基于房产价值预测的住房反向抵押贷款的产品定价研究

发布时间：2020-07-03 22:22

【摘要】：随着我国人口老龄化程度的日趋严重，现有的养老保障制度和传统养老模式，很难应对对即将到来的老龄化危机，这就需要对养老方式进行创新。住房反向抵押贷款实现了以房养老，可以作为这种创新的金融工具。当然，一项新型金融产品的推出，如何定价是其能否顺利开展的关键。本文将因房产价值波动而来的风险作为住房反向抵押贷款产品定价的主要要素之一，进行了较为详细的分析讨论。 本文首先对住房反向抵押贷款的现实背景和理论研究进行简单的介绍，列举了影响房价波动的主要因素。然后将我国房地产市场分为全国市场和地方市场，从两方面进行未来房价走势的预测。通过收集整理全国房产价格指数，进行分析检验，根据分析结果分别建立ARMA模型及ARIMA模型，对未来的房地产价格指数的走势做出预测。从模型预测结果来看，如果不存在影响房价的突发政策，三个指数的走势会在周期波动中呈现总体上涨。对地方性房产市场的价格分析中，选取北京上海成都三地的中房住宅价格指数，测算了房价的随机游走过程，并根据实际情况进行了改进，有效的减少误差。 利用之前预测出的房产价格，利用年金支付模型进行案例分析。在合理假定各涉及要素的基础上，通过推导出的关系式计算两种市场下参与抵押房产的老人所能获得贷款的数额。 通过以上分析认为，参与住房反向抵押贷款的老人增加了养老基金，提高了生活质量，同时也将有效解决我国养老资源不足的问题，为我国开办住房反向抵押贷款提供了充分的实际支撑。 最后的对我国开办住房反向抵押贷款业务可能面临的风险提出的政策建议，同时指出本文的不足之处及有待改进的地方。
【学位授予单位】：南京财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F293.3;F832.4;F224
【图文】：

图 3.1 全国房屋销售价格指数原始序列的时序图以看到，时序图显示房屋销售价格指数围绕某一数值随机波动，不存势或周期性，基本可以认为这是一个平稳序列。下来是对指数序列相关性的检验。结果如下：表 3.3 房屋销售价格指数的时间序列相关图以看出，房屋销售价格指数的序列相关系数 ACF 在延迟 2 阶之后衰

3.5 是房屋销售价格指数回归方程（3.1）的残差序列的相关系数，它基个 0 均值的平稳序列，不存在序列相关，且模型各项统计量也很好。表 3.5 残差序列的相关系数2）房屋租赁价格指数和土地交易价格指数下来，采用同样的方法对剩余两个时间序列进行分析。

【参考文献】

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本文编号：2740258