房地产价格波动影响论文
房地产价格波动论文2篇.doc
房地产价格波动论文2篇第一篇一、实证分析1.数据分析为了考察房价与消费之间的关系,本部分首先对房价增长率与消费增长率作一个描述性统计,以直观地了解房价是否对消费产生财富效应。
笔者统计并计算了我国30个省市自治区在不同阶段的房价增长率和消费增长率,结果如表1所示。
其中时段1指2007年第2季度—2008年第3季度,时段2指2008年第4季度—2009年第4季度,时段3是2010年第1季度—2013年第3季度。
由上一部分的分析可知,时间段2实行的是拉动经济的房地产调控政策,而时间段1和时间段3实行的都是抑制房价的调控政策,但是从房价增长率的“平均值”来看,时间段3比时间段2增长了比较大的幅度,消费增长率的“平均值”也有类似的变化。
在房价增长率这一栏,除了“最小值”外,其他统计量随区间递增。
时间段3的“最大值”和“最小值”是这3个时间段里面最大和最小的,说明严厉的房地产调控政策下,一些省份的房价出现较大幅度下跌,同时一些省份出现大幅上涨。
而在消费增长率这一栏,除了“最大值”外,其他统计量都随区间递增。
因此,总体来看,房价与消费的变化似乎具有一致性,但二者的关系具体如何,需要通过实证进行检验。
2.模型构建与数据说明根据持久收入假说或生命周期理论,消费由收入和财富决定,同时考虑到居民的消费行为有一定惯性,因此本文构建模型如下:Cons=α+βCons(-1)+γI+ηH+δCPI+ε,其中Cons表示消费,Cons(-1)表示前一期的消费,以城镇居民消费性支出作为代理变量;I表示收入,用城镇居民可支配收入表示;H表示房地产价格,以商品房销售价格(由商品房销售面积和商品房销售额计算得到)表示。
商品房销售价格由于是月度数据,因此通过算术平均计算得到季度数据。
为了得到前期消费与当期消费的准确关系,引入环比CPI作为控制变量,同样通过算术平均计算得到季度数据。
为了克服时间跨度短、数据量少的问题,并考虑到数据可得性,本文收集了2007年第二季度—2012年第三季度全国各省、直辖市、自治区的数据(不包含西藏)。
房地产价格波动论文2篇
房地产价格波动论文2篇第一篇一、实证分析1.数据分析为了考察房价与消费之间的关系,本部分首先对房价增长率与消费增长率作一个描述性统计,以直观地了解房价是否对消费产生财富效应。
作者统计并计算了我国30个省市自治区在不同阶段的房价增长率和消费增长率,结果如表1所示。
其中时段1指2007年第2季度—2008年第3季度,时段2指2008年第4季度—2009年第4季度,时段3是2010年第1季度—2013年第3季度。
由上一部分的分析可知,时间段2实行的是拉动经济的房地产调控政策,而时间段1和时间段3实行的都是抑制房价的调控政策,但是从房价增长率的“平均值”来看,时间段3比时间段2增长了比较大的幅度,消费增长率的“平均值”也有类似的变化。
在房价增长率这个栏,除了“最小值”外,其他统计量随区间递增。
时间段3的“最大值”和“最小值”是这3个时间段里面最大和最小的,说明严厉的房地产调控政策下,一些省份的房价出现较大幅度下跌,同时一些省份出现大幅上涨。
而在消费增长率这个栏,除了“最大值”外,其他统计量都随区间递增。
所以,总体来看,房价与消费的变化似乎具有一致性,但二者的关系具体如何,需要通过实证实行检验。
2.模型构建与数据说明根据持久收入假说或生命周期理论,消费由收入和财富决定,同时考虑到居民的消费行为有一定惯性,所以本文构建模型如下:Cons=α+βCons(-1)+γI+ηH+δCPI+ε,其中Cons表示消费,Cons(-1)表示前一期的消费,以城镇居民消费性支出作为代理变量;I表示收入,用城镇居民可支配收入表示;H表示房地产价格,以商品房销售价格(由商品房销售面积和商品房销售额计算得到)表示。
商品房销售价格因为是月度数据,所以通过算术平均计算得到季度数据。
为了得到前期消费与当期消费的准确关系,引入环比CPI作为控制变量,同样通过算术平均计算得到季度数据。
为了克服时间跨度短、数据量少的问题,并考虑到数据可得性,本文收集了2007年第二季度—2012年第三季度全国各省、直辖市、自治区的数据(不包含西藏)。
影响我国房地产经济波动思考论文
影响我国房地产经济波动的思考摘要:房地产经济是我国国民经济的重要组成部分,其健康的发展直接关系到我国国民经济的稳定。
本文主要从内、外两个方面分析了影响我国房地产经济波动的因素。
同时,针对这些影响因素提出了相适应的解决方案,包括从房地产的金融风险防范等方面都提出了较为详细的应对策略。
关键词:房地产;经济波动;经济因素;金融风险中图分类号:f293.33文献标识码: a 文章编号:1、我国房地产经济波动影响因素1.1 影响房地产经济波动的外部因素房地产经济波动的外部因素主要是指这些因素来自于房地产经济体系的外部,通过作用在影响房地产经济波动的内部因素上,对房地产经济的外部冲击作用。
影响房地产经济波动的外部因素主要包括:1.1.1 经济因素经济因素是导致房地产经济出现波动的主要原因之一。
在这里我们所谓的经济因素主要是指房地产业生存的外部经济环境,即宏观经济环境及其相关因素。
例如宏观经济因素对房地产业及其附属产业的影响等。
反映宏观经济对房地产经济波动产生影响的相关数据主要是经济变量以及经济参数等。
其中,经济变量以及经济参数又是通过该段时间内的经济增长率,gdp与cpi,物价水平与通货膨胀率,行业自身的结构特征以及金融环境等来表现。
1.1.2 政府的宏观调控政策因素我国实行的是一个社会主义性质的市场经济,在经济规则及经济发展的过程中,政府的影响不容忽视。
在我国市场经济中,政府掌握着经济发展的“指挥棒”,其政策的制定直接影响到一个行业的发展趋势。
影响房地产经济发展的政策主要是指那些与该行业密切相关地其敏感程度较大的财政政策、产业政策、货币政策、经济制度改革以及政府在一定时期内制定的经济发展目标和任务等。
房地产业一定要关注政府对房地产市场所采取的一系列宏观调控措施。
这些措施将从房地产业发展的现状对房地产市场进行全方位的调控,直接对房地产经济产生影响,造成房地产经济的周期性波动。
1.1.3 城市发展状况的因素房地产业的发展为城市化进程提供了基础条件,一个城市的发展水平往往可以通过该城市的房地产发展情况进行反映。
房地产市场的波动及其影响因素研究
房地产市场的波动及其影响因素研究标题:房地产市场的波动及其影响因素研究摘要:本论文旨在研究房地产市场的波动及其影响因素,通过分析影响房地产市场波动的主要因素,为领导制定相关以及房地产行业参与者提供决策依据。
本研究采用数据分析方法,收集相关房地产市场数据,并运用多元回归分析模型来探究影响房地产市场波动的主要因素。
研究结果显示,经济增长、利率水平、调控以及人口变动等因素对房地产市场的波动具有重要影响。
本论文的结论对于了解房地产市场运行规律、制定相应以及参与者的决策具有重要意义。
关键词:房地产市场、波动、影响因素、数据分析、多元回归分析1. 导言1.1 研究背景房地产市场作为国民经济的重要组成部分,在社会经济发展中发挥着重要的作用。
然而,房地产市场的波动性给经济稳定性带来了挑战,因此,研究房地产市场的波动及其影响因素具有重要意义。
本论文旨在深入研究房地产市场的波动原因,为相关决策提供科学依据。
1.2 研究问题本论文将围绕以下问题展开研究:- 房地产市场的波动现象是如何产生的?- 影响房地产市场波动的主要因素有哪些?2. 研究方案方法2.1 数据收集通过收集历史房地产市场的相关数据,包括房地产销售价格、供需关系、土地成交价格、经济增长数据、利率水平数据、调控数据以及人口变动数据等。
2.2 数据分析方法本研究将采用多元回归分析方法,以房地产市场波动为因变量,经济增长、利率水平、调控以及人口变动等因素为自变量,建立回归模型,以探究影响房地产市场波动的主要因素。
3. 数据分析和结果呈现3.1 数据分析通过对收集到的房地产市场数据进行初步清洗和整理,进行数据特征分析,探索房地产市场的波动现象。
3.2 多元回归分析利用多元回归分析方法,建立影响房地产市场波动的回归模型,并对模型进行统计分析。
4. 结论与讨论4.1 结论本研究通过对房地产市场波动的主要影响因素进行分析,得出以下结论:- 经济增长对房地产市场波动有正向影响;- 利率水平在一定程度上影响房地产市场波动;- 调控对房地产市场波动有显著影响;- 人口变动对房地产市场波动具有一定的影响。
房地产市场波动及其影响研究
房地产市场波动及其影响研究随着中国经济的快速发展,房地产市场也成为了国内经济中不可或缺的一部分。
然而,房地产市场的波动一直是投资者和政府最为关注和担忧的问题之一。
在这篇文章中,我们将研究房地产市场波动的原因、影响以及政府应对的措施。
一、房地产市场波动的原因房地产市场波动的原因很多,其中最主要的原因是外部经济环境的影响、内部供求关系失衡以及政策调控措施的有效性等。
1.外部经济环境的影响外部因素对房地产市场的影响非常强烈,国际金融危机、政治不稳定、贸易战等都可能引发市场波动。
例如,2008年金融危机就造成了全球房地产市场的一系列连锁反应,中国房地产市场也受到了影响。
2.内部供求关系失衡供求失衡是房地产市场波动的另一个重要原因。
随着城市化的加速,人口的流入以及人们对于居住条件的追求,房地产市场的需求量不断增加。
与此同时,供应面并没有跟上,导致市场出现了价格上涨的局面。
此外,一些开发商过度开发、粗制滥造,造成了市场降价的风险及崩盘的隐患。
3.政策调控措施的有效性政策调控对于房地产市场的影响十分显著。
政策随时可能调整,从而引发市场的波动。
例如,一些限购、限贷、税收等政策的出现,往往会导致市场出现短暂的波动。
二、房地产市场波动的影响房地产市场波动的影响不仅仅局限于房地产领域,其对于国民经济的影响是全方位的。
1.对于经济的影响房地产市场是国内经济的重要组成部分,其波动对于经济产生的影响也是非常大的。
当房地产市场陷入波动或者下跌的时候,首先受到影响的是房地产行业,不仅引发经济活动缩减、失业率升高,同时还可能引发经济不稳定问题及信贷风险等。
由于房地产产业链较为庞杂,在房地产行业发生波动时,与之相关的石材、钢筋、陶瓷、玻璃、家具等宏观经济体系都会受到很大的波及,从而使得宏观经济更加不稳定。
2.对于国家政策的影响在政府过度投资于房地产领域、房地产领域过度发展的情况下,房地产市场波动对于国家政策的影响是十分显著的。
一方面,失控的房地产市场会产生很多负面问题,比如社会秩序的混乱、金融风险等,这些问题都会威胁国家的安全。
《2024年我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》范文
《我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》篇一一、引言随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速,房地产市场一直是我国经济的重要组成部分。
然而,近年来我国房地产市场价格的波动性日益显现,对国民经济和社会的稳定发展带来了深远影响。
因此,对我国房地产价格波动形成机制及影响因素的研究具有重要的理论和实践意义。
本文将针对我国房地产价格波动的形成机制及影响因素进行深入探讨。
二、我国房地产价格波动形成机制1. 供需关系决定价格:房地产市场的价格主要由供需关系决定。
当需求大于供应时,房价上涨;反之,当供应大于需求时,房价下跌。
此外,政策调控、人口流动等因素也会对供需关系产生影响,从而影响房价。
2. 金融政策影响:金融政策是影响房地产价格的重要因素。
例如,贷款利率的调整、房贷政策的松紧等都会对购房者的购买力产生影响,进而影响房价。
3. 投资者行为:投资者对房地产市场的预期、投资偏好等行为也会对房价产生影响。
当投资者对房地产市场持乐观态度时,房价往往上涨;反之,当投资者持悲观态度时,房价可能下跌。
三、我国房地产价格波动的影响因素1. 经济因素:包括国内生产总值、人均可支配收入、经济增长率等经济指标的变化都会对房地产市场产生影响。
例如,经济增长率较高时,人们对房地产的需求增加,推动房价上涨。
2. 政策因素:政策调控是影响房地产价格的重要因素。
例如,限购、限贷、土地供应等政策都会对房价产生影响。
此外,利率、税收等政策也会对房地产市场产生影响。
3. 社会因素:人口结构、城镇化进程、就业状况等社会因素也会对房价产生影响。
例如,人口流入较多的城市,房价往往较高。
4. 国际因素:国际经济形势、货币政策等国际因素也会对我国房地产市场产生影响。
例如,全球经济形势好转时,国外资本流入我国房地产市场,推动房价上涨。
四、我国房地产价格波动的现状与问题近年来,我国房地产市场价格波动性较大,部分城市房价上涨过快,引发了社会各界对房地产市场的关注和担忧。
房地产市场波动对经济的影响研究
房地产市场波动对经济的影响研究近年来,我国的房地产市场波动频繁,给经济带来了一系列影响。
房地产业在我国经济中占有重要地位,其发展与经济增长密切相关。
本文将从三个方面探讨房地产市场波动对经济的影响。
首先,房地产市场波动对经济增长的影响。
房地产业是拉动内需的重要力量,房地产投资对我国经济增长有着举足轻重的作用。
然而,当房地产市场出现波动时,房地产投资也会受到影响。
一方面,市场需求不确定性增加,购房者观望情绪上升,导致房地产销售减少,投资下降;另一方面,房地产企业面临经营困难,减少新增投资。
这些都会对经济增长产生不利影响。
其次,房地产市场波动对金融稳定的影响。
现如今,房地产市场已经与金融市场紧密关联。
当房地产市场出现调整或波动时,金融市场会面临一定冲击。
大量贷款投入到房地产市场,若房地产泡沫破灭,金融系统将承担重大风险。
此外,房地产行业融资渠道广泛,一旦市场出现风险,贷款违约的风险也会激增。
这些可能引发金融系统的风险累积,对整个经济产生连锁反应。
最后,房地产市场波动对居民消费和社会稳定的影响。
房地产市场波动将影响居民的购房决策。
在房价下跌时,居民购房意愿下降,可能选择观望,这将直接对家庭消费产生负面影响。
此外,房地产市场波动还可能导致房产失去保值和升值的功能,影响人们对于购房的长期投资预期。
这不仅会降低居民的购房需求,还可能引发社会不稳定因素。
综上所述,房地产市场波动对经济的影响是多方面的。
它会影响经济增长、金融稳定以及居民消费和社会稳定。
因此,应加强对房地产市场的监管和调控,以稳定市场,防范房地产波动对经济的不利影响。
同时,也应加强对房地产市场波动的研究,更好地预测和应对市场变化,为经济的稳定和可持续发展提供有力支持。
总之,在逐步完善我国经济体制的过程中,房地产市场波动对经济的影响是一个需要引起重视的重要问题。
只有正确评估房地产市场波动对经济的影响,才能更好地采取相应的政策和措施,实现经济的长期、稳定和健康发展。
房地产市场论文(5篇)
房地产市场论文(5篇)房地产市场论文(5篇)房地产市场论文范文第1篇1.全县房地产开发正处于高速进展阶段。
纵观乡宁县房地产市场近10年来的进展历程,无论是新开工面积,还是房地产投资额都消失了较快增长。
从当前市场交易状况看,全县商品房供不应求,房地产开发仍有较大进展空间。
主要缘由有:一是全县商业性房地产市场发育相对滞后,随着全县经济的进展和人民生活水平的逐步提升,合理的居民住房需求在短期内集中释放,特殊是在“羊群效应”的作用下,很多潜在购买者成为实际购买者。
再加上保障性住房、廉租房等多种住房供应形式进展缓慢,使得全社会住房需求都积聚到商品房需求上。
二是居民住房投资理念的转变及其高额回报预期,进一步增加了购房意愿。
随着县域居民金融学问普及程度不断提高,住房投资理念渐渐形成,特殊是在一般居民投资渠道不畅状况下,购买住房成为一种最简洁直接的投资方式。
特殊是最近几年房地产市场持续飙升的价格走势,增加了居民对住房投资及投机行为,使得购房意愿进一步放大。
据对乡宁县100户居民购房意愿问卷调查,有购房意愿的居民占到调查总数的81%,较上年同期增加了14个百分点,其中购房用于改善居住条件的占46%,购房用于投资增值的占35%。
特殊是居民购房增值的意愿增加,占比较去年同期增加了10个百分点。
另据调查,随着房价一路上涨和城市人口增加,商品房屋的转让和出租收入已成为县域居民财产性收入的重要来源。
乡宁县城镇居民人均财产性收入在2021~2021年5年期间增长了46.8%,出租房屋收入5年内翻了一番多。
通过对2021年住户抽样调查:乡宁县城市居民拥有两套及其以上住宅的家庭比例高达34.5%。
县级城市的经济区位、人口、规模等缘由打算了外来投资和投机性购房对县域房地产业的冲击并不大。
针对楼盘销售的专项调查显示,乡宁县城的确存在有外来投机性购房,但总量小于全部住宅成交套数的1%。
县城商品房市场的富强在很大程度上还是取决于本地需求。
房地产价格攀升论文
房地产价格攀升论文随着我国在经济上的快速发展,房地产行业逐渐成为了一个重要的经济支柱。
但是,这个行业长期以来都存在着“房价过高”的问题,尤其是在一线城市。
本文将探讨房地产价格攀升的原因,并分析其对社会和经济的影响。
一、房地产价格攀升的原因1.土地价格上涨房地产是建立在土地之上的,所以土地价格的上涨是导致房价攀升的一个重要因素。
随着城市规模的扩大和人口增加,土地变得越来越稀缺,使得土地的价格不断上升。
而土地供应受到城市规划、政府出让、土地用途、地质条件等多重因素的影响,导致供应量十分有限,从而推动了房价的上涨。
2.建筑成本上涨建筑成本上涨,也是导致房价上涨的一个因素。
建筑材料和人工成本的上升是造成建筑成本上涨的主要原因。
特别是近年来,随着环保和节能的要求日益严苛,更多的绿色建筑材料被采用,而这些材料价格相对较高,建筑人工成本也不断上涨,使得房屋建设成本不断升高,进而推高了房价。
3.投资需求由于房地产业具有较高的投资价值,许多资本都涌入到了房地产市场中,推动了房地产价格的逐步上升。
许多投资者以房产作为长期或短期的投资目标,希望通过投资房地产来获得高额的收益。
特别是在楼市上涨的趋势下,房价的上升也会吸引更多的投资者涌入市场。
二、房地产价格攀升对社会和经济的影响1.消费需求受压由于房价高昂,不少人的购房需求受到了极大的压力,使得很多年轻人难以承受购房成本而被迫租房;同时,购房者也会因为支付过高的房价而缩减日常消费开支,导致消费需求减弱。
2.贫富差距加大房价的上涨也导致了社会贫富差距的不断扩大。
一方面,房价高昂使得许多年轻人难以承受购房成本而缩减日常消费开支;另一方面,房产价格的攀升也使得房产投资者们获得了大量的财富,增加了财富的集中度,加剧了财富差距,从而影响了社会的稳定性。
3.增加企业开支房价上涨也使得企业面临着增加的租金成本,特别是对于中小企业来说,租金成本增加会直接影响企业的生存和发展,加重了企业的生产成本和经营压力。
《2024年我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》范文
《我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》篇一一、引言随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速,房地产市场一直是我国经济的重要组成部分。
然而,房地产价格的波动也引起了社会各界的广泛关注。
为了深入理解我国房地产价格波动形成机制及影响因素,本文将基于国内外文献综述,对房地产价格波动形成机制进行理论分析,并通过实证研究的方法,分析影响因素及其作用机理。
二、理论分析(一)房地产价格波动形成机制房地产价格波动主要受到供需关系、政策调控、市场心理等多方面因素的影响。
在市场经济中,房地产价格的波动主要由市场供求关系决定。
当需求大于供应时,房价上涨;反之,房价下跌。
然而,政府的政策调控如土地供应、房地产税收、信贷政策等也会对房地产价格产生重要影响。
此外,市场参与者的预期和心理因素也会对房地产价格产生影响。
(二)我国房地产价格波动特点我国房地产价格波动具有周期性、区域性、政策敏感性等特点。
周期性是指房地产价格在一段时间内呈现上涨和下跌的循环;区域性是指不同地区的房地产价格波动存在差异;政策敏感性是指政府政策对房地产价格的影响显著。
三、影响因素实证研究(一)供需因素供需关系是影响房地产价格的主要因素。
通过实证研究,我们发现,人口增长、城市化和经济发展等因素会推动房地产需求增长,而土地供应、房地产开发成本和政策调控等因素则会影响房地产供应。
当需求超过供应时,房价上涨;反之,房价下跌。
(二)政策因素政策因素对房地产价格的影响显著。
政府通过调整土地供应、调整房地产税收政策、调整信贷政策等手段来调控房地产市场。
实证研究表明,政策调整会对房地产价格产生短期和长期的影响。
(三)市场心理因素市场参与者的心理预期和信心对房地产价格也有重要影响。
当市场信心较强时,投资者和购房者对房地产市场的预期较为乐观,推动房价上涨;反之,市场信心较弱时,房价可能下跌。
四、结论与建议(一)结论通过对我国房地产价格波动形成机制及影响因素的实证研究,我们发现,供需关系、政策调控和市场心理等因素共同影响着房地产价格的波动。
房地产市场价格影响因素分析及预测毕业论文(统计学专业)
本科毕业论文福建省房地产市场价格影响因素分析及预测学生姓名:学院:经济学院系:计划统计系专业:统计学(投资决策分析方向)年级:学号:指导教师(校内):职称:讲师指导教师(校外):职称:福建省房地产市场价格影响因素分析及预测[摘要]经过十多年的发展,房地产业已经成为我国国民经济重要的支柱产业,它迅猛发展的势头备受世人瞩目。
近年来,房地产价格上涨较快,部分地区房价持续飙升,超过了经济总体增长水平。
因此对城市房地产价格问题的研究引起了学术界、企业、政府和媒体的高度重视。
是什么因素导致了商品房价格的持续、快速增长?本文以福建省房地产市场为例,就福建省房地产市场价格的影响因素进行定性分析和回归分析,并对福建省的房价进行了预测。
目的在于对福建省房地产市场价格的影响因素形成全面、客观的认识,并为房地产市场的各个参与者的决策提供参考。
[关键词]房地产价格;房价影响因素;回归分析The analysis and predictions of the real estate market price in FujianAbstract: The real estate industry has become an important pillar industry of China afterthe development in the past decade. Its high-speed development has attracted worldwide attention. In the recent years, the real estate price rose rapidly. Especially in some regions, the housing price goes up sharply and its rate has far exceeded the increasing rate of the overall economy. Therefore, the problem of housing price incurs the high attentions of the academic circles, enterprises, governments and public opinions. What’s the factor that cause the real estate price keeps on rising so fast? In this paper, we took the real estate market in Fujian Province as an example, carried on qualitative analysis and regression analysis for factors affecting real estate market price, and estimated the housing price in Fujian. The purpose of this paper is to find out the extraordinary factor to influence the market price in Fujian Province, and provide references for the decisions of each participant of the real estate market.Keywords: The real estate market price Factors affecting price Regression analysis目录一、引言 (1)(一)研究的背景与意义 (1)(二)研究内容与方法 (2)二、房地产价格的相关研究回顾 (2)(一)房地产价格的基本概念 (2)(二)国内外研究的文献综述 (3)三、福建省房地产价格影响因素的定性分析 (4)(一)房地产价格影响因素概述 (4)(二)福建省房地产价格的影响因素分析 (6)四、福建省房地产价格影响因素的定量分析 (10)(一)指标的选择 (10)(二)各变量之间的相互关系 (12)(三)模型估计 (13)(四)模型评价 (15)(五)房价预测 (16)五、结论 (19)(一)实证结果小结 (19)(二)稳定房价的相关政策建议 (19)参考文献 (21)一、引言(一)研究的背景与意义房地产业是国民经济的一个重要产业,是国民经济的基本承载体。
我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究共3篇
我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究共3篇我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究1随着我国经济的快速发展,房地产行业也得到了巨大的发展和支持。
然而,房地产价格的波动也成为社会关注的热点话题之一。
本文将探讨我国房地产价格的变动特征以及影响因素,通过实证研究来深入分析其内在原因。
一、房地产价格变动特征在近年来,我国房地产市场呈现出较为明显的价格波动特征。
从全国范围来看,2008年到2017年,房地产价格呈现出先上涨后回落的趋势,其中2008年至2014年期间房价持续上涨,2014年之后房价略有下降。
在地区范围上,一线城市的房价一直保持在相对较高的水平,而二线城市的房价则经历了中高速上涨的阶段,最近开始逐渐趋于平稳。
二、影响因素分析1、宏观经济政策因素宏观经济政策对房地产市场影响颇大。
例如,在2008年全球金融危机之后,国家出台了一系列刺激经济发展的政策,其中包括放松货币政策。
此时,大量流动性进入房地产市场,导致房价水平开始抬升。
而后,国家又出台了一系列房地产调控政策,包括限购、限价、贷款政策等,此时房价出现了一定程度的回落。
2、市场供需因素市场供求关系是影响房价波动的最主要因素之一。
当市场供大于求时,房价就会下降;当市场需求大于供给时,房价就会上涨。
近年来,房地产市场供求关系的改变主要得益于人口结构的转变、城镇化进程的加速以及房地产市场的进一步完善。
3、城市化进程因素随着城市化进程的加速,越来越多的人涌入城市寻找工作,导致了城市居民的需求量大幅增加,楼市供应量偏少,这也为楼市的上涨提供了基础条件。
随着国家一系列积极的城镇化政策的推行,城市化将会得到进一步的推动,因此,房地产市场也有望在此基础之上持续稳定增长。
三、结论通过实证研究和理论分析,发现我国房地产价格变动受到多种因素的影响,其中宏观政策、市场供需和城市化进程是主要因素。
因此,我们应该在总结房地产价格变动规律的同时充分考虑其影响因素,以更好地指导房地产市场经济运行,推动经济的持续稳定发展综上所述,我国房地产价格变动受制于多方面因素,包括宏观政策、市场供需、城市化进程等。
房地产价格波动影响因素论文
房地产价格波动影响因素论文摘要:本文的回归方程可以用来预测我国房地产价格的变动趋势,政府宏观调控部门、房地产相关管理部门和房地产消费需求的居民等提供分析依据,尽快制定和完善相应的政策和对策,让我国房地产业健康有序地发展。
关键词:房地产价格;多元线性回归;影响因素一、引言近几年来,快速繁荣发展的房地产业已成为我国的支柱产业,虽然随着土地供给有限,居民收入的不断增加,房地产价格增长成了必然的趋势,但是中国的房地产价格的上涨速度和幅度远远超过了居民可支配收入增长的速度,根据中国统计局数据计算:1998年至2006年,以现价计算的中国城镇居民人均可支配收入平均增长10.2%,而现价住宅销售额的增长却达到32.6%。
过高的房价不仅成为大多数居民的主要经济负担,也直接影响到国民经济的健康发展,文章通过对一些影响房地产价格宏观因素的相关数据进行实证研究来得出一个定量结论提供参考,并对我国房地产市场的宏观调控提出政策建议。
二、多元回归模型因子选取及分析(一)模型因子的选取本文研究的样本为2000—2011年季度数据,1997年开始实行住房改革,这之前房屋价格还没有完全市场化,不宜用时间序列数据作为本模型的实验数据。
本文数据主要来源于《中经专网(教育版)》、《房地产动态》。
影响房地产业发展的主导因素是住房制度、信贷政策和土地使用权出让制度等宏观因素,因此也较难进行量化研究和分析。
故本文选取8个政策变量与房地产价格建立模型,采用软件excel和eviews对数据进行分析。
(二)初步多元线性回归模型分析仅凭定性分析,难以确定哪个宏观因素对我国房地产价格具有决定性的影响,也不好评判同时选取这些因素作为自变量和房地产价格指数建立模型是否合适,如果不合适,应该如何取舍。
下面进行初步多元回归分析,根据数据显示结果来进行判断。
如表1所示,回归模型的线性关系是显著的(significancef=3.48745e—42α=0.05)。
房地产价格波动对宏观经济影响的一般均衡分析
房地产价格波动对宏观经济影响的一般均衡分析摘要:本篇论文以宏观经济学的角度,对房地产价格波动对宏观经济影响进行了一般均衡分析。
通过建立简化的宏观经济模型,本文重点研究了房地产价格波动对消费、投资、国际贸易、劳动市场和金融市场等方面的影响,并探讨了政府应对房地产价格波动的政策措施。
研究发现,房地产价格波动在短期内对宏观经济产生显著的影响,但在长期内则与宏观经济的稳定性关系更为密切,政府应实行一定的宏观调控政策,以确保房地产市场的平稳运行。
关键词:房地产价格波动;宏观经济学;一般均衡分析;政策调控前言房地产市场是任何一个国家或地区经济的重要组成部分。
当房地产市场发生价格波动时,不仅会影响到个人的赚钱、就业和生活等方面,更会对整个宏观经济造成深远的影响。
因此,研究房地产价格波动对宏观经济的影响,对于深入了解宏观经济发展规律具有重要意义。
在全球范围内,自1970年代以来房地产市场的价格波动经常出现。
然而,不同国家和地区对于房地产价格波动的敏感度有所不同,具体表现在受经济、政治、法律等因素的影响也有所不同。
本文主要从宏观经济学的角度出发,以一般均衡分析为手段,研究房地产价格波动对宏观经济的影响。
1. 一般均衡分析模型一般均衡模型是一种宏观经济学模型,旨在研究经济体中各个市场之间的相互作用。
在一般均衡模型中,经济体被看做是一个庞大的市场,由一系列相互依存的市场组成,包括商品市场、资本市场、劳动力市场等。
在一般均衡模型中,有一个基本的假设,即所有市场都处于均衡状态。
所有的供给都会被购买,从而达到价格和利润的均衡。
换言之,一般均衡模型具有市场均衡、资本意愿、价格受制于需求等特点,适用于分析多个市场相互作用和影响的宏观经济模型。
1.1 模型的组成本文所建立的一般均衡模型主要由四个部分组成:生产部门、消费部门、政府和外部经济环境。
为简化模型,我们仅考虑三种商品:消费品、投资品和进口商品,以及两种生产要素:资本和劳动力。
房价分析毕业论文
房价分析毕业论文房价作为一个国家或地区经济的重要指标之一,一直受到学者们的关注。
本篇毕业论文旨在对房价进行分析与研究,以期了解房价变动的原因及其对经济的影响。
本文分为三个部分,第一部分介绍房价概念及其重要性;第二部分探讨房价变动的因素;第三部分分析房价变动对经济的影响。
一、房价概念及其重要性房价是指在市场条件下房产的价格,也是一个市场经济体系中的重要指标。
房价不仅直接涉及到人民的生活,更涉及到国家经济的发展。
因此,房价的动态变化对于政府、企业和个人都具有重要的意义。
首先,房价对于政府具有重要影响。
因为房价直接关系到人民的住房需求和生活质量,因此,政府需要采取一系列政策以调节房价波动,保障人民的住房需求。
同时,房价也与国家经济的发展密切相关,如房地产业对于促进市场经济发展、拉动需求、解决就业,都具有重要作用。
政府也可以通过调节房价来促进经济发展。
其次,房价对于企业和个人也具有重要的意义。
房地产是一个重要的投资领域,对于许多企业和个人来说,房价的变动直接影响到其资产的增值或贬值。
因此,在投资房地产领域时,要时刻关注房价变化,以确定合理的投资策略。
对于个人而言,房价对于购房者来说也是一项重要的成本,库存房价水平可直接影响购房者偏向的房屋类型以及即将购买的成本。
二、房价变动的因素房价变动的因素有很多,但总的来说,可以归纳为两个大类:市场因素和政策因素。
下面分别阐述这两类因素的作用。
市场因素:1.供求关系:房价的高低与供求关系密切相关,若供不应求则价格会上涨,反之则下跌。
2.经济增长水平:经济增长水平对房价的影响非常显著。
经济发展快速的地区,也会导致房价上涨。
3.城市化进程:城市化进程的加快推动了大量人口向城市迁移,增加了市场需求,同时加大了供需矛盾,对房价上涨产生了较大的影响。
4.利率变化:贷款利率的变化对于房价也具有重要影响。
若利率上涨,一般来说会对买房者产生拒绝效应,从而导致房价降低。
政策因素:1.宏观调控政策:政府可以通过发布一系列宏观调控政策来控制房价。
房地产市场的价格波动与
房地产市场的价格波动与房地产市场的价格波动与经济发展近年来,房地产市场的价格波动成为全球经济发展的焦点之一。
随着经济发展的不断推进,房地产市场的价格波动对经济稳定以及社会福利产生了重大影响。
本文将探讨房地产市场价格波动与经济发展之间的关系,分析其原因及可能的解决方案。
一、房地产市场价格波动的影响房地产市场价格波动对经济发展具有深远的影响。
首先,房地产市场的价格波动会对消费者购买力造成直接影响。
当房价上涨时,购房成本提高,消费者需承担更多的负担,从而减少其他消费支出,抑制了经济的消费需求。
反之,当房价下跌时,消费者将面临负债过重的风险,也会限制其消费能力,导致经济增长乏力。
其次,房地产市场价格波动对金融体系稳定构成挑战。
房地产市场的发展需要大量的资金投入,而房价波动会导致银行的不良贷款风险加大,进而对金融机构的运营稳定性产生不利影响。
特别是在房地产市场泡沫破裂时,金融风险会迅速蔓延,甚至引发金融危机,对整个经济体系造成严重影响。
最后,房地产市场价格波动还会对社会稳定产生影响。
高房价使得住房成为一种奢侈品,给中低收入群体造成压力,加重社会贫富差距,导致社会矛盾和不稳定因素增加。
同时,房地产市场价格波动也会引发土地开发、建筑工程等行业的景气度波动,进而影响社会就业情况。
二、房地产市场价格波动的原因房地产市场价格波动的原因较为复杂。
首先,供需关系的变化是价格波动的重要原因之一。
当需求大于供应时,房价上涨;当供应大于需求时,房价下跌。
其次,货币政策的调控也会对房价波动产生影响。
当货币政策过松时,资金的供应增加,会刺激房地产市场,推动房价上涨;当货币政策过紧时,资金的供应减少,房价则会下跌。
此外,宏观经济环境的变化、土地供应限制以及政府调控政策等因素也会对房地产市场的价格波动产生重要影响。
三、房地产市场价格波动的解决方案要解决房地产市场价格波动带来的问题,需要采取综合举措。
首先,应加强土地规划和供应,确保房地产市场供应能够满足需求。
《2024年我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》范文
《我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》篇一一、引言随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速推进,房地产市场逐渐成为国民经济的重要支柱产业。
然而,近年来我国房地产市场价格波动较大,引起了社会各界的广泛关注。
因此,研究我国房地产价格波动形成机制及影响因素,对于促进房地产市场的健康发展、维护社会稳定具有重要意义。
二、我国房地产价格波动形成机制房地产价格波动是指房地产市场中房价的涨跌变化。
其形成机制主要受到市场供求关系、政策调控、经济周期等因素的影响。
1. 市场供求关系市场供求关系是影响房地产价格波动的主要因素。
当需求大于供应时,房价上涨;当供应大于需求时,房价下跌。
而需求和供应的变化受到多种因素的影响,如人口增长、城市规划、土地供应等。
2. 政策调控政策调控对房地产价格波动具有重要影响。
政府通过调整土地政策、房地产税收政策、信贷政策等手段来调控房地产市场,从而影响房价的涨跌。
例如,土地供应紧张时,政府通过调整土地出让政策来平衡市场供求关系;房地产税收政策调整可以影响购房成本和投资回报率,从而影响房价。
3. 经济周期经济周期也是影响房地产价格波动的重要因素。
在经济繁荣期,房价上涨;在经济衰退期,房价下跌。
这是因为经济周期会影响人们的收入水平和投资信心,从而影响房地产市场的需求和供应。
三、影响因素分析除了上述形成机制外,房地产价格波动还受到以下因素的影响:1. 地理位置地理位置是影响房地产价格的重要因素。
不同地区的房价受到当地经济、文化、人口等因素的影响,存在较大的差异。
例如,一线城市的房价普遍高于二线、三线城市。
2. 人口结构人口结构对房地产价格也有重要影响。
人口增长和老龄化等因素会导致住房需求的增加,从而推动房价上涨。
而人口流失则可能导致房价下跌。
3. 金融市场金融市场对房地产价格的影响也不可忽视。
房地产市场与金融市场密切相关,房地产市场的发展需要金融市场的支持。
例如,信贷政策的调整会影响购房者的贷款成本和还款能力,从而影响房价。
房地产价格影响因素分析研究论文(共5篇)
房地产价格影响因素分析研究论文(共5篇)第1篇:我国房地产价格的影响因素分析自1998年实施城镇住房制度改革以来,我国房地产市场取得突飞猛进的发展,房地产业在我国国民经济中占有举足轻重的地位,2016年房地产开发投资更是高达100847亿元,对GDP增长贡献率提升至78%。
这些对于提高人民生活水平、改善人民居住条件,推动城市化进程起到了极大地推动作用。
然而,房地产市场在促进经济发展的同时,也带来了诸多问题:高昂房价超出居民消费水平,“房奴”成为一大社会现象;房地产空置率迅速增长;房地产投资过度;一些城市房地产结构矛盾突出;高价房产易加大贫富差距等。
房价的过快上涨既波及社会的稳定又危害国民经济的健康发展,成为我国公众关注的焦点。
因此,研究影响房地产价格的因素并分析这些因素的影响程度,对于稳定我国房地产价格具有重要的意义。
一、理论模型由于传统的结构性模型不能明确给出变量之间的动态关系,而且当变量为非平稳时,会带来严重的伪回归问题。
因此,本文采用向量自回归模型对我国房地产价格的影响因素进行分析。
VAR模型是1980年由西姆斯最先提出,基于数据的统计性质,把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的向量自回归模型;VAR模型作为一种非结构性的模型,主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击,冲击的大小、正负及持续的时间。
VAR理论模型如下:Yt=A1Yt|1+…+ApYt|p+BXt+εt其中,Yt为k维内生变量向量,Xt是d维外生变量向量,矩阵A1,…,Ap为要被估计的系数矩阵,t为样本个数,P为滞后阶数,ε为k维冲击向量。
在VAR模型中,将房地产价格(P)作为被解释变量,将国内生产总值(GDP)、货币供应量(M2)、存款基准利率(BDR)、贷款基准利率(LOAN)、城镇居民可支配收入(INC)、居民消费价格指数(CPI)和商品房销售面积(SA)作为解释变量。
经济学论文-房地产价格上涨的原因、危害及对策
房地产价格上涨的原因、危害及对策摘要:房地产价格过快上涨的主要是由供求关系、宽松的货币政策和通胀预期、房地产开发成本上升、房地产投机炒作等原因引起的。
过快上涨的房价使普通百娃无力承受,而进入了“蜗居”时代,导致现阶段住房矛盾比较突出,在一定程度上影响了社会的和谐发展。
同时房地产价格过快上涨容易出现房地产行业的泡沫.增加金融风险,不利于中国经济良性、持续的发展。
在了解房地产价格过快上涨的原因、危害的基础上,提出了一些建议性的调控对策。
关键词:房地产;价格;上涨;供求平衡;调控;Abstract:Real estate prices rising too fast mainly by supply and demand relations, easy monetary policy and inflation expectations, the rise in the cost of real estate development, real estate speculation and speculation causes. The average house price hikes in the Eva unable to bear, and into the "humble abode" era, leading to present housing is more prominent contradiction, to a certain extent, affected the development of harmonious society. At the same time, the real estate price hikes in the real estate industry is easy to appear the foam. Increase the financial risk, is not conducive to China's economic benign and sustainable development. To understand the real estate price hikes in the basis of reason, harm, and put forward some Suggestions of control policy.Key words:Real estate; Prices; Rise; Supply and demand balance; Regulation;中图分类号: F290.30 文献标识码: A1 房地产价格的认知房地产市场是一个非常复杂的市场,房地产商品具有一般商品所不具有的极其复杂的特征,这些属性和特征使得房地产的价格决定较一般商品或资产更为复杂。
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房地产价格波动影响论文内容提要:股票与房地产价格的波动会对一国银行系统产生重大影响,资产价格的波动主要通过信贷风险渠道、市场风险渠道、经纪业务收入渠道、为附属机构注资的风险渠道及“第二回合”渠道等传导渠道影响到银行系统的稳定。
所以为维持银行系统的稳定,监管当局应该密切关注股票与房地产价格可能出现的剧烈下跌对银行部门可能产生的风险并以相应的方法应对。
关键词:股票价格波动;房地产价格波动;银行系统稳定;传导渠道一、引言金融部门参与资产市场深度越来越深入发展暗示着股票和房地产价格的波动将对一国金融机构的资产负债表产生重大影响。
一条直接的渠道是通过非信贷资产的价值重估和从资产交易价值中所获得的经纪费用的变动影响收益。
另一条稍微间接一点但却关键的渠道是通过家庭和企业净财富的变动来影响金融机构资产负债表。
因为股票和房地产价格的下跌影响家庭和企业借款人的清偿力,它们可能增加金融部门资产组合中不良贷款的比例,因此降低银行资本总量和削弱其贷款。
特别是在资产价格整体下降时,这种效应可以通过贷款抵押物价值的下降而得到加强,因为银行通常在违约发生时可以通过出售抵押物来补偿损失。
但是金融机构在此时都力图以很低的价格出售这些资产,因此对资产市场和银行资产负债表的负面影响可能自我加强。
这些效应的结合就可能产生一次”信贷紧缩”,进一步恶化由开始时资产价格下跌所引发的紧缩效应。
相反,一个相同的机制可能在经济高涨时放大资产价格上涨的效应。
随着家庭和企业的净财富的增加,银行的资产负债表得到改善,贷款能力也得到增强,从而使信贷出现繁荣。
这一传导机制被证明在那些银行主导型金融系统国家,比如欧洲大陆国家和日本,相比那些股票和债券市场主导型金融市场(Market-basedfinancialsystem)国家,比如美国和英国等国要强烈的多。
资产价格波动对金融机构资产负债表的损害作用强调了建立资本充足率高和监督合理的金融系统的必要性。
脆弱的金融系统将削弱把资金从资金盈余人导向资金需求者的能力,增加资本成本从而限制了创新企业获得流动资金,进而阻碍投资和经济增长①。
一些发达国家和新兴市场国家过去二十年来的经历也表明,资产价格崩溃之后政府支持的银行救助过程是有非常高的成本的。
还有,金融系统的结构性脆弱还可能通过导致货币政策的”纵容”从而损害价格的长期稳定,即为避免金融系统崩溃的高成本和财政救助程序,货币政策当局可能试图维持一种宽松的货币政策,这就可能促使初期的资产价格泡沫进一步膨胀。
相反,政府可能在资产价格崩溃之后选择”放宽管制”,从而可能阻碍进行必要的金融系统重组的进程。
国际上有关改革资本充足率标准和加强信贷和市场风险管理的大量努力就部分反映了考虑到金融机构在资产市场波动中的高风险以及资产价格波动对金融系统稳定性的潜在影响,而增强其稳健性的想法。
即使在金融系统资本充足、监督合理的情况下,金融脆弱性仍然可能因为企业和家庭部门的过度负债而发生。
因为在一次长期的繁荣之后,股票市场的调整通常要花费很长时间来进行,这就可能导致萧条时期的延长,即使金融部门的清偿力在开始时并未受到影响。
延长的股票市场调整过程在企业和居民参与资本市场程度比较深的情况下可能尤其严重。
这是因为,如以上讨论的,股票和房地产价格的阶段繁荣通常使资本的实际成本降到低于它的基础水平,这又通过预期和托宾Q效应,导致过度投资。
资本成本的这一超调降低了企业盈利性从而增加了金融脆弱性。
这可以从日本1990年代的经历见证到。
而且这一事件要经过相当长的时间才能恢复②。
二、股票与房地产价格波动影响银行稳定性的传导机制那么股票与房地产价格的波动会通过哪些渠道影响到银行呢?通常我们根据风险来源的不同将银行的风险分成五大类型:信贷风险,即贷款抵押品价值的严重下降及股票和房地产市场上的借款人违约率不断上升的风险。
市场风险,即银行作为房地产和股票市场的直接投资者所面临的风险。
盈利性下降的风险,即银行整体营业收入的突然下降的风险。
这是由于传统银行业务收入的下降不足以通过资产交易、投资银行业务收入及资产管理服务等业务所获得的收入和费用所补偿时而发生的风险。
为附属机构注资带来的风险,即因银行的非银行附属机构或相关联的实体过多参与房地产或证券投资业务而招致的风险。
”第二回合”效应风险,即某一时期资产价格下降通过影响宏观经济和金融环境,进而影响到银行稳定性的风险。
信贷风险渠道可能是银行考虑最多的风险来源。
首先是因为信贷业务仍然是银行业最主要的收入来源。
而且,在那些银行主导型金融系统国家中,银行最主要的风险就是来自于房地产市场,因为房地产行业本身就是一个依靠银行贷款发展的行业。
另外,在这些国家,银行直接参与股票市场的程度相对较小,所以股票市场价格下降对银行直接的影响不大。
而股票市场影响银行最主要的是通过对宏观经济环境和居民财富的影响来间接影响银行。
但是,要准确的给出一国银行所面临的风险,我们必须详细的分析每一条渠道对银行的影响。
信贷风险渠道过去的一些银行危机事例证明,银行很可能处于资产价格下跌过程中的风口浪尖上。
银行贷款往往是居民家庭和企业投资于股票市场和房地产市场最主要的融资来源。
所以,一旦资产价格开始回落,借款人的偿还能力就会受到影响,有的甚至可能出现破产,银行贷款的质量肯定会迅速下降。
随着银行不良资产占贷款份额的增加,银行就得靠出售贷款抵押品来减少损失。
这又导致抵押品市场出现供给过剩,抵押资产的价格进一步下跌,特别是在封闭和分割的市场上,银行被偿还的可能性因此就会受到损害。
因此,为了评估资产价格迅速下降所带来的信贷风险,有必要对信贷风险的主要方面作更进一步的分析。
1、信贷扩张的数量了解银行贷款在支持资产价格上涨的过程中所扮演的角色是重要的。
当资产价格的上涨是与经济基本面预期的改善,或实际利率的下降相关时,就可能引起银行贷款的增加。
然而,银行贷款也可能给资产价格造成上涨的压力,特别是如果银行放松它们的贷款标准时。
比如,上个世纪90年代发生在斯堪的纳维亚半岛国家以及日本的银行危机,就是由于银行过度放宽贷款标准,导致名义和实际贷款以两位数的增长速度增长。
在芬兰,个人银行贷款增长量与随后出现的不良资产的比率接近1:1。
特别是,当银行的贷款人过多的参与股票与房地产市场时,这可能就成为一次潜在的经济衰退的指示器。
在房地产市场上的贷款大多为抵押贷款,所以我们可以用抵押贷款的数量和增长率的增加来代表银行对房地产市场提供的资金支持。
但有关银行贷款对股票市场价格上涨提供资金支持的相关信息却很少。
一般而言,贷款总量的上升趋势通常会促进,或者至少会伴随有股票价格的上涨。
然而,可获得的数据却并不能够清楚的证明这种关系。
另一方面,在银行主导型金融市场国家,比如日本和欧洲大陆国家,银行参与股票市场的程度并不深,股票市场投资对银行资金的依赖程度也有限。
例如,在英国,银行对证券交易商的贷款在1999年的贷款总量中只占10%,而在瑞典,证券市场贷款所占比例还不足1%。
这一贷款份额与房地产市场占贷款总额的比例显然不可同日而语。
但是不容否认的是,它也已经构成银行不可忽视的一个重要的风险来源。
而就房地产市场而言,那些房地产价格迅速上涨的国家,银行对这些部门贷款的增长速度也是最迅速的。
比如在爱尔兰,抵押贷款份额的增长而在1997到1998年间翻了一番,增长率超过20%,这就产生了极大的风险。
2、客户的脆弱性就贷款增加本身而言,如果并没有伴随有客户违约风险的上升的话,就不必过分担心。
如果能及时获得有关银行客户脆弱性的信息对于准确了解银行面临的信贷风险是有非常大的帮助的。
最有意义的指标是有关客户的负债能力以及杠杆比率。
因为不同的客户有不同的风险,因此区分不同的客户是必要的。
比如一般而言,居民家庭比公司客户的风险就要小一些;而高杠杆率的房地产开发商或房地产所有人的风险最大,他们也是导致银行在一次房地产价格泡沫中受到损失的最主要的来源③。
3、借款人的分布单独评估平均的信贷质量是不够的,因为银行可能拥有对资产价格变动高度敏感的客户。
这对于”边际”借款人是一个尤其突出的问题。
即使银行在平均上拥有足够的套补风险的能力,但最后一位进入股票和房地产市场的借款人却是特别脆弱的,因为他们是在价格接近顶峰的时候向银行贷款投入股票和房地产市场并预期价格还会继续上涨。
这种客户将是可能遭受最大损失并是最可能出现违约风险的群体。
一旦这些借款面临损失时,他们也就有可能冒更大的风险。
他们的冒险行为导致银行贷款的平均质量恶化,一旦贷款的平均质量恶化,而且如果劣质的项目被当成优质项目来融资时,银行由于信息不对称,不能够区分优质项目和劣质项目,为减少损失银行就会提高贷款门槛,这就可能导致一些好的项目得不到银行融资。
4、抵押品(Collateral)的问题抵押贷款构成担保贷款的主要类型。
作为贷款抵押物的资产就扮演着担保品的角色。
股票也可以作为向银行贷款的担保品,例如,当以向银行贷款融资的方式来投资股票市场或进行管理层收购时,所购股票就成为贷款的担保品。
但银行通常认为股票作为担保品其价值波动性太大,所以不太愿意接受其作为担保品。
银行通常根据抵押品价值的一定比率来发放抵押贷款的,这一比率往往要小于1。
因为当借款人违约时,银行不得不靠出售抵押品来弥补损失时,可能不能够按抵押品的实际价值来出售。
根据过去危机的经历,这一比率在银行问题的形成过程中起了核心作用。
如果这一比率相当低的话,客户违约之后银行在处理抵押品时受损失的可能性就小;如果这一比率很高,即使资产价格只是较小的下降也可能使银行遭受较大的损失。
银行在客户违约时成本的大小等于贷款数量与抵押资产的价值的差。
对于LTVs的评估并不是直接的,它要考虑包括LTVs 的大小和价值评估的程序。
因为在这两个方面不同的国家可能会有不同的标准,所以LTVs是不能够在国与国之间直接进行比较的,除非它们之间的价值评估程序是一样的。
市场风险渠道银行越来越频繁的介入证券业务就因此越可能受股票价格巨大波动的直接影响。
然而,这种影响的大小要根据证券交易的资本保证金率要求对市场风险的弥补程度而定。
与抵押贷款/价值比率相比,为了弥补所有市场风险而设立的资本保证金要求比率要小得多。
例如,在欧洲国家中,这一比例要求最低的国家是瑞典,只有1%。
而最高的法国、英国也只有8%。
因为资本保证金比率要求太低,虽然欧洲国家银行面临的总体市场风险并不大,但对于个别银行或非银行金融机构而言,仍然可能成为主要的风险来源。
另外,银行所面临的市场风险的大小还与银行在股票市场与债券市场投资的比例而不同。
因为股票市场价格相比债券价格具有更大的波动性,所以股票市场投资占比例大的银行面临的市场风险肯定会大于债券市场投资占主导的银行。
一般而言,银行主导型金融市场国家的银行在股票市场的直接投资要小于债券市场投资规模。