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构建中国房地产预警系统研究

广东金融学院大学生课外学术科研——

立项申报参赛作品

构建中国房地产预警系统研究

申请者：

陈作宏、陈芳芳、戴文龙、黄文、

林岳、林敏慧、罗媛

单位：

广东金融学院

指导老师：

丁俊峰

单位：

广东金融学院金融系

２００６年１０月

构建中国房地产预警系统研究

陈作宏、陈芳芳、戴文龙、黄文、

林岳、林敏慧、罗媛

[摘要]：

房地产是关乎国计民生的一个产业，对经济的推动也是不言而喻。

然而在发展中各国都曾出现不同程度的房地产泡沫，并由此给经济社会带来严重点负面影响。

如何规避房地产泡沫，除在发展过程中遵循经济规律外，快速准确预测是否出现泡沫是一个有效办法。

对预警系统的设计已有专家学者的一些探索。

但房地产业在我国的经济发展中属于一个新兴产业，发展时间不长，且未出现全国性地产泡沫，如何设计房地产预警系统尚有很大的探索空间。

为此，本小组通过努力，通过对指标的分析选择，整理历年数据，构建了这个预警系统。

[关键词]：

房地产、预警系统、指标。

一、引言

20世纪后半期是世界房地产泡沫发展的较严重的时期。

于是针对房地产经济的研究多以这一时期的实证背景。

包括80年代中后期的日本地产泡沫。

90年代的泰国地产泡沫、印尼地产泡沫、新加坡地产泡沫、马来西亚地产泡沫和香港地产泡沫。

更早时期则是针对1929～1933年世界经济危机中的美国及西方发达国家地产泡沫的研究。

简单介绍历史上的几个房地产泡沫：

日本房地产泡沫：

２０世纪８０年代后期，日本中央银行采取了非常宽松的金融政策，鼓励资金流入房地产和股票市场，以刺激经济发展。

致使房价的暴涨，从１９８６年到１９８９年，日本的房价整整涨了两倍。

到1990年，只东京一地的地价就相当于整个美国全国总地价。

１９９１年后随着国际资本获利后撤离，房地产泡沫迅速破灭，到１９９３年日本房地产业全面崩溃，遗留下来的坏账高达6000亿美元。

东南亚房地产泡沫：

２０世纪８０年代中期，泰国政府把房地产作为优先领域，并出台一系列刺激性政策，加上银行信贷政策的放任，促使房地产泡沫的形成。

１９９６年，泰国房地产空置率持续高升，其中办公室空置率高达50%。

随着１９９７年东南亚金融危机的爆发，泰国等东南亚国家的房地产泡沫彻底破灭，并直接导致各国经济严重衰退。

而我国对房地产泡沫的研究就是现在２０世纪９０年代对海南地产泡沫，北海地产泡沫的地区性典型案例的追踪。

而整体重视地产泡沫是本世纪以来至日前经济持续升温的大气候背景下，在北京、上海、广州、深圳等中心城市及东部发达地区的部分城市房地产持续高涨警示下而受到普遍关注。

国务院“国六条”的推出以及中央银行针对房地产的系列调控措施的出台则是预警防控我国房地产泡沫的实质性措施。

本课题的研究是针对中国房地产业的发展状况而作的预警系统研究，２００６年一季度，深圳房地产价格上涨了近２１％。

引起了“泡沫”的大讨论，因此本课题对此的研究具有重要的现实意义。

本系统的建立就是在此一大环境下产生的，通过对中国房地产的研究，为房地产与国民经济的良性发展进行引导和偏离良性发展进行预警，旨在防治泡沫及防止其产生。

二、预警指标体系

房地产业有着许多相关的指标。

我们在对各指标进行筛选归类后，对房地产的发展和历史数据以及国家政策进行了研究，发现商品房市场存在着周期波动，并且是增长型的周期波动，是增长率的上升与下降的交替过程。

对此我们利用“商品房销售额增长率”和“房地产开发投资增长率”这两个最具代表性的指标房地产业周期波动周期大约是六到八年（如图1所示）进入上世纪九十年代以来，房地产周期波动的波峰出现在1993年1998年2003年。

图1：

房地产周期波动图

一般而言，房地产市场的周期波动有两种主要因素。

一种是由市场自发调节；二是国家政府及时进行宏观调控，使过高的增长速度趋于正常化。

从而，求得经济的稳定发展，显然这些情况属于后者。

这表明，国家的政策与房地产经济周期有着密切的联系，在房地产周期波动的波峰时，国家往往会出台相关政策来抑制价格的持续上涨。

当房地产经济处于低谷时，国家就会出台相关政策，使商品房的价格保持适当的增幅。

从这里我们可以看到，如果国家出台了明显有利于商品房价格上涨的政策，则往往表明新一轮的增长形势将要出现。

国家政策在很多时候对房地产市场的影响是相当大的。

例如：

1998年4月7号，中国人民银行下发了《关于加大住房信贷投入，支持住房信贷和消费的通知》决定进一步加大住房信贷投入，支持住房建设和消费。

随后又颁布了《个人住房贷款管理办法》取消了对发放个人住房贷款的限制，并规定了个人住房贷款实行优惠利率。

同年7月，在《国务院关于进一步深化城镇住房改革加快建设的通知》从1998年下半年开始全国城镇停止住房实物分配，逐步实行住房货币化，取消福利房政策，把数量庞大的一批消费者推进商品房市场中来。

国家在购房按揭方面的政策又使相当多的人具备的商品房的购买能力。

在这两项政策的强劲支撑下，商品房平均价格从1999年开始了较快的上涨行情。

一直到现在还保持较快增长

从我们对历年政策内容的对比及政策颁发的前后房地产市场的变化我们得出：

国家主导的宏观调控在房地产周期的运行当中起到相当重要的作用，为此我们首先确定了“国民经济承受能力指标”和“金融贷款调控力度”两大类指标。

同时我们认为，国家已基本从计划经济到市场经济的转化，开始建立了一套房地产市场经济体系并趋于完善。

房地产的周期的运行在很大程度上也取决于市场的供求关系。

在此我们添加了“市场供应能力和吸纳能力”两大类指标，由供求直接反应房地产市场的变化。

当供给与需求失衡一定程度时，市场就会产生泡沫。

宏观经济与房地产的互动关系:

1、在扩张期，房地产周期晚于宏观经济进入复苏阶段,但因其复苏速度快，早于宏观经济周期达到繁荣阶段。

2、当宏观经济进入繁荣阶段，在政府通过提高利率，紧缩通货膨胀等政策冲击下，房地产需求开始降低，房地产投机被抑制，房地产泡沫破灭，社会资源率先从过热的房地产领域退出，房地产市场先于宏观经济进入收缩期。

并且在收缩阶段持续时间长于宏观经济。

3、当宏观经济进入衰退后，房地产经济出现更为猛烈的下降过程，房地产经济进入萧条时期。

由于我国的房地产经济还未完全进入市场经济，宏观政策房地产经济的影响是非常灵敏的，宏观调控手段直接作用于房地产市场，而房地产市场的供求关系又会影响着宏观政策的效用。

其中宏观政策主要表现于货币供应量、利率和贷款额上，房地产市场主要表现于价格上。

它们存在着下面的联系。

为此，我们初步得出各个指标的权数：

第一、国民经济承受能力指标为0.2

第二、市场供应能力指标为0.2

第三、市场吸纳能力指标为0.2

第四、第四金融扩张力度指标为0.4

我们将用大量的实证去验证这些权数。

并对其进行优化修改。

在对下列小指标权数进行拟定是时同样采用验算方式进行最终确定。

对大类指标包含的各项小指标的选取进行讨论分析。

[以下指数均选取2001年为基准值1.00进行计算]

一、国民经济能力承受能力指标

国民经济能力承受能力指标主要表明国民经济对房地产过热的承受力。

房地产涉及很多产业，也是固定投资的重要组成部分。

当其达到一定程度，不加以控制将会对国民经济的持久发展造成伤害。

1.房地产投资速率指数:

由房地产投资增长率比GDP增长率之比编制而成的。

反映房地产投资是否和国内生产总值同比增长。

1.房地产投资速率指数:

由房地产投资增长率比GDP增长率之比编制而成的。

GDP即国内生产总值，基本上反映一个国民经济的发展水平。

房地产投资额，房地产经济要发展，就必须得有资金的注入才能运作起来。

取两者的比值可以很好的反映房地产经济在整个国民经济中的发展状况。

[表1.1]

2.房价增长速率指数：

由房价增长率比GDP增长率得出。

此指标主要表明房价的增长速度与经济的增长速度是否相符。

如下图所示，1990年房价增长速度明显超越了国民经济的增长速度，在一定程度上导致了1992、1993年房地产市场顶峰的产生。

[表1.2]

3.房地产投资规模指数：

由当年房地产投资额与当年全社会固定资产投资额之比的增减变化汇成的。

该指标反映房地产的投资规模。

在中国目前固定资产占GDP超过三分之一的情况下，这指标有其意义。

[表1.3]

二、供应能力指标

市场供应能力取决于市场的现有供应量和潜在供应量。

现有供应量指标：

竣工面积、完成土地开发面积

潜在供应量指标：

完成房地产开发购置面积、施工面积、空置率。

综合考虑之后我们选取了以下三个指标来反映市场供应能力指标。

1.土地开发效率指数:

完成开发土地面积/房地产开发购置土地面积。

[表2.1]

2.竣工率指数:

是用当年竣工面积除以当年施工面积，并把每年的增长率汇集成指数。

该指数反映了每年的可推向市场的楼房增长情况，其增长情况与当年需求量的增长可以从某一方面反映房价。

[表2.2]

3.空置面积增长指数:

是用当年竣工面积减去销售面积以此计算其增长幅度而编成的，该指标可以表明市场对房地产的吸纳能力。

反映房地产是供大于求还是供小于求。

[表2.3]

三、市场吸纳能力指标

房地产泡沫会不会产生，市场的需求扮演了一个重要角色，而市场的需求能力又取决于就业居民的承受能力：

房价/家庭月收入、房价的增长速度/居民收入增长速度；房地产的销售状况：

商品房销售面积增长率，商品房销售额增长率。

1.房价负荷指数:

该指数由房价除以人均月收入，主要反映房价的增长对购房者的压力。

当房地产过热时，吸引大量资金流入房地产业，由于人们预期房地产将升值，炒卖现象严重，可能引起商品房和土地价格暴涨。

房价飞涨而居民家庭年收入水平不高，使得房价／居民家庭年收入值，偏离正常值，预示着房地产价格发生异常变动。

[表3.1]

2.房价增长合理指数:

房价增长除以居民收入增长，主要反映房价的增长与居民收入是否同步，也反映了购房者的压力。

[表3.2]

3.商品房销售面积指数:

商品房销售面积增长率

[表3.3]

4.商品房销售额指数:

商品房销售额增长率

[表3.4]

四、金融信贷调控力度

推动地产泡沫产生的资金，绝大部分是从银行流出的。

因此一些金融类指标能够较好地预测地产泡沫的发生。

研究表明，货币供应量与房价呈高度正相关关系，货币供给量增大，购房的融资条件相对宽松，银行会在利率、还款期限、贷款额度等方面给予贷款人较大的优惠。

在日本房地产泡沫急剧膨胀、市场过热时期，很多金融机构违背贷款原则，随意变更贷款比例上限，有的甚至将贷款上限提高到100％以上，房地产贷款增长过快助长了地产泡沫的形成。

同时，信贷增长使股市、房地产市场升温，股价指数随之上涨，房地产价格不合理上扬。

房价与股价之间也呈现正相关关系，通过股价指数的变动也可以很好地预测房地产经济活动的非正常变化。

因此，反映金融状况的预警指标可选择货币供给量增长率、房地产贷款增长率、股价指数、楼宇按揭利率和中长期贷款利率。

1.货币供应指数:

货币供给量增长率

[表4.1]

2.房地产开发贷款增长指数:

房地产贷款增长率

[表4.2]

3.个人房贷负荷指数:

楼宇按揭/居民月收入

[表4.3]

4.股价指数[表4.4]

[此指标暂缺]

5.中长期贷款利率[表4.5]

五年以上中长期贷款

年份

1996.5.1

1996.8.23

1997.10.23

1998.3.25

1998.7.1

1998.12.7

利率

15.12

12.42

10.53

10.35

8.01

7.56

年份

1999.6.10

2002.2.21

2004.10.29

2006.4.28

2006.8.19

利率

6.21

5.76

6.12

6.39

6.84

利率是国家重要经济调控手段，当投资过热时国家会紧缩银根提高利率，反之则降低。

可以简单的理解为：

利率越低投资越热。

为了更好的表达此指标的力度，我们取其倒数并化为指数形式进行研究。

中长期贷款利率指数

年份

1996

1997

1998

1999

2000

利率

0.45

0.54

0.68

0.90

1.00

2001

2002

2003

2004

2005

利率

1.00

1.08

1.08

1.05

1.01

三、指数区间的拟定

然而，通过本文，大家大概会问我们何以选取以2001年为基准值1.00对各指标进行计算？

我们通过分析，看到98年国家为了扩大内需，把房地产作为支柱产业，加大住房信贷，鼓励买房。

居民在有效的刺激下，购房需求逐步释放。

之后房地产市场化程度逐渐提高,市场体系也逐渐健全。

因此选择98年以后的年份来确定，比较能代表以后发展的变化。

其次，从周期上看，在92、93年达到顶点之后，94—96年步入衰退期和97—99年的萧条期，99—2000年市场进入复苏阶段。

接下来的01年正好处于从一轮的衰退复苏之后另一个发展的周期。

近几年有学者论证我国的房地产周期大概是七至八年，2001年也正好符合这个理论。

学者季朗超在2005年由经济管理出版社出版的《非均衡的房地产市场》一书中，通过房地产各项指标，政策因素等综合考虑后，得出从1987年到2002年的均衡指数（附表），从绘制的曲线中，我们可以看到2001年均衡程度最好。

综合这三个方面的分析，我们选定2001年作为标准值1.00。

然而，此标准值只能作为纵向对比的相对值，不能作为满意值使用。

中国房地产均衡指数：

年份

1988

1989

1990

1991

1992

全国

1.562765

1.50496

1.280353

1.387064

0.716135

年份

1993

1994

1995

1996

1997

全国

-0.41089

-0.29358

-0.49453

-0.43831

-0.3014

年份

1998

1999

2000

2001

2002

全国

-0.13635

0.031707

0.052213

-0.02938

-0.0681

。

根据各项指标的特点，我们分别在四大指标选取了周期较为明显，数据较全的数据：

房价增长率、房地产开发投资增长率、商品房竣工面积增长率、商品房售额增长率、货币供应量（M）增长率，统一在一起以便体现中国房地产发展的特征。

图：

中国房地产发展特征示意图

对上述各指标进行拟合：

中国房地产综合指数

中国房地产综合指数：

是对上述五项指标利用五项合成法进行拟合，并选取了以2001年为基准值1.00进行表现，以反映中国房地产发展情况的波动图。

此指数可以有效反映中国房地产发展形态。

对下一步预警区间的建立具有相当的参考力度。

从图中可以明显的看出，2000到2003年房地产市场的发展相对平稳，此结论与之前中国房地产均衡指数相符。

我们对房地产并根据其发展特征，以及各项指标的发展情况，以历史依据确立各指标的相关区间，如下表：

表：

4.1预警指标区间确立

序号

项目

异常低

基本正常

良性发展

基本正常

异常高

一、

国民经济能力承受能力指标

01

房地产投资速率指数

-0.05

0.62

0.83

1.17

4.5

02

房价增长速率指数

-0.10

0.52

0.74

1.78

3.2

03

房地产投资规模指数

无

0.89

1.05

1.13

1.64

二、

供应能力指标

01

土地开发效率指数

无

0.76

0.98

1.70

4.5

02

竣工率指数

无

0.80

0.95

1.03

1.96

03

空置面积增长指数

-2.41

-0.5

0.2

0.91

3.18

三、

市场吸纳能力指标

01

房价负荷指数

无

无

0.93

1.20

1.7

02

房价增长合理指数

-0.01

0.67

0.85

1.87

2.30

03

商品房销售面积指数

-0.23

0.86

1.15

1.60

4.10

04

商品房销售额指数

0.47

0.75

1.15

1.40

4.30

四、

金融信贷调控力度

01

货币供应指数

无

0.65

0.97

1.23

2.15

02

房地产开发贷款增长指数

无

0.55

1.10

1.77

3.89

03

个人房贷负荷指数

无

1.00

1.75

2.15

4.5

04

中长期贷款利率指数

无

无

1.05

1.15

1.2

具体指数区间的确立方法：

一、良性发展指标也就是满意值，主要来源于2000,2001,2002,2003年的数据,因为这几年的发展非常的平稳.

二、基本正常指标:

主要选取1994、1995、1996、1997、1998、1999、2004、2005这几年的数据。

三、异常高也就是不可取值主要选取1992,1993年进行考虑。

四、异常低来源于各个时期出现的最低值,然后综合考虑进行取值.指标的数值主要用算术平均，移动平均，画图描点，线性回归和非线性回归来确定。

注：

个人房贷负荷指数：

由于98年后政策出台支持个人房贷政策，因此在制定其具体区间时暂时还无法确定。

有待修正。

在对各大小指标进行区间划分之后。

由于各个小指标都是以同一纵向表现力度的指数形式设定。

通过表格，可以以它们之间的横向比较进行初步拟定其在各大类指标中的权数。

本系统用距离差的方法体现其预警力度。

（详细见下预警系统数学模型的建立）同样地，在对各小指标进行小权数的确定是，也是以其良性发展与非良性发展之间的距离差，并通过同一大类指标间的横向比较进行初步确立。

在后期进行验证并且调整完善。

四、预警系统数学模型

在此将上述拟定的预警系统各指数的区间，并针对各指数、指标的相关性及其已确立的权数建立具体数学模型。

在计算过程中，由于98年前部分数据相对缺乏。

在代入公式进行计算时，本公式基于上述以2001年为基准值进行指数设计的方法，以2001年的数据填补缺乏的指标。

然而，也无法否定其误差的存在，只尽量把误差降到最低。

对数学模型的建立，我们采用了实际值与不满意值之差除以满意值与不满意值。

简单说就是不满意值之间距离的比。

从单一小指标来看，当其结果为1时最为满意，也就是发展良好；0时最不满意，也就是恶性发展。

然而，如果当结果达到0时再进行预警，那么系统得预警效能将接近于0。

因而需要根据各指标进行权重衡量，也就是权数的确定。

经过以上纵向、横向的比较，并在后期验算时进行适当调整。

具体方法为：

各自指数在其指标中不可取值和良性发展值之间的距离幅度来确定权重。

得出各大类指标分公式如下：

[注：

*、#分别表示不满意值与满意值。

如

表示

的不满意值。

各小指标与其序号相对应。

]

一、国民经济承受能力指标[指标代号A]

公式1：

结论1：

代入数据，经计算，如图：

年份

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

结果

0.71

0.44

-0.01

0.83

0.45

0.21

1.00

0.89

0.95

年份

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

结果

1.01

1.10

1.19

1.06

0.94

0.99

1.01

0.79

0.85

二、供应能力指标[指标代号B]

公式2：

结论2：

代入数据，经计算，如图：

年份

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

结果

0.59

1.04

0.76

0.69

0.72

0.56

0.70

0.80

0.35

年份

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

结果

0.80

0.92

0.90

0.94

0.94

0.95

0.97

1.05

1.15

三、市场吸纳能力指标[指标代号C]

公式3：

结论3：

代入数据，经计算，如图：

年份

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

结果

0.97

1.08

1.02

1.04

0.69

0.53

1.16

0.91

1.12

年份

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

结果

1.04

0.96

1.13

1.02

1.02

1.05

0.98

0.95

0.74

四、金融信贷调控力度[指标代号D]

公式4：

由于股价指数数据缺乏，选用以下公式，如图：

结论1：

代入数据，经计算，如图：

年份

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

结果

0.71

0.44

-0.01

0.83

0.45

0.21

1.00

0.89

0.95

年份

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

结果

1.01

1.10

1.19

1.06

0.94

0.99

1.01

0.79

0.85

二、供应能力指标[指标代号B]

公式2：

结论2：

代入数据，经计算，如图：

年份

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

结果

0.59

1.04

0.76

0.69

0.72

0.56

0.70

0.80

0.35

年份

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

结果

0.80

0.92

0.90

0.94

0.94

0.95

0.97

1.05

1.15

三、市场吸纳能力指标[指标代号C]

公式3：

结论3：

代入数据，经计算，如图：

年份

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

结果

0.97

1.08

1.02

1.04

0.69

0.53

1.16

0.91

1.12

年份

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

结果

1.04

0.96

1.13

1.02

1.02

1.05

0.98

0.95

0.74

四、金融信贷调控力度[指标代号D]

公式4：

由于股价