不动产业金融风险实证研究范文

摘要：房地产行业是国民经济的支柱行业之一，同时也是一个高风险的行业。本文使用2006-2018年的数据，通过建立VAR模型、格兰杰检验等方法对房地产与金融风险的关系作出实证分析，最后基于结论，对房地产行业降低金融风险提出合理建议。

关键词：房地产金融风险；VAR检验；防范措施

自1994年国务院出台了《关于深化城镇住房制度改革的决定》，中国各地便开始建立与社会主义市场经济体制相适应的新住房制度。近20年来，我国人民生活水平显著提高，由于房屋既是消费品又是投资产品，所以居民对住房的需求急速增长。由于房地产业在前期需要投入大量资金，所以该行业的发展与金融业有着密不可分的联系。基于我国房地产金融起步较晚，各种监督管理机制并不完善，在市场上运作的过程中可能诱发一系列的风险。基于此，如何识别风险、降低风险对我国经济平稳运行有着十分重要的意义。

1文献综述

近年来，我国房价高涨引起大量专家学者的关注。其中，郭福春、郭延安[1]提出导致房地产金融风险的原因主要是融资渠道单一，银行信贷为主；国内外大量资金涌入，导致房地产市场过热；房地产配套产业不发达；国家监管制度不健全以及金融机构经营不善。周传丽[2]以2007年美国次贷危机为切入点，提出个人信贷风险与国家宏观调控政策关系紧密。一旦国家开始实行紧缩的财政政策，可能引起个人住房贷款的次贷危机。周敏丹[3]将金融风险分为信贷风险、流动性风险、操作性风险和市场风险，并对造成各类风险的原因进行了阐述。罗晓娟[4]通过格兰杰因果检验提出我国房地产金融风险与信贷规模有很大关系，控制信贷规模是房地产行业平稳运行的有力保障。卓娜和昌忠泽[5]从货币、财政和土地等政策方面阐述了国家宏观调控政策对房地产业的制约。总体来看，大量文献集中研究影响房地产价格的因素，例如国内生产总值、土地价格等原因或是从定性的角度分析房地产金融风险产生的原因及改正措施，少有文章从实证的角度来分析房地产业对金融业造成的影响。基于此，笔者通过建立VAR模型来分析房地产对金融信贷风险和流动性风险的影响。

2变量说明及数据来源介绍

根据上文金融风险的分类，本文选用信贷风险和流动性风险来代替金融风险中，进而探究其与房地产业的关系。用金融机构房地产贷款余额与各项贷款余额之比(XD)作为衡量信贷风险的指标，其中房地产贷款余额包括房地产开发和个人住房贷款余额两部分；用金融机构中长期贷款余额与各项贷款余额之比(LD)作为衡量流动性风险的指标；房地产业的衡量指标是商品房平均销售价格(SP)，该数据由商品房销售额累计值和商品房销售面积累计值得出，数据来源于国家统计局官网。金融机构中长期贷款余额和各项贷款余额来自中国人民银行官网；房地产开发和个人住房贷款余额来自万德数据库，其中2005年个人住房贷款余额缺失，采用补差法补齐。在时间序列中，为了避免季节因素掩盖住经济现象，所以需要对月份数据进行季节调整，剔除季节影响。本文采用CensusX12季节调整法，数据经过调整后改为XD_sa、LD_sa、SP_sa，同时为了各数据在一个量纲单位上，对商品房平均销售价格季节调整后的数据再取对数，记为LNSP_sa。

3实证研究

3.1平稳性检验

若数据非平稳，可能会造成伪回归现象，使检验结果失去价值，所以需要对时间序列进行平稳性检验。平稳性检验的方法包括ADF检验、PP检验和KPSS检验。综合考虑检验方法的适用范围，文本采用ADF检验对以上三个时间序列进行平稳性检验。经过检验XP、LP和SP的P值均大于5%的临界值，无法拒绝原假设，所以三个时间序列都存在单位根，均是非平稳的。在对非平稳序列进行一阶差分后，所有数据在1%的显著水平下都是平稳的，通过了平稳性检验。因此，XD_sa、LD_sa和lnSP_sa为一阶单整序列。

3.2向量自回归模型

在构建VAR模型之前，需要根据FPE、AIC、SC等指标选取最优滞后阶数。在保证自由度的前提下，滞后阶数要足够大，以便能够完整反映模型的动态特征。检验结果显示各指标选择的最优滞后阶数不同，以AIC指标为标准，所以模型的最优滞后阶数为2。构建滞后阶数为2的无约束向量自回归模型，并用AR单位根检验的方法来测试VAR模型是否稳定。检验结果显示所有点均落在圆内，即所有的单位根的倒数均小于1，表明三个序列构建的VAR模型是有效的。所以得出结论：该房地产行业与信贷风险和流动性风险存在稳定性。

3.3Johansen协整检验

为了检验变量之间是否具有长期稳定的均衡关系，本文采用Johansen协整检验方法对DXD_sa、DLD_sa和DLNSP_sa进行检验。分别对信贷风险与房地产和流动性风险与房地产的关系进行检验，观察结果后可看出在5%的显著性水平下，检验结果的P值均小于0.05，拒绝原假设。所以得出结论：即信贷风险和流动性风险与房价之间均存在长期均匀的关系，即协整关系。3.4格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验是一种假设检定的统计方法用来检验一个序列是否为另一个序列的原因。三组变量共会产生六种原假设，其中流动性风险不是商品房价格的格兰杰原因的P值是0.001，小于5%的显著水平，拒绝该原假设。除此以外，其他检验结果均显示变量之间不存在其他格兰杰关系。基于此，可以得出结论，流动性风险是房地产价格的格兰杰原因，即流动性风险对房地产价格具有推动作用。

3.5脉冲响应图

脉冲响应函数反映了施加变量一个单位标准差的冲击对其他变量的动态影响。虚线代表正负两倍标准差。房地产价格对信贷风险的冲击：当在本期给房地产价格一个正向冲击后，信贷风险在前三期稳定增长，在第三期达到峰值，随后开始下降，最后趋近于零。这表明，当房地产价格受到冲击时，会给信贷风险一个同向的冲击，即房价上升使得信贷风险增加。信贷风险对房地产价格的冲击：当在本期给信贷风险一个正向冲击后，房地产价格在第二期达到负向最低值，之后趋于零。当信贷风险受到冲击时，将给房地产价格一个反向的冲击，即信贷风险升高将会促使房价下降。流动性风险对房地产价格的冲击：当在本期给流动性风险一个正向冲击后，房地产价格一直在零左右上下波动，最后趋近于零。当流动性风险受到冲击时，房地产价格产生影响，整体来说是产生了正向拉动作用。即流动性风险提升时，会促使房价提高。房地产价格对流动性风险的冲击：当在本期给房地产价格一个正向冲击后，流动性风险的走势与信贷风险基本相同。在第三期时，流动性风险达到最大值，之后缓慢下降，从第八期开始基本保持平稳。这表明，当房地产价格受到冲击时，会给流动性风险一个同向的冲击，即房价上升会造成流动性风险升高。

3.6结论

(1)信贷风险与房地产价格的关系。房地产价格与信贷风险之间存在长期均衡关系，二者之间不存在格兰杰因果关系。经过脉冲响应图分析可知，房地产价格增加会使信贷风险增大，而信贷风险升高对房价下降有促进作用。当房价升高时，对购买者来说，当他们认为房产将来会升值时，就会不惜借款也要购买房产；对于开发商来说，当购买者需求增大时，为了获取更大的利润空间，开发商会加盖房屋，增加销售量从而提高利润，所以需要向金融机构增加贷款去完成建筑任务。一旦贷款人还款过程中发生意外情况，例如企业资金链断裂或者倒闭，又或者是个人住房贷款者失业，都会造成金融机构无法收回贷款，所以信贷风险会增加。当信贷风险增加时，银行提高贷款门槛，对贷款人资质进行严格审查，以确保借款人在未来能够按时还款，降低信贷风险，所以导致部分个人贷款者无法取得贷款。当购房者没有充裕的资金时，便不会购买房产，购买者对房屋的需求下降，可能会导致供过于求的情况，房价下降。(2)流动性风险与房地产价格的关系。房地产价格与流动性风险之间存在长期均衡关系，二者之间存在单项格兰杰因果关系，流动性风险是房价的格兰杰原因。经过脉冲响应图分析可知，房地产价格增加会使流动性风险增大，而流动性风险升高对房价升高有拉动作用。当房价升高时，开发商和个人购买者都认为房产在未来有看涨的趋势，所以开发商将继续贷款建设更多的住房，而购买者手中可支配资金不足，为了购房也会向金融机构贷款。开发商和购买者多数是向金融机构申请中长期贷款，所以该部分比例增加，价格的流动性风险增加。当流动性风险增加时，代表金融机构中长期贷款比重加大。对于个人贷款者来说，基本只有在购房的时候才会向金融机构申请中长期贷款，所以可以认为金融机构的中长期贷款中有相对较大比例的资金流入了房地产领域，购买者对房屋的需求增大，导致房价升高。

3.7建议

(1)扩展融资渠道。不管是开发商还是住户，取得资金的渠道主要是向金融机构贷款，主要以商业银行为主，所以流动性风险和信贷风险过度转移给了商业银行。加大力度发展房地产基金、提高住房公积金制度，将海外基金会引入中国等方式都可分散商业银行的风险。另外，不少学者都认可房地产信贷证券化可以有效解决房地产行业高金融风险的状况。(2)金融机构应加强贷款控制。一是提高风险意识，加强贷款者的资格审查，提高放贷门槛，应停止向有信誉不良记录的贷款者放贷。二是加强贷款后对企业风险的监管，如资金流是否充裕、项目进度是否有推迟等，若发现企业在经营过程中出现不可避免的风险，金融机构应采取措施来确保贷款的安全，如要求企业存放补偿金。三是提高二套房购买者的贷款利率，减少资金流向房地产业，在提高金融机构的收益的同时，还可以起到控制房价的作用。(3)国家应对房地产行业进行政策引导。国家应鼓励开发商把握市场需求，多建造小户型住房，比如政府可以对小户型房屋实行税收优惠政策。相对于大户型的住房，住户购买小户型会减轻资金压力，可以由向金融机构申请中长期贷款改为短期贷款，这样能够改善金融机构的贷款结构，降低流动性风险。

参考文献

[1]郭福春,郭延安.我国房地产金融风险成因与防范机制研究[J].浙江金融,2009(12).

[2]周传丽.防范房地产金融风险的思考[J].当代经济研究,2008(12).

[3]周敏丹.我国房地产金融风险防范探讨[J].财政监督,2011(32).

[4]罗晓娟.信贷支持与房地产金融风险[J].西南金融,2013(3).

[5]卓娜,昌忠泽.浅析我国房地产经济的宏观调控[J].技术经济与管理研究,2015(6).

作者：王思瑶 单位：北京工业大学