广东省房地产金融风险实证分析

房地产金融风险特指银行等金融机构为房地产业提供资金的筹集、融通、清算等金融服务活动中,由于各种事先无法预料（即不确定）因素的影响,使金融机构的实际收益与预期收益发生背离,从而蒙受经济损失的可能性。本文通过参考现有房地产金融风险分析的主要因素,从金融机构、房地产开发企业及购房者这三个方面对当前房地产市场的风险状况进行分析,并通过定量的方法估算当前广州房地产市场的投机程度,最后提出相应防范房地产金融风险的建议。     

房地产金融风险影响宏观经济安全的相关研究——兼论我国房地产金融潜在风险及政策建议

房地产金融风险的发生会引发全社会投资与消费的大幅减少,进而影响宏观经济,对经济增长和金融稳定产生负面影响。当前我国房地产金融风险主要为:土地储备贷款存在的隐性风险、房地产开发贷款风险、个人住房消费贷款违约风险以及房地产金融的宏观信用风险。为防范房地产金融风险,维护我国宏观经济安全,本文认为中国要借鉴房地产市场成熟国家经验,建立完善的房地产金融风险预警系统;建立健全房地产金融市场和监管体系,引导金融机构不断提升房地产信贷风险管理能力;完善房地产宏观政策体系,保持房地产市场供需结构平衡,引导房地产市场持续健康稳定发展。     

银行房地产项目贷款风险识别及其对策

当前我国房地产价格涨幅高位运行蕴藏着巨大金融风险，应高度关注银行房地产项目贷款风险。项目贷款风险可分为房地产市场、发展商经营、银行信贷管理以及公共政策和法律等风险，建议开辟直接融资等多元化的融资渠道，改善金融机构内控机制和抗风险能力，完善银行项目贷款管理制度。     

我国房地产金融风险防范探讨

在国家一系列鼓励住房消费政策的推动下,我国房地产投资持续保持较快的增长速度。局部地区和部分中心城市出现房地产投资增幅过大、市场结构不合理、房地产价格高涨、商品房空置率上升较快等问题,我国金融机构房地产金融业务的风险也日渐增加。本文紧紧围绕如何防范房地产金融风险这个核心论题,具体分析房地产金融风险产生的原因,提出防范我国房地产金融风险的对策建议。     

我国房地产金融风险防范探讨

在国家一系列鼓励住房消费政策的推动下，我国房地产投资持续保持较快的增长速度。局部地区和部分中心城市出现房地产投资增幅过大、市场结构不合理、房地产价格高涨、商品房空置率上升较快等问题．我国金融机构房地产金融业务的风险也日渐增加。本文紧紧围绕如何防范房地产金融风险这个核心论题，具体分析房地产金融风险产生的原因，提出防范我国房地产金融风险的对策建议。     

金融科技视域下我国系统性金融风险度量指标的构建

基于金融科技发展对中国系统性金融风险的影响分析,通过选取金融机构、资本市场、货币市场、房地产市场和金融科技发展五个维度的若干基础指标,合成了我国系统性金融风险综合指数(CISFR).该指数反映了2014-2019年我国系统性金融风险走势和主要影响因素,并识别了不同时期系统性金融风险的大小.最后考察2019年2月到2019年12月的真实指数与预测指数的差距以验证该指标的可靠性,结果显示该综合指数可以有效反映中国金融系统的风险水平和变化趋势.     

房贷集中度管理如何影响房地产与银行业?

过去十余年,房地产市场因上下游产业链条长,且横跨生产、消费、流通等领域,对经济增长发挥了拉动作用,但房地产资金与金融体系绑定较重,使其成为现阶段我国金融风险方面最大的"灰犀牛"。2020年12月31日,央行、银保监会联合发布《关于建立银行业金融机构房地产贷款集中度管理制度的通知》,明确建立银行业金融机构房地产贷款集中度管理制度,并对房地产贷款集中度管理制度的机构覆盖范围、管理要求和调整机制等做出明确要求,对房地产市场和银行业务影响深远。     

住宅“热销”中的冷静思考

当前房地产市场中住宅热销主要是受到住房制度改革、城市化进程、住房金融制度、房地产投资比例以及人口结构的变化等因素的影响，消费者、开发商、金融机构等都应理性面对冷静思考。     

房地产业金融投资的综合分析

本文通过对房地产公司金融资金来源现状等的分析,揭示了我国房地产存在的金融风险,指出发展房地产投资基金是一种可以拓宽房地产融资渠道的途径。结合当前我国房地产市场的实际情况,使用SWOT分析办法对房地产投资基金进行了综合研究。     

中国房地产金融风险影响因素相关性分析

我国的房地产金融市场己隐藏着重大的风险隐患,多种因素共同作用加大中国房地产金融风险爆发的可能,对当前中国房地产金融风险影响因素进行分析十分必要。     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

沈阳市房地产市场发展情况调查

截至2011年9月份,沈阳市房地产市场出现了明显变化,为了解房地产市场的这种变化对金融业的影响,本文选取了我市10家金融机构及12家房地产开发公司并对其进行了实地调研。调研显示：受国家宏观调控政策的影响,我市房地产成交量开始下降,但价格略有上升。由于我市房地产价格相对较低,市场刚性需求较多,房地产市场基本稳定,风险相对较小;银行积极执行国家宏观调控政策,对房地产行业潜在的风险意识增强,多家银行机构上调了房地产企业的贷款利率,追加了房地产企业的担保资金,目前房地产市场变化对我市银行业带来的风险相对较小,尚在可控范围。     

中国房地产企业间系统性风险溢出效应分析——基于尾部风险网络模型

本文以2007—2021年沪深A股上市房企为样本,首先基于SIM单指数分位数回归技术提出测量系统性风险的新指标SIM-CoVaR,并结合前沿的TENET网络模型,构造跨房地产企业风险动态传染的尾部风险网络,然后采用块模型探究房地产市场系统性风险溢出的聚类性、触发机制及传播路径,最后考察网络整体结构和宏观经济变量对房地产市场系统性风险溢出的影响。研究表明:(1)我国房地产企业间存在明显的系统性风险联动性和溢出效应,在市场动荡时期房地产部门是金融风险溢出的放大器;(2)评估系统重要性节点企业时,除考虑企业规模等内部属性,还应考虑房企间关联结构,利用系统性风险指数可有效捕捉网络中系统重要性节点;(3)跨房企的系统性风险溢出具有显著的聚类特征,尾部风险网络可被划分为4个不同的功能模块,各模块的成员及其角色呈现明显的时变特性,监管部门可据此从供给端“因企施策”;(4)网络聚集性、网络效率和网络匹配性的降低能显著降低房地产市场的系统性风险溢出效应。本文从企业微观层面探讨房地产市场风险的形成机制,为促进房地产业健康发展和防范化解宏观层面的系统性金融风险提供参考。     

有限理性、房地产市场波动与金融稳定

本文认为,房地产市场波动对金融稳定影响的根本原因在于房地产市场存在有限理性。房地产市场有限理性包括三个方面,分别是投资者有限理性、房地产开发商有限理性和金融机构有限理性。在此基础上,本文通过构造房地产市场有限理性,论证了房地产市场波动对金融稳定的影响过程。     

The Relationships between Real Estate Price and Expected Financial Asset Risk and Return: Theory and Empirical Evidence

In pricing real estate with indifference pricing approach, market incompleteness is shown to significantly alter the conventional pricing relationships between real estate and financial asset. Specifically, we focus on the pricing implication of market comovement because comovement tends to be stronger in financial crisis when investors are especially sensitive to price declines. We find that real estate price increases with expected financial asset return but only in weak market comovement (i.e., a normal market environment) when investors enjoy diversification benefit. When market comovement is strong, real estate price strictly declines with expected financial asset return. More importantly, contrary to the conventional positive relationship from real option studies, real estate price generally declines with expected financial asset risk. With realistic market parameters, we show that there is a nonlinear relationship between real estate price and financial risk. When the market comovement is strong, real estate price only increases with financial asset risk when the risk is low but eventually declines with the risk when it becomes high. Our cross-country empirical results also show that the relationship between financial market risk and real estate price is non-monotonic, conditional on the degree of market comovement.     

微观层面系统性金融风险指标的比较与适用性分析——基于中国金融系统的研究

准确测度金融机构对整体系统性金融风险的边际贡献是加强宏观审慎监管的基本前提。本文对常用的系统性金融风险指标进行了比较分析,并以“能否涵盖规模、高杠杆率和互联紧密性三方面信息”、“排序结果是否与银保监会认定的系统重要性银行名单相吻合”、“是否具有宏观经济活动预测力”三方面对上述指标在我国金融体系的适用性进行了综合评价。结果显示,SRISK更适于作为我国微观层面系统性金融风险的测度。同时,本文发现,“LRMES约等于1-exp(-18*MES)”的经验关系不具有普适性,不适用于我国金融体系。     

中国金融周期与横向关联:时空双维度相结合视角

宏观审慎政策关注各金融子市场在时间维度上的金融周期和空间维度上的横向关联。本文结合时间维度与空间维度视角,使用股票市场、货币市场、房地产市场以及信贷市场的数据,测算2001—2019年中国金融周期和横向关联的波动特征、作用关系与频域叠加机理。研究结果表明:时间维度金融周期与空间维度横向关联的波动趋势具有一致性。我国金融周期长度约为10.33年,横向关联波动周期的长度约为10.58年。从作用关系上看,首先,我国房地产周期达到波峰后,会对股票市场和信贷市场产生较强的溢出效应。随后,股市周期达到波峰后,会向房地产市场和信贷市场产生较强的溢出效应。最后,我国信贷市场接受股票市场和房地产市场溢出后,信贷周期会逐渐达到波峰。从频域叠加机理的角度看,我国金融子市场间横向关联的波动主要由中低频波段驱动,中低频波段横向关联的持续期在2个月以上。     

房贷政策、融资结构与财务绩效--基于129家房地产上市公司的证据

目前我国房地产上市公司资产负债率的均值介于[64%~67%]之间,如此高的资产负债率对公司财务绩效有很大的影响。从债务融资结构角度出发,结合当前我国房地产上市公司的实际,实证分析的结果为：我国房地产上市公司最优的短期借款率介于[17.8%~24.9%]之间,长期借款率与财务绩效并不存在显著的线性、二次、三次方关系,最优的房屋预售款率应介于[30.7%~41.9%]之间,商业信用率应控制在[0~42.8%]之间,同时,财务绩效与企业债券率呈正相关。因此,优化房地产上市公司债务融资结构应该合理协调债务融资结构中各个指标的比率,充分利用房贷政策及时调整融资手段、积极发行中期票据,适当运用税务筹划手段,建立适应政府宏观调控和市场变化的内部融资机制。