中国住房抵押贷款提前偿付问题研究-毕业论文 答辩.ppt

研究方法： 本课题以数据分析为主要方法，使用数学软件EVIEWS为主要工具，对数据进行分析，用来建立提前偿还模型，以模型为分析基础，对中国住房提前偿还问题进行分析。对银行的风险进行研究，就是对银行的现金流进行预期、对银行的贴现率进行求取、对银行各期的现金流进行贴现并且进行求总和。 假设在城镇的一个住房抵押贷款，期限是2010到2024，贷款总金额20万元，分180个月还清，采取的是等额本金法计算，2010年利率为6.22%，根据中国贷款利率政策,合同利率为基准的85%,计算为5.29%,0.4406为月利率,根据贷款总额与月还款额之间的关系方程式,计算出每个月发还款额是1611.96元.假设城镇居民平均人口是3个人,住房消费占总的40%。 本文收集了1990-2011年间的CPI指数，以及收集了1992-2011年间的中国贷款基准利率。 中国城镇人均可支配收入表： 中国CPI和中国贷款基准利率表 根据EVIEWS得到结果：Z = 40.8696268354 + 1.11875935566*Z(-1)。预测结果如下表： 借款人的月住房支出等于人均可支配收入乘3乘0.4除12,通过计算可以得出2010-2024年的月住房支出。月住房支出表： 借款人累计储蓄和贷款余额情况 由上表可以得出，第100个月的时候累计的储蓄超过了住房贷款期末余额，第100个月的时候借款人才具备了提前偿还的经济能力。 由前面解析可知，借款人有提前还款的能力的时候，不一定会进行提前偿付，有一定的经济利润的时候，才会进行提前还款。在我国，经济利润来源于住房贷款利率的上升，上升到大于利率临界点的时候，才是借款人偿还的时候。下面建立贷款利率和通货膨胀率的关系模型，对未来的利率进行预测。 利率用lilv表示，通货膨胀率用thl表示。用EVIEWS6.0进行制图。 利率和通货膨胀率的趋势图： 对利率进行单位根检验： 通货膨胀率的单位根检验： 从上面2个单位根检验可以看出，ADF的绝对值都大于显著水平下的临界值，所以要拒绝原假设，所以2个时间序列都是平稳的。 进行自回归检验：LILV = - 0.307727460437*LILV(-1) + 0.618451049927*LILV(-2) + 0.358428398589*THL(-1) + 0.10475631548*THL(-2) + 0.0344556728893 THL =- 3.04498168982*LILV(-1) + 2.05727312135*LILV(-2) + 1.43808494843*THL(-1) - 0.075062295447*THL(-2) + 0.0582281650859R2 =0.9253,说明方程拟合度比较好。F=40.2622。然后对通货膨胀率和利率2012-2024年进行预测： 通货膨胀率预测表： 利率预测表： 模型评价： 论文假设性太强，提前偿付的钱就来自于人均可支配收入，没有考虑其他情况，比如除了了自己的工作外，还开了淘宝这样的副业，比如突然中了大奖等这些情况，那么借款人就可以提前偿付贷款了。比如借款人的钱本来是拿来投资的，突然他撤资了，那么他就有钱拿来偿还抵押贷款了。 提前偿付只考虑了利率的上升，其余象房价的上涨这些因素都没有做考虑。 综上所述，论文只根据收入，对一些特殊情况不做考虑，有点偏离实际情况，影响了模型的可应用性和正确性。 目录： 1、研究背景及意义 2、本文研究内容和方法 3、算例分析 4、模型评价 近年来,我国房地产市场迅速发展,带动我国个人住房抵押贷款的迅猛增长。但随着国家宏观经济政策的转变,我国个人住房抵押贷款将面临巨大的提前偿还风险,严重影响贷款银行的资金使用效率和收益。提前还贷行为主要给银行造成以下几方面的损失： 借款人提前还贷使得银行的预期利息收入减少。 造成银行资金回收后闲置的损失。 提前还贷行为在一定条件下可以增加市场风险和通货膨胀风险。 造成银行的服务成本的增加 研究内容： 本课题主要以研究住房抵押贷款为主体，对提前偿付进行一般的分析，表露了住房抵押贷款提前偿付价值的影响，进而知道了我国住房抵押贷款提前偿付的特点，预测方法和管理方法。分析出提前偿付对银行的管理起到指导作用。首先要分析形成住房提前偿付问题的主要因素，再建立模型。提前偿付问题给银行带来了各种风险。打乱了银行的现金流，造成回收资金闲置的损失。 ??Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability ??THL does not Granger Cause LILV 18 ?13.2034 ?0.0007 ??LILV does not Granger Cause THL ?3.74754