基于層次分析法的以房養(yǎng)老金融產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)研究

【摘要】隨著我國(guó)人口老齡化程度的不斷加劇，日益嚴(yán)重的養(yǎng)老壓力要求社會(huì)養(yǎng)老保障體系不斷完善，住房反向抵押貸款等以房養(yǎng)老模式應(yīng)運(yùn)而生。但該模式在我國(guó)試點(diǎn)效果并不好。除了傳統(tǒng)觀念束縛、產(chǎn)權(quán)制度不完善、市場(chǎng)環(huán)境不匹配等原因，還由于其存在諸多風(fēng)險(xiǎn)。本文利用模糊層次分析法，創(chuàng)新性地從定量的角度對(duì)住房反抵押貸款的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)的重要程度進(jìn)行劃分，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)密切關(guān)注權(quán)重較大的風(fēng)險(xiǎn)；另一方面從具體業(yè)務(wù)出發(fā)，對(duì)具體客戶的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量化評(píng)級(jí)，為金融機(jī)構(gòu)的客戶選擇提供建議。

【關(guān)鍵詞】模糊層次分析法 以房養(yǎng)老 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

一、引言

近年來，隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，養(yǎng)老、醫(yī)療等社會(huì)配套設(shè)施的不斷完善，人民生活水平不斷提高，人口老齡化程度不斷加劇。根據(jù)wind統(tǒng)計(jì)，截止2016年，我國(guó)總?cè)丝谥?5歲及以上人口達(dá)到14933.27萬人，占總?cè)丝诘?0.8%。中國(guó)已成為發(fā)展中國(guó)家中人口老齡化最為嚴(yán)峻的國(guó)家。日益嚴(yán)重的養(yǎng)老壓力要求社會(huì)養(yǎng)老保障體系不斷完善，創(chuàng)新性養(yǎng)老模式因而層出不窮，“以房養(yǎng)老”模式應(yīng)運(yùn)而生。本文以住房反向抵押貸款這一方式為例進(jìn)行研究。

具體來說，貸款人將擁有所有權(quán)的房產(chǎn)抵押給金融機(jī)構(gòu)，金融機(jī)構(gòu)評(píng)估了房產(chǎn)價(jià)值、未來房產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)以及貸款人壽命后，定期支付給貸款人養(yǎng)老金，待貸款人死亡后收回房產(chǎn)，于二手房交易市場(chǎng)出售后回收資金。操作過程類似于商品房按揭貸款的反向操作，因此又稱為倒按揭。

住房反向抵押貸款模式有效利用了社會(huì)閑置資源，在保障經(jīng)濟(jì)能力較弱的老年人的生活水平的同時(shí)創(chuàng)新了金融機(jī)構(gòu)的盈利模式。但該模式在我國(guó)試點(diǎn)效果并不好。除了傳統(tǒng)觀念束縛、產(chǎn)權(quán)制度不完善、市場(chǎng)環(huán)境不匹配等原因，還由于其存在諸多風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)大多從定性的角度剖析相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)并提出建議，本文利用模糊層次分析法，從定量的角度為金融機(jī)構(gòu)的住房反向抵押貸款業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供建議。

二、模糊層次分析法基本原理

模糊層次分析法是將模糊分析和層次分析法結(jié)合的評(píng)估方法。利用層次分析的原理將具體問題分解為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層。具體來說，根據(jù)總目標(biāo)在準(zhǔn)則層提取出相關(guān)影響因素，然后在方案層將各影響因素細(xì)化為具體影響因子。通過對(duì)各影響因素及具體影響因子的權(quán)重賦值，確定各因素的重要性。

三、住房反向抵押貸款模式風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具體步驟

（一）因素提取

本文從金融機(jī)構(gòu)的角度，從抵押物、貸款人、市場(chǎng)三個(gè)維度來分析住房反向抵押貸款模式的風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成。

1.抵押物風(fēng)險(xiǎn)。抵押物風(fēng)險(xiǎn)包括房屋價(jià)值波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、支付風(fēng)險(xiǎn)、二手房委托代理風(fēng)險(xiǎn)。首先，房屋價(jià)值波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)是指房?jī)r(jià)變動(dòng)對(duì)金融機(jī)構(gòu)造成的潛在損失。當(dāng)合同到期時(shí)房屋價(jià)值下跌至低于預(yù)期，金融機(jī)構(gòu)的回收資金將小于合同履行期間為貸款人支付的養(yǎng)老金總額，造成損失。其次，支付風(fēng)險(xiǎn)是由房屋本身的面積、折舊等因素產(chǎn)生。根據(jù)朱自良（2014）的《“以房養(yǎng)老”養(yǎng)老金貸款支付風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量研究——基于金融機(jī)構(gòu)視角的分析》得出的結(jié)論，房屋面積越大、已折舊額越小，房屋價(jià)值越高，定期支付給貸款人的養(yǎng)老金越多，由此帶來支付風(fēng)險(xiǎn)。最后，二手房委托代理風(fēng)險(xiǎn)是金融機(jī)構(gòu)在合同到期后處置房產(chǎn)過程中產(chǎn)生的。金融機(jī)構(gòu)一般不愿留過多房產(chǎn)，而自身處置這些空間分散的房產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本過高，在委托房產(chǎn)中介變賣房產(chǎn)的過程中將產(chǎn)生委托代理風(fēng)險(xiǎn)。

2.貸款人風(fēng)險(xiǎn)。貸款人風(fēng)險(xiǎn)包括長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和道德風(fēng)險(xiǎn)。首先，金融機(jī)構(gòu)在使用年金現(xiàn)值法計(jì)算定期養(yǎng)老金支付額時(shí)需要預(yù)測(cè)貸款人的壽命。在信息對(duì)稱的假設(shè)前提下，若貸款人壽命高于預(yù)期，金融機(jī)構(gòu)將超額支付養(yǎng)老金，造成損失。其次，信用風(fēng)險(xiǎn)是指貸款人故意隱瞞自身身體狀況導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)壽命低于實(shí)際。金融機(jī)構(gòu)無法準(zhǔn)確獲知貸款人身體狀況，過短的預(yù)測(cè)壽命將增加養(yǎng)老金定期支付額。最后，道德風(fēng)險(xiǎn)是指貸款人在合同簽署后，基于房產(chǎn)不再為自身所有，故不再維護(hù)房產(chǎn)質(zhì)量甚至故意破壞房產(chǎn)，導(dǎo)致房產(chǎn)價(jià)值降低所造成的潛在損失。

3.市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是指不由金融機(jī)構(gòu)和貸款人控制的風(fēng)險(xiǎn)，包括利率風(fēng)險(xiǎn)和政策風(fēng)險(xiǎn)。利率風(fēng)險(xiǎn)是指市場(chǎng)利率的變動(dòng)對(duì)金融機(jī)構(gòu)投資產(chǎn)生的機(jī)會(huì)成本。住房反向抵押貸款的養(yǎng)老金計(jì)算一般采用固定利率，當(dāng)市場(chǎng)利率高于該利率時(shí)，金融機(jī)構(gòu)投資其他產(chǎn)品的收益更高，由此產(chǎn)生機(jī)會(huì)成本。對(duì)于可贖回的反向抵押貸款合同，當(dāng)市場(chǎng)利率下降時(shí)，金融機(jī)構(gòu)將面臨貸款人提前還款贖回房產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。政策風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)在國(guó)家政策對(duì)以房養(yǎng)老的政策支持力度。比如，若對(duì)貸款人定期收到的養(yǎng)老金作為收入繳納所得稅，將削弱貸款人的貸款積極性，為金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)拓展產(chǎn)生負(fù)面影響。

（二）因素權(quán)重賦值

本文采用層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重。采用專家打分的方式，對(duì)各因素的重要程度進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。然后通過對(duì)得出的判斷矩陣的歸一化處理，對(duì)各因素的權(quán)重進(jìn)行賦值。經(jīng)過對(duì)判斷矩陣的歸一化處理，得出如下結(jié)果：房屋價(jià)值波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重最大，其次為信用風(fēng)險(xiǎn)和長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)。因此，金融機(jī)構(gòu)在住房反向抵押貸款業(yè)務(wù)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)中，應(yīng)著重關(guān)注這三類風(fēng)險(xiǎn)，盡可能地降低損失。

四、結(jié)語

模糊層次分析法創(chuàng)新性地從定量的角度對(duì)住房反抵押貸款的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。一方面綜合性地對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)的重要程度進(jìn)行劃分，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)密切關(guān)注權(quán)重較大的風(fēng)險(xiǎn)；另一方面從具體業(yè)務(wù)出發(fā)，對(duì)具體客戶的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量化評(píng)級(jí)，為金融機(jī)構(gòu)的客戶選擇提供建議。金融機(jī)構(gòu)可通過對(duì)客戶貸款風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估值決定是否貸款及貸款額度，一定程度上降低了金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

但是，這種方法依舊存在一定的缺陷。一方面，專家打分法得出的結(jié)果具有一定主觀性，金融機(jī)構(gòu)可通過增加樣本數(shù)降低結(jié)果的隨機(jī)性，結(jié)合自身特點(diǎn)對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)的重要性進(jìn)行劃分。另一方面，本文提取的利率風(fēng)險(xiǎn)、政策風(fēng)險(xiǎn)、長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)等，對(duì)金融企業(yè)來說可控性較低。國(guó)家應(yīng)加強(qiáng)對(duì)以房養(yǎng)老的支持力度，降低金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，盡量避免打擊金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)積極性。同時(shí)，完善征信體制，降低信息不對(duì)稱帶來的長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)等。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：賈琪（1994-），男，漢族，河南新鄉(xiāng)人，就讀于西安財(cái)經(jīng)學(xué)院，研究方向：金融學(xué)。endprint