宁波大学硕士研究生期期末考试答题纸考试科目：风险管理与文献研读课程编号：姓名：李晨学号：1611121077 阅卷教师：成绩：价格波动与房地产金融风险文献综述姓名：李晨专业：企业管理学号：1611121077摘要房地产业与金融业关联很强，金融过度支持会形成房地产泡沫，房地产泡沫的破裂又会导致金融危机，造成经济衰退，本文遵循“风险来源、分析传导效应、预警风险程度、防范危机发生”的逻辑思路，分别从房地产市场风险的生成原因、传导效应、预警体系、防范措施等4个方面梳理了国内外现有研究文献，认为“价格下跌→融资成本增加→资金价格波动→不良贷款膨胀→系统性金融风险”这一传导效应直接影响了我国金融环境的稳定。

关键字：房地产；价格波动；金融风险一、引言全球历次金融危机，上世纪八十年代日本由“广场协定”为导火索引发的金融危机、2008年美国的次贷危机告诉我们，房地产业由于在国民经济发展中的“产业链长、涉及面宽、资金密集”的特殊性，并且与银行业紧密相关，一旦价格波动过大，就会产生泡沫，导致系统性金融风险，危及金融安全。

在我国，不少专家学者以及普通购房者一致认为国内房地产市场明显过热，已经存在着一定的金融风险。

那么，房价的上涨和下跌究竟是如何威胁金融稳定的，系统性金融风险是如何形成的，如何有效预警和防范金融风险。

这些对房地产金融风险的研究很重要，也很迫切。

二、相关概念及房地产价格波动（一）相关概念界定房地产金融是指在房地产开发、流通和消费过程中，通过货币流通和信用渠道所进行的筹资、融资及相关金融服务的一系列金融活动的总称，具体包括房地产信贷、房地产证券、房地产信托、房地产基金和房地产保险等[1][2]。

其基本任务是运用多种金融方式和金融工具等筹集和融通资金，支持房地产开发、流通和消费，促进房地产再生产过程中的资金良性循环，保障房地产再生产过程的顺利进行。

房地产金融风险是指银行为房地产业提供资金的筹集、融通、清算等金融服务活动中，由于受各种不确定因素的影响，使银行的实际收益与预期收益发生背离，从而蒙受经济损失的可能性。

房地产金融风险具有社会性、扩张性、可控性和周期性等几大特征。

（二）房地产价格波动挖掘房价波动是如何引起房地产金融风险是预防金融危机的关键，目前，已有国内外众多学者围绕其进行研究，根据已有文献，本文将其梳理为以下方面。

1.银行信贷的非理性扩张是房地产价格波动的资金基础从绝大多数金融危机的根源来看，很多金融危机都是与房地产泡沫破灭有关，而房地产泡沫产生基本上又是信用过度扩张的结果。

[3]Bertrand(1995年)在对1985-1994年全球房地产周期的研究中，认为在金融自由化和放松金融管制的情况下，金融机构违规借贷和金融风险的累加，加速了房地产周期波动和房地产泡沫的形成与破灭。

Krugman(1998年)指出所有卷入东南亚危机的国家和地区在经济危机前都经历了资产市场的剧烈波动。

Lopezet al (2011)认为，原有宏观经济理论和模型均忽略了商业银行风险承担渠道对房价冲击所发挥的作用。

霍夫曼(Hofmann, 2003)对16个工业化国家的研究发现，房价冲击对银行信贷具有显著的正效应，反之亦然。

[4]刘知博（2014）提出房地产金融风险主要是由银行体系的房地产信贷风险所引发的系统性金融风险。

他将此风险分为商业银行机制不完善所引起的风险和房地产金融错配或未达到最优配置边际条件所引起的风险。

张涛、龚六堂、卜永祥(2006)运用实证分析发现，中国房地产价格水平与银行房地产贷款有较强的正相关关系。

[5]项卫星、李宏瑾、白大范(2007)通过对20世纪80年代以来先后在美国、日本以及东亚各国和地区发生的房地产泡沫危机的考察发现，银行信贷扩张是造成房地产泡沫的重要原因。

段军山（2008）通过银行信贷集中模型表明银行具有扩大房地产信贷的动力，但银行的乐观主义以及对潜在无追索权的抵押贷款中的看涨期权的低谷，导致房地产价格上涨并且超过基础价格，银行脆弱性加强。

2.土地供给的潜在风险是房地产价格波动的内部根源房地产业是从事不动产开发、投资、经营的行业，这些活动的载体都是以土地为重要依托与载体，而土地的稀缺性是其最大的经济特征，由于他的稀缺性，有限性以及不可再生，与其他资源要素相比，土地的供给弹性最小，在经济发展中，随着社会总需求的增长，供给弹性越小的要素价格增长得越快(林毅夫，1998 )。

[6]土地供给的稀缺性、垄断性与土地需求的多样性及投机性，必然会导致土地价格的上扬，而在一定时间内，土地供应量、其独特的地理位置及异质性也会影响地上的附着物—房屋的价格，从而使房地产价格偏离资产的实际价值，为泡沫的生成提供基础条件。

从20世纪80年代开始我国房地产迎来迅猛发展，90年代住房改革，相当比例的城市居民以低价购买了旧住房产权，城市大规模发展并派生拆迁需求，人均收入的提高，建筑技术的升级，城镇化进程的加速，消费信贷等金融支持，促使房地产的质量升级，需求主体从商业楼宇向住宅转移，从集团购买力向个人转移，2002年以来逐渐从消费品向投资品转移。

越来越多的投资者把目光放在了房地产项目上。

同时，由于土地权益是一种虚拟资本，可以反复转手，因此，土地供给具有投机性，把获取的土地权益作为牟利的手段也成为越来越多人所惯用的伎俩，因此地产的价格则有逐渐增加的趋势。

当地产价格逐渐增加的变动趋势超过房产价格逐渐减少的趋势时，则房地产表现为增值。

[7]3.政府调控影响是房地产价格波动的宏观原因林跃勤（2010）年指出，在政府出台大规模刺激内需政策以应对金融危机的大背景下，2009年房地产逆势爆发式增长，成为中国经济复苏的巨大拉力。

[8]房地产涉及货币信贷、土地、规划、财税、社会保障等各个环节，同时产业链长，涉及行业宽，受政策性影响很大。

王庆春、薛苹(2006)等认为，中国房地产业的发展在市场配置作用增强的同时，政府调控影响作用也没有消失。

政府作为国有资产或国有股权的所有者，又同时管理着部分微观经济。

政府是土地所有者的代表，许多房地产开发企业由国有资产控股，因此，中国政府在房地产开发中的特殊地位决定了政府行为对于房地产业的作用比对于其他产业更为重要，也确定了房地产宏观调控的重要性和必要性。

[9]4.噪声交易者的非理性预期是房地产价格波动的主观原因在健全市场的环境下，房地产的价格应等于其重置价格，并受到供求关系的影响，但是，在信息不对称的情况下，过度炒作常常会导致投资者高估或者低估未来收益。

Delong等指出，正反馈交易投资者在资产价格上涨时买进资产，在价格下跌时卖出该资产。

[10]价格上涨越多购买的越多，房地产价格升高，价格下跌越多时卖出去的越多，导致资产价格的进一步下跌。

短期交易前提下，交易有可能会聚集在某些与基础价值毫无关系的信息上，这就会导致信息资源的不合理配置，进而容易导致“羊群效应”，使资产价格与其基础价值明显偏离，从而产生资产泡沫。

[11]况伟大在住房存量调整模型的基础上，考察了预期和投机行为对房价的影响，通过对中国35个大中城市1996-2007年数据进行实证，结果表明预期及投机对中国城市房价波动具有较强的解释力。

[12]余壮雄和林建浩在局部均衡框架下探讨了住房基本价格的决定机制与房地产泡沫的形成机制，他们认为过度乐观与投机行为是房地产泡沫形成的重要影响因素。

[13]二、价格波动与房地产金融风险的传导效应房价波动引发泡沫破裂是如何造成房地产金融风险的?美国次贷危机的发生犹如昨天，为全球提供了一个活生生的案例，从房价价格波动的角度研究房地产金融风险的传导效应开始成为热点问题。

房地产价格波动与金融风险关联很大，对国民经济有着重大的影响，白山（2008）定量分析了房地产业与金融业的关联度，指出关联度即房地产业投入产出关系的变动，对其他产业投入产出水平的波及程度和影响程度。

建立了房地产泡沫与金融关联机制模型：外部冲击→银行信用扩张→房地产价格上涨→过度交易↓利率、货币流通率、房价继续上涨←投房地产泡沫←投机狂潮↓内部人撤资→房价下跌→财务困难→风云突变→信用终止↓最后贷款人←经济崩溃←金融危机←抛售、挤兑←市场恐慌图1 房地产泡沫与金融风险关联模型[14]中国工商银行上海市分行管理信息部课题组(2010)从泡沫形成期、泡沫膨胀期、泡沫破裂期、经济衰退期四个过程论述了房地产价格波动是如何给金融机构带来呆账坏账，导致生产和消费的萎缩等经济衰退的问题。

Efrem & Salvatore (2010)虽然运用DSGE模型探讨了房地产等资产价格波动对实体经济的冲击后果，发现房价上涨会显著地影响经济增长、消费需求以及宏观经济的运行周期。

[15] Koetter & Poghosyan (2010)研究了房价与银行稳定之间的关系，认为房价上涨不利于金融稳定[16]。

通过CNKI检索发现，目前我国基于DSGE模型研究房地产市场风险传导效应的文献还凤毛麟角。

三、房地产金融风险的预警20世纪八十年代的日本金融危机，20世纪90年代的墨西哥金融危机、东亚金融危机以及2007年由美国次贷危机引发的国际金融风暴，每一次危机国的金融危机爆发都是由于各种风险因素不断集聚、膨胀直至最后危机突然爆发的征兆。

构建一套相应的指标体系将危机征兆予以量化，不仅可以对一国金融体系的风险程度做出较为科学合理的判断，也能够对潜在的金融危机起到预警的作用。

我国现行的风险预警体系己包含金融风险评级体系、商业银行分级预警机制、动态的风险预警模型、金融部门评估规划以及上市公司治理评级体系等，但还缺乏涵盖微观金融机构、中观金融市场以及宏观经济金融运行的多层次风险预警系统，因而不能支持对金融风险状况的全面分析和综合评估。

[17]孙立行（2012）从金融危机形成机理的分析入手，构建了一套由宏观经济风险指标、金融市场风险指标、银行经营风险指标以及金融开放风险指标等4个子系统组成的金融风险预警综合指标体系。

[18]陈峰，（2005）依据长期趋势理论以及置信度理论构建了我国房地产市场风险预警模型；[19]（唐根年等，2010)采用突变模型对我国35个城市房地产市场风险进行了比较和预警研究，建立了基于BP人工神经网络模型的金融风险预警模型并进行了实证研究(齐锡晶，2010) 。

可以看出，国内对房地产市场风险预警指标体系的设置与验证研究基本上是以统计学方法为主，研究成果已经相对成熟。

但在预警模型的选择和应用方面却存在很大不足。

更加需要关注的是，仅有完整的金融风险预警指标体系是远远不够的。

这是因为，触发金融危机的偶发因素或“小概率事件”是无法利用模型准确预测的，因而不能过于强调对模型和数据的精巧要求，仅仅依赖量化的风险预警指标来监管金融风险，而忽略了数据背后隐藏的金融风险产生的内在逻辑以及难以模型化的金融体系内在的脆弱性。