金融风险论文关于对构建房地产金融风险防火墙体系择优路径实证探究论文范文参考资料

金融风险论文关于对构建房地产金融风险防火墙体系择优路径实证探究论文范文参考资料 （中国人民银行威海市中心支行，山东 威海 264200） 【摘要】近年来，随着 _对我国经济影响程度的进一步加深，国内房地产业金融风险正快速向区域性金融风险渗透和集结，对维护区域金融稳定、防范系统性金融风险构成较大威胁，本文拟以房地产金融风险为研究重点，探讨构建房地产金融风险防火墙体系的对策和建议。 【关键词】金融稳定 金融风险 房地产 本文以威海市房地产金融情况为实证样本，通过对房地产业诱发金融风险的路径传导、识别方法及防火墙体系构建等问题研究，提出防范区域房地产金融风险的对策。 xx年末我国房地产开发资金70%以上银行,房地产贷款余额17.37万亿元，是xx年的6.6倍；国民经济大行业分类中房地产业的贷款余额和占比排名均居榜首；加上钢铁、建材、家具等关联行业贷款，房地产贷款规模更大、占比更高。 据对山东省30户骨干房地产企业融资结构调查，86%的房地产企业存在多渠道融资情况，除主要依赖银行贷款外，民间、信托、债券、理财等融资种类均为房地产业的多项选择。房地产业的高杠杆化经营，极易因某环节资金链断裂最终引发多米诺古牌效应。 1.选取承压模型变量(包括承压变量和压力因子)。选取房地产贷款不良贷款率（NPLR）为承压对象、即承压变量；选择“房价（HP）、地区生产总值（GDP）、居民消费物价指数（CPI）、一年期贷款基准利率（IR）”等与房地产金融风险关联度较高的数据作为风险压力因子。测试对象为威海市房地产金融业，样本数据时间为xxxx年32个季度。 2.进行实证检验分析。 变量平稳性检验 采用扩展的单位根检验法（ADF）对变量数据进行平稳性检验，结果如表2所示，NPLR、GDP、CPI、HP、IR 的一阶差分序列在5%的显著性水平下都是平稳的。 变量协整检验 通过对NPLR、GDP、CPI、HP、IR等变量进行回归，得到残差序列resid。对新序列进行单位根检验，由表3检验结果可知，在5%的置信水平下，NPLR与GDP、CPI、HP、IR存在长期稳定的协整关系。 3.设置情景模式。将情景压力测试模式设为轻度（房价下跌10%、利率上升27bp）、中度（房价下跌20%、利率上升54bp）和重度（房价下跌0%、利率上升108bp），分别选择房价（HP）和利率（IR）作为主要压力因子，假定GDP7%、CPI1.5%计算，代入回归方程进行动态情景压力测试,分别冲击未来8期内房地产不良贷款率的变化。 4.开展压力测试。通过轻度、中度和重度情景压力模式，分别计算出未来8期内GDP、CPI、HP、IR以及DGDP、DCPI、DIR 、DGDP（-1）、DCPI（-1）、DIR（-1）相关数据，带入回归方程（2）得到不同情景压力下房价对不良率的冲击结果（见表4、表5）及趋势变化图（见图1）。 5.压力测试结果分析。表5显示，房价（HP）在轻度、中度和重度情景下对房地产不良贷款率冲击分别在未来第3期、2期和1期末达到1%的橙色预警线，不良贷款率分别为1.011%、1.203%和1.075%；在第7期、4期和2期末达到1.5%的红色预警线，分别为1.591%、1.793%和1.562%。通过上述压力风险测试，监管部门可对未来第3、2、1期的房地产金融风险作*预警；对未来第7、4、2期作红色预警，并根据预警级别采取相应防范措施。 对房地产行业及房地产金融指标进行监测，将可能引发区域性金融风险的房地产风险消灭在萌芽状态。 及时评估房地产业风险对区域金融风险的冲击程度，对可能出现的金融风险及早防范。 加强职能部门的沟通和协调，实现辖区房地产金融业信息共享，为防范区域性金融风险提供信息支撑。 （四）继续加大对房地产金融业务的监管力度 督促金融机构认真执行房贷政策，严格控制投机或投资性购房贷款需求，确保房地产金融安