以房养老风险分析与规避机制研究

发布时间：2017-07-06 09:30

  本文关键词：以房养老风险分析与规避机制研究

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【摘要】：从2000年开始中国正式迈入老龄化社会,按照我国现行的养老体制,到2030年我国老年人口的比例将超过24%,北上广等大城市这一比例将接近35%。而到那时国家养老金账户所面临的资金缺口将高达500多亿美元。如果这种不容乐观的情况一直持续下去,不出20年养老金就将会“收不抵支”,许多老年人将面临养老金不能满足生活的困境。目前,我国集中养老的程度较低,公立和私立的养老机构均供不应求。因此探索新的补充性养老方式对于“未富先老”、养老保障体系不尽完善的我国来说是一个迫切需要解决的问题。住房反向抵押贷款作为国外以房养老的最主要的表现形式,在美国和新加坡等国家已被政府作为解决老龄化问题的有效方法,近年来我国学术界和实际工作者也对这个“舶来品”进行了大量中国化和本土化的研究与探索。作为一种长期的借贷行为,住房反向抵押贷款受到政策法规、金融、房地产价值、长寿、道德等多种风险因素的影响,使得该项业务在开展过程中借、贷双方都将面临巨大风险,极大地影响了以房养老在我国的顺利开展和推行。基于上述研究背景,本文对以房养老住房反抵押贷款的概念、特征、运行方式及国内外相关理论进行梳理,在此基础上对其推行过程中遇到的各种风险进行总结概括,同时指出我国养老现状以及住房反向抵押贷款在我国开展的有利条件,总结西方代表美国和亚洲代表新加坡的住房反抵押模式各自特点和优势,分析我国一些城市试点遇冷的原因。理论分析之后又结合具体案例和统计数据对住房价值、利率和寿命这三个主要风险因素的影响程度进行实证分析,并相应地给出规避方法的对策建议。最后从整体管控风险的角度,构建系统、综合的组织模式和运行机制体系,突出政府、银行、保险公司、房地产公司、第三方评估机构等在以房养老产品中的职能和优势,并指出了住房反向抵押贷款在我国特殊国情下存在的一些局限性。本文的创新点在于对住房价值风险规避方法中引入BP神经网络估价方法以及构建政府、金融机构等协同参与的住房反向抵押贷款组织模式。
【关键词】：以房养老 风险因素 BP神经网络 规避方法
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F299.23;F832.4;D669.6
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 绪论13-23
• 1.1 研究的背景和意义13-16
• 1.1.1 研究背景13-15
• 1.1.2 研究意义15-16
• 1.2 研究目的16-17
• 1.3 研究内容与创新点17-18
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 研究创新点18
• 1.4 研究方法和技术路线18-20
• 1.5 文献综述20-22
• 1.5.1 国外文献综述20-21
• 1.5.2 国内文献综述21
• 1.5.3 国内外文献评述21-22
• 1.6 本章小结22-23
• 第二章 以房养老风险研究的概论23-31
• 2.1 以房养老的概念界定23
• 2.2 以防养老的积极作用23-24
• 2.3 住房反向抵押贷款风险供需角度的阐述24-26
• 2.4 以房养老的相关理论26-30
• 2.4.1 需求层次理论26-27
• 2.4.2 期权理论27
• 2.4.3 产权分割与不动产流动性理论27-28
• 2.4.4 资产证券化理论28-29
• 2.4.5 BP神经网络在以房养老中对房产估价的应用29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 以房养老风险国内外情况的理论分析31-50
• 3.1 我国养老现状31-34
• 3.1.1 我国老年人口现状31-33
• 3.1.2 我国养老现状33-34
• 3.2 发达国家养老模式简介34-39
• 3.2.1 美国34-38
• 3.2.2 新加坡38-39
• 3.3 我国以房养老的初步尝试39-42
• 3.4 国内外以房养老模式总结42-44
• 3.4.1 总述42
• 3.4.2 国内外以房养老模式的启示42-44
• 3.5 我国开展以房养老具备的有利条件44-46
• 3.5.1 以房养老有房养老44-45
• 3.5.2 消费信贷市场形成和发展45-46
• 3.6 我国开展以房养老的总体风险分析46-48
• 3.6.1 政策制度方面46
• 3.6.2 金融方面46-47
• 3.6.3 房地产方面47
• 3.6.4 文化方面47-48
• 3.6.5 寿命方面48
• 3.6.6 其他方面48
• 3.7 本章小结48-50
• 第四章 以房养老主要风险的实证分析50-62
• 4.1 住房价值风险50-56
• 4.1.1 住房价值风险识别50-51
• 4.1.2 住房价值风险对定价的影响实例51-56
• 4.2 利率风险56-59
• 4.2.1 利率风险的识别56-57
• 4.2.2 利率风险对定价的影响实例57-59
• 4.3 长寿风险59-61
• 4.3.1 长寿风险的识别59-60
• 4.3.2 长寿风险的分析60-61
• 4.4 本章小结61-62
• 第五章 以房养老风险规避方法的对策建议62-82
• 5.1 住房价值估价风险的规避62-75
• 5.1.1 传统评估方法与BP神经网络估价方法的比较62-63
• 5.1.2 BP神经网络的房产评估应用方法举例63-75
• 5.2 住房价值波动风险的规避75-79
• 5.2.1 制定合适贷款价值比76-77
• 5.2.2 住房反向抵押贷款证券化77-78
• 5.2.3 贷款项目资产组合78
• 5.2.4 住房价值保险78-79
• 5.3 利率风险的规避与控制79-80
• 5.3.1 利率调整和浮动利率79
• 5.3.2 采用利率保险79-80
• 5.4 长寿风险规避方法80-81
• 5.4.1 扩大申请人的数量80
• 5.4.2 合理的产品设计80-81
• 5.4.3 寿命保险81
• 5.5 本章小结81-82
• 第六章 以房养老组织模式与运行机制的对策建议82-90
• 6.1 组织模式定位82-83
• 6.2 参与机构选择83-85
• 6.2.1 政府83-84
• 6.2.2 保险公司84
• 6.2.3 银行84-85
• 6.2.4 房地产中介公司85
• 6.2.5 其他相关机构85
• 6.3 经营方式确定85-87
• 6.4 运行机制确立87-89
• 6.4.1 住房反抵押贷款流程框架87-88
• 6.4.2 局限性分析88-89
• 6.5 本章小结89-90
• 第七章 总结与展望90-93
• 7.1 总结90-91
• 7.2 展望91-93
• 参考文献93-96
• 附录96-101
• 附录一96-97
• 附录二97-99
• 附录三99-101
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果101-102
• 致谢102-103

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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5 ;“以房养老”正式落地[J];山西老年;2014年10期

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7 李忠;;以房养老,行吗[J];家庭之友(爱侣);2014年09期

8 褚露虹;陈欲辉;戴婕;周亚囡;曹雅婷;;“以房养老”的发展之道[J];现代物业(中旬刊);2014年08期

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本文编号：525670