基于需求与供给模型的商业银行房产抵押价格风险研究

发布时间：2020-11-09 00:12

　　 近年来，随着我国城镇居民人均收入水平的提高和居民消费观念的改变，政府通过房产信贷政策来发展住房消费进而拉动经济的增长。由于我国对房产信贷的过度支持，房地产市场开始持续走热，并有部分城市如北京、上海、天津等，出现了房价持续高涨的情况。如果房产由于房价的持续高涨而最终导致破裂，就会引发房价的暴跌，进而造成房地产市场的动荡，而这必然会破坏我国总体经济的健康发展。 为了研究我国商业银行的房贷资产，本文在使用多元线性回归分析法分析影响房价的关键因素的基础上，建立供给与需求模型，在联立方程框架下估计需求的收入弹性和价格弹性，进而运用估计所得的各短期弹性和长期弹性来分析我国总体房产价格的变动，而后又对北京、上海、天津房产价格的变动情况进行了进一步的研究，并对这两部分的分析结果进行了对比分析。然后，基于压力测试的视角来分析房产抵押价格风险对我国商业银行的影响，通过对不同因素进行情景设计和分析，来评估在这些极端不利的情况下，我国商业银行所能接受亏损的承受能力，评判我国房贷资产的现状，最后，在前几章分析的基础上，根据我国整体以及北京、上海、天津房产需求价格的现状，提出我国商业银行房贷资产风险管理的对策。
【学位单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2012
【中图分类】：F832.4;F293.3;F224
【部分图文】：

在估计需求的价格弹性和收入弹性的基础之上，本文还将加入对短期弹性和长期弹性的计算。在此，我们以在弹性的计算过程中是否引入时间因素的变量作为识别短期弹性和长期弹性的标准：短期弹性是指在未引入时间因素的变量下所求得的弹性；而长期弹性则是指在弹性的计算的过程中引入了时间因素的变量。 2.1.3 需求与供给模型忽略的关键因素对房价影响分析从 2.1.1 节的分析中得到结论：货币流动性1M 、建造成本 CI 和房屋需求量 Q 是影响当前实际房价的主要因素。但在本文所采用的基于房地产市场的需求与供给模型中，只研究了上述三个影响因素中的建造成本 CI 和房屋需求量 Q 这两个因素，而未能将货币流动性1M 这个影响因素加入到该模型的研究当中，因此，这是该模型的遗憾之处，至少我们认为货币的供给的变化会对房价产生直接或间接的影响，影响货币供给的因素有：市场利率、存款准备金率，还有房贷利率等。2.1.3.1 货币流动性指标1M 、 M 2与房价的联动关系

图 2-4 房价变动与存款准备金率的变动曲线图注：由于 2009 年存款准备金率没变动，因此本图不包含此段时间的数据由图 2-4 可以看出，存款准备金的上调与遏制房价的影响并不是很明显，2008 月—2010 年 1 月，存款准备金上调，而在此过程中，全国 70 个大中城市的房屋销格指数持续上升，也就是说在此期间，存款准备金率与房价是呈正相关关系的，也说，存款准备金率的上调不但没有遏制房价，反而使房价越涨越快。但是，这并不着存款准备金率与房价是绝对的同涨同跌的关系，从上图可以看到，从 2010 年 1始，全国房屋销售价格指数的增速开始稳步下降。到 2011 年 7 月，全国 70 个大中的房屋销售价格指数出现下降，而存款准备金率再次期间上升。由此可见，存款准率对房屋价格的确是有一定的遏制作用，但是这个作用无法仅仅通过一次上调就能效果，而是需要连续的调整积累，才能在一段时间后有所显现。1.3.4 房贷利率对房价的影响

图 3-1 住宅价格自相关性检验-100-500501004006008001000120098 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10残差 实际价格 预测价格图 3-2 实际住宅价格和预测价格
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本文编号：2875571