房地产信贷风险的ＶＡＲ模型分析——以三亚为例【必赢|bwin】

本文摘要：【概要】房价仍然是政府、金融机构和老百姓注目的焦点，三亚的房价否太高，房地产信贷风险与房价究竟有什么关系，这些都是有一点深思的问题。

【概要】房价仍然是政府、金融机构和老百姓注目的焦点，三亚的房价否太高，房地产信贷风险与房价究竟有什么关系，这些都是有一点深思的问题。本文再行从理论上分析房地产信贷风险和经济快速增长、房价等的关系，再行融合三亚市的实际数据，使用VAR模型，对三亚的房地产信贷风险展开定量分析，力图得出结论增加三亚市房地产信贷风险的可行性政策建议。　　【关键词】房地产 信贷风险 VAR模型 　　 　　一、房地产信贷风险、GDP快速增长及房价的关系 　　 　　１、GDP快速增长造成房价虚高 　　与一般商品比起，房地产商品具备供给弹性小的特点，其供给曲线更加平缓。

因此，随着经济的发展，市场需求曲线移动后，房地产价格的增长幅度不会低于一般商品价格的增长幅度。此时，少数理性的投资者不会对房地产展开投机，房地产的市场需求更进一步不断扩大（投机市场需求），价格更进一步下跌，虚高的房价即泡沫随之产生。由此，在经济长时间发展，且政府不对房地产业展开介入的情况下，房地产市场泡沫的产生完全是必定的，泡沫持续时间的长短和危害大小各不相同整个社会可用作房地产投机的资金额的多少。

　　２、虚高房价造成房地产信贷风险减少 　　世界各国的经济发展史指出，虚高的房价早已沦为银行风险总计的标志。当房地产价格较高，涨幅较慢时，房价的持续增长不会给消费者一种房价将继续走低的预期，一些投机者不会利用连环抵押贷款的方式展开住房投机，这就累积了银行的信贷风险。而开发商在提供项目后，都会充分利用财务杠杆，买入数倍于其自有资金的银行资金；另一方面，由于房价下跌，开发商取得了高额的报酬，不会更进一步更有更好的开发商转入，造成更好的银行贷款转入房地产业。

对于银行来说，房价的走高使得贷款抵押物价值大大下降，且利息收入也平稳，因此银行也有之后借贷的冲动。而政府，堪称房价持续走高的受益者和推动者，在取得更加多土地出让收益和房地产税收的情况下，政府一般不会实施更好的优惠政策，以性刺激房地产业的较慢发展，同时也激化银行的信贷风险。

　　综上所述，随着房价的下跌，消费者（投机者）、开发商、银行、政府为了各自的利益，都会更进一步推展房价的下跌，从而造成银行信贷风险更加大。但如前所述，房价是会无限下跌的，当房价的下跌多达全社会消费能力的时候，资金链条就不会脱落，房地产泡沫也就不会幻灭，这时房价就不会很快大幅度上升，很多开发商、银行也不会因此倒闭，从而造成整个社会的经济发展衰退甚至衰退。　　 　　二、对三亚市房地产信贷风险展开定量分析 　　 　　通过以上分析由此可知，GDP的快速增长和房价与房地产信贷风险有密切关系，同时，房地产信贷风险与房地产贷款利率、当地的房地产市场结构等也有必要关系。

本文融合三亚的实际数据，用VAR模型对三亚的房地产信贷风险展开定量分析。　　１、指标的挑选 　　本文挑选的指标分别为三亚GDP（syg）、全国GDP(gdp)、三亚房价（fj）、贷款的基准利率（lv）以及金融机构房地产贷款额占到总贷款额的比例（fdb）。考虑到数据取得的可能性，以中国人民银行规定的贷款的基准利率替换房地产贷款利率。

另外，虽然也可以挑选不良贷款亲率作为金融机构房地产信贷风险指标，但是在房地产泡沫幻灭前，经济是一片兴旺，不良贷款亲率在泡沫的掩饰下是较为较低的，因此本文就挑选三亚市金融机构房地产贷款额占到总贷款额的比例作为取决于房地产信贷风险的指标。　　２、模型估算结果及解释 　　（１）模型重返结果。本文对fdb、gdp、syg、fj、lv创建VAR模型，由于指标不存在季节性，且所谓稳定的，所以先对它们展开季节性调整，并且展开一阶差分处置，调整后各指标分别为cgdp、csyg、cfj、clv，再行根据AIC准则和迟缓结构的单位根分析，在迟缓1阶时，AIC大于，且模型所有的根均在单位圆内，故确认模型为迟缓1期的VAR模型。

　　（２）脉冲响应分析。

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