人口老龄化、住房空置与房地产金融风险——基于SYS-GMM动态面板模型的分析

当前，防范化解房地产金融风险是政府和金融部门的重点工作之一。在老龄化持续加深、住房空置率居高不下的背景下，本文研究了人口老龄化、住房空置对房地产金融风险的影响情况。使用2011-2021年全国30个省份数据构建SYS-GMM动态面板模型进行实证分析，结果表明：人口老龄化程度和住房空置率提升均对房地产金融风险具有正向作用，前者影响程度更大，且人口老龄化通过住房空置影响房地产金融风险的中介效应存在。为此本文提出要强化房地产市场监管、加强房地产金融审慎管理和推进住房供给侧结构改革的建议。     

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。     

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。     

海南旅游地产空置率问题的研究

住房空置率的高低是判断房地产市场是否健康的十分重要的指标。对于在我国最大的经济特区海南省其居高不下的空置率成为其旅游地产一个棘手的问题。住房空置率过高是房地产泡沫的重要警示,严重阻碍海南经济的发展。本文对目前海南旅游地产空置现象的现状进行深入研究分析,总结出空置率问题发生的原因及可能造成的后果。并提出政策管理和解决措施,以缓解海南旅游地产高空置率过高的问题,严防再次陷入房地产泡沫。     

对防范县域住房金融风险的探讨

近年来,迁西县县域房地产金融业务发展较快,在支持县域房地产企业发展,推动城镇居民住房改革等方面发挥着越来越重要的作用,但由于受诚信环境的影响住房金融风险相应增大,因此,加强住房金融管理,防范住房金融风险,成为促进住房金融健康发展的关键。本文通过对县域住房金融发展状况的调查分析,有针对性地提出了相关建议,供参考。     

空置率指标存在的问题及对策

空置率是反映房地产市场供求平衡的重要指标,鉴于房地产在国民经济中的支柱性产业地位,空置率实际上是基础性的经济数据,对房地产关联产业乃至整个国民经济的协调有序发展都有很大影响.因此,有必要对我国空置率的定义、计算方法及合理区间进行研究,达到统一计算标准,为政府宏观调控提供合理依据.     

构建基本住房合理的房价形成机制防范金融风险

我国多层次的房地产市场,包含了经济适用房、普通民众的基本住房、享受型高档住房、酒店、别墅、商业用房等.由于无序开发及结构性失衡等问题.使可持续发展面临挑战.本文着重剖析中低收入者基本住房,金融危机的影响,居民收入预期不确定,增加了房地产金融风险,构建基本住房合理的房价形成机制--政府引导的市场定价,化解危机,势在必行.     

房地产融资结构与金融风险研究

国内房地产融资结构属于银行贷款依赖型。房地产开发贷款以及最终转变为销售收入的住房抵押贷款构成房地产开发资金的主要来源。国内金融市场结构以及不同房地产的经营方式决定贷款依赖型融资结构有合理性。这种融资结构并不意味着必然带来金融风险,真正影响房地产金融风险的潜在因素是银行体系脆弱性以及房地产企业弱小、市场信息不透明、经营模式陈旧等外部环境所致。所以防范房地产金融风险要从提高银行资产流动性、完善外部环境入手。     

房地产金融风险防范

房地产行业是国民经济的重要支柱产业,房地产金融风险影响着房地产及相关行业的稳定和发展.近年来,房地产产业迅速发展,但同时也面临着越来越大的金融风险.文章对我国房地产金融风险进行了分析并给出了相应措施.     

对河北省房地产金融运行的调研思考

房地产及房地产金融业已经成为我国重要支柱产业,但随着住房信贷业务规模不断扩大,房地产金融风险逐步显现,深入分析房地产金融运行存在的突出问题,健全与完善科学高效的住房金融体系已经成为促进房地产行业健康发展的关键。     

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。     

房产税对宏观经济的影响效应研究

本文扩展Dong et al.(2019)通过企业家对住房地产和实体经济投资进行资产组合决策,把房价、投资、消费和产出等重要经济指标纳入主流新凯恩斯框架,考虑银行能否区分贷款是投入实体经济还是房地产业两种情形,分析了房产税引入住房市场前后对宏观经济的影响效应。研究结果表明:开征房产税对房地产开发投资、房价和新住房生产具有明显的抑制作用,对实体经济投资则具有正挤入效应增加和负抵押效应减少的双重效应。从短期看,当银行无法区分企业贷款是投入实体经济还是房地产业时,因前期的负抵押效应大于正挤入效应,总实物资本减少,产出下降;当可清晰区分二者时,负抵押效应变为小于正挤入效应,总实物资本增加,产出上升。鉴于推出房产税对宏观经济影响较为复杂,应充分权衡利弊,采取必要辅助措施趋利避害。     

房产税对宏观经济的影响效应研究

本文扩展Dong et al.(2019)通过企业家对住房地产和实体经济投资进行资产组合决策,把房价、投资、消费和产出等重要经济指标纳入主流新凯恩斯框架,考虑银行能否区分贷款是投入实体经济还是房地产业两种情形,分析了房产税引入住房市场前后对宏观经济的影响效应。研究结果表明:开征房产税对房地产开发投资、房价和新住房生产具有明显的抑制作用,对实体经济投资则具有正挤入效应增加和负抵押效应减少的双重效应。从短期看,当银行无法区分企业贷款是投入实体经济还是房地产业时,因前期的负抵押效应大于正挤入效应,总实物资本减少,产出下降;当可清晰区分二者时,负抵押效应变为小于正挤入效应,总实物资本增加,产出上升。鉴于推出房产税对宏观经济影响较为复杂,应充分权衡利弊,采取必要辅助措施趋利避害。     

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。     

空间变异特征下金融发展结构对房地产库存的影响研究

利用2004-2018年我国房地产库存和金融发展结构的省际面板数据建立GWR模型,考量空间变异特征下金融发展结构对房地产库存的影响。结果表明:金融发展结构对房地产库存的影响呈现出显著的动态市场异质性特征,即不同经济发展阶段、不同的经济发展区域、金融发展结构对房地产库存的影响不同;房地产开发企业国内贷款和商品房房价对房地产库存的影响具有典型的市场异质性,且表现出非线性特征;房地产开发企业自筹资金、房地产开发企业利用外资、房地产开发企业其他资金对房地产库存具有抑制作用;房地产开发投资额对房地产库存具有促进作用。     

金融周期对房地产价格的影响——基于SV-TVP-VAR模型的实证研究

本文利用2004-2016年的季度数据构建金融周期综合指数,用以描述金融市场景气程度;使用SV-TVP-VAR模型,围绕金融周期对我国房地产价格的影响进行实证研究。结果表明,金融周期对房地产价格的影响具有明显的时变性特征:2008年以前金融市场繁荣对房价有稳定推升作用,2008年后该影响持续弱化;与之类似,实体经济对房价的影响同样自2008年起逐渐减小。这意味着,在经济增长方式转变和经济结构调整的过程中,我国房地产价格对经济金融冲击的敏感度已经大幅下降,金融扩张可能难以再通过房地产市场有效带动实体经济的繁荣,相反,其反而可能导致银行贷款不良率的攀升,在金融系统内积累系统性风险。我国针对房地产的宏观调控政策不仅对控制贷款不良率的提高体现出积极作用,而且自2008年国际金融危机以来,产出及房价的随机波动率均呈显著下降趋势,风险得到有效控制。未来应更加重视房地产市场调控在宏观审慎政策框架中的重要地位,遏制房地产金融化泡沫化势头,防范房地产市场引发金融危机。     

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。     

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。     

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。