-46
• 5.1.1 指标选取43-45
• 5.1.2 数据来源45-46
• 5.2 对反向抵押贷款需求的影响因素的评估46-52
• 5.2.1 评估方法46
• 5.2.2 评估过程46-50
• 5.2.3 结论分析50-52
• 6 研究总结与建议52-55
• 6.1 研究总结52-53
• 6.2 政策建议53-55
• 附录55-63
• 参考文献63-66
• 后记66-67

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本文编号：342386