房地产业与银行业风险传染效应分析_郑鹏.pdf

房地产业与银行业风险传染效应分析郑鹏王宇钊（中 国人民银行南通市中心支行江苏南通）摘要：年月以来，历次中央 经济工作会议均强调要 坚持“房住不炒”的定位。我国房地产业与银行业关联 度高，银行业爆发风险 可能会迅速传染至整个金融市场，引发金融危机，因此对我国房地产业与银行业之间的风险传 染效应进行研究，对今后 更好地防范系统 性金融风险 意义重 大。首 先，引入向量修正模型（），对房地产业与银行业之间风险传染机制进行研究，发 现两个行业 主 要通 过房价波动与银行信贷规模传导风险。其 次，利用 模型测算房地产与银行业之间风险溢出强度，发 现银行业对房地产业风险溢出强度更高，并根据结果具体分析了 年金融危机、欧债危机、年“股灾”、部分房企爆雷、新冠 感 染等风险情 景下，政府对两个行业 实施宏观调控政策取得的成效以及风险溢出效应在不同时间段的新变化，最 后提出建议。关键词：房地产风险；系统 性风险；模型【中 图分类号】【文献标识码】【文 章编号】（）引言 年中央经济工作会议首次提出“房子是用来住的、不 是用来炒的”定位，这也为 未来我国房地产行业的发 展指明了方向。年，房地产调控政策密集出台，年，更多 的城市加入到 调控大军中，调控政策也更加全面，年持续加大调控力度，我国房地产业在此期间处于深度调整阶段。年，房地产政策呈现明显的“先紧后松”特征。其中，月份之前执行了比较严厉的政策，包括房 企 融资三条红线”“银行房地产贷 款集中度管理”等，防范房地产 市场风险和 房地产 金融风险的相关提法明显增多。然而，月份以来，受部分房企爆雷、新冠感染“散点 多发”等原因影响，房地产市场快速且持续降温，房地产政策出现重要变化，主要体现在对房企金融风险的关注、对房贷投放的放松等方面。近年 来，随着 我国资本市场改革 发展的不断深入，银行愈发重视金融 创新，推出了种类丰富的金融 创新 产品，金 融机构之间的合作明显增多，我国整 个金融部门杠杆率不 断上升。从公开的市场数据看，目前我国银行机构整体杠 杆 率较高，风险积累程度亦较高，因此，有必要深入研宄银行业的系统性风险。随着我国生产力水平的提高，金融与经济的迅速发展，不同产业与 行业之间的关联 性越来越高，行业间的金融风险传染效应也是专家学者与政策制 定部门重点关注的内容。在 我国，银行业作 为金融体系的中流砥柱，与房地产业存在紧密的联系，两个行业均极易受到市场经济波动的冲击，在当前经济形势变化 无常的情况下，研宄两个行业间系统性风险的传导机制与风险溢出强度就显得十分重要。祕议 经诺室￥一、文献综述（一）风 险传染机制的国内外研究综述（）和（）从风险传染角度定义了系统性金融风险：单一事件通过风险传染 效应影响整个金融体系，使金融体系发生崩溃的可能性。学者主要从以下两个角度分析风险传染的原因和机制：一是信息不对称的 角度。（）认为因为存在信息不对称，银行无法识 别 客户所有的风险，当经济危机发生时，单家银行存在数个风险较高的客户，这 些客户无法及时偿还债 务的概率将会变大，银行也面临极大的违约风险。和（）研宄了个国家的房地产价格和银行信贷之间的关系，发现两者之间不是互为因果的关系，仅房 价上涨使银行信贷扩张，反之不成立。平新乔和杨 慕云（）认为，信贷违约产生的主要原因是银行无法控制借款人获得贷款后的行为，且对于借款人的真实还款能 力未进行细致的贷后管理，即主要不是事 前的信息不对称而是事后的信息不对称。（）认为 信息不对称会提高 投资不理性行为发生的概率，尤其会增加 高杠杆资产 投资项目的融资风险，并将风险传染给银行。况伟大（）认为房价下跌，房地产信贷可能会严重萎缩，引发严重的违约风险，进而导致金融危机的发生。赵志明（）发现由于存在信息不对称性，低成本银行可以通过降低投资水平来传递真实的风险信息。王天（）从信息不对称视角研宄中小企业融资问题，建议银行不断提高贷款审核技术，减少因信息不对称性而导致的风险传染。二是 银行体系的脆弱性角度。（）认为同业拆借市场是银行业风险传 染的主要途径，且银行业的脆弱性与宏观经济的周期性存在联系。和（）认为，投资者使用从银行借来的资金投资于 风险资产，投资者可以通过拖欠贷款来避免低回报情形 下的损 失，当积极的信贷扩张无法防范危机时，将会引发金融体系的脆弱性问题。谷小青（）认 为，信贷规模的不断膨胀 使得具有内在脆弱性的银行 机构变得更加脆弱。王芳（）利用模型度量房地产泡沫的风险价值，为防范风险及风险管理提供依据。张雯（）认为中 国对房地产业的行政干预较多，导致市场机制不健全，银行机构在满足房地产业信贷融资 需求的同时，也承担了较高的风险。蔡真（）从银行体系、地方政府债务、高房价已形成资本外逃压力三个方面进分 析，阐明 了房地产 市场是系统性金融风险重要监控 领域的原因。梁秋霞（）发现，房 价上涨会显著 增 加系统 性金融风险，并使 金融杠 杆与地方政府杠杆上升。（二）风 险溢出的国内外研究综述 年，成员在衍生产品的实 践 和规则中正式将作 为金融机构 市场风险的量化工具。目前，模型已成 为金融领 域测量市场风险的主要 方 法。和（）提出波动“溢出效应”理论，作为风险溢出理论的研宄基础，运用模型研宄了美国、英国、日本股价波动溢出效应。国外学者从市场、区域等角度完善风险溢出效应理论，如和（）创新 提出模型，与模型相比，将风险溢出效应纳入模型框架中，有 效研宄和衡量了系统性风险。对于 模型的深入研宄，董秀良等（）利用多元 模型，对美国、日本与我国上海、香港股市间 的波动性溢出效应进行了研究。李 志海等（）利用 模型，研究了股和大同煤业股票收益率的风险溢出效应。谢福座（）利用 模型，分析了亚洲三大股票市场间 的风险溢出效应。高国华、潘 英丽（）利用模型 测算 分析家上市商业银行对系统性风险贡献度，发现商业银行的系统性风险贡 献 度与自身的风险无关。刘建和等（）利用 模型，分 析了上海、伦敦期 货交易所中铜 期货 市场的风险溢出效应。沈 悦 等（）利用模型，研宄了银行、保险等 行业的系统性风险程度以及这些行业之间风险溢出效应。刘向丽等（）利用 模型，发现作为银行 投资的仅 次于制造业的第二大投资行业，房地产贷款产生的风险与金融系统 内在系统性风险几乎相同。江红莉等（）利用模型、因果关系检 验 模型、模型，研宄了房地产与银行业间 的风险溢出效应，发现房地产业对银行业的风险溢出效应略高于银行业对房地产业的风险溢出效应。（）等开发了模型，并利用该模型计算了美国股票市场对英国、法国等五个主要股票市场的风险溢出效应，发现美国对这些股票市场 都有 着 较强的风险溢出效 应。张禹隆等（）利用 模型，对年房地产业与银行业间的风险溢出效应进行研宄，发现房地产“三条红线”新规对风险溢出效应有 着较明显的抑制效应。二、风险传染机制研究（一）分析方法的选择模型是自回归模型的联立形式，所以称向量自回归模型，能够分析两个变量之间的关系，具体表达式如 下：，？，（二）指标选取和数据说明本文选取？年季度末这一时间段内我国房地产 价格指数、银行机构各项贷 款余额两个指标的季度 数据。其中房地产价格指数（）用全国商品房 销售 额除以销售面积计算，银行机构各项贷 款余额（）直接从抓取，为缩小数据的绝对数值，两个样本指标数据均取对数。变量描述性统计变量平均值最小值最大值标准差偏度峰度房地产业收益率（）银行业收益率（）（三）实证分析平稳 性检验。本文选取 平稳 性检验方法为单位根检验（检验），检验结果如下表：检验结果显示，各变量的统计值均大于置信水平下的临界值，接受了存在单位根的原假设，表明两个时间序列是非平稳性序列，而各变量一阶 差分值 都拒 绝了原假设，说明这两个时间序列均 是一阶差分平稳序列，因此下面建立的 模型是需要进行协整检验与误差修正的。协整关系检验和误 差修正模型的建立。根 据 单 位根检验结果，得出、均 是一阶单整。首先，应对模型的最 大滞后 阶数进行确定。由表可知，滞后期，最小，同时，根 据标记的不同准则，综合考虑确 定该模型的最大滞后阶数为。其次，对各变量进行协整检验，结果见表。迹检验结 果 表明，只有一个线性无关的协整向量（上表中打星号者）最大特征根检验表明，可以在的水平上拒绝“协整秩为”的原假设，但无法拒绝“协整秩为”的原假设，两者得出的结论都为存在一个协整向量。协整检验结果秩特征值统的临界值迹统龍的临界值 然后，利用 的 方法估计该系统的向量修正模型（），得出协整方程（见表）。根据表中信息，经诺室￥可以将估计函数表达为：从上面 方程可以看出房地产价格与银行机构贷款存在正向的均衡 变 动 关系，但仍需检验 模型的残差是否存 在自相关，以及检验 模型是 否 稳定，具体见表与图，表中值 均 大于，接受原假设，模型不存在自相关。图显示，除了模型本身所假设的单位根之外，伴随矩阵的所有 特 征值均 落 在单位圆之内，因此是稳定的。模型稳定性检验格兰杰因果检验与脉冲响应分析。由于格兰杰因果检验反映的是时间先后关系，并非真实的 因果关系。因此，在该检验滞后 阶数的选择中，本 文选择不同的滞后阶数，反映房地产 价格变化对银行业务影响的作用时间。结 果显示（见表），在协整关系存在长期正向关系的情况下，房价波动与银行信贷之间也存在双向的格兰杰因果关系，且其冲击能够立刻反映出来。表格兰杰因果检验结果因果性（零假设）滞后阶数值统雅的值结论金融机构各项贷款不是房地产价格指数变动的格兰杰原因拒绝房地产价格指数不是金融机构各项贷款变动 的格兰杰原因 拒绝由于格兰杰因果检验属于外生性检验，仅体现事件发生的先后关系，并 不 能说明事件之间所 存 在的因果 关系。因此，接下来通过脉冲响应函数进一步分析房地产业与银行业的风险传染关系。由图可以发现，房价波动受到自身冲击的影响最大，开始达到，随着时间推移，波动开始变缓，说明受到大众预期的影响，房价开始上涨较快，但随着预期向理性回归，房价上升逐渐趋于平缓。银行贷 款对房 价的冲击响应开始为，逐步上升后趋于平稳，说明银行信贷扩 张将长 期 推动房 价上升，且长期影响更 大。银行信贷增长受到自身的冲击最大，房价的增长同样会使信贷规模增长，且长期影响程度更综上所述，从协整 方程和脉冲响应的分析结 果看，房价波动 受 到银行 信贷的影响。从长期来看，房价波动与银行信贷是同 向变动的，据此可以对房地产业与银行风险传染效应展开进一步的研宄。三、风险传染效应研究（一）分析方法的选择目前，学 术界 认同度最 高的风险溢出的测量方 法是和 提出的理论（条件在险价值），其中 以 模型为基础的 既 能计算资产在一定置信度下最大的损 失值，也能准确分析 极端事件下风险的情况，故本文选用 模型进行风险溢出效应度量。模型。时间序列中金融资产价格波动 具有集聚性，使模型残差序列无法满足同方差假定，因此本文引入广义 模型（）来拟合股 票的收益率，其中均值方程由自回归移动平均模型（）来建立。（，）与模型的表达式如下：卜十，（，十十十十八 与 模型 指是在一定置信度 水平下，单家机构或市场 金融资产在未来特定时期内有可能的最大损 失。其表达式如下：，）其中，为 某一金融资产 在一定持 有期的价 值损 失额，匕为资产价值损 失小于可能损 失上限的概率，为给定置信水平下的在险价值，即可能的损失上限，为给定的置信水平，模型计算出来的均值，为模型计算出来的条件方差，为置信水平的分位数。模型的定义 为 在 某一置信 度 水平下，单一机构（市场）对其另一机构（市场）的风险溢出效应，具体表达式如下：）其中，表示机构（市场）处于极端不利情况下，所面临的风险，因为不仅包括单个机构（市场）对其他机构（市场）的风险溢出，还包含自身的风险损 失。因此在研宄机构间风险溢出效应时，还需将计算的 值减去本机构（市 场）正常情况下最大风险损失值，具体表达式如下：若需要深入研宄单家机构（市场）对另一机构（市场）的风险溢出程度，可以在此基础上将风险值进行标准处理：（；）模型。根据上文介绍的 模型，单家机构的在险价值为：，在计算 时，需考虑 房