序言：作為思想的載體和知識(shí)的探索者，寫(xiě)作是一種獨(dú)特的藝術(shù)，我們?yōu)槟鷾?zhǔn)備了不同風(fēng)格的5篇宏觀經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)，期待它們能激發(fā)您的靈感。

篇1

利率市場(chǎng)化作為一種金融放開(kāi)性政策，在帶來(lái)諸多金融

自由化的益處的同時(shí)也必然會(huì)相應(yīng)而生諸多風(fēng)險(xiǎn)，本文試圖從撇開(kāi)被廣泛討論的商業(yè)銀行微觀經(jīng)營(yíng)中的風(fēng)險(xiǎn)而詳細(xì)分析其對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)層面所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，并結(jié)合世界各國(guó)在此方面的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)進(jìn)行闡釋。

（一）信貸規(guī)模控制難度增大，通脹面臨抬頭之勢(shì)

一直以來(lái)，我國(guó)商業(yè)銀行都采用以傳統(tǒng)的存貸款業(yè)務(wù)為核心，營(yíng)業(yè)收入主要依賴存貸款利差收入。而一旦放開(kāi)利率管制,商業(yè)銀行在快速發(fā)展的金融市場(chǎng)中展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng),利差會(huì)受資金來(lái)源與運(yùn)用兩方面的擠壓而縮小。在資金來(lái)源方面,為防止資金向金融市場(chǎng)其他領(lǐng)域過(guò)度分流,存款利率會(huì)出現(xiàn)“棘輪效應(yīng)”,難以向下調(diào)整,商業(yè)銀行的成本上升；在資金運(yùn)用方面,由于企業(yè)擁有了更多的融資選擇,銀行議價(jià)能力被明顯削弱,因而貸款利率上升水平有限,導(dǎo)致存貸款利差出現(xiàn)收窄現(xiàn)象。如美國(guó)1980-1985年的存貸利差平均為2.17%,而至1986-1990年則20降為1.63%。存貸利差的減小必將刺激商業(yè)銀行投放更多貸款以增加自身經(jīng)營(yíng)利潤(rùn),這也就導(dǎo)致了信用總量的擴(kuò)張和信用總量增速的提高。韓國(guó)和日本在利率市場(chǎng)化期間,M2平均增速均高于前后年份2-4個(gè)百分點(diǎn)。即便在金融市場(chǎng)發(fā)展水平較高的美國(guó),貨幣供應(yīng)增速也出現(xiàn)了較快的提高,1980-1986年貨幣供應(yīng)平均増速為9.32%,比1980-1990年高出1.89個(gè)百分點(diǎn)。而根據(jù)經(jīng)典貨幣理論可知，貨幣供應(yīng)增速必將致使宏觀經(jīng)濟(jì)面臨通貨膨脹的巨大抬頭之勢(shì)。本想為經(jīng)濟(jì)注入更多活力的市場(chǎng)化改革如果控制不當(dāng)反而會(huì)給民計(jì)民生帶來(lái)多一重的壓力，給各種宏觀調(diào)整與政策推行增加難度。

（二）商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)冒進(jìn)可能增高，政府面臨巨額“擔(dān)保”成本

如上文所述，利率市場(chǎng)化將會(huì)推動(dòng)銀行存貸利差縮窄，加之銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)及其業(yè)務(wù)發(fā)展過(guò)度依賴大中型公司客戶的經(jīng)營(yíng)模式面臨巨大調(diào)整壓力，調(diào)整進(jìn)程中的各種研發(fā)、經(jīng)營(yíng)成本必將使得商業(yè)銀行的生存日益艱辛。銀行如要維持其原有的盈利水平，很多高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)或?qū)⒓{入其日常經(jīng)營(yíng)的考慮范疇。而另一方面，我國(guó)目前尚沒(méi)有真正推行存款保險(xiǎn)制度，而是用政府的隱性支持保障的商業(yè)銀行沒(méi)有倒閉的風(fēng)險(xiǎn)。而當(dāng)利率市場(chǎng)化廣泛推進(jìn)，各商業(yè)銀行自主靈活性增大，在擁有隱性擔(dān)保支持這種使得銀行風(fēng)險(xiǎn)和收益不對(duì)稱的條件之下,則很有可能激勵(lì)銀行高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)。而一旦由此引發(fā)的金融危機(jī)爆發(fā)或苗頭閃現(xiàn)時(shí),政府都會(huì)成為銀行該高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)行為的最后買單單者，面臨巨額的“擔(dān)保”成本。

（三）資產(chǎn)泡沫與外資流入壓力增強(qiáng)

如上文所述，利率的市場(chǎng)化極有可能帶來(lái)信用總量的擴(kuò)張,而在此情況下必將使得更多資金流入資本市場(chǎng),資產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)泡沫。觀察國(guó)際利率市場(chǎng)化的推行經(jīng)驗(yàn)，1989年,日本大舉推行利率市場(chǎng)化政策期間，日經(jīng)225指數(shù)由五年前的11542.6點(diǎn)猛增至38915高點(diǎn),并且同期大量資金流入房地產(chǎn)市場(chǎng),導(dǎo)致了嚴(yán)重的房地產(chǎn)泡沫。臺(tái)灣地區(qū)在利率市場(chǎng)化推行期間的TWSE加權(quán)指數(shù)也由1985年末的835.12點(diǎn)激增至1989年的10602點(diǎn)。其他國(guó)家如馬來(lái)西亞、智利、瑞典等,都在利率市場(chǎng)化后遭遇資產(chǎn)價(jià)格飄升的問(wèn)題。加之我國(guó)民眾對(duì)房地產(chǎn)投資的一貫熱衷，我國(guó)股票市場(chǎng)的不成熟性，利率市場(chǎng)化推進(jìn)中資產(chǎn)市場(chǎng)面臨的風(fēng)險(xiǎn)與壓力必須予以高度重視和警惕。另一方面，由于利率市場(chǎng)化政策為利率注入的靈活性很有可能同時(shí)也吸引國(guó)際游資流入，給人民幣本就不低的升值預(yù)期施以進(jìn)一步的壓力。在我國(guó)這種金融體制尚不成熟和監(jiān)管尚不到位的國(guó)家,境外資金的大幅度流動(dòng)也會(huì)給我國(guó)帶來(lái)巨大不穩(wěn)定性。拉美國(guó)家利率市場(chǎng)化后,由于外資流入過(guò)多,匯率出現(xiàn)嚴(yán)重高估現(xiàn)象,高估匯率由于過(guò)分脫離經(jīng)濟(jì)基本面而最終難以維持,出現(xiàn)匯率大幅賠值的結(jié)果,大量外資流出,引發(fā)了拉美債務(wù)危機(jī)。因此利率市場(chǎng)化給外匯市場(chǎng)所帶來(lái)的壓力也是我國(guó)此項(xiàng)改革進(jìn)程中不可忽視的層面。

二、我國(guó)利率市場(chǎng)化改革中的風(fēng)險(xiǎn)防范

鑒于利率市場(chǎng)化改革勢(shì)在必行，而其進(jìn)程中又存在著諸多方面風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)實(shí)，探索其風(fēng)險(xiǎn)的防范措施成為了關(guān)鍵性問(wèn)題之一。

（一）增強(qiáng)市場(chǎng)利率的聯(lián)動(dòng)性

在開(kāi)放的經(jīng)濟(jì)格局中,資金流動(dòng)規(guī)模大、速度快,如果金融市場(chǎng)統(tǒng)一、產(chǎn)品豐富、聯(lián)動(dòng)性強(qiáng)則有可能避免短期內(nèi)利率的大起大落,給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)危害。為此,首先要繼續(xù)發(fā)展同業(yè)拆借市場(chǎng),使同業(yè)拆借利率真正成為反映資金市場(chǎng)供求關(guān)系的晴雨表。擴(kuò)大票據(jù)的貼現(xiàn)和再貼現(xiàn)業(yè)務(wù),使得再貼現(xiàn)率成為中央銀行調(diào)控市場(chǎng)資金供求的基準(zhǔn)利率。其次要進(jìn)一步完善資本市場(chǎng)的建設(shè),規(guī)范證券市場(chǎng)的動(dòng)作,推動(dòng)我國(guó)債券一級(jí)、二級(jí)市場(chǎng)的發(fā)展。此外要發(fā)展銀行債券柜臺(tái)交易,這樣就可以使債券發(fā)行和交易都市場(chǎng)化,形成零售與批發(fā)、場(chǎng)外與場(chǎng)內(nèi)有機(jī)統(tǒng)一的、分層次的債券市場(chǎng)體系,消除不同市場(chǎng)債券交易價(jià)格與收益率的非正常差異,增強(qiáng)市場(chǎng)利率的聯(lián)動(dòng)性。再次要進(jìn)一步降低非銀行金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入貨幣市場(chǎng)的限制,通過(guò)交易主體的交叉,增強(qiáng)貨幣市場(chǎng)和資本市場(chǎng)的溝通與滲透。

（二）加快金融體制改革與存款保險(xiǎn)制度建立

中國(guó)利率市場(chǎng)化改革不是單獨(dú)的、孤立的改革,而是伴隨著對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的改革。整個(gè)金融系統(tǒng)向著自由化方向的步伐邁出的越是到位、穩(wěn)健，提供給利率市場(chǎng)化改革的發(fā)揮的空間也就自然越大，對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)的防范作用也就越是明顯。這些改革包括對(duì)金融機(jī)構(gòu)(尤其是銀行)的企業(yè)管理制度的改革、企業(yè)產(chǎn)權(quán)制度的改革、貨幣市場(chǎng)利率形成機(jī)制的改革、金融業(yè)監(jiān)管制度的改革、證券市場(chǎng)的改革以及人民幣匯率的改革。這些領(lǐng)域的改革相互交叉、相互影響,因此利率市場(chǎng)化改革過(guò)程中不能不考慮到其他金融領(lǐng)域的改革進(jìn)度以及它們之間的相互影響。而在各項(xiàng)金融體制改革中，存款保險(xiǎn)制度的盡早建立對(duì)于利率市場(chǎng)化推進(jìn)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)防范有著重要的意義。存款保險(xiǎn)制度的宗旨在于保護(hù)存款人的利益,尤其是小額存款人的利益,從而提高公眾對(duì)銀行的信心,保證銀行體系的穩(wěn)定。利率市場(chǎng)化之后,無(wú)論是國(guó)有商業(yè)銀行還是一些新興的中小型商業(yè)銀行及其他金融機(jī)構(gòu),都將同樣面對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),而且由于銀行業(yè)“借短貸長(zhǎng)”以及信息不對(duì)稱而產(chǎn)生的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)所導(dǎo)致的內(nèi)在脆弱性,極容易將某一銀行的問(wèn)題傳染給其他銀行及金融機(jī)構(gòu)，從而蔓延到整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)體系之中。而存款保險(xiǎn)制度的建立，則能夠有效降低利率市場(chǎng)化過(guò)程中的金融風(fēng)險(xiǎn),維護(hù)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。

（三）加強(qiáng)金融監(jiān)管

在各國(guó)利率市場(chǎng)化的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)中,能夠很好的正反兩方面證明重塑金融監(jiān)管在改革中的關(guān)鍵作用，建立有效監(jiān)管機(jī)制是利率市場(chǎng)化成功實(shí)現(xiàn)的前提。要實(shí)現(xiàn)金融監(jiān)管的規(guī)范化,必須盡快建立與國(guó)際接軌的市場(chǎng)金融監(jiān)管;按市場(chǎng)化金融運(yùn)行的要求,建立既符合我國(guó)國(guó)情又符合國(guó)際慣例的金融監(jiān)管法規(guī);選拔和培養(yǎng)一支高素質(zhì)的監(jiān)管隊(duì)伍,從而大大提高我國(guó)監(jiān)管水平。有了有效的金融監(jiān)管體系，商業(yè)銀行的冒進(jìn)式經(jīng)營(yíng)與逆向選擇的可能性將會(huì)被降至最低；信貸投放量也能夠得到有效的控制，從而通脹抬頭、資產(chǎn)泡沫高起等宏觀經(jīng)濟(jì)層面上令政府與國(guó)人擔(dān)憂的問(wèn)題都能夠得到有效的遏制。這其中，中央銀行監(jiān)管水平的提高,是實(shí)施利率市場(chǎng)化改革的關(guān)鍵前提條件。

（四）拓展商業(yè)銀行盈利模式

篇2

中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指出，黨的十以來(lái)初步確立了適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)的經(jīng)濟(jì)政策框架，其主線則是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，改革將成為2017年中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的主旋律，各類經(jīng)濟(jì)政策的實(shí)施都不會(huì)離開(kāi)改革這個(gè)主線。

突破口是解決結(jié)構(gòu)性問(wèn)題

中國(guó)經(jīng)濟(jì)當(dāng)前存在的主要問(wèn)題是結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，出路是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行面臨的突出矛盾和問(wèn)題，根源是重大結(jié)構(gòu)性失衡，必須從供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革上想辦法。

2016年，供給側(cè)改革取得了良好成績(jī)，但是也存在一些問(wèn)題。2016年國(guó)企去杠桿進(jìn)展良好。下半年重工業(yè)去產(chǎn)能加速，部分行業(yè)的去產(chǎn)能速度快于計(jì)劃進(jìn)度。同時(shí)，根據(jù)具體情況，已開(kāi)始通過(guò)關(guān)閉僵尸企業(yè)、不良貸款核銷、債轉(zhuǎn)股并出售給資產(chǎn)管理公司等方式去杠桿。

2017年，將推動(dòng)“三去一降一補(bǔ)”取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。“去產(chǎn)能”方面，繼續(xù)推動(dòng)鋼鐵、煤炭行業(yè)化解過(guò)剩產(chǎn)能，處置“僵尸企業(yè)”，防止已經(jīng)化解的過(guò)剩產(chǎn)能死灰復(fù)燃，做好其他產(chǎn)能嚴(yán)重過(guò)剩行業(yè)去產(chǎn)能工作；“去庫(kù)存”方面，堅(jiān)持分類調(diào)控、因城因地施策，把去庫(kù)存和促進(jìn)人口城鎮(zhèn)化結(jié)合起來(lái)；“去杠桿”方面，把降低企業(yè)杠桿率作為重中之重；“降成本”方面，在減稅、降費(fèi)、降低要素成本上加大工作力度；“補(bǔ)短板”方面，既補(bǔ)發(fā)展短板也補(bǔ)制度短板。

此外，2017年供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的一個(gè)亮點(diǎn)是農(nóng)業(yè)。農(nóng)業(yè)將成為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革重要一環(huán)。2017年要深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，并從增加綠色優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品供給、改革重要農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格形成和收儲(chǔ)機(jī)制、深化農(nóng)村產(chǎn)權(quán)制度改革等方面，全面確定了農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的施力重點(diǎn)。

財(cái)政金融政策穩(wěn)中有進(jìn)

長(zhǎng)期以來(lái)，我們習(xí)慣于從需求側(cè)想辦法，單純靠投資拉動(dòng)和增發(fā)貨幣來(lái)解決經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，但這一傳統(tǒng)的調(diào)控理念、方式和增長(zhǎng)路徑已經(jīng)難以為繼，例如，貨幣發(fā)行和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率已嚴(yán)重不一致。目前，化解經(jīng)濟(jì)下行壓力主要不是靠政策刺激，而是需要推進(jìn)相應(yīng)的制度調(diào)整與制度創(chuàng)新。

對(duì)于財(cái)政政策，必須突出財(cái)政支出要與供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革相配合，“預(yù)算安排要適應(yīng)推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、降低企業(yè)稅費(fèi)負(fù)擔(dān)、保障民生兜底的需要”。這表明，宏觀調(diào)控政策不僅自足于短期的穩(wěn)增長(zhǎng)，還要照顧到長(zhǎng)期的結(jié)構(gòu)改革，在短期的調(diào)控政策中貫徹落實(shí)長(zhǎng)期的改革部署，要弱化短期增長(zhǎng)的總量平衡，強(qiáng)化長(zhǎng)期增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)均衡和升級(jí)。

對(duì)于貨幣政策，基調(diào)是貨幣不能過(guò)于寬松，“調(diào)節(jié)好貨幣閘門”“維護(hù)流動(dòng)性基本穩(wěn)定”。大水漫灌可能帶來(lái)股市、樓市或大宗商品一時(shí)的大漲，也可能取得暫時(shí)的高增長(zhǎng)，但是與長(zhǎng)期結(jié)構(gòu)調(diào)整的改革精神相違背。經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議還指出貨幣政策要保持穩(wěn)健中性，與以往不同，增加了“中性”的說(shuō)法。事實(shí)上，相比以往的“穩(wěn)健”，“中性”有更強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)理論支撐，中性特指不影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，言下之意2016年的“脫實(shí)向虛”必須遏制，相關(guān)的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)必須防控。

還要指出的是，穩(wěn)增長(zhǎng)在2017年經(jīng)濟(jì)工作中的地位有所下降。2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出“要在適度擴(kuò)大總需求的同時(shí)，著力加強(qiáng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”，2016年變?yōu)椤皥?jiān)持以推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，適度擴(kuò)大總需求”，調(diào)整了改革和擴(kuò)大需求的順序。這不僅是改革與增長(zhǎng)地位的對(duì)調(diào)，而且是政策協(xié)調(diào)性的增強(qiáng)，要在宏調(diào)中落實(shí)改革。既要做好短期風(fēng)險(xiǎn)防范和應(yīng)對(duì)，更要注重挖掘中長(zhǎng)期增長(zhǎng)潛力；既要擴(kuò)大總需求，也要改善供給質(zhì)量。

金融改革重中之重是防控風(fēng)險(xiǎn)

2016年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑呈現(xiàn)“債務(wù)―投資”驅(qū)動(dòng)模式，央行增發(fā)貨幣、財(cái)政發(fā)債、地方發(fā)債和PPP的債務(wù)融資方式明顯，并且資金主要流向央企、地方投融資平臺(tái)和地方國(guó)企，投資于鐵路、公路等傳統(tǒng)的過(guò)剩產(chǎn)能行業(yè)而非創(chuàng)新型的高科技行業(yè)，投資效率低、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)累積高。

現(xiàn)階段的金融業(yè)分業(yè)監(jiān)管已無(wú)法適應(yīng)混業(yè)經(jīng)營(yíng)的需要。目前銀行理財(cái)產(chǎn)品余額已突破20萬(wàn)億元，其中表外理財(cái)超過(guò)14萬(wàn)億元，表外理財(cái)?shù)扔白鱼y行成為我國(guó)金融市場(chǎng)的一支重要力量。很多短期資金成為國(guó)內(nèi)游資，在各金融市場(chǎng)尋找套利機(jī)會(huì)，險(xiǎn)資到處舉牌，也成為這一輪股市暴漲暴跌的重要推力。而由于分業(yè)監(jiān)管，很難形成監(jiān)管合力。

“房子是用來(lái)住的，不是用來(lái)炒的”這一定論明確弱化房地產(chǎn)的金融屬性，建立穩(wěn)健發(fā)展的長(zhǎng)效機(jī)制。

篇3

[關(guān)鍵詞] 宏觀經(jīng)濟(jì)；鋼鐵行業(yè)；市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)；影響

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 12. 054

[中圖分類號(hào)] F27 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194（2014）12- 0084- 03

1 引 言

宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)是企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)，而產(chǎn)業(yè)或行業(yè)的發(fā)展也同時(shí)影響著宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。2010-2011年粗鋼產(chǎn)量變化百分比基本與GDP增速一致：2010年，GDP同比增加10.4%，當(dāng)年粗鋼產(chǎn)量增速為10.61%；2011年GDP增速9.2%，粗鋼產(chǎn)量增加9.22%。但2012年GDP增速7.8%，粗鋼產(chǎn)量同比增長(zhǎng)才3.1%。據(jù)中鋼協(xié)通報(bào)，2012年末，我國(guó)粗鋼產(chǎn)量已達(dá)7.9億噸，但鋼鐵企業(yè)利潤(rùn)同比下降98.22%，虧損面28.75%；虧損企業(yè)虧損額289.24億元，同比增長(zhǎng)7.39倍；大中型鋼鐵企業(yè)銷售利潤(rùn)率僅0.04%。此外，鋼鐵的需求一半以上來(lái)自于固定資產(chǎn)投資；M2/M1增速一般領(lǐng)先鋼鐵價(jià)格增速約24個(gè)月，當(dāng)前者見(jiàn)頂時(shí)，后者也將見(jiàn)底。本文從宏觀經(jīng)濟(jì)的多個(gè)角度選取了與鋼鐵產(chǎn)業(yè)相關(guān)的指標(biāo)來(lái)探析各宏觀經(jīng)濟(jì)因子是如何影響我國(guó)鋼鐵行業(yè)利潤(rùn)的。

2 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)研究概述

廣義的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是指由市場(chǎng)機(jī)制作用及其相關(guān)因素變化引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，包括根植于市場(chǎng)內(nèi)在機(jī)制的內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)和根植于市場(chǎng)機(jī)制以外因素的外在風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于狹義的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，我國(guó)學(xué)者胡杰武、萬(wàn)里霜將其界定為未來(lái)市場(chǎng)價(jià)格（利率、匯率、股票價(jià)格和商品價(jià)格）的不確定性對(duì)企業(yè)實(shí)現(xiàn)其既定目標(biāo)的影響[1]。王周偉認(rèn)為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是指由于市場(chǎng)供求或價(jià)格因素（如利率、匯率、證券價(jià)格、商品價(jià)格與衍生品價(jià)格）發(fā)生不利變動(dòng)而使公司的表內(nèi)和表外業(yè)務(wù)或公司價(jià)值發(fā)生損失的風(fēng)險(xiǎn)[2]。張濤、黃國(guó)良、姚圣 等認(rèn)為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)主要是指企業(yè)在生產(chǎn)和購(gòu)銷過(guò)程中，由于市場(chǎng)行情的變化、消費(fèi)需求轉(zhuǎn)移、經(jīng)濟(jì)政策的改變等不確定因素所引起的實(shí)際收益與預(yù)期收益發(fā)生偏離的不確定性[3]。綜合來(lái)看，狹義的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是由利潤(rùn)、價(jià)值或收益的下降而體現(xiàn)的，因此本文以鋼鐵行業(yè)的利潤(rùn)作為鋼鐵行業(yè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)來(lái)研究。可以理解為，行業(yè)利潤(rùn)越大反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越小，行業(yè)利潤(rùn)越小則說(shuō)明市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)更大。

關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)行業(yè)或企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)影響的研究也不少，如盧永艷以制造業(yè)的上市公司為例，運(yùn)用Logit模型研究了宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響[4]；邢治斌和仲偉利用ARMA-GARCH模型實(shí)證分析了宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)股票市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響[5]；利用改進(jìn)的Keen模型研究了宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響[6]；李關(guān)政選取宏觀經(jīng)濟(jì)因子構(gòu)建了我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的MF-Logistic度量模型[7]等。本文主要運(yùn)用OLS最小二乘法，構(gòu)建了宏觀經(jīng)濟(jì)與鋼鐵行業(yè)利潤(rùn)關(guān)系的回歸模型，在對(duì)模型進(jìn)行修正檢驗(yàn)后確定最終模型，從而得出宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)鋼鐵行業(yè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響關(guān)系與程度。

3 實(shí)證研究

3.1 數(shù)據(jù)收集整理

3.1.1 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

本文選取黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)的利潤(rùn)指標(biāo)作為鋼鐵行業(yè)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（PRO），因?yàn)槔麧?rùn)的大小直接反映著企業(yè)乃至行業(yè)的盈利情況。宏觀經(jīng)濟(jì)因素選取了GDP值、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資（FI）、廣義貨幣量（M2）、制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)（PMI）、工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)（PPI）、原材料購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)（PPPI）。數(shù)據(jù)來(lái)源于聚源數(shù)據(jù)庫(kù)，樣本數(shù)據(jù)為2005年2月至2012年9月的月度時(shí)間序列數(shù)據(jù)共45組。因選取的指標(biāo)中PRO、GDP、FI、M2是以“億元”單位計(jì)，而PMI、PPI和PPPI都是價(jià)格指數(shù)單位，所以要將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，本研究采用的是z-score標(biāo)準(zhǔn)化法，利用原始數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

篇4

【關(guān)鍵詞】 商業(yè)銀行;信用風(fēng)險(xiǎn);宏觀壓力測(cè)試

一、引言

隨著金融全球化進(jìn)程加快、大型商業(yè)銀行跨國(guó)活動(dòng)增加、信貸衍生產(chǎn)品迅猛發(fā)展,新形勢(shì)下商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題日益突出。特別是2007年底次貸危機(jī)的爆發(fā),使得各國(guó)商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量嚴(yán)重惡化,大量銀行紛紛破產(chǎn),雖然我國(guó)的商業(yè)銀行因?yàn)榉N種政策性原因,在這次危機(jī)中損失較小,但隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的進(jìn)一步開(kāi)放,我國(guó)商業(yè)銀行和國(guó)際金融市場(chǎng)的完全融合,將對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平提出挑戰(zhàn)。

目前,宏觀壓力測(cè)試由于能模擬潛在金融危機(jī)等極端事件對(duì)商業(yè)銀行體系穩(wěn)定性的影響,已經(jīng)引起了國(guó)際金融組織和各國(guó)政策當(dāng)局廣泛的重視,并在實(shí)踐中得到迅速推廣。本文運(yùn)用宏觀壓力測(cè)試法,結(jié)合我國(guó)商業(yè)銀行的特性,對(duì)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)水平及其影響因素進(jìn)行分析,這對(duì)現(xiàn)階段我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

宏觀壓力測(cè)試是用于評(píng)估一國(guó)金融體系在受到“異常但合理”宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊時(shí)的穩(wěn)定程度,其通過(guò)情景設(shè)定或歷史事件,來(lái)衡量宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)整個(gè)對(duì)整個(gè)金融體系的影響。自20世紀(jì)90年代末以來(lái),國(guó)外對(duì)宏觀壓力測(cè)試的研究及其在實(shí)踐中的應(yīng)用都已取得了豐碩的成果,其中最具代表性的是Wilson(1997a,1997b)用各工業(yè)部門違約概率與一系列宏觀經(jīng)濟(jì)變量的敏感度直接建模,通過(guò)模擬將來(lái)違約概率分布的路徑,得到了資產(chǎn)組合的預(yù)期異常損失,進(jìn)而模擬出在宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)沖擊下的違約概率值。Boss M(2002)和Virolainen (2004)利用Wilson提出的模型,根據(jù)加總的企業(yè)違約概率估計(jì)出宏觀經(jīng)濟(jì)信貸模型來(lái)分析澳大利亞和芬蘭銀行部門的壓力情境。

而在國(guó)內(nèi)對(duì)宏觀壓力測(cè)試的研究還尚在起步階段。在理論研究方面,徐明東、劉曉星(2008)通過(guò)對(duì)國(guó)際上流行的幾種宏觀壓力測(cè)試方法的比較,闡述了如何運(yùn)用宏觀壓力測(cè)試方法去評(píng)估一國(guó)金融體系的穩(wěn)定性。在模型研究和實(shí)證方面,任宇航、孫嘯坤等(2007)利用Logit回歸測(cè)試的方法,通過(guò)收集我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù),對(duì)我國(guó)銀行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)損失作出了合理估計(jì)。但國(guó)內(nèi)的這些研究只是借鑒了壓力測(cè)試的思想,使用傳統(tǒng)的方法,通過(guò)模擬情境下宏觀經(jīng)濟(jì)因素異動(dòng),由Logit模型最終得出穩(wěn)定性指標(biāo)期望值的點(diǎn)估計(jì)來(lái)評(píng)價(jià)銀行體系的穩(wěn)定性。這種方法存在一定的缺陷:其不能有效地反映出宏觀變動(dòng)沖擊對(duì)銀行體系的影響,不能具體看出壓力情境下哪些宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響最大,這就有進(jìn)一步研究的必要。

三、模型構(gòu)建與實(shí)證研究

宏觀壓力測(cè)試是對(duì)微觀層面壓力測(cè)試的有益補(bǔ)充,它是將各宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊變量整合量化為一個(gè)宏觀因子,將宏觀波動(dòng)因素整合到評(píng)估銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的模型中,通過(guò)壓力情境的構(gòu)建,預(yù)測(cè)在極端情形下宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)對(duì)銀行系統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。

(一)模型構(gòu)建

本文在研究我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平與宏觀經(jīng)濟(jì)變量的關(guān)系時(shí)借鑒了Wilson(1997a, 1997b),Boss(2002),and Virolainen(2004)所提出的模型。該模型主要包括:建立了一個(gè)信用風(fēng)險(xiǎn)水平和宏觀經(jīng)濟(jì)變量間的聯(lián)立方程;用蒙特卡洛法模擬了違約損失的分布。

具體來(lái)說(shuō),假定商業(yè)銀行將貸款貸給了J個(gè)經(jīng)濟(jì)部門,其中j部門在t時(shí)刻違約的概率為pj,t,在這里j=1,2,…,J,pj,t介于0和1之間,用它的Logit轉(zhuǎn)換值yj,t作為回歸值,即:

進(jìn)而,設(shè)定yt=(y1,t,……,yj,t)*,yt為轉(zhuǎn)換指標(biāo)。本文所采用的模型是基于M個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的現(xiàn)在值和滯后期的值所構(gòu)成的一個(gè)線性方程:

yt=m+A1xt+…+A1+sxt-sη1yt-1+…+ηkyt-k+vt (2)

式(2)中明確表示了各宏觀經(jīng)濟(jì)變量與違約轉(zhuǎn)換指標(biāo)yt之間的關(guān)系。其中,xt=(x1,t,x2,t…xm,t)表示宏觀經(jīng)濟(jì)變量,其為M×1階向量;m為截距項(xiàng),其為J×1階向量;A1……A1+s和η1……ηk為系數(shù),它們分別為J×M階和J×J階矩陣;vt為隨機(jī)誤差項(xiàng),其為J×1階向量。

同時(shí)為了考慮各宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的相關(guān)性,根據(jù)Wilson模型中關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)變量的等式系統(tǒng),本文采用了下列的描述:

xt=n+δ1xt-1+…+δpxt-p+μ1yt-1+…+μqyt-q+ξt (3)

其中,n為M×1階列向量,系數(shù)δ1,…δp和μ1,…μq分別為M×M和M×J階矩陣向量,隨機(jī)誤差項(xiàng)ξt為M×1階向量。

本文所考慮的模型在Wilson(1997a,1997b),Boss (2002)和Virolainen(2004)基礎(chǔ)上,進(jìn)行了兩點(diǎn)改進(jìn):一是考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響的時(shí)滯效應(yīng);二是模型的設(shè)定還考慮了商業(yè)銀行體系對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的回饋效應(yīng)。考慮到我國(guó)商業(yè)銀行在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占有的重要地位,該模型更符合我國(guó)的實(shí)際情況,因而用其來(lái)研究我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平與宏觀經(jīng)濟(jì)變量間的關(guān)系,具有很強(qiáng)的適用性。

(二)變量的選取與數(shù)據(jù)描述

為了建立商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平和宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的實(shí)證關(guān)系,本文收集了2003年1季度到2009年2季度共26個(gè)季度的商業(yè)銀行不良貸款率和相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),并通過(guò)參考國(guó)內(nèi)外學(xué)者在研究宏觀壓力測(cè)試時(shí)的變量選擇,考慮我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)以及宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn),對(duì)相關(guān)變量做了如下選擇。

1.被解釋變量

本文綜合考慮了我國(guó)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)的特殊性和相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性,選用了商業(yè)銀行體系的信用風(fēng)險(xiǎn)為被解釋變量,以不良貸款率為其衡量指標(biāo),即:商業(yè)銀行體系的不良貸款率越高,其信用風(fēng)險(xiǎn)水平就越高。我國(guó)商業(yè)銀行的不良貸款率的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)網(wǎng)站和國(guó)研網(wǎng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù),其中,商業(yè)銀行的樣本包括了國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行和外資銀行。根據(jù)《貸款質(zhì)量評(píng)估指導(dǎo)原則》,中國(guó)的貸款按照五級(jí)分類法進(jìn)行分類,不良貸款率=(次級(jí)+可疑+損失)/貸款總額。

2.解釋變量

在解釋變量方面,鑒于我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行情況以及相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取難度,選取了GDP增長(zhǎng)率、CPI指數(shù)(用以表示通貨膨脹率)、廣義貨幣增長(zhǎng)率M2、進(jìn)口額同比增長(zhǎng)率M、三至五年期貸款利率R、房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)RE、失業(yè)率U七個(gè)宏觀變量,數(shù)據(jù)來(lái)源于銳思數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

3.數(shù)據(jù)描述

從表1可以看出:(1)我國(guó)商業(yè)銀行的不良貸款率經(jīng)過(guò)Logit模型轉(zhuǎn)換為yt后,其波動(dòng)率仍然較大。(2)從選取的宏觀經(jīng)濟(jì)變量來(lái)看,我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了高增長(zhǎng)、低通脹、低失業(yè)、適度寬松貨幣政策的繁榮時(shí)期,但房?jī)r(jià)指數(shù)RE和進(jìn)口額增長(zhǎng)率M的波動(dòng)較大。

(三)實(shí)證研究與結(jié)果分析

1.實(shí)證研究

根據(jù)上述的模型設(shè)定,首先對(duì)Pj,t運(yùn)用Logit模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換,得到轉(zhuǎn)換指標(biāo)yt,再將對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成沖擊的各宏觀經(jīng)濟(jì)變量及其yt的一階滯后變量(考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊的滯后性往往為一年)的數(shù)據(jù)代入,利用Eviews5.0與yt進(jìn)行多元線性回歸,結(jié)果顯示:GDP增長(zhǎng)率ZGDP、通貨膨脹率CPI、房?jī)r(jià)指數(shù)RE、貸款利率R、進(jìn)口總額同比增長(zhǎng)率M以及yt的一階滯后變量這六個(gè)變量顯著,而失業(yè)率U和廣義貨幣增長(zhǎng)率M2不顯著,被剔除。然后再利用式(3)進(jìn)行各宏觀經(jīng)濟(jì)變量的自回歸。回歸結(jié)果如表2。

從表2可以看出:(1)在1%到10%的顯著性水平上,CPI指數(shù)、GDP增長(zhǎng)率、進(jìn)口額增長(zhǎng)率M、貸款利率R以及房?jī)r(jià)指數(shù)RE均顯著影響到了我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)水平,且信用風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)換指標(biāo)受其滯后一期值的顯著影響;(2)各宏觀經(jīng)濟(jì)變量均受到其滯后項(xiàng)的顯著影響,且除商品房銷售價(jià)格指數(shù)RE外其余宏觀經(jīng)濟(jì)變量還受到了轉(zhuǎn)換指標(biāo)滯后一期值的影響。

2.結(jié)果分析

從上述模型中,可以看出在宏觀經(jīng)濟(jì)變量中貸款利率R對(duì)轉(zhuǎn)換指標(biāo)的影響最大,R的上升代表企業(yè)的融資成本增加,為了按期還本付息,企業(yè)就必須拿出更多的利潤(rùn)交給銀行,如果融資成本大于企業(yè)盈利能力,那企業(yè)就有違約的沖動(dòng),使得商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)加大。而CPI對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響與R則恰恰相反,其上升預(yù)示著國(guó)家在實(shí)行寬松的貨幣政策,使得企業(yè)融資成本降低,企業(yè)的盈利大幅上升,減少銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。GDP增長(zhǎng)預(yù)示著整個(gè)社會(huì)的宏觀經(jīng)濟(jì)比較景氣,經(jīng)濟(jì)處于上升繁榮期,企業(yè)平均盈利能力較好,不良貸款率也將隨之下降。進(jìn)口總額增長(zhǎng)率M上升,對(duì)我國(guó)的出口企業(yè)造成負(fù)面影響,致使其業(yè)績(jī)下降,進(jìn)而會(huì)增加銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。房地產(chǎn)銷售價(jià)格指數(shù)的上升,會(huì)使得大量的資金涌入房地產(chǎn)市場(chǎng),產(chǎn)生泡沫經(jīng)濟(jì),鑒于目前我國(guó)房屋貸款在銀行貸款中的比重,將會(huì)使銀行的不良貸款率顯著提高,進(jìn)而增大銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),也可以發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換指標(biāo)的滯后一期對(duì)當(dāng)期影響顯著。顯然,模型的回歸結(jié)果符合經(jīng)濟(jì)學(xué)上的解釋。

四、宏觀壓力情景的設(shè)定及其風(fēng)險(xiǎn)分析

壓力測(cè)試主要是通過(guò)情境設(shè)定,根據(jù)情境假設(shè)下可能的風(fēng)險(xiǎn)因子變動(dòng)情形,重新評(píng)估金融商品或投資組合的價(jià)值。通常重新評(píng)估的方式不會(huì)有太大的差異,但是情境設(shè)定的方式卻有很多種選擇。情境分析是目前應(yīng)用的主流,即利用一組風(fēng)險(xiǎn)因子定義為某種情境,分析在個(gè)別情境下的壓力損失。情境分析的事件設(shè)計(jì)方法有兩種:歷史情境分析和假設(shè)情境分析。整個(gè)程序通常分為兩大步:一是情境設(shè)定;二是重新評(píng)估。

(一)情境設(shè)定

分析上述模型的回歸結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)貸款利率R對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響最大,而GDP增長(zhǎng)率則是判定一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最重要的指標(biāo),同時(shí)考慮到大多數(shù)危機(jī)的沖擊期會(huì)持續(xù)四個(gè)季度,因而假定2009年2季度為基期,模擬從2009年3季度到2010年2季度共4個(gè)時(shí)間點(diǎn)涵蓋了一年期的未來(lái)路徑。本文設(shè)定了兩個(gè)壓力情境:一是GDP指數(shù)突然大幅下降的情境。假定我國(guó)GDP季度增長(zhǎng)率自2009年2季度起在未來(lái)的4個(gè)季度里每季度均會(huì)同比下降一個(gè)百分點(diǎn)。二是貸款利率R大幅上升的情境。設(shè)定我國(guó)的貸款利率自2009年2季度起在未來(lái)的4個(gè)季度里,每季度均會(huì)同比上升一個(gè)百分點(diǎn)。為了便于計(jì)算,假定這兩個(gè)沖擊是相互獨(dú)立的,即當(dāng)一個(gè)宏觀解釋變量受到?jīng)_擊,其它解釋變量仍然保持不變。

(二)重新評(píng)估

設(shè)定情景下的沖擊結(jié)果如表3。

從表3中可以看出,在設(shè)定的兩種壓力情境下,我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)水平明顯增加,其不良貸款率顯著提高。同時(shí),還可以發(fā)現(xiàn),貸款利率R的大幅升高比GDP增長(zhǎng)率的降低對(duì)商業(yè)銀行體系信用風(fēng)險(xiǎn)的沖擊幅度更大,這也充分說(shuō)明了貨幣政策在調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)中的重要性及其對(duì)商業(yè)銀行的顯著影響。

為了更清晰地表現(xiàn)兩種壓力情境下銀行體系信用風(fēng)險(xiǎn)的變化,將上述結(jié)果繪在圖1中。

圖1中P1代表了GDP增長(zhǎng)率突然下降情境下的我國(guó)商業(yè)銀行體系的不良貸款率,P2代表了貸款利率R上升時(shí)我國(guó)商業(yè)銀行體系的不良貸款率。從圖1中可以清楚地看到P2一直在P1的上方,即貸款利率R的大幅上升比GDP增長(zhǎng)率的大幅降低對(duì)商業(yè)銀行體系信用風(fēng)險(xiǎn)的沖擊幅度更大。

五、結(jié)論

本文采用我國(guó)2003年1季度到2009年2季度的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和商業(yè)銀行的不良貸款率數(shù)據(jù),基于Wilson (1997a, 1997b),Boss(2002)及Virolainen(2004)所提出的模型,通過(guò)Eviews5.0軟件建立了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)換指標(biāo) 與各宏觀經(jīng)濟(jì)變量及轉(zhuǎn)換指標(biāo)滯后一階的回歸方程,結(jié)果表明GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、房?jī)r(jià)指數(shù)、貸款利率、進(jìn)口總額同比增長(zhǎng)率對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)影響顯著。進(jìn)而利用得出的回歸方程,依據(jù)假設(shè)情景對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了壓力測(cè)驗(yàn),在宏觀壓力測(cè)試的情境分析中,得出了貸款利率R的大幅上升比GDP增長(zhǎng)率的大幅降低對(duì)商業(yè)銀行體系信用風(fēng)險(xiǎn)的沖擊幅度更大的結(jié)論。

鑒于本文的研究結(jié)論,可以看出宏觀經(jīng)濟(jì)變量和商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)之間有著密切的聯(lián)系,在本輪的次貸危機(jī)中我國(guó)的商業(yè)銀行雖沒(méi)有受到大的沖擊,但應(yīng)該吸取歐美大銀行在這次危機(jī)中的教訓(xùn),防患于未然,提高自身的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),繼續(xù)降低銀行的不良貸款率。另外,政府在遇到宏觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí),貨幣政策起著至關(guān)重要的作用。一國(guó)貨幣當(dāng)局在面對(duì)危機(jī)時(shí),應(yīng)該審時(shí)度勢(shì),制定正確的貨幣政策,確保經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)。

【參考文獻(xiàn)】

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篇5

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)；風(fēng)險(xiǎn)；協(xié)整；宏觀經(jīng)濟(jì)

中圖分類號(hào)：F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-5192(2008)04-0001-05

Risk Assessment of China’s Real Estate Market: Basing on

Cointegration of Price and Macroeconomics

TIAN Cheng-shi, LI Hui

（Statistics College, Dong Bei University of Finance & Economic, Dalian 116025, China）

Abstract:In the long-term, real estate prices should be in coordinating with the social economic level, if the tendency of real estate price has departed from the macroeconomics support, then the market may hide risk. The paper analyzes the dynamic relations of the China’s real estate price index and main macroeconomic indexes in recent years under the cointegration and error correction model frame.The finding is that real estate price has the support of macroeconomic background, real estate market risk is not severe.

Key words:real estate; risk; cointegration; macroeconomic

1 引言

房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高、具有先導(dǎo)性和基礎(chǔ)性的特點(diǎn)，是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)。但近年來(lái)我國(guó)部分地區(qū)出現(xiàn)了房地產(chǎn)投資增幅過(guò)高、商品房空置面積增加、房?jī)r(jià)上漲過(guò)快、海外熱錢紛紛涌入等現(xiàn)象，房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展有過(guò)熱的苗頭［1～3］。因此，如何評(píng)價(jià)中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題目前已經(jīng)成為政府、學(xué)者和消費(fèi)者關(guān)注的熱點(diǎn)。但從現(xiàn)有的研究成果看，房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)大多是通過(guò)數(shù)據(jù)比較，以是否存在地產(chǎn)泡沫來(lái)衡量。如謝經(jīng)榮、朱勇提出了指標(biāo)體系法，他們通過(guò)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的比較分析來(lái)判斷是否發(fā)生地產(chǎn)泡沫及其嚴(yán)重程度［4］。李維哲、曲波采用功效系數(shù)法計(jì)算泡沫的綜合比測(cè)度地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的大小［5］。劉琳等提出綜合指數(shù)法來(lái)判斷房地產(chǎn)業(yè)是否存在風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)險(xiǎn)程度［6］。而從宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的角度出發(fā)，將房地產(chǎn)發(fā)展納入宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，從房地產(chǎn)市場(chǎng)與宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的協(xié)調(diào)性來(lái)評(píng)價(jià)房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的研究還未發(fā)現(xiàn)。眾所周知，房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展應(yīng)該與宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展相協(xié)調(diào)，如果房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展偏離了宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的正常軌道，則表明市場(chǎng)有非理存在，市場(chǎng)隱藏著風(fēng)險(xiǎn)。

雖然例如房屋空置面積、房地產(chǎn)投資額等多個(gè)指標(biāo)都能夠衡量房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顩r，但由于價(jià)格是商品供求關(guān)系的最集中反映，因此房地產(chǎn)業(yè)與宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展相協(xié)調(diào)最主要表現(xiàn)為房地產(chǎn)價(jià)格與整體社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平相協(xié)調(diào)。從長(zhǎng)期看，房地產(chǎn)價(jià)格不會(huì)穩(wěn)定不變，但是在一定時(shí)期內(nèi)價(jià)格變化所呈現(xiàn)出的某種變動(dòng)趨勢(shì)應(yīng)該由宏觀經(jīng)濟(jì)如GDP、人均收入水平和利率等因素變化所影響和決定。也就是說(shuō)，房地產(chǎn)價(jià)格的趨勢(shì)變化應(yīng)該有宏觀經(jīng)濟(jì)背景的支持，即房地產(chǎn)價(jià)格變化趨勢(shì)和宏觀經(jīng)濟(jì)變化應(yīng)保持一種長(zhǎng)期穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)關(guān)系。因此，從長(zhǎng)期看，如果房地產(chǎn)價(jià)格走勢(shì)和宏觀經(jīng)濟(jì)變化是協(xié)整的，則說(shuō)明房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)有經(jīng)濟(jì)背景的支持，可以認(rèn)為房地產(chǎn)市場(chǎng)是健康和理性的；反之，如果房地產(chǎn)價(jià)格走勢(shì)和宏觀經(jīng)濟(jì)變化嚴(yán)重背離則預(yù)示著房地產(chǎn)市場(chǎng)潛伏著風(fēng)險(xiǎn)。

具體地，本文在協(xié)整和誤差校正模型的框架下，通過(guò)分析房地產(chǎn)價(jià)格變化與宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展（包括GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、市場(chǎng)化利率指標(biāo)）是否協(xié)整來(lái)判斷中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)是否存在潛在風(fēng)險(xiǎn)。

2 中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)協(xié)整關(guān)系的實(shí)證研究

2.1 指標(biāo)選取

本文選取了可能影響房地產(chǎn)價(jià)格的多個(gè)變量：GDP、通貨膨脹率、收入水平和市場(chǎng)化利率。由于我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格只是在近年來(lái)才出現(xiàn)迅速上漲的勢(shì)頭，故我們盡可能地選取了近期的季度數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間為2000年第1季度到2006年第4季度。

(1)房地產(chǎn)價(jià)格指標(biāo)

在房地產(chǎn)業(yè)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系中，房地產(chǎn)價(jià)格是其中最有影響力，也是最關(guān)鍵的一個(gè)因素。從微觀角度來(lái)看，房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)關(guān)系到人們的生活水平。從宏觀角度來(lái)看，房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)政策、產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展等方面都有著重要的影響。能否保證房地產(chǎn)價(jià)格與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展是擺在各國(guó)政府面前的一個(gè)難題，一旦處理不慎，將對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生巨大的負(fù)面影響。目前中國(guó)的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)主要包括房屋銷售價(jià)格指數(shù)、土地交易價(jià)格指數(shù)和房屋租賃價(jià)格指數(shù)三大類，其中，房屋銷售價(jià)格指數(shù)與公眾對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)預(yù)期的相關(guān)性最強(qiáng)，所以本文選擇房屋銷售價(jià)格指數(shù)來(lái)反映房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的整體性變化，用PI表示。

(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與房地產(chǎn)業(yè)有重要的互動(dòng)影響［7］。房地產(chǎn)價(jià)格是由房地產(chǎn)市場(chǎng)的供給和需求所決定。如果經(jīng)濟(jì)發(fā)生衰退，市場(chǎng)上供出售的土地和建筑大量增加，存量住房的供給會(huì)上升。同時(shí)，居民由于失業(yè)和收入下降，對(duì)增量住房的需求也會(huì)大量減少，供給與需求的不匹配將導(dǎo)致價(jià)格的下降。相反，在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)期間，人們對(duì)未來(lái)有良好的預(yù)期，房地產(chǎn)市場(chǎng)一般會(huì)供銷兩旺、價(jià)格穩(wěn)步上升。本文選用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值代表我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，用GDP表示。

(3)居民收入指標(biāo)

房地產(chǎn)銷售價(jià)格與居民收入水平息息相關(guān)［8］。當(dāng)人均可支配收入較高時(shí)，人們會(huì)增加對(duì)房地產(chǎn)的購(gòu)買，這將直接帶動(dòng)房地產(chǎn)市場(chǎng)的繁榮。當(dāng)人均可支配收入降低時(shí)，對(duì)房地產(chǎn)的需求也會(huì)相應(yīng)地降低，進(jìn)而導(dǎo)致房?jī)r(jià)下跌。由于目前中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)主要是針對(duì)城鎮(zhèn)居民，因此居民收入指標(biāo)選用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，用IN表示。

(4)市場(chǎng)化利率指標(biāo)

房地產(chǎn)業(yè)是資金密集型產(chǎn)業(yè)，其供給和需求都離不開(kāi)信貸支持，因此，利率對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)具有非常重要的影響［9］。當(dāng)利率下降時(shí)，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資和房地產(chǎn)抵押貸款將源源不斷地涌入房地產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲。反之，利率提高將導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格下跌。在發(fā)達(dá)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家，國(guó)債利率是金融市場(chǎng)的基礎(chǔ)利率，中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)雖然得到一定的發(fā)展，但總體規(guī)模尚小，還不足以引導(dǎo)市場(chǎng)利率。而我國(guó)同業(yè)拆借市場(chǎng)自1984年建立以后，得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，能夠迅速反映貨幣市場(chǎng)的資金供求狀況［10］，故將同業(yè)拆借利率作為市場(chǎng)化利率的變量，用I表示。

(5)通貨膨脹率指標(biāo)

由于消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)包含了服務(wù)價(jià)格的變化，能更全面地反映物價(jià)變化，故我們用消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)來(lái)衡量通貨膨脹率［11］，用CPI表示。

為了消除通貨膨脹的影響，我們利用消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)CPI分別將名義GDP，收入指標(biāo)和利率指標(biāo)轉(zhuǎn)化為實(shí)際值。同時(shí)，為了在分析中避免出現(xiàn)季節(jié)性的影響，我們用目前最廣泛使用的X-11方法消除了序列的季節(jié)性。

2.2 單位根檢驗(yàn)

在檢驗(yàn)變量間是否具有協(xié)整關(guān)系之前，首先要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。本文采用ADF檢驗(yàn)法。檢驗(yàn)方程為

Δyt=α+βt+γyt-1+∑kj=1δjΔyt-j+εt

其中α,β,γ,δj為參數(shù)， εt為隨機(jī)誤差項(xiàng)，是服從獨(dú)立同分布的白噪聲過(guò)程，t為趨勢(shì)因素。在檢驗(yàn)中，本文采用麥金農(nóng)（Mackinnon）臨界值。解釋自相關(guān)性的Δyt-j的最優(yōu)滯后期k的選取標(biāo)準(zhǔn)為：保證殘差項(xiàng)不相關(guān)的前提下，同時(shí)采用AIC準(zhǔn)則與SC準(zhǔn)則，將使二者同時(shí)為最小值時(shí)的k作為最佳滯后期。關(guān)于檢驗(yàn)方程中是否包括常數(shù)項(xiàng)和線性趨勢(shì)項(xiàng)或二者都不包括，本文的標(biāo)準(zhǔn)為，通過(guò)變量的時(shí)序圖觀察，如果序列好像包含有趨勢(shì)（確定的或隨機(jī)的），序列回歸中應(yīng)既有常數(shù)又有趨勢(shì)項(xiàng)。如果序列沒(méi)有表現(xiàn)任何趨勢(shì)且有非零均值，回歸中應(yīng)僅有常數(shù)項(xiàng)。如果序列在零均值波動(dòng)，檢驗(yàn)回歸中應(yīng)既不含有常數(shù)又不含有趨勢(shì)項(xiàng)。ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

從表1可以看出，變量lnPI，lnGDP，lnIN，lnI的ADF統(tǒng)計(jì)量在5%的顯著水平上接受原假設(shè)，表明它們均為非平穩(wěn)的時(shí)間序列，同時(shí)它們又都在一階差分檢驗(yàn)中拒絕了原假設(shè)，因此，它們均是單位根過(guò)程，可以檢驗(yàn)lnPI與lnGDP，

lnIN，lnI之間是否具有協(xié)整關(guān)系。

2.3 房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與各經(jīng)濟(jì)變量長(zhǎng)期均衡關(guān)系（協(xié)整）檢驗(yàn)

關(guān)于協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)與估計(jì)，本文采用Johansen檢驗(yàn)法。考慮階數(shù)為p的VAR模型

其中yt是一個(gè)含有非平穩(wěn)的I (1)變量的k維向量； xt是一個(gè)確定的d維的向量。VAR模型可改寫(xiě)為

Granger定理指出：如果系數(shù)矩陣Π的秩r

協(xié)整檢驗(yàn)對(duì)滯后階尤為敏感，不當(dāng)?shù)臏箅A可能導(dǎo)致虛協(xié)整。我們采用AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則對(duì)p值進(jìn)行選擇，即選取當(dāng)二者同時(shí)為最小值時(shí)的階數(shù)。在p值確定后，再對(duì)協(xié)整回歸中是否具有常數(shù)項(xiàng)和(或)時(shí)間趨勢(shì)進(jìn)行驗(yàn)證。

Johansen檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。從表中看到，在1%的顯著水平上只有一個(gè)協(xié)整向量，也就是說(shuō)，從長(zhǎng)期而言，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均收入水平與市場(chǎng)化利率之間存在唯一的協(xié)整關(guān)系。

基于我國(guó)的數(shù)據(jù)特征，即使協(xié)整存在，也可能含常數(shù)和時(shí)間趨勢(shì)，因此我們?cè)谧鱆ohansen極大似然估計(jì)檢驗(yàn)時(shí)均考慮了含有常數(shù)和（或）時(shí)間趨勢(shì)情況，并根據(jù)SC準(zhǔn)則、AIC準(zhǔn)則確定最佳滯后階數(shù)的方程形式。我們從可能的解釋變量組成的多維空間開(kāi)始分析，并逐步將不相關(guān)的解釋變量去掉，最終我們選取最大化特征根對(duì)應(yīng)的協(xié)整方程

由方程可以看出：在長(zhǎng)期，若其它條件不變，當(dāng)GDP上升1％，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)將上升0.2126%，當(dāng)人均收入水平增加1％，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)上升0.4275％，當(dāng)市場(chǎng)化利率增長(zhǎng)1％，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)下降0.1038％。而且從房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的長(zhǎng)期均衡方程看出：人均收入水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的影響較大，尤其是人均收入水平，而市場(chǎng)化利率的調(diào)整對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)影響最小。

2.4 房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的誤差校正模型

E-G兩步法協(xié)整檢驗(yàn)雖已證明變量之間存在協(xié)整關(guān)系，但無(wú)法度量變量偏離共同隨機(jī)趨勢(shì)時(shí)的調(diào)整速度，為此引入誤差校正模型，誤差修正項(xiàng)EC的大小表明了從短期非均衡向長(zhǎng)期均衡狀態(tài)調(diào)整的速度。我們首先取最大滯后階數(shù)為4，使殘差滿足白噪聲的要求，然后逐步去掉不顯著和可以忽略的變量，得到如下的最終模型

ΔlnPI=-3.6525+0.04541•ΔlnGDP(-1)+0.01583•ΔlnGDP(-2)+0.1036•ΔlnIN+

（-5.7322）（2.4162）（1.9129）（2.9743）

0.05411•ΔlnIN(-1)-0.01054ΔI(-1)-0.2341EC(-1)

（-1.7172）（-1.9743）（-2.5219）

其中EC是誤差修正項(xiàng)，Δ表示一階差分，lnGDP(-1)表示GDP的滯后一期值，EC(-1)表示多元回歸方程殘差的滯后一期值。下面括號(hào)里的值是各系數(shù)的t檢驗(yàn)值，各系數(shù)均在5%的水平上顯著。從模型擬合值與實(shí)際值的比較看，模型的擬合精度較高。

誤差校正模型顯示：房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、GDP和人均可支配收入三者之間存在緊密關(guān)系。從模型的系數(shù)可以看出，滯后一期與二期的GDP對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的彈性系數(shù)分別是0.04541和0.01583，而當(dāng)期與滯后一期的人均收入對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的彈性系數(shù)分別是0.1036和0.05411，滯后一期的市場(chǎng)化利率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的影響系數(shù)為-0.01054。由此可見(jiàn)，在短期，人均收入對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的貢獻(xiàn)是最為顯著的。同時(shí)，模型中誤差修正系數(shù)是表示誤差修正項(xiàng)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的調(diào)整速度，系數(shù)值為-0.2341，說(shuō)明四者間的長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系以-0.2341的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)，即房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的實(shí)際值與均衡值的差距能很快被校正。由于誤差修正項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，這個(gè)結(jié)果與誤差修正的負(fù)反饋機(jī)制相一致，即前一期房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的值高于（或低于）其均衡點(diǎn)的值時(shí)，誤差修正項(xiàng)的負(fù)值系數(shù)對(duì)當(dāng)期值起反向調(diào)整作用，從而導(dǎo)致當(dāng)期房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)回落（或上升）。

3 結(jié)論

通過(guò)協(xié)整和誤差校正模型我們得出結(jié)論：從長(zhǎng)期看，我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、市場(chǎng)化利率及人均收入存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。從短期看，誤差修正項(xiàng)系數(shù)表明四者間由非均衡狀態(tài)向均衡狀態(tài)的調(diào)整速度很快。也就是說(shuō)，通過(guò)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)變量的長(zhǎng)期和短期動(dòng)態(tài)關(guān)系，我們得到如下判斷：目前，我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的變化基本符合現(xiàn)階段我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的要求，并沒(méi)有出現(xiàn)價(jià)格嚴(yán)重脫離經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和居民支付能力的現(xiàn)象。即從總體上看，宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)可以解釋我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的增長(zhǎng)，房地產(chǎn)價(jià)格的增長(zhǎng)得到了宏觀經(jīng)濟(jì)基本面的支撐。

當(dāng)然，本文只是提出了通過(guò)考察房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)協(xié)整關(guān)系來(lái)評(píng)價(jià)房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的一種思路，并得出了中國(guó)目前房地產(chǎn)價(jià)格受宏觀經(jīng)濟(jì)支持，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)還不大的結(jié)論。但應(yīng)該注意的是，由于缺少數(shù)據(jù)的支持，本文只對(duì)全國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行分析，并沒(méi)有針

對(duì)具體區(qū)域或城市。也就是說(shuō)，從全國(guó)范圍看，房地產(chǎn)市場(chǎng)的潛在風(fēng)險(xiǎn)不大并不意味著局部地區(qū)房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)也不大。近年來(lái)，個(gè)別區(qū)域尤其是部分大中城市的房地產(chǎn)價(jià)格的快速上漲可能存在與宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展相背離的風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)該引起警惕。

4 控制我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的宏觀政策及建議

房地產(chǎn)價(jià)格的高低對(duì)一個(gè)地區(qū)甚至國(guó)家的整體社會(huì)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)穩(wěn)定起著非常重要的作用。如果房地產(chǎn)資產(chǎn)價(jià)格過(guò)高，將導(dǎo)致生產(chǎn)和生活成本的上升，影響生產(chǎn)性投資者的積極性，降低地區(qū)或國(guó)家的整體競(jìng)爭(zhēng)力。因此，我們必須即時(shí)監(jiān)控房地產(chǎn)價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，使房地產(chǎn)價(jià)格穩(wěn)定在合理的、與整體社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)的水平。

第一，加強(qiáng)房地產(chǎn)土地市場(chǎng)的宏觀調(diào)控。各級(jí)政府要明確政府職能，規(guī)范政府行為，保證土地的開(kāi)發(fā)與整個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度相適應(yīng)，與居民收入和購(gòu)買力水平相適應(yīng)。要平衡好土地一級(jí)市場(chǎng)總量、結(jié)構(gòu)和區(qū)域，建立土地儲(chǔ)備制度。改進(jìn)土地供應(yīng)方式，平衡好二級(jí)市場(chǎng)規(guī)模、節(jié)奏、檔次，杜絕單純炒賣地皮的謀利行為。制約土地價(jià)格的過(guò)快增長(zhǎng)，規(guī)范行政收費(fèi)與交易行為，減少房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目的行政收費(fèi)，加強(qiáng)交易過(guò)程的監(jiān)督，制定合理的土地拍賣規(guī)則。

第二，改善我國(guó)房地產(chǎn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。應(yīng)根據(jù)社會(huì)各層次的消費(fèi)能力和需求特點(diǎn)，選取合適的地段進(jìn)行建設(shè)，形成與工薪階層購(gòu)買力相適應(yīng)的多層次供應(yīng)體系。此外，發(fā)展房地產(chǎn)二級(jí)市場(chǎng)，完善房地產(chǎn)市場(chǎng)體系，分層次提供住宅產(chǎn)品，促進(jìn)房屋商品的流通，實(shí)現(xiàn)新房市場(chǎng)和舊房市場(chǎng)的滾動(dòng)發(fā)展。

第三，完善房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。完善房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制是預(yù)防房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的有效途徑。房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制包括四個(gè)方面，一是對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)測(cè)機(jī)制，這是房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的前提條件。二是房地產(chǎn)市場(chǎng)的預(yù)測(cè)機(jī)制，這是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的基礎(chǔ)。三是房地產(chǎn)類貸款的預(yù)測(cè)機(jī)制，這是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的關(guān)鍵。最后是風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制，這是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的目標(biāo)所在。

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