房地产行业宏观风险分析

2015-11-28 06:04罗银河
经济师 2015年9期
关键词:房地产行业因子分析

罗银河

摘 要:文章基于2008~2014年房地产行业的季度数据,用因子分析提取综合反映行业风险的5个公因子,并建立识别宏观风险的二元逻辑回归模型。实证结果显示:2008年底中国房地产行业风险达到最大值98.7%,2008年以后风险快速下降,到2011年下半年风险开始迅速回升至90%,2012-2014年风险发生概率维持在70%左右且呈现波动下降趋势;对中国房地产行业风险影响较大的是房屋销售面积增长率、房屋销售额增长率和定金及预收款增长率等房地产需求因素且负相关;GDP增长率、房地产企业景气指数和房地产贷款余额增长率是影响我国房地产行业风险的重要因素。

关键词:房地产行业 宏观风险 因子分析 Logistic回归

中图分类号:F293.3  文献标识码:A

文章编号:1004-4914(2015)09-280-03

一、引言

现今在房地产行业的风险方面研究局限在微观层面上,针对某领域或某企业。对某具体领域的风险包括房地产信贷风险、财务风险、价格风险、投资风险和政策风险等,其对风险的度量必然忽略行业整体性和相关性,不能代表行业全部风险;单个房地产企业破产并不能代表整个行业出现清偿力问题和危机。因此非常有必要从宏观层面上研究房地产行业的风险,分析及观察中国房地产行业风险的发展现状及其历史变化过程。

本文沿用房地产行业宏观风险定性分析理论,采用因子分析和Logistic回归分析的方法,选取2008年以来影响房地产行业风险18个分析指标作为样本数据,构造相应的行业风险指标,探讨房地产行业风险的影响因素和发生风险的概率分布。

二、文献综述

房地产行业风险研究是将行业内所有企业作为一个整体,研究其风险的内外部影响因素的过程。目前房地产行业宏观风险相关研究可以分为两方面:一是对我国房地产行业影响因素和金融安全的研究,二是对我国房地产行业宏观风险的研究。

1.对房地产行业影响因素和金融安全的研究。对我国房地产行业影响因素和金融安全的研究主要集中在信贷风险和房地产价格泡沫上,研究包括财务指标、宏观经济指标、信贷指标等在内的因素。肖冰、李春红(2010)认为,房地产信贷风险影响因素不仅包括销售利润率、总资产增长率等财务指标,还包括商品房价格、GDP增长率以及中长期贷款利率等宏观层面的指标;刘海英、李伟群(2010)认为,影响房价的因素很多,包括土地成本及其投放量、开发商贷款情况、住房的刚性需求量、住房投资性需求量等,以上的各种因素再加上房地产行业本身所具有的特殊性会使房地产行业越发对金融系统产生依赖,由此产生的风险也会由房地产行业向金融行业扩散转移;易宪容(2005)认为,我国房地产市场的资金来源完全依靠商业银行等金融机构的信贷支持,并非房地产行业本身的实力体现,这在一定程度上增加了金融机构的经营方面难度,也给金融危机发生带来了潜在的风险。

2.对房地产行业宏观风险的研究。对我国房地产行业宏观风险的研究以描述性分析方法为主,直接对房地产行业宏观风险进行定性分析。陈洪波、王震(2006)认为,房地产宏观风险主要集中在房地产资金循环中的开发企业环节,宏观经济繁荣带动房地产行业的上升,制度因素对风险影响较大;梁爽(2008)认为,在国际金融市场不稳定的同时,国内经济的增长速度也在下降,2008年国家也对房地产行业的调控有了显著的效果,到了2009年进入了调整阶段,这种状态也将维持一段较长时间。

宋凌峰、叶永刚(2010)认为,房地产行业在宏观层面上的金融风险并不能简单地用价格泡沫指标进行测度,违约距离指标能更为准确地揭示出宏观金融风险。因房地产价格及其银行信贷等各方面的影响,2008年房地产市场的全面调控释放了金融风险,从而2009年后房地产市场的行业风险有了大幅回落。

三、实证分析

1.指标构造与因子分析。目前我国商业银行的行业风险评级指标体系最为完整,包含行业环境特征、行业经营状况、行业财务数据、行业信贷质量四个模块,本文风险指标体系的构造同样参照该体系。基于本文的研究对象是房地产行业宏观风险,行业资金数据比行业财务数据更能反映整个行业资金链的变化和宏观风险的形成,因此构造行业环境、行业运营、行业资金和行业信贷四大分类指标,下设18个分析指标(如表1所示)。

根据国家统计局以及中国人民银行调查统计司的数据,选取2008年第1季度~2014年第4季度影响房地产行业风险的18个分析指标数据,共得到504个样本。用SPSS16.0对其进行因子分析,尽可能不损失信息或者减少信息损失。其中因子提取采用主成分分析方法,并且运用方差最大化正交旋转法使因子的解释得到简化,结果如表2所示。

根据提取相关系数矩阵特征值大于1的因子的规定,提取5个公因子,特征值分别为4.415、4.002、3.644、1.878、1.182。这5个公因子的累计贡献率达到84.008%,即可解释度为84.008%,基本符合要求。

用回归法计算因子得分,将公因子表示成原始变量的线性组合,得到公因子模型:

Yi=α1x1+α2x2+…+α18x18 (i=1,2,3,4,5)(1)

2.回归分析。国房景气指数是综合反映房地产业发展变化趋势和变化程度的总体指数。因此,本文选择2008年第1季度~2014年第4季度国房景气指数作为回归函数的被解释变量Y,指数较上季上升定义为“1”,即无风险,下降则为“0”,存在风险。根据因子分析结果,本文选取2008年第1季度~2014年第4季度影响房地产行业风险的5个公因子作Y1~Y5为解释变量,采用Eviews进行Logistic回归,以ML—Binary Probit模型为估计方法,得到的Logistic模型参数如表3所示。

根据表3,得到Logistic回归函数,即y=1时,行业无风险的概率分布函数F:

F=(y=1ㄧyi)■(2)

当y=0时,存在风险,风险发生的概率分布函数P:

P=1-F(y=1ㄧyi)=1-■(3)

将2008年第1季度~2014年第4季度影响房地产行业风险的公因子Y1~Y5的数据代入函数P中,得到房地产行业风险的概率分布情况,如图1所示。

从图1中可以看到,2008年4个季度风险发生概率均超过75%,其中第4季度风险发生概率达到最大值98.7%。2008年以后风险逐步降低,直到2011年下半年,房地产行业风险回升并且概率达到90%。2012-2014年各季度的风险发生概率维持在70%左右,呈现波动下降趋势。其中2008年房地产行业整体风险发生转变的原因主要是房地产市场监管政策的调整。在2008年7月央行和银监会联合发出的《关于金融促进节约集约用地的通知》中提到,对建设项目以及商用房地产的信贷方面要加强管理,对廉租房、经济适用房、限价商品房及中小套型普通商品住房要给予一定的优先。由此可见,2008年以抑制投机性需求、挤压房地产泡沫为基调的房地产政策,促使房地产市场景气回落,房地产行业风险剧增。2011年房地产行业整体风险明显上升主要在于国家宏观调控政策的改变,货币政策由适度宽松变为稳健,多次加息和上调存款准备金率使得房地产市场融资难度增加,需求和供给同时受到抑制,导致市场紧缩,房地产行业风险增加。另外,如“国八条”、房地产税试点改革等房地产调控政策不断加码,也是加大2011年行业风险的重要原因。2012年开始,中央对房地产市场的政策思路和管理方式开始发生转变,使得房地产市场在低位徘徊,行业风险概率也在波动中趋于下降。

根据Logistic函数的系数得到影响房地产行业风险的主要指标,行业环境指标:GDP增长率、购房意愿;行业运营指标:房地产企业景气指数、房屋销售面积增长率、房屋销售额增长率、土地购置面积增长率、房屋施工面积增长率;行业资金指标:行业年投资额增长率、定金及预收款增长率、资金来源增长率;行业信贷指标:房地产开发贷款余额增长率、中长期贷款余额增长率。

由于Logistic函数中估计的系数不能被解释成对因变量的边际影响,对系数的解释显得复杂,因此,对风险概率分布函数P中的因变量逐个求导,可得对的条件概率的边际影响:

Pi=f(-biyi)×bi(4)

Pi(i=1,2,3,4,5)的分布如表4所示。

由表4可知,代表房地产需求的房屋销售面积增长率、房屋销售额增长率和定金及预收款增长率对房地产行业风险影响较大且负相关;代表宏观经济环境的GDP增长率、反映行业整体运营的房地产企业景气指数和房地产开发贷款余额增长率对房地产业风险有重要影响。

四、结果与讨论

本文在房地产行业风险定性分析理论的基础上,结合了因子分析法以及Logistic回归分析法,对房地产行业的风险进行研究,得出了以下结果:2008年第4季度房地产行业风险概率达到98.7%。

2008年以后风险逐步降低,直到2011年下半年房地产行业风险回升且概率达到90%。2012-2014年各季度的风险发生概率维持在70%左右,呈现波动下降趋势。其中2008年房地产行业风险发生转变的原因主要是房地产市场监管政策的调整,2011年房地产行业风险明显上升是由于国家宏观调控政策的改变,2012年后是由于中央对房地产市场的政策思路和管理方式发生转变;代表房地产需求的房屋销售面积增长率、房屋销售额增长率和定金及预收款增长率对房地产行业风险影响较大且负相关;代表宏观经济环境的GDP增长率、反映行业整体运营的房地产企业景气指数和房地产开发贷款余额增长率也是影响房地产行业风险的重要指标。

本文从宏观层面上对房地产行业的风险进行探讨,这种做法并不那么细致。原因主要有两方面:一是缺乏房地产对银行等金融部门影响的分析。因为房地产是资金密集型行业,其主要融资渠道是银行贷款,房地产对银行的依赖使得房地产行业风险与银行信贷风险具有极大的双向关联性,但本文只是从银行业对房地产这单方面的路径出发,忽略了两者间的反向作用,应该将两者结合起来讨论;二是没有直接对房地产监管政策等制度因素进行研究。本文通过对利率、中长期贷款余额增长率等指标的研究间接反映房地产政策对行业风险的影响,但没有研究房产税、“限购令”等其他政策,需要详细研究政府发布的政策对房地产行业风险的直接影响。

参考文献:

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[4] 肖冰,李春红.基于Logistic模型的房地产行业信用风险研究[J].技术经济,2010(3)

[5] 宋凌峰,叶永刚.中国房地产行业宏观金融风险研究——基于金融稳定的视角[J].经济管理,2010(12)

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[14] 周琮宇.组织变革中的人力资源管理[D].同济大学,2005

(作者单位:中山大学岭南学院 广东广州 510000)

(责编:贾伟)

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