住宅市场风险、信贷约束与住宅消费选择——一个理论与经验分析

本文基于一个包含住宅市场风险和信贷约束的住房消费选择模型,利用CHNS数据,检验了住宅市场风险和信贷约束对住宅需求倾向的影响。本文的主要发现是,信贷约束对住宅消费选择的影响要比市场风险的影响效应更显著;在住宅权属选择方面,信贷约束呈现负向影响,而且高信贷约束的负向影响更显著;信贷约束对住宅权属选择的影响效应还存在家庭类型差异;在住宅特征需求方面,信贷约束的正向影响效应表明,与住房支付能力相关的非信贷约束是影响其需求规模的重要因素。本文的政策含义是,为抑制过度住宅需求,未来仍需采取适度的信贷约束政策。     

房地产市场调控政策的有效性研究——基于FAVAR模型的全视觉分析

本文建立了因子增广向量的自回归模型体系,选择涵盖了信贷政策、利率政策、土地政策三方面因素共计156个变量指标,对我国住宅价格指数影响进行了多视觉实证研究。实证结果显示:我国住宅价格指数受信贷、利率、土地三方面政策调控的影响较为显著,且均存在着滞后效应;减少信贷供给特别是房地产业的信贷供给,能有效抑制房地产价格过快上涨;提高利率能紧缩流动性从而抑制投资性购房需求,而这种效果会在滞后三期、四期中体现;土地量价齐升是导致房地产价格快速上涨的最主要因素。     

货币供应、银行信贷与我国的房地产价格泡沫——基于面板数据动态GMM法的实证检验

近年我国房价急剧上涨所形成的泡沫问题已成为可能诱发系统性金融风险的重要因素。以房价收入比作为衡量房地产价格泡沫的评价指标,基于2006—2015年我国35个大中城市的面板数据,运用动态GMM法实证检验了货币供应、银行信贷对房地产价格泡沫的影响作用。结果表明:我国房地产价格泡沫存在跨期动态传递效应,货币供应量和银行信贷对房地产价格泡沫有显著的正向影响,固定资产投资、产业结构、城市化等亦对房地产价格泡沫产生不同程度影响,而上述因素的作用效应在房地产价格不同泡沫程度区域呈现异质性特征。鉴于此,中央政府有必要调整相对宽松的货币政策和房地产信贷政策,采取"因城施策"的差异化调控机制,有效抑制房地产泡沫。     

房地产泡沫的危害——国际经验及其启示

1日本房地产泡沫产生及其破裂的过程 1970年代，日本中央银行实行低贴现率等宽松的金融政策，居民住宅贷款额同比增长了1．3倍；为了获得价格高昂的住宅，居民不得不把大部分收入用于住宅储蓄；土地抵押贷款迅速增长——高储蓄和高存贷比成为日本投资主导型经济高速增长的主导因素。随着房地产价格的上涨，金融资产迅速膨胀，房地产价格与金融扩张     

杠杆比率、资产价格泡沫和银行信贷风险

本文引入杠杆比率对Allen和Gale(2000)基于信贷扩张资产价格泡沫模型进行了拓展,分析了杠杆比率与资产价格泡沫、银行信贷风险的关系。分析表明杠杆比率是资产价格泡沫和银行信贷风险产生的关键因素。中央银行在应对资产价格波动时,要采取信贷规模控制手段,重视信贷中杠杆比率的大小。     

中国房地产市场价格泡沫与空间传染效应

本文使用对数周期性幂律(Log Period Power Law, LPPL)模型对房地产市场价格泡沫进行测度,运用空间计量模型对我国房地产市场价格泡沫和空间传染效应进行研究。LPPL模型认为由价格泡沫产生并最终破裂的金融市场与地震系统具有很多相似之处,即金融资产的价格呈周期性变化规律,价格持续上涨到临界状态直至反转。本文采用2010年6月至2017年11月间我国100个城市的房地产市场数据对各城市房地产价格泡沫进行测度和物理/经济空间传染效应研究。研究发现,LPPL模型能够对我国100个城市房地产价格泡沫进行甄别且主要存在两种泡沫状态:正向泡沫(房价持续上升)和反转泡沫(房价整体下降却存在反转点)。各个城市(地区)房地产价格具有较强的空间传染性;存在正向泡沫区域的空间传染性相较反转泡沫区域更为明显,在考虑经济空间测度而不是物理空间测度的情况下,各城市间的空间传染性更强。与现有文献不同,我们发现反转泡沫区域的新房价格指数特别是二手房价格指数的上升对周边城市的房地产价格指数存在强烈的正向推高影响。最后,本文发现城市的房地产调控政策在一定程度上抑制了房价传统影响(比如信贷、新房、二手房价等)因素的推高影响,但各城市房地产价格之间的联动变化特征应该引起监管部门的注意。     

基于FAVAR模型的房地产市场调控政策有效性研究

通过建立因子增广向量的自回归模型（FAVAR）体系,选择涵盖了信贷政策、利率政策、土地政策三方面因素共计156个变量指标,对我国住宅价格指数影响进行了多视角的实证研究。结果表明：我国住宅价格指数受信贷、利率、土地三方面政策调控的影响较为显著,且均存在着滞后效应。减少信贷供给特别是房地产业的信贷供给,能有效抑制房地产价格过快上涨;提高利率能紧缩流动性从而抑制投资性购房需求,而这种效果会在滞后三期、四期中体现;土地量价齐升是导致房地产价格快速上涨的最主要因素。     

中国房地产泡沫测度及其影响因素分析

随着房价持续上涨,房地产泡沫逐渐聚集.本文选取五大单项指标检测中国是否存在房地产泡沫;基于理论分析,选取2000年-2009年各省级行政区域相关数据,建立面板随机效应模型,检验房地产市场泡沫的影响因素.实证结果表明,在供求关系没有显著变化的前提下,货币发行、人均可支配收入和房地产开发贷款额是房地产泡沫最主要的影响因素,与房地产价格正相关;与假设相反,市场名义利率与房价仍然正相关.     

信贷扩张、资产价格上涨与调控政策选择

本文首先从理论上考察信贷与资产价格之间的关系,利用Allen和Gale的资产价格泡沫模型,并根据我国实际情况,通过放松假设条件说明信贷扩张是资产价格上涨的重要原因,资产供给、信贷政策、银行信贷管理能力会影响资产价格的上涨。通过对我国经济的实证研究发现,我国的信贷与资产价格之间存在相关关系,最后指出从资产供给、信贷政策、银行信贷管理等方面入手制定政策抑制资产价格的进一步上涨。     

区域信贷增长影响因素的实证分析——以广东地区为例

本文以弗里德曼货币需求函数为基础,通过构建区域信贷增长模型,对1998-2008年广东地区信贷增长的因素进行了实证分析.研究结果表明:区域经济总量、整体价格预期和利率水平是影响区域信贷增长的三个主要因素,其中区域经济总量、整体价格预期与区域信贷总量的相关性尤为明显.本文研究结论对于商业银行信贷业务经营具有一定指导意义.     

重庆市商品住宅价格影响因素分析

住宅市场的发展是社会的热点问题,在目前住宅市场存在颇多争议的情况下,对商品住宅价格影响因素的研究,是解决当前房地产市场一系列问题的基础性研究,具有其理论和现实意义。本文从定性和定量两方面对重庆市商品住宅价格影响因素进行了分析。     

我国住房不动产泡沫分析

国际比较显示,我国住房不动产市场存在资产泡沫。本文分析指出,这种住房不动产市场泡沫在中国当前形势下是有限的:一是中国住房信贷杠杆率不高;二是中国住房按揭首付成数较高,远超美国;三是房价收入比存在差异化;四是人口因素;五是中央政策调控作用较好。文章最后给出了控制住房不动产市场泡沫的相关政策建议,对政府公共管理及商业银行风险管理具有借鉴作用。     

普惠金融的国际比较研究——基于银行服务的视角

本文运用全球金融包容性专题调查数据对普惠金融发展状况进行了国际比较。研究发现,我国普惠金融发展水平与国际相比存在很大差距,主要表现在金融科技化滞后、信贷可得性不高,且农村地区与世界的差距尤为明显。本文从银行服务的视角采用面板数据所做的实证分析表明:经济发展水平、金融意识和信贷资源价格是影响发达国家和发展中国家普惠金融发展的共同因素,差异体现在信息科技水平显著作用于发达国家,而发展中国家则受城镇化水平和人口地理因素的影响。因此,我国应着重增加居民收入、推进城镇化并普及金融教育,以促进普惠金融发展;经济较发达地区则可更多地依靠金融科技化手段。此外,推进普惠金融应在信贷方面有所侧重而非单纯的规模扩张,且要保持合理的信贷资源价格。     

杠杆对资产价格泡沫的非对称效应研究

已有系列金融危机表明,虽然适度的杠杆有利于促进经济发展,但杠杆过度往往引起资产价格泡沫,诱发系统性风险,对金融部门和实体经济产生负面冲击。本文建立了基于杠杆的资产价格泡沫模型,揭示了杠杆和资产价格泡沫的内在逻辑关系,以股价泡沫和房价泡沫代表资产价格泡沫,运用分位数方法,从宏观杠杆、金融部门杠杆、非金融部门杠杆和政府部门杠杆四个维度深入研究了杠杆对资产价格泡沫影响的非线性性和非对称效应,发现不同杠杆对资产价格泡沫的影响在大小和方向上随着经济发展阶段、泡沫演化程度和杠杆水平的变化而变化,相同水平的杠杆在泡沫不同阶段对资产价格泡沫的影响亦不相同。因此,相关监管部门需要结合杠杆对资产价格泡沫的影响机制,区分泡沫程度,优化杠杆结构,维持合理杠杆水平,避免资产价格泡沫引发系统性金融风险。     

央行如何面对资产泡沫

与资产价格相比,中央银行更应关注信贷市场的情况,遏制信贷泡沫和金融市场动荡比遏制资产泡沫更重要,信贷市场的监测将成为中央银行的基本活动中央银行面临的一个重要问题就是如何面对潜在的资产泡沫。因为资产价格是货币政策传导的主要途径,货币政策应对资产价格的问题不是是否应对,而是如何     

我国货币政策对房地产价格影响的实证分析

针对货币政策对房地产价格影响的问题,从实证的角度分析利率、新增信贷对房地产价格的影响,实证研究结果表明:利率水平对房地产价格影响不显著,新增信贷对房地产价格存在显著正向影响,且存在一定时滞,社会融资规模指标(去除新增信贷影响)对房地产价格亦有显著的正向影响。     

我国住房信贷首付约束的差别化调控

解决房地产过度信贷和房价泡沫,出路在于实现风险和收益的合理配置,平衡银行和借款人的风险收益。本文从最优合约的风险转移理论和Allen-Gale资产价格模型出发,结合我国不同城市房价上涨幅度和房价收入比等数据,分析首付比例对不同城市或区域的房价上涨的影响状况。在此基础上,借鉴央行已有差别化调控的操作实践,建议央行在不同城市或区域实行差别化的住房信贷首付比例约束,以提高宏观调控的有效性并降低金融风险。     

判断住宅市场价格走势的若干变量分析

本文着重从住宅市场供求关系分析影响住宅价格走势的各因素作用,提出改进房地产市场监测分析、完善货币政策操作的建议。本文通过计量模型的实证研究,得出以下结论：住宅市场供求关系是影响住宅价格的根本力量,其中土地价格、居民收入、人口因素是最主要的供求因素,货币政策对住宅价格的直接作用并不明显。     

我国房地产价格对货币政策响应的区域异质性研究

本文通过构建HAVAR模型,尝试将我国省级房地产市场对货币政策响应的区域异质性纳入分析框架,对比分析了传统宏观VAR模型和HAVAR模型中房地产住宅价格和房地产住宅投资对货币政策的响应情况。模型脉冲响应结果显示:HAVAR模型在货币政策冲击的动态响应程度和持续时间上与传统宏观VAR模型表现出显著的差异,证明了区域异质性对货币政策冲击的响应具有重要影响。短期来看,中央银行在调控房地产住宅价格和房地产住宅投资的过程中需要重视区域异质性对货币政策总体效率的影响。长期来看,区域异质性会导致货币政策的调控能力下降,中央银行应重视加强对房地产金融市场的宏观审慎管理,综合运用贷款价值比、债务收入比等工具对房地产信贷市场进行逆周期调节。     

经济欠发达地区房地产市场发展状况与信贷风险防范

在新一轮经济发展周期上升阶段,地方政府把促进房地产市场发展作为拉动地方经济发展的重要力量,投资规模不断膨胀,在需求旺盛的推动下,由于受土地、建筑材料等价格因素的影响,房地产价格不断攀升,一定程度上出现了“泡沫”。为促进房地产行业健康、持续发展,央行采取了一系列措施。本文对德州市房地产市场发展及房地产信贷发展现状进行了分析,针对存在的问题提出了一些政策建议。