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    北京市房地產(chǎn)金融風(fēng)險預(yù)警

    2021-11-10 08:08:50陸應(yīng)鳳梁寶麗周洪鋼
    科學(xué)與生活 2021年17期
    關(guān)鍵詞:預(yù)警體系因子分析

    陸應(yīng)鳳 梁寶麗 周洪鋼

    摘要:房地產(chǎn)作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的壓艙石,其風(fēng)險狀況對于國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。本文以房地產(chǎn)金融風(fēng)險傳遞的3階段模型為切入點(diǎn),構(gòu)建房地產(chǎn)金融風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系,利用北京市數(shù)據(jù)以因子分析法劃分房地產(chǎn)金融風(fēng)險的維度,分別為房價上漲與信貸擴(kuò)張、房地產(chǎn)業(yè)與金融機(jī)構(gòu)、金融機(jī)構(gòu)與居民、金融機(jī)構(gòu)與政府部門4大維度。最后,基于K-均值聚類算法,測量2010-2020年北京市房地產(chǎn)金融風(fēng)險狀況,結(jié)果表明,近10年北京市金融風(fēng)險波動較大且近兩年風(fēng)險值有上升的趨勢。據(jù)此結(jié)論,提出健全北京市房地產(chǎn)監(jiān)管體系、完善長效機(jī)制、完善預(yù)測體系的政策建議。

    關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)金融風(fēng)險;預(yù)警體系;因子分析;K-均值聚類

    引言

    近十年,我國房地產(chǎn)價格持續(xù)上漲,房地產(chǎn)業(yè)已成為中國金融體系最大的“灰犀牛”。黨的十九大中,習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào),打好防范化解重大風(fēng)險攻堅戰(zhàn),重點(diǎn)是防控金融風(fēng)險。從國際經(jīng)驗教訓(xùn)看,房價和房地產(chǎn)信貸是影響經(jīng)濟(jì)金融體系穩(wěn)定的重要因素。如1991年日本房地產(chǎn)泡沫破裂,2007年美國次貸危機(jī)發(fā)生并不斷蔓延,致使全球經(jīng)濟(jì)遭受重創(chuàng)。而北京市房價收入比居于全國前列,是住房供需矛盾較為突出的城市,其房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受到業(yè)界、全國的關(guān)注。因此,分析當(dāng)前北京市房地產(chǎn)金融風(fēng)險狀況,并探討如何構(gòu)建起有效的預(yù)警體系,對推動北京市房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)良好運(yùn)行有著重要意義。

    房地產(chǎn)風(fēng)險,包括房地產(chǎn)價格風(fēng)險、房地產(chǎn)投資風(fēng)險等?;仡櫼延形墨I(xiàn),眾多學(xué)者將房地產(chǎn)風(fēng)險等價于房地產(chǎn)價格風(fēng)險,研究房價波動對銀行、居民、實(shí)體企業(yè)等部門以及對于系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響。如齊謳歌(2015)利用VAR-MVGARCH-Asymmetric-BEKK模型表明房地產(chǎn)市場價格下降對銀行信貸的穩(wěn)定性造成影響;白鶴翔等(2020)分析并測度了當(dāng)房價大幅下跌時對于我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響;唐云鋒與毛軍(2020)以房價下跌為起點(diǎn),認(rèn)為房地產(chǎn)的價格風(fēng)險會與地方債務(wù)風(fēng)險疊加,對于金融系統(tǒng)產(chǎn)生風(fēng)險“倒逼”效應(yīng)。可見,現(xiàn)有研究對于房地產(chǎn)業(yè)價格大幅波動所導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)后果已經(jīng)較為深入,但是房地產(chǎn)的金融風(fēng)險是否等于房地產(chǎn)價格風(fēng)險?其中的傳導(dǎo)機(jī)制如何?如何構(gòu)建預(yù)警體系?以上問題尚有研究空間。

    綜合來看,房地產(chǎn)金融風(fēng)險可以通過房地產(chǎn)部門與金融機(jī)構(gòu)信貸擴(kuò)張、風(fēng)險溢出到金融部門、居民、以及政府部門進(jìn)行風(fēng)險傳導(dǎo)。所以,本文基于房地產(chǎn)金融風(fēng)險三階段傳導(dǎo)路徑選取測評指標(biāo),利用K-均值聚類算法測度北京市2010-2020年的房地產(chǎn)金融風(fēng)險狀況,并得出相關(guān)的結(jié)論與建

    二、理論分析

    在第一階段,銀行是依據(jù)抵押的房地產(chǎn)的價值提供貸款,而其對房產(chǎn)的估值主要是參考當(dāng)前市場的交易價格。當(dāng)房地產(chǎn)市場過熱時 ,價格就有被高估的趨勢,進(jìn)而導(dǎo)致銀行增加下一期的信貸。同時,房價的增長與信貸擴(kuò)張之間是互相推動的。當(dāng)金融機(jī)構(gòu)增加信貸供給時,客戶的借貸成本就會降低,就會使得房地產(chǎn)資產(chǎn)需求增加,房價將由此增長,而房價增長會使金融機(jī)構(gòu)降低房地產(chǎn)貸款抵押客戶的成本,放松信貸標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)一步促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)對房地產(chǎn)業(yè)的信貸。這將導(dǎo)致房地產(chǎn)業(yè)和銀行業(yè)之間的聯(lián)系越發(fā)緊密,風(fēng)險也不斷累積。

    當(dāng)房價上漲到一定程度之后,超出了后續(xù)購買者的購買能力,或者發(fā)生信貸緊縮,房價上漲的勢頭將會戛然而止,這時進(jìn)入第二階段——房地產(chǎn)與部門間的風(fēng)險溢出階段。此時房價開始下跌,一旦房價下跌超出了原本的預(yù)期,原來累積在各個部門的風(fēng)險將會通過資產(chǎn)信貸等渠道發(fā)生風(fēng)險溢出。從房地產(chǎn)企業(yè)與金融部門來看,一旦房價大幅下跌時,房地產(chǎn)的資產(chǎn)價值將會下降,企業(yè)的短期償債能力因此減弱,債務(wù)違約風(fēng)險將大大增加。從以房產(chǎn)為抵押、借貸的居民、其他企業(yè)與金融部門來看。當(dāng)房價不斷地下跌,作為借貸抵押品的房價價值也將會大幅縮水,當(dāng)借款人的房子價值小于貸款的價值時,將會出現(xiàn)資不抵債的情況。在這樣的情形之下,資金鏈極大可能發(fā)生斷裂,債務(wù)違約的風(fēng)險加大,從而影響金融穩(wěn)定。最后,從政府部門與金融部門之間的風(fēng)險溢出渠道來看,房價的下跌,房地產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營和投資都會受到重創(chuàng),從而房地產(chǎn)的相關(guān)稅收減少,對地方政府的財政帶來負(fù)面影響,政府債務(wù)違約的風(fēng)險加大。

    第三階段將進(jìn)入雙邊債權(quán)債務(wù)結(jié)構(gòu)的金融機(jī)構(gòu)間風(fēng)險傳染。當(dāng)房地產(chǎn)風(fēng)險傳遞到金融機(jī)構(gòu)之間后,由于金融機(jī)構(gòu)之間存在比如同業(yè)拆借等債務(wù)關(guān)系,一家金融機(jī)構(gòu)的信貸資產(chǎn)狀況惡化后會導(dǎo)致與其他金融機(jī)構(gòu)之間債務(wù)的違約,進(jìn)而會導(dǎo)致該金融企業(yè)遭受損害。當(dāng)信用違約瘋狂蔓延,波及多家金融機(jī)構(gòu)時,就極大可能會引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險

    三、房地產(chǎn)金融風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警體系構(gòu)建

    房地產(chǎn)金融風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建

    本文根據(jù)房地產(chǎn)金融風(fēng)險傳遞階段選取衡量指標(biāo),主要衡量房地產(chǎn)金融風(fēng)險傳遞的前兩個階段,對于基于雙邊債權(quán)債務(wù)結(jié)構(gòu)的風(fēng)險傳遞主要運(yùn)用邏輯分析。構(gòu)建指標(biāo)體系如表1。

    2.數(shù)據(jù)處理

    (1)根據(jù)構(gòu)建的指標(biāo)體系,本文主要從中國人民銀行官網(wǎng)、中宏數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局等處收集數(shù)據(jù)。因為各個指標(biāo)實(shí)際值量綱不一致、數(shù)值差異較大,因此本文利用極大極小差值法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,公式如下:

    其中,代表不同的年份,為原始數(shù)據(jù)中第個指標(biāo)在第年的取值,為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)。

    (2)由于數(shù)據(jù)存在少數(shù)年份的缺失,本文使用多重插補(bǔ)法進(jìn)行缺失值填補(bǔ),利用SPSS軟件可以較快地產(chǎn)生插補(bǔ)值,最終得到可用的數(shù)據(jù)集。

    四、基于主成分分析的變量維度劃分

    從總方差解釋來看,基于主成分分析法的降維分析將13個變量劃分為4個維度,總累積解釋方差為77.527%,表明4個公共因子基本上能較大程度上解釋北京市房地產(chǎn)金融風(fēng)險前兩個階段的大部分信息。

    通過上表的載荷因子矩陣可知,因子F1主要荷載了房價增長與信貸擴(kuò)張部分的因素,表明第一階段的房價上漲與信貸擴(kuò)張是相互交融的,單獨(dú)劃分維度合理性較差,因此本文改善維度劃分,將第一階段的房價上漲與信貸擴(kuò)張融合為一個維度;F2主要荷載了部門間風(fēng)險溢出時房地產(chǎn)業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的因素;因子F3主要荷載了居民與金融部門之間的風(fēng)險溢出因素;因子F4主要荷載了政府部門與金融部門的風(fēng)險溢出因素。

    通過載荷因子矩陣,結(jié)合4個因子的方差貢獻(xiàn)率,本文構(gòu)造北京市房地產(chǎn)金融風(fēng)險變量,計算方式如式(2),再通過取值范圍劃分北京市各個年份所屬的房地產(chǎn)金融風(fēng)險狀態(tài)。

    五、基于K-均值聚類算法的房地產(chǎn)金融風(fēng)險劃分

    如上一部分將房地產(chǎn)金融風(fēng)險相關(guān)的13個變量劃分為4個維度一樣,我們同樣將取值劃分為與之相對應(yīng)的4種狀態(tài)?,F(xiàn)有的研究在劃分風(fēng)險狀態(tài)時,大多是采用專家法(劉林,2014)或根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況人為賦權(quán)(羅曉蕾等,2018),以上方法均較為主觀。本文彌補(bǔ)上述不足,以K-均值聚類法對進(jìn)行分類。

    借鑒白鶴翔等人(2020)的風(fēng)險劃分做法,本文通過K-均值聚類方法將劃分為綠色安全期,向量表示為(0,0,1),記為狀態(tài)1;橙色低風(fēng)險期(0,1,0),記為狀態(tài)2;與紅色高風(fēng)險期(1,0,0),記為狀態(tài)3。相應(yīng)的分析結(jié)果如表2:

    通過上述分析結(jié)果,我們可以初步將北京市房價上漲與信貸擴(kuò)張階段、部門間風(fēng)險溢出階段所構(gòu)成的房地產(chǎn)金融風(fēng)險指標(biāo)的閾值劃分為:當(dāng)為綠色安全期。數(shù)據(jù)的分析結(jié)果大致符合北京市房地產(chǎn)金融風(fēng)險的狀況。2010年,處于2008年之后的后金融危機(jī)時代,房地產(chǎn)泡沫嚴(yán)重,各種目的的炒房及投機(jī)性購房需求大增,此時房地產(chǎn)金融風(fēng)險處于較高的水平,因此北京市執(zhí)行“限購令”,規(guī)定北京家庭只能認(rèn)購一套商品房,此政策一定程度上抑制了房產(chǎn)的需求,此后的2年房地產(chǎn)金融風(fēng)險較低;2013年至2015年,全國主要城市房價集體下跌,一定程度上影響了北京市的房價水平,房產(chǎn)抵押品價值小幅縮水,所以北京市房地產(chǎn)金融風(fēng)險進(jìn)入橙色低風(fēng)險期;2016至2017年,北京推出“京八條”,拉開年內(nèi)最強(qiáng)的調(diào)控序幕,包括嚴(yán)打首付貸、發(fā)文限售、嚴(yán)堵商改住等措施,外部的強(qiáng)力監(jiān)控降低了北京市房地產(chǎn)金融風(fēng)險程度,使其回歸到綠色安全區(qū);但是自2018年開始,北京市房地產(chǎn)金融風(fēng)險有上升的趨勢,特別是在去年新冠疫情的影響下,買房需求降低,房地產(chǎn)市場一定程度上熱度回落,房產(chǎn)價值存在縮水的風(fēng)險,這可能引致較為嚴(yán)重的房地產(chǎn)金融風(fēng)險。

    六、主要結(jié)論及建議

    通過分析我們發(fā)現(xiàn):(1)北京市房屋價格增速波動較大,但其絕對水平始終在一個較高的水平狀態(tài)下上升;且相當(dāng)一部分社會固定資產(chǎn)是投入到房地產(chǎn)業(yè)中,若房價大幅下跌則易對實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)造成沖擊,從而將房地產(chǎn)價格風(fēng)險傳遞至實(shí)體企業(yè)。

    (2)商行對于房地產(chǎn)業(yè)的信貸擴(kuò)張與國家監(jiān)管政策大致同步浮動,表明政府對于房地產(chǎn)業(yè)“房住不炒”的政策調(diào)控 對于金融機(jī)構(gòu)影響較為有效。(3)北京市房價收入比值一直居于全國全列,表明北京市個人住宅承載能力較低,當(dāng)房價下跌時,房屋價值縮水,此時收入水平較低的這一部分群體住宅承載能力再次下降,可能會增加貸款違約風(fēng)險,風(fēng)險將由個人蔓延至金融機(jī)構(gòu)。(4)由均值聚類算法對北京市房地產(chǎn)金融風(fēng)險的數(shù)據(jù)結(jié)果來看,近十年來北京市房地產(chǎn)風(fēng)險波動程度較大且有上升的趨勢。

    基于研究結(jié)論,本文提出以下政策建議:首先,規(guī)范房地產(chǎn)金融監(jiān)管體系,提高房地產(chǎn)調(diào)控政策的精準(zhǔn)性。北京市作為房地產(chǎn)風(fēng)險波動程度較大且依然有上升趨勢的一線城市,應(yīng)重視房地產(chǎn)市場波動所引發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險情況,適時調(diào)整及優(yōu)化宏觀政策工具組合,同時要保持政策的定力和壓力。

    其次,健全長效機(jī)制,促進(jìn)房地產(chǎn)市場平穩(wěn)發(fā)展。建議在加強(qiáng)需求側(cè)管理的同時注重長期制度的建設(shè)。完善住房供給體系,加快落實(shí)租賃住房配套政策。對于北京市房地產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀而言,或許可以加大土地供給數(shù)量,穩(wěn)定房價過快上漲預(yù)期。

    最后,完善基于房地產(chǎn)市場的系統(tǒng)性金融風(fēng)險監(jiān)測預(yù)體系。建議構(gòu)建房地產(chǎn)市場壓力指數(shù),量化房價和房地產(chǎn)信貸劇烈波動可能引發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險水平,確定風(fēng)險監(jiān)測指標(biāo)閾值,及時對風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警。

    參考文獻(xiàn)

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    陸應(yīng)鳳,2001年10月生人,女,漢族,重慶綦江,北京工商大學(xué)本科生,研究方向:房地產(chǎn)金融

    梁寶麗,1998年12月生人,女,漢族,廣西河池,北京工商大學(xué)本科生,研究方向:房地產(chǎn)金融

    周洪鋼,1999年7月生人,男,漢族,北京豐臺,北京工商大學(xué)本科生,研究方向:房地產(chǎn)金融

    基金項目:囯家社科基金“我國區(qū)域性房地產(chǎn)金融風(fēng)險空間溢出機(jī)制、效應(yīng)及預(yù)警研究”(19BJL058); 北京市社會科學(xué)基金重點(diǎn)項目“京津冀地區(qū)房地產(chǎn)金融風(fēng)險傳遞及預(yù)警研究”(17YJA003)。

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