2018房地产信贷风险的ＶＡＲ模型分析——以三亚为例

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　　【摘要】房价一直是政府、金融机构和老百姓关注的焦点，三亚的房价是否太高，房地产信贷风险与房价到底有什么关系，这些都是值得深思的问题。本文先从理论上分析房地产信贷风险和经济增长、房价等的关系，再结合三亚市的实际数据，采用VAR模型，对三亚的房地产信贷风险进行定量分析，力图得出减少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增长及房价的关系
　　
　　１、GDP增长导致房价虚高
　　与一般商品相比，房地产商品具有供给弹性小的特点，其供给曲线更为陡峭。因此，随着经济的发展，需求曲线移动后，房地产价格的增长幅度会高于一般商品价格的增长幅度。此时，少数理性的投资者会对房地产进行投机，房地产的需求进一步扩大（投机需求），价格进一步上涨，虚高的房价即泡沫随之产生。由此，在经济正常发展，且政府不对房地产业进行干预的情况下，房地产市场泡沫的产生几乎是必然的，泡沫持续时间的长短和危害大小取决于整个社会可用于房地产投机的资金额的多少。
　　２、虚高房价导致房地产信贷风险增加
　　世界各国的经济发展史表明，虚高的房价已经成为银行风险累计的标志。当房地产价格较高，涨幅较快时，房价的持续增长会给消费者一种房价将继续走高的预期，一些投机者会利用连环抵押贷款的方式进行住房投机，这就积累了银行的信贷风险。而开发商在获取项目后，都会充分利用财务杠杆，借入数倍于其自有资金的银行资金；另一方面，由于房价上涨，开发商获得了高额的回报，会进一步吸引更多的开发商进入，导致更多的银行贷款进入房地产业。对于银行来说，房价的走高使得贷款抵押物价值不断上升，且利息收入也稳定，因此银行也有继续放贷的冲动。而政府，更是房价持续走高的受益者和推动者，在获得更多土地转让收入和房地产税收的情况下，政府一般会出台更多的优惠政策，以刺激房地产业的快速发展，同时也加剧银行的信贷风险。
　　综上所述，随着房价的上涨，消费者（投机者）、开发商、银行、政府为了各自的利益，都会进一步推动房价的上涨，从而导致银行信贷风险越来越大。但如前所述，房价是不会无限上涨的，当房价的上涨超过全社会消费能力的时候，资金链条就会断裂，房地产泡沫也就会破灭，这时房价就会迅速大幅下降，很多开发商、银行也会因此破产，从而导致整个社会的经济发展停滞甚至倒退。
　　
　　二、对三亚市房地产信贷风险进行定量分析
　　
　　通过以上分析可知，GDP的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直接关系。本文结合三亚的实际数据，用VAR模型对三亚的房地产信贷风险进行定量分析。
　　１、指标的选取
　　本文选取的指标分别为三亚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总贷款额的比例（fdb）。考虑到数据获得的可能性，以中国人民银行规定的贷款的基准利率代替房地产贷款利率。另外，虽然也可以选取不良贷款率作为金融机构房地产信贷风险指标，但是在房地产泡沫破灭前，经济是一片繁荣，不良贷款率在泡沫的掩盖下是比较低的，因此本文就选取三亚市金融机构房地产贷款额占总贷款额的比例作为衡量房地产信贷风险的指标。
　　２、模型估计结果及说明
　　（１）模型回归结果。本文对fdb、gdp、syg、fj、lv建立VAR模型，由于指标存在季节性，且是非平稳的，所以先对它们进行季节性调整，并且进行一阶差分处理，调整后各指标分别为cgdp、csyg、cfj、clv，再根据AIC准则和滞后结构的单位根分析，在滞后1阶时，AIC最小，且模型所有的根均在单位圆内，故确定模型为滞后1期的VAR模型。
　　（２）脉冲响应分析。建立VRA模型后，进行基于该模型的脉冲响应分析，下面是fdb对于cgdp、csyg、cfj、clv的12个季度的脉冲响应图：