南京市房地产经济的预警系统研究.docx

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南京市房地产经济的预警系统研究

南京市房地产经济的预警指标研究

摘要:

文章在综合国内外研究成果及我国国情的基础上，借鉴宏观经济预警理论，以房地产经济周期波动理论为依据，采取指标体系预警的方法建立了一套南京市房地产经济风险预警系统。

在本预警系统中，借鉴上海等其他城市房地产经济预警系统指标体系的指标选取和处理方法。

经过一系列的补充和优化，分别选取泡沫风险指标、外资冲击指标、宏观经济指标、银行体系指标和债务风险指标五大类22个指标为指标集合。

运用定量和定性相结合的方法进行筛选，确定22个指标为警源指标。

随后，运用AHP分析法对警源指标进行评价。

最后，根据实证检验结果，提出了适当控制GDP的增长速度;防止经济从危机走向过热的另一个极端;努力缓解人民币汇率升值的压力;适当降低m以及信贷发放规模这两项指标的增长率;适当控制国债规模等建议，从而使金融体系的风险降至最低。

关键词:

南京房地产，预警系统，层次分析法，房地产经济，专家评价法

Abstract:

OnthebasisofcomprehensiveresearchresultsandChina'snationalconditions,drawingonearlywarningofmacroeconomictheorytotherealestatebusinesscyclefluctuationstheory,takingtheindexsystemofearlywarningmethodtoestablishariskearlywarningsysteminNanjingrealestateeconomy.Inthisearlywarningsystem,learnothercitiesrealestateeconomicindicatorsindexsystemofearlywarningsystems,suchastheselectionandprocessingmethodsShanghai.Afteraseriesofcomplementaryandoptimizedfoamwereselectedriskindicators,foreignimpactindicators,macroeconomicindicators,thebankingsystemindicatorsanddebtriskindicatorsforfivecategoriesof22indicatorsindexset.Usingacombinationofquantitativeandqualitativescreeningmethodtodeterminethe22indicatorsforpolicesourceindicators.Subsequently,theuseofAHPanalysismethodtoevaluatepolicesourceindicators.Finally,accordingtotheempiricalresults,thepropercontrolofthegrowthrateofGDP;topreventtheeconomyfromcrisistoanotherextremeoverheating;effortstoalleviatethepressureofRMBexchangerateappreciation;mduetolowergrowthratesandcreditissuancesizeofthesetwoindicators;propercontrolofgovernmentbondsattheseproposals,sothattheriskofthefinancialsystemtoaminimum.

Keywords:

Nanjingrealestate,earlywarningsystems,AHP,therealestateeconomy,expertevaluation

1引言

2008年以美国次贷危机为导火索引发的全球经济危机，使得经济风险预警问题再次成为人们关注的热点。

随着我国改革开放的进一步深入，以及我国融入全球经济一体化步伐的加快，全球频繁爆发的经济危机、银行体系公司治理的欠缺等因素的存在，使得我国时刻处于经济风险的威胁之下。

近年来，我国宏观经济稳健增长，居民可支配收入快速增加，伴随着城镇化进程的不断加快，大中城市人口密度激增对城市工作和生活空间需求的不断增长。

2014年在政策趋向宽松、经济平稳回升等宏观环境持续向好的情况下，一、二线城市市场迅速回暖，并维持成交高位态势，各线城市、各类地王纪录被屡屡刷新，房企逐鹿资本市场，争相借壳上市或者谋划海外投资。

随着市场成交的持续上行，7家房企冲刺“千亿俱乐部”。

与之相应的是，新一届政府执政、十八届三中全会召开，未来房地产业必将面临新的政策挑战，整个行业也在孕育未来发展的深度变革。

如果能对经济风险进行有效预警，对我国经济的平稳快速发展无疑是具有重要意义的。

那么，有没有可能实现有效预警的目标呢?

答案是肯定的。

2相关文献评述

刘志强（1999）设计了一个由两部分构成的危机预警指标体系，一是反映国内金融机构资产质量、经营稳健性、信贷增长和利率等的指标;二是反映外债投向、偿还能力和汇率等方面的指标。

唐旭等（2002）通过对预警方法、指标、模型、制度安排与管理信息系统几个方面的综合研究［1］，提出了建立中国金融危机预警系统的构架，该架构应该说是比较完整和全面的，但是有些指标的数据在我国目前还难以获得，要利用这个指标体系对金融风险进行预警，难度极大。

陈守东、杨莹和马辉（2009）尝试通过因子分析法研究我国经济风险的来源，并根据我国实际情况［2］，从宏观经济、金融市场、泡沫风险三个角度选择16个指标作为度量金融风险的原始指标，通过因子分析得到反映宏观经济风险、金融市场风险和企业融资风险的三个公共因子。

胡燕京等（2003）运用改进的BP神经网络方法建立中国金融风险预警模型［3］，并对中国金融风险的现状进行了定量分析［4］，得出的初步结论认为中国金融运行于高风险区间。

史建平（2009）利用KLR模型对新兴市场国家现阶段的金融危机做了实证检验，结果显示KLR模型的预警绩效较好，可以用于进一步的预警研究。

在此基础上对未来一段时间的金融危机进行了预警分析，认为现阶段新兴市场国家尚未爆发全面的金融危机，但部分国家已出现经济、金融形势恶化的趋势，其自身体系的脆弱性导致未来发生危机的概率较高。

吴海霞等（2004）也运用KLR方法对我国金融安全状况作了实证分析。

另外，国内一些学者如朱方建等（2000），巩斌（2003），陈金凤（2006），沈悦等（2007）都对金融风险预警指标体系的构建提出了自己的构想。

从上述研究成果来看，对金融风险的预警指标体系的研究主要存在以下方面的不足:

一方面，对预警指标体系的选择主要侧重于国内因素，对开放条件下一些重要的外部冲击如汇率预期、“热钱”流动以及国际收支平衡表中错误和遗漏考虑都较少;另一方面，对金融风险的预警都侧重于长期，对于中短期的金融风险预警关注较少。

实证检验主要以1997年爆发金融危机的亚洲国家作为检验样本，使用方法大多以“信号法”为主，也应用一些多元统计和信息系统方面的方法作为补充。

从金融风险发生的易变性来看，这些研究还远远不够深入。

3城市房地产风险的预警系统构建

3.1经济风险的来源分析

泡沫经济引发的风险。

这种风险的典型特征就是货币流通与商品流通的联系逐渐脱离，资本在追逐利润的天性下纷纷涌向股市、房地产等投机性市场，金融资产的现实价格被严重高估，与其代表的产品的基础价值之间的偏差越来越大，金融资产在虚拟的价格高位上就会蕴藏高金融风险。

一旦泡沫破裂，结果可能就是大量的银行等金融机构面临破产倒闭的风险。

泡沫风险的大小主要取决于资产价格过高的程度以及在全社会资产中泡沫成分所占的比重。

政策原因引起的风险。

政策因素作为周期波动的外部冲击力量，对我国房地产周期波动产生重要的影响。

经济政策在宏观调控的目的上主要有两个:

经济增长和经济稳定。

在经济稳定的情况下，经济政策偏重于经济增长;在经济过热时，经济政策的方向偏重于经济稳定。

在经济政策的执行方向上，扩张政策追求经济增长速度，以此作为经济发展的首要目标;紧缩政策偏重追求经济稳定，并以此作为经济发展的主要目标。

在经济政策的执行方式上，扩张时期的政策偏重于增加财政支出，发放房地产开发消费贷款，紧缩时期的政策则是紧缩银根，压缩固定资产投资规模。

这些扩张时期的政策和紧缩时期的政策虽然是反周期的，但由于没有在拥有足够准确的数据资料或者政策出台时机尚恰当，经常的会扩大房地产经济的周期波动幅度。

［4］

宏观经济不健康引发的风险。

金融风险的发生与宏观经济运行是否健康有着相当密切的关系。

如果经济运行中存在发展速度过快或过慢、经济结构失衡、存在严重的通货膨胀等问题，那么即使金融风险程度不是很高，也有可能从外部环境角度引发金融危机，因此，我们可以认为，宏观经济运行不健康是导致金融风险转化为金融危机的重要条件。

银行坏账累积引发的风险。

这种风险是由于银行坏账逐渐累积而引起的。

当银行的坏账率不断上升，资本充足率、资产收益率不断下降，银行业陷入支付危机的可能性就越来越大，特别是当遇到银行增量资金来源不足时，出现支付危机的可能性就更大。

债务危机引发的风险。

政府的负债主要有两个方面，一是外债，主要是一国政府或者其他公司或金融机构从国外借取的外汇债务;二是内债，一般是国债。

如果负债规模过大，一旦出现国际收支逆差或者外汇储备不足或者经济中出现一些意想不到的重大事件，政府就有可能无力偿还债务，出现支付困难。

［5］其风险的大小主要取决于债务规模和债务的投资效益。

外资冲击引发的风险。

这种风险是指外国投机资本对本国货币和金融市场进行攻击的可能性，它的手法一般是在短期内低进高出或高出低进，由此操纵着金融资产的价格，如股价、汇价在短期内暴涨、暴跌，人为制造金融风险。

当然，这种风险只有在资本流动比较自由的情况下才有可能发生。

其风险的大小主要取决于本币币值的高估程度、外资流入规模等因素。

3.2南京市房地产风险的预警系统构建

一个完善的金融风险预警指标体系既要具有较好的代表性，又要具有较好的可操作性;既要能对长期的金融风险进行预警，又要能够对中短期的风险进行预警。

在借鉴国内外现有研究成果的基础上，针对我国金融体系的开放进程不断加快的特点，根据金融风险的主要来源，设计基于全面开放条件下满足我国金融业健康运行的金融风险预警指标体系。

在选取反映金融风险的指标时，结合我国金融风险的特殊和数据取得的可能性，遵循指标体系小而精的原则，从宏观经济环境、银行体系、泡沫风险、外部冲击风险以及债务风险等五个方面，选择了22项指标，构建了一个较为全面的金融风险预警指标体系，见表1

表1房地产经济风险预警指标体系

指标类型

泡沫风险

宏观经济

银行体系

债务风险

外资冲击

指标

l、股市平均市盈率

2、股价指数波动率

3、房价增长率/GDP增长率

1、GDA增长率

2、M增长率

3、通货膨胀率（消费价格指数）

l、银行体系整体资本充足率

2、商业银行不良贷款率

3、信贷增长率

l、财政债务依存度

2、财政赤字/GDP

3、外债总额/GDP

4、外汇储备/外债总额

5、短期外债/外债总额

6、短期外债/外汇储备

l、汇率波动程度

2、国内外实际存款利差

3、国外间接投资/FDI

4、错误和遗漏/贸易收支

5、经常项目逆差/GDP

6、外汇储备支持进口时间（月）

7、（FDI+经常项目逆差）/GDP

4房地产经济风险预警指标评价方法选择

4.1常用的风险评价方法

（1）综合评价法

综合评价法也称主观评分法，是一种最简单、常用的风险评价方法。

该方法

的运用分为三步:

首先，识别和评价相关的风险因素、风险事件或发生风险的环

节，列出风险调查表;其次，请有经验的专家对可能出现的风险因素或风险事件

的重要性进行评价;然后，综合整体的风险水平。

综合评价法的可靠性主要决定于专家赋分的客观性和评价标准的合理性。

若

专家赋分和评价标准比较客观，则结果基本可信;否则，评价结果的可信度较低。

（2）模糊数学法

模糊数学对非数字化或难以定义的变量处理很有效，并能提供合理的数学规

则去解决变量问题，得出相应的数学结果，又能通过一定的方法转为语言描述。

该方法对于解决项目中的潜在风险比较适用，因为绝大多数风险是模糊的，难以

准确定义且不易用语言描述。

现有的绝大多数风险评价模型都是基于需要数字的

定量技术，而与风险分析相关的大部分信息很难用数字表示，但可以用文字来描

述，这种性质最适合采用模糊数学模型来解决问题。

模糊数学把定性的问题巧妙

地转化为定量描述，为风险评价提供了一条新的思路。

（3）敏感性分析法

敏感性分析是在假设其他参数不变的前提下只辨识某一个或多个参数变化

对目标的影响程度。

它能初步分析出众多风险因素中的主要因素以及主要因素中

更重要、需要优先考虑的因素。

具体来说，敏感性分析的目的就是研究风险因素

的变动将引起项目目标变动的范围，找出最关键的风险，并进一步分析与之有关

的产生不确定性的根源，通过可能出现的最有利与最不利的范围分析，寻找控制

措施。

（4）决策树分析法

决策分析通常结构化为决策树形式。

决策树是一种图表，它反映了尚在考虑

中的一项决策，以及选择一个方案的暗示。

决策树将风险概率、风险事件的每一

条合理路径的成本或报酬及未来的决策综合在一起。

当所有不确定的暗示、成本、

报酬及之后的决策被量化时，这种方法可以显示出对决策者产生最大期望价值的

决策。

（5）蒙特卡罗模拟法

蒙特卡罗模拟法又称随机抽样技巧或统计试验方法，是估计经济风险和工程

项目风险的一种常用方法。

应用蒙特卡罗模拟技术可以直接处理任何一个风险因

素的不确定性，并把这种不确定性对成本方面的影响以概率分布的形式表示出

来。

另外，可以编制计算机软件来对模拟过程进行处理，不但大大节约时间还可

以适时更新数据。

这种方法既有对项目结构的分析，又有对风险因素的定量评价，

因此比较适合在大中型项目中应用，应用难点在于对风险因素相关性的识别与评

价。

4.2本文采用的风险指标评价方法——AHP

因为预警指标体系中的少数指标值超过其临界值并不表明一定会发生金融危机，因此需要对各项指标进行综合考虑才能准确地对金融风险进行预警。

要对金融风险进行准确的预警，必须有一个具体的权重做为依据，那么每项指标的权重又该如何确定呢?

由于金融风险预警指标体系内含有的指标比较多，而每个指标对引起金融风险的作用力和重要程度又具有较大的差别，因此，需要选择一个适当的赋权方法。

本文采用层次分析法简记为“AHP”给金融风险各评价指标赋权。

该方法的核心是对决策行为、方案和决策对象进行优劣排序，从而为决策者提供定量形式的决策依据。

按照宏观经济环境（为、银行体系（D、泡沫风险CC}、外部冲击风险（D）、债务风险（D等五个子系统在金融风险中作用大小的不同，运用AHP方法进行赋权。

其次，对每个子系统中各项子指标的权重也运用AHP方法进行赋权，结果见表3。

表3我国金融风险预警各指标的权重

一级指标

子系统权重

指标

各指标在子系统中的权重

宏观经济环境（A）

0.1125

GPA增长率A1

M2增长率A2

通货膨胀率（消费价格指数）A3

0.5695

0.0974

0.3331

银行体系（B）

0.3729

银行体系整体资本充足率B1

商业银行不良贷款率B2

信贷增长率B3

0.3333

0.3333

0.3333

泡沫风险（C）

0.0655

股市平均市盈率C1

股价指数波动率C2

房价增长率/GPA增长率C3

0.2615

0.2615

0.4770

外部冲击风险（D）

0.3366

l、汇率波动程度D1

2、国内外实际存款利差D2

3、国外间接投资/FDID3

4、错误和遗漏/贸易收支D4

5、经常项目逆差/GDPD5

6、外汇储备支持进口时间（月）D6

7、（FDI+经常项目逆差）/GDPD7

0.3470

0.1577

0.1603

0.0470

0.1453

0.0591

O.O836

债务风险（E）

0.1125

l、财政债务依存度E1

2、财政赤字/GDPE2

3、外债总额/GDPE3

4、外汇储备/外债总额E4

5、短期外债/外债总额E5

6、短期外债/外汇储备E6

0.1477

0.1569

0.3125

0.1918

0.0822

0.1089

从上述预警的结果看，根据风险的大小的输出结果，对风险进行排序，确定各底层风险指标的预警信号。

对于底层因素风险评判等级的确立，能综合描述特定项目的风险性，判定各风险因素造成影响的大小，从而为风险防范对策的制定提供了有力的量化依据。

，风险指标由大到小的排序如下表：

一级指标

子系统权重

指标

各指标在子系统中的权重

银行体系（B）

0.3729

银行体系整体资本充足率B1

商业银行不良贷款率B2

信贷增长率B3

0.3333

0.3333

0.3333

外部冲击风险（D）

0.3366

l、汇率波动程度D1

3、国外间接投资/FDID3

2、国内外实际存款利差D2

5、经常项目逆差/GDPD5

7、（FDI+经常项目逆差）/GDPD7

6、外汇储备支持进口时间（月）D6

4、错误和遗漏/贸易收支D4

0.3470

0.1603

0.1577

0.1453

O.O836

0.0591

0.0470

宏观经济环境（A）

0.1125

GPA增长率A1

通货膨胀率（消费价格指数）A3

M2增长率A2

0.5695

0.3331

0.0974

债务风险（E）

0.1125

3、外债总额/GDPE3

4、外汇储备/外债总额E4

2、财政赤字/GDPE2

l、财政债务依存度E1

6、短期外债/外汇储备E6

5、短期外债/外债总额E5

0.3125

0.1918

0.1569

0.1477

0.1089

0.0822

泡沫风险（C）

0.0655

房价增长率/GPA增长率C3

股市平均市盈率C1

股价指数波动率C2

0.4770

0.2615

0.2615

5结束语

从上述运用新构建的金融风险预警指标体系对我国金融风险的实证检验的结果来看，实证结果与我国各时期的金融体系状况的判断基本是一致的，这也说明本文所建立的金融风险预警指标体系以及各指标权重的确定具有一定的合理性，可以作为对金融风险进行全面预警的参考。

同时，从实证检验的结果我们可以发现，我国金融体系在一定程度上还存在着风险，现阶段政府管理部门需要有针对性的采取一些措施对金融风险进行防范:

其一，对GDP的增长速度应该有一个正确认识，要适当控制GDP的增长速度，防止经济从危机走向过热;其二，采取如适当平衡进出口的规模，控制国际储备规模增加速度等措施，缓解人民币汇率升值的压力，防止人民币过快升值对我国出口造成较大冲击和影响;其三，适当降低M以及信贷发放规模这两项指标的增率，防止在短期内出现大起大落的现象;其四，我国财政赤字规模增加过快，已经进入了风险警戒的边缘，要适当控制国债规模。

因此，政府部门应该从上述几个方面进一步调整相关政策，从而降低金融体系的风险。

当然，本文各项指标的选择和指标重要性之间的关系确定具有一定的主观性，没有经过实际检验，可能还存在着不准确的地方。

另外，本文是按照不同的时间周期，运用同一个指标体系对金融风险进行预警，由于不同指标对金融体系的影响时间是不同的，因此，相关预警结果也可能会出现误差，如果能按照作用时间长短对指标进行分类，分别对不同期限的金融风险进行预警，效果可能会更好一些，但是，因为很多指标对金融体系作用时间的长短并没有一个明确的界定，因此，这是一项非常困难的工作，也是将来努力的方向。

参考文献

［1］唐旭.论建立中国金融危机预警系统[[J].经济学动态，2002C6）.

［2］陈守东，杨莹，马辉.中国金融风险预警研究[[J].数量经济技术经济研究，2006（7）

［3］胡燕京，高会丽，徐建锋.BP人工神经网络:

金融风险预警新视角.

重庆工商大学学报（西部经济论坛），2003.

［4］史建平，高宇.KLR金融危机预警模型研究—对现阶段新兴市场国家金融危机的实证检验.

数量经济技术经济研究，2009.

［5]张瑞红.金融危机对我国民营企业的冲击与启示[[J].技术经济与管理研究，2009.

[6]蒋天虹.构建我国货币危机预警机制—基于KLR信号法的研究[J]税务与经济，2006.