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摘 要:当前,房地产宏观调控引发的房地产市场调整将给金融机构贷款安全造成影响.本文运用向量自回归方法,以河南省洛阳市为例,对商品房价格、销售量、利率变化对金融机构房地产贷款质量的影响,进行了实证分析和压力测试.本文认为在房地产萧条情形下,银行会受到较大打击,但通过压力测试表明银行可以承受.
关键词:金融机构;房地产贷款;压力测试;向量自回归
文章编号:1003-4625(2010)11-0103-04中图分类号:F832.45文献标识码:A
一、绪论
(一)问题的提出
2009年,中国房地产市场上演了由谷底向巅峰的大逆转,房价的节节攀升和房屋销售的火爆成了国际金融危机“寒冬”里一道独特的“风景”.然而,在表面繁荣的背后,房地产市场巨大的泡沫也日益引起各方特别是政府管理层的高度重视.房地产泡沫的危害有目共睹,金融业首当其冲.因此,未雨绸缪式的宏观调控对于防范金融风险、保障经济持续健康发展至关重要.
2010年4月份以来,国务院及相关部门相继出台了一系列房地产调控政策,被称为“史上最严厉的调控措施”.政策推出后,房地产市场形势陡然逆转,一线城市房地产市场甚至陷入“冰冻期”.鉴于房地产市场广泛的牵连性,在当前国内外经济不确定性较大的形势下,房地产市场调整是否会导致严重的金融风险甚至影响金融稳定,调控政策是否应该持续甚至加码,需要进行科学的评估,最好是有一个较为准确的定量判断.虽然上半年多家商业银行对此进行了系统性的压力测试,但同时也应针对不同地区进行多层次的评估.
(二)理论基础
根据IMF(2004)的定义,压力测试(Stress Test-ing)是指一系列用来评估一些异常但又可信的宏观经济冲击对金融体系脆弱性影响的技术总称,是一种对金融风险的定量研究方法.
金融风险管理中,VAR(在险价值法)能较为准确地测量金融市场处于正常波动情形下资产组合的市场风险,但不能处理金融市场处于极端价格变动的情形,于是,人们引入了压力测试.压力测试是分析最不利市场情形对资产组合影响效果的一种方法,已成为国际风险管理体系中不可缺少的一部分.我国部分商业银行于2003年在银监会的牵头下进行了压力测试在风险评估方面的尝试,今年以来,银监会又要求部分商业银行进行了房地产贷款压力测试.这一方法已获得较广泛的认可.
(三)研究方法
由于造成金融风险的因素很多,而且经济指标往往具有延续性,压力测试自变量还应考虑其滞后项.因此,本次测试将使用VAR(向量自回归)模型来建立冲击变量和风险变量之间的数量联系,以满足这一要求.
VAR模型是自回归模型的联立形式,所以又称向量自回归模型.VAR(向量自回归)常用于预测相互联系的时间序列系统,以及分析随机扰动对变量系统的动态影响.本文将采用VAR方法,以全国70个房屋销售价格重点监测城市之一的洛阳市数据为例,分析房地产价格、销售量、利率变化对金融机构房地产贷款不良资产的影响,通过特定敏感度下情景分析,在压力测试的基础上提出政策性建议.
二、数据分析
本文分析以下变量:金融机构房地产不良贷款率(Nperformratio)、商品房价格(Price)、商品房销售量(salesq)、一至三年期人民币贷款利率(Lrate).数据为季度序列,从2007年1季度起到2010年1季度止.文中数据计算由Eviews实现.因为压力测试需要分析单位变动对其他变量的影响,所以对变量采取了相对可比的单位,以便于测算.
为减少季节变动的影响,对price、salesq等原始数据进行了X12季节调整;对price、Irate等涉及价格的数据都消除了价格变动的影响,取实际价格或实际利率.近几年,洛阳市商品房价格总体呈现上升的趋势,而从2008年开始这种趋势发生了逆转,商品房销售量、价格双双出现下降趋势,2009年再次快速向上.
时间序列数据分析必须考虑其平稳性,对以上变量进行单位根检验,采用了常用的ADF检验和PP检验.通过ADF检验得知:nperformratio、salesq、]rate序列的t统计量比显著性水平为10%的临界值都要大,序列存在单位根,是非平稳的,price序列通过检验,数据不存在单位根;通过PP检验得知:npefformratio、salesq、1rate序列检验结果和ADF检验结果一致,但price序列未通过检验.因此,对上述四组数据一阶差分序列进行单位根检验,数据不含单位根,为平稳序列,即四组非平稳序列经过一阶差分后平稳,故本文将对nperformratio、price、salesq、Irate一阶差分数据建模.
三、实证模型及分析
(一)基本分析
1980年Sims提出了向量自回归模型(VectAutoRegression,VAR),VAR采用了方程联立的形式,通过把系统中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,从而回避了结构化模型的需要,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,预测精度较高,所以在时间序列分析中得到了广泛运用.VAR(p)模型的数学形式是:
Y1等于A1yt-1+等+Apyt-p+ε1
这里y1是一个k维的内生变量向量,x1是可选择的外生变量向量,p是滞后阶数,A1等,Ap是需要估计的系数矩阵,εt是扰动向量.为避免数据波动,先对各序列进行对数化处理,新序列分别记log(npefformratio)、log(price)、log(salesq)、log(lrate).
VAR基础上的脉冲响应函数可以分析冲击对系统变量的动态影响,所以本文采用VAR作为压力测试的工具.
VAR分析中,其滞后阶数的确定很重要.根据nperformratio、price、salesq、Irate数据建模,其不同滞后阶数下,根据AIC、sc等准则,均判断滞后阶数为1阶.建立4变量的1阶滞后VAR模型如上.
表2为输出结果,包括三大部分.最上面是模型的参数估计结果、估计系数标准差(系数估计值下面的第一个括号内)以及t检验统计量值(系数估计值下面的第二个括号内).
对于此VAR模型,主要是分析nperformratio变量列方程,从nperformratio估计看,R2、总体t统计量均较理想,单个变量的t统计量也较好.因为VAR模型更加关注滞后变量的经济意义,对具体变量的t
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