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我國(guó)反向抵押貸款的風(fēng)險(xiǎn)因素與定價(jià)研究

發(fā)布時(shí)間:2018-03-07 23:01

  本文選題:反向抵押貸款 切入點(diǎn):Lee-Carter模型 出處:《山東大學(xué)》2013年博士論文 論文類型:學(xué)位論文


【摘要】:我國(guó)正面臨著在低收入階段步入老齡化社會(huì),并且人口的老齡化程度正在不斷加劇的嚴(yán)峻問(wèn)題。一方面,現(xiàn)行的社會(huì)養(yǎng)老保障資金短缺,社會(huì)撫養(yǎng)比例不斷提高、難以應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)重的老齡危機(jī),另一方面由于城市“四二一”和“空巢”家庭的大量涌現(xiàn),傳統(tǒng)家庭養(yǎng)老模式難以維系。反向抵押貸款作為國(guó)外運(yùn)營(yíng)多年的-種成熟金融創(chuàng)新產(chǎn)品,為解決這一問(wèn)題提供了很好的思路。所謂反向抵押貸款,是借款人在保留其住房居住權(quán)的前提下,把未來(lái)房屋的所有權(quán)抵押給金融機(jī)構(gòu),可以提前獲得現(xiàn)金用于養(yǎng)老的一種金融工具。 雖然國(guó)外的學(xué)者對(duì)反向抵押貸款進(jìn)行了深入而系統(tǒng)的研究,但我國(guó)居民的消費(fèi)習(xí)慣、文化傳統(tǒng)、管理體制、稅收及土地政策、經(jīng)濟(jì)體制等正處于轉(zhuǎn)型期,利率機(jī)制、房地產(chǎn)市場(chǎng)狀況等與國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家相比還有較大的差異。要掃清反向抵押貸款運(yùn)作中的種種障礙,其中最為關(guān)鍵的內(nèi)容是實(shí)現(xiàn)反向抵押貸款的合理定價(jià),能夠在定價(jià)模型中充分反映貸款機(jī)構(gòu)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素。因此,有必要首先對(duì)影響反向抵押貸款定價(jià)的主要風(fēng)險(xiǎn)因素從定性及定量?jī)煞矫孀鼍唧w而深入的探究,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的合理定價(jià)。國(guó)外主流的反向抵押貸款定價(jià)方法是支付因子法和保險(xiǎn)精算方法,這兩種方法具有一定局限性無(wú)法直接應(yīng)用于我國(guó),需要對(duì)定價(jià)模型進(jìn)一步改進(jìn)設(shè)計(jì),尤其是風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的選擇與測(cè)算上需要慎重處理,否則得出的計(jì)算結(jié)果就極可能與實(shí)際有天壤之別,甚至出現(xiàn)較大謬誤。目前國(guó)內(nèi)對(duì)反向抵押貸款的定價(jià)研究還處于起步階段,定價(jià)模型多基于靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)、單風(fēng)險(xiǎn)因素波動(dòng)假設(shè)以及雙風(fēng)險(xiǎn)因素波動(dòng)假設(shè),缺少全面、系統(tǒng)的研究。 基于上述研究背景,本文期望在系統(tǒng)分析影響反向抵押貸款定價(jià)的主要風(fēng)險(xiǎn)因素的基礎(chǔ)上,構(gòu)建綜合、系統(tǒng)、合理的定價(jià)模型體系,為我國(guó)推行反向抵押貸款提供有效的技術(shù)支持。反向抵押貸款定價(jià)涉及的風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)有很多,研究者普遍認(rèn)為借款人預(yù)期壽命的衡量、抵押住房?jī)r(jià)值波動(dòng)和貸款利率波動(dòng)是其中最為關(guān)鍵的三個(gè)影響因素,而這三者的波動(dòng)均表現(xiàn)出很強(qiáng)的可描述性的特點(diǎn)。本文的研究重點(diǎn)為如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)這些風(fēng)險(xiǎn)因素的未來(lái)波動(dòng)路徑,并在定價(jià)中予以綜合反映,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)反向抵押貸款的合理定價(jià)。由此形成了本文要解決的四個(gè)主要問(wèn)題。 問(wèn)題一,識(shí)別影響反向抵押貸款定價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)因素有哪些 問(wèn)題二,如何對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)因素的變動(dòng)路徑進(jìn)行表述,并進(jìn)行走勢(shì)預(yù)測(cè) 問(wèn)題三,建立合理的風(fēng)險(xiǎn)中性精算定價(jià)模型,在模型中充分反映主要影響因素的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn) 問(wèn)題四,對(duì)定價(jià)模型進(jìn)行實(shí)證分析,檢驗(yàn)其合理性 通過(guò)圍繞上述四個(gè)問(wèn)題循序漸進(jìn),進(jìn)行層層深入的研究,得出了下列研究成果: 第一,詳細(xì)識(shí)別并分析了影響反向抵押貸款定價(jià)的主要風(fēng)險(xiǎn)因素,尋求描述各風(fēng)險(xiǎn)因素未來(lái)波動(dòng)的計(jì)量模型,并通過(guò)Matlab、Eviews,S-Plus等軟件模擬了各風(fēng)險(xiǎn)的未來(lái)變化情景。 第二,借款人未來(lái)壽命的不確定性。本文指出隨著經(jīng)濟(jì)、生活和醫(yī)療條件的不斷改善,我國(guó)人均壽命不斷延長(zhǎng),死亡率逐年降低,并呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)波動(dòng)特征。貸款機(jī)構(gòu)應(yīng)采用動(dòng)態(tài)死亡率波動(dòng)模型來(lái)預(yù)測(cè)借款人的未來(lái)死亡率的發(fā)展,進(jìn)而計(jì)算借款人預(yù)期壽命。研究表明,Lee-Carter死亡率模型能較好的預(yù)測(cè)我國(guó)人口的死亡率發(fā)展趨勢(shì),在此框架下利用中國(guó)人壽保險(xiǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)生命表對(duì)各年齡反向抵押貸款借款人群的預(yù)期死亡率數(shù)值進(jìn)行了測(cè)算。進(jìn)而以一次性總額支付方式的反向抵押貸款產(chǎn)品為例,分別利用預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與我國(guó)現(xiàn)有生命表數(shù)據(jù)分別計(jì)算了貸款金額,分析了死亡率波動(dòng)對(duì)反向抵押貸款產(chǎn)品定價(jià)的影響。 第三,抵押住房?jī)r(jià)值波動(dòng),本文采用灰色系統(tǒng)理論的預(yù)測(cè)方法,構(gòu)建了灰色馬爾可夫房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型,并利用中房全國(guó)二手住宅價(jià)格指數(shù)對(duì)反向抵押貸款的抵押住房?jī)r(jià)值走勢(shì)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),進(jìn)而闡述了如何將此風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的預(yù)測(cè)嵌入到反向抵押貸款的定價(jià)模型,充分反映貸款利率波動(dòng)對(duì)反向抵押貸款定價(jià)的影響。并提出了風(fēng)險(xiǎn)防范建議。 第四,貸款利率波動(dòng),本文指出在我國(guó)利率市場(chǎng)受政府管制的前提下,反向抵押貸款適宜采用與政府五年以上貸款基準(zhǔn)利率保持同頻率變動(dòng)的浮動(dòng)利率計(jì)息形式。因此可以采用描述我國(guó)政府基準(zhǔn)利率波動(dòng)的單純跳躍過(guò)程來(lái)描述反向抵押貸款利率的變動(dòng)情況,并利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)值模擬。并闡明如何將此風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的預(yù)測(cè)嵌入到貸款的定價(jià)模型,充分體現(xiàn)貸款利率波動(dòng)對(duì)反向抵押貸款定價(jià)的影響。最后,提出了貸款利率波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)控制的建議。 第五,其他影響產(chǎn)品定價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)因素,主要包括逆向選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、政策調(diào)整,費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值觀風(fēng)險(xiǎn)。本文通過(guò)定性及定量?jī)煞矫娣治隽诉@些因素對(duì)反向抵押貸款定價(jià)的影響,由于這些因素自身特征,以及現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)衡量手段的局限,難以在定價(jià)模型中予以充分反映,但通過(guò)科學(xué)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)及規(guī)范運(yùn)作機(jī)制同樣可以達(dá)到有效控制風(fēng)險(xiǎn)的目的。 第六,綜合考慮上述風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)定價(jià)的影響,將借款人未來(lái)壽命、利率和房?jī)r(jià)作為反向抵押貸款定價(jià)模型的三個(gè)主要?jiǎng)討B(tài)參數(shù),依據(jù)金融資產(chǎn)定價(jià)理論中的風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)方法,構(gòu)建了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)精算定價(jià)模型體系,此模型能夠充分反映借款人未來(lái)壽命的不確定性、未來(lái)利率波動(dòng)及抵押住房?jī)r(jià)值變動(dòng)情況。定價(jià)體系中針對(duì)不同的貸款支付方式、單生命與雙生命狀態(tài)、不同性別以及是否有提前可贖回選擇權(quán)分別構(gòu)建了定價(jià)模型。并搜集了當(dāng)前各種相關(guān)實(shí)際數(shù)據(jù),利用蒙特卡洛模擬的方法預(yù)測(cè)了各風(fēng)險(xiǎn)因素未來(lái)同時(shí)變動(dòng)的情景,得出了實(shí)證定價(jià)結(jié)果,并對(duì)其進(jìn)行了敏感性分析。實(shí)證結(jié)果均可得到較為合理的解釋,進(jìn)一步驗(yàn)證了定價(jià)體系的合理性。 在上述研究成果中,本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有: 第一,基于中國(guó)人壽保險(xiǎn)業(yè)新、老經(jīng)驗(yàn)生命表的數(shù)據(jù)的對(duì)比,發(fā)現(xiàn)人口死亡率出現(xiàn)了顯著降低的趨勢(shì),呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)波動(dòng)特征。本文在識(shí)別樣本數(shù)據(jù)基本特征的基礎(chǔ)上,創(chuàng)新性的將Lee-Carter死亡率預(yù)測(cè)的方法引入反向抵押貸款借款人群未來(lái)壽命的預(yù)測(cè)中,構(gòu)建動(dòng)態(tài)死亡率波動(dòng)模型,并定量分析了借款人死亡率波動(dòng)對(duì)反向抵押貸款定價(jià)的影響。 第二,鑒于房?jī)r(jià)指數(shù)一般為月度數(shù)據(jù),序列的變化相對(duì)平穩(wěn)且存在一定波動(dòng)的特點(diǎn),嘗試運(yùn)用灰色馬爾可夫預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn)灰色馬爾可夫模型對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的預(yù)測(cè)具有較高的精度,模型檢驗(yàn)結(jié)果令人滿意。因此,采用灰色馬爾可夫模型來(lái)預(yù)測(cè)反向抵押貸款抵押住房?jī)r(jià)值走勢(shì)更為符合我國(guó)實(shí)際。 第三,利用風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)的基本思想,在以往基于利率和房?jī)r(jià)雙因素波動(dòng)的定價(jià)模型的基礎(chǔ)上,增加了借款人群未來(lái)死亡率的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),創(chuàng)新性的構(gòu)建了基于利率、住房?jī)r(jià)值和未來(lái)壽命三因素波動(dòng)的動(dòng)態(tài)反向抵押貸款綜合定價(jià)模型體系。在此定價(jià)體系中具體區(qū)分有贖回權(quán)與無(wú)贖回權(quán)、一次性總額支付與終身年金支付、單生命狀態(tài)與雙生命狀態(tài)等不同情況,分別構(gòu)建了精算定價(jià)模型。 第四,指出并分析了以往國(guó)內(nèi)研究對(duì)反向抵押貸款贖回選擇權(quán)理解上的偏差,按照一般理解對(duì)贖回權(quán)重新進(jìn)行了概念界定,提出反向抵押貸款贖回權(quán)更適宜采用美式期權(quán)進(jìn)行操作與定價(jià),并構(gòu)建了相應(yīng)的定價(jià)模型,進(jìn)行了贖回權(quán)價(jià)格測(cè)算。 總而言之,基于我國(guó)老齡化形勢(shì)日益嚴(yán)峻,而現(xiàn)有養(yǎng)老體系資金來(lái)源短缺的現(xiàn)實(shí)背景,發(fā)展反向抵押貸款實(shí)現(xiàn)老年人以房自助養(yǎng)老,可以作為現(xiàn)有養(yǎng)老資源的有益補(bǔ)充,是創(chuàng)新養(yǎng)老思路的好辦法。本文在對(duì)影響反向抵押貸款定價(jià)的主要風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行深入的探討的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于貸款利率、住房?jī)r(jià)值和借款人未來(lái)壽命三因素波動(dòng)的反向抵押貸款綜合定價(jià)模型體系,并進(jìn)行了實(shí)證定價(jià)與分析,期望為推進(jìn)反向抵押貸款在中國(guó)的開(kāi)展提供一定的理論支持與技術(shù)方法。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號(hào)】:F832.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1581322

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