第三节　文献综述与研究方法

一、相关研究文献综述

很显然，本书的研究属于房地产金融风险的范畴。由于房地产市场的崩盘和金融危机的共生性特征，人们对房地产泡沫风险的关注在一定程度上已与金融危机和银行业危机等同，书中从多个角度进行了许多有意义的研究。由于信用风险管理的本质是识别风险、测度风险、防范风险，本书亦将沿着识别、测度和防范这个顺序，对相关研究文献进行综述。

（一）国外研究成果

1. 房地产周期的存在已为诸多研究所证明

Mitchell（1927）认为，由于建筑活动受人口增长、房屋折旧、维修及投资利润率高低等因素的影响，建筑业的供求不像工业那样可以无限地扩大或缩减，而且庞大的建筑投资对经济活动的影响更为明显和巨大，由此形成一定的波动，这是关于房地产周期的比较早的经典研究。Roy和Wenzlick（1980）以美国房地产市场交易量为依据，通过分析1795—1973年美国房地产的周期波动循环变化，指出美国房地产的长期波动周期约为18年。Pyhrr（1982）指出，房地产周期波动从根本上说是由供求变动决定的，为此他将房地产周期波动分为5个阶段，每个阶段的波动因素互有区别。Grebler和Burns（1982）分析了美国1950—1978年房地产总体建筑、公共建筑、私人建筑和住宅建筑，发现了6个住宅周期和4个非住宅的房地产周期，并且发现GNP（经济周期）领先房地产周期11个月达到峰值。Brown（1984）考察了1968—1983年美国家庭住宅的销售情况，在消除了季节影响和趋势影响之后，发现房地产周期依然存在，并且与国民经济周期具有很强的相关关系。Prichell（1984）研究了1967—1982年美国经济周期对房地产投资的影响，其结论是：房地产供求之间存在着领先／滞后关系，从而存在周期波动，描述房地产周期的最优指标是空置率。Hehman（1985）检验了1979—1983年美国14个城市的写字楼市场，并将写字楼租金对GNP、城市就业、城市失业率、城市写字楼建设许可数量等进行了回归，发现写字楼租金不仅依据本地的经济情况进行调整，而且与国民经济周期密切相关，特别是与通货膨胀相关，从而证明了美国全国写字楼市场具有很强的周期特征。Wheaton（1987）考察了“二战”后美国的写字楼建设和空置情况，发现了12年为一循环的周期，并且发现写字楼周期的发生频率要小于国民经济周期的发生频率，Grenadier（1995）的研究也证实了这一结论；Barrast和Ferguson（1985，1987）研究了英国的建筑周期波动，认为建筑周期的需求循环大约为4～5年，主要反映经济景气波动及政府政策的变动，而建筑周期的供给循环大约为9年，主要反映生产过程的落后状况。Prhrr和Born（1994）将经济周期中的基本变量和房地产价值联系起来进行研究，考察了价格水平波动、通胀水平波动和房地产生命周期等变量对房地产收益和价值的影响，从而确立了基本经济变量在房地产周期模型中的地位。

2. 房地产周期将引起资产价格的显著波动，资产价格的波动将引起银行危机甚至金融危机

Bemanke和Lown（1991）研究了资产价格波动对银行信用扩张的影响，该文认为由于信用市场存在着大量的信息不对称和激励问题，导致信用市场摩擦的存在，这也意味着资产负债表状况和现金流状况是私人部门借贷能力的重要决定因素；企业和家庭将它们所持有的资产作为抵押品来进行借贷，从而减轻信息和激励问题（Bemanke and Gertler，2000），但当资产价格大幅下跌时，会导致银行和借款者的资产负债表状况恶化，从而影响到银行的信贷扩张能力和借款者的信用获得能力，进一步造成信用紧缩（Credit Crunch）。Kiyotaki和Moor（1997）的动态模型中将公司分为信用约束型公司和无信用约束型公司，并引入耐用资产作为担保品和投资品，即当信用约束型公司面临资产价格下跌时，它们的净资产随即减少；由于借贷能力受约束，公司必然减少投资支出，从而对耐用资产的需求也随之减少，导致耐用资产价格的下跌，而耐用资产价格的下跌进一步降低公司的净资产，影响公司的借贷能力，造成信贷收缩；特别是资产价格的下跌，不仅影响当期信用约束公司的净资产，而且影响以后各期信用约束公司的净资产，造成整个经济体系的信用收缩和资产价格的全面下跌。Goetzvon Peter（2003）将银行和资产价格纳入到一个简单的宏观经济学模型中，研究了大范围的违约如何影响银行体系，认为信用、资产价格和贷款损失之间的相互作用对金融不稳定的发生具有解释力；在他所建立的世纪交叠模型中，资产价格起着核心作用，银行体系作为公司和家庭的支付中介而产生，银行体系在资本约束下运作。当经济基本面恶化时，负面的冲击使得资产价格下跌，这导致银行借贷者的大范围违约，并且破坏债务结构，减少了企业的利润；一旦企业破产，进一步的贷款损失会减少银行体系的股息和资本金，但由于银行不可能无限制地吸收贷款损失，一定规模的贷款损失约束了银行的贷款，造成资本金紧缩，大量的贷款损失导致不稳定的信贷收缩和金融不稳定。

当房地产周期性波动在各种因素的作用下波动幅度超过常规时，房地产会出现较大的泡沫，泡沫的破灭会对宏观经济造成巨大的损害。有关这一问题的代表文献是Robert.H.Edelstein和Jean-Michel Paul（1999）的研究，他们利用土地价格预期模型解释了日本在20世纪90年代初遭遇的房地产泡沫破裂，认为产生并打破泡沫的主要原因是低利率、国际资本流动、严格的土地利用限制、优惠房地产投资的税收政策和无弹性的土地供给。上述基本的经济条件导致了过高的土地价格预期，引发了房地产投资过热，最终形成了脆弱的泡沫，当意外冲击发生时泡沫破裂。在对1985—1994年全球房地产周期波动的解释中，Bertrand（1996）分析了形成周期的国际因素和国内因素，认为国际资本流动、各国资本市场自由化、金融管制的放松、扭曲的财政政策和土地利用制度是全球房地产周期波动以及泡沫破裂的主要原因。

3. 信用风险的计量问题虽待完善，但成果已较丰富

Altman是较早开始定量研究信用风险的学者，其提出的Z分数等一系列方法理论一直受到关注。从20世纪90年代开始，关于定量度量信用风险的研究成为一个热点课题，各种方法和模型不断出现，如KMV模型，CreditVar，CreditRisk，Credit Portfolio View，等等。1997年4月JP摩根和一些机构合作（美洲银行、KMV、瑞士联合银行等），推出了一种新的度量信用风险的模型和方法，他们称这种方法为“Credit-Metrics”，这种方法借用衡量市场风险时用的在险值概念，通过复杂的数学模型和计算，给出贷款组合在未来一年内、在一定置信区间内、贷款组合损失的最大值是多少，也就是相当于给出了信用风险有多大。KMV模型是KMV公司推出的一种计算质量信用风险的方法，这种方法以企业在资本市场上的价值、企业的资本结构为基础，通过运用Merton理论计算每一个企业的预期违约概率，这一概率与企业的资本结构、资产回报率的波动性和目前的资产价值有关系，其建立了预期违约概率EDF与企业信用等级之间的关系，而与客户信用等级无关，大大弥补了前述方法的弊端。1999年巴塞尔委员会公布了《信用风险模型：现在的实践和问题》研究报告，该报告详细介绍了各类信用风险模型的理论、方法和运用。其他模型的建模思路和方法各种书籍和研究报告均有大量详细介绍，此处不再赘述。

4. 当系统性风险发生时（如房地产的周期性波动），以上信用风险模型由于没有考虑或者很难考虑特殊时期信用风险参数的设定问题，常常不能有效发现和规避系统性风险，因此压力测试便成为信用风险测度的有益补充

在IMF和World Bank联合开展的金融部门评估规划（FSAP，Financial Sector Assessment Programme）框架下，压力测试已成为评估商业银行应对各类冲击能力的重要手段。关于信用风险压力测试的英文文献可分为两类，一类是关于压力测试基本原理和方法的研究，如新加坡货币监管局（2003）、Shaw（1997）、Kupiec（1999）、Kim（2000）等，Marco Sorge（2004）对这类文献进行了较好的总结。另一类则是侧重于压力测试的实证分析，大多是基于时间序列数据和面板数据（Panel Data）的简化压力测试模型分析，如PetrKadeábek等（2008）对个人贷款的违约概率进行了压力情景下的分析；Dietske Simons和Ferdinand Rolwes（2008）对荷兰银行业的公司借款进行了宏观压力测试。另有一些学者的研究相对深入，为解决线性假设和前人在数据处理上的不足，提出了一些新的思路，如Michael C.S.Wong和Yat-fai Lam（2008）利用KMV模型的思想，提出了一个基于历史违约数据的压力测试模型，以期解决监管机构压力测试结果的定制问题；Mathias Drehmann（2005）利用改进的Merton模型，对英国银行业的公司贷款进行了宏观压力测试等。

5. 识别和测度了信用风险以后，组合管理成为实施风险管理的重要手段

商业银行的信贷资产配置问题本质上是商业银行的资产组合问题，资产组合理论能够最终将商业银行的信用风险控制落实到行业层面和操作层面。以经典资产组合理论为基础，目前贷款组合分配模型中比较有代表性的有以下两类：第一类是基于贷款组合风险最小化的决策方法，代表性的是Morgan和Golinge（1993）的商业贷款组合有效前沿模型。第二类是基于单位风险收益最大的贷款组合模型，代表性的是Altman（1997）的商业贷款组合分析模型。

（二）国内研究成果

南开大学薛敬孝教授发表在1987年《南开学报》上的《试论建筑周期》一文，可以被认为是国内较早讨论房地产业周期的文章。薛先生指出，建筑周期是二重的，在50年左右的大周期中包含着较短的20年左右的周期，并指出引起建筑周期的原因总体来说是供求问题，并侧重分析了影响供求的人口增长和折旧这两个主要因素。谭刚（1993，1994）通过总结美国、日本等国及中国香港、中国台湾等地区房地产业的实际发展过程，独立提出房地产业周期的概念，并建立一个包含扩张和收缩两大阶段、四个环节的房地产周期模式景气指标体系。曹振良、李展、何国钊（1996）也认为房地产业发展与国民经济发展一样，在其发展过程中呈现出由复苏、繁荣、衰退和萧条四个阶段构成的周期性循环波动，由此形成房地产周期或房地产周期波动。梁桂（1996）认为，在市场经济下，由不动产总供给和总需求的波动及其相互作用而产生的不动产经济波动，呈现出周期性波动的特征，由此形成不动产经济周期。陈柏东、张东（1996）认为，房地产经济运行周期是房地产经济在连续不断循环运动的一个周期内所经过的各阶段和环节的流程，以房地产商品的生产为起点，包括房地产开发、建造房屋、房地产营销、使用、维修与服务、废弃等阶段或环节。刘洪玉（1999）认为，从历史发展进程分析出发，市场机制作用下总不能达到一种供需的均衡，从而定义出房地产市场的自然周期包括四个阶段：房地产市场周期的谷底、增长超过平衡点、需求继续增长阶段，供求转折点之后供给增长速度高于需求增长速度阶段，市场运行到平衡点水平之下、供给高增长、需求低增长或负增长阶段。同时他还根据对应的资本流动给出房地产市场投资周期的概念，相同的概念还被宗跃光、孟辛琳、方洁合写的《房地产市场周期理论与实践》所采用，但是在分析上稍有不同。张元瑞（1995）通过比较国民经济增长率和全国商品房销售额增长率，认为中国房地产业的周期与国民经济周期基本吻合。梁桂（1996）采用年商品房销售面积指标，分析了1986—1995年中国不动产经济的周期性波动及其特征，并简要分析了不动产周期与通货膨胀周期、总体经济波动周期之间的相互关系。曹振良、李展、何国钊（1996）利用商品房价格等8项指标，在按环比增长率得出单项指标的周期波动后，再利用景气循环法等方法，分析了1981—1994年的中国房地产周期波动现象和特点。在此基础上，着重探讨了中国房地产周期与宏观经济周期在不同周期阶段的相互关系，并选择投资与政策两个因素，分析了中国房地产周期的形成原因。谭刚（2000）选择总量、投资、生产、交易、金融及价格6类共16项指标，利用扩散指数方法分析了深圳房地产周期波动特征。谭刚（1993，1994）在分析国外房地产市场周期波动的基础上，构造出以间接、表层和内生三类指标组成的房地产景气指标体系，其研究结果得到梁运斌（1996）、刘震和王玉平（1999）、罗龙昌（1999）等人的认同或直接引用。国家建设部经济研究中心选取部分指标建立了具有实践指导意义的中国房地产指数；曲波、谢经荣和王玮（2003）对房地产经济周期波动进行了较为全面系统的研究；包宗华（2004）对房地产经济周期波动的内涵界定问题进行探讨；中国社会科学院财贸经济研究所“房地产业周期波动研究”课题组（2004）采用中国1979—2002年的数据，对房地产行业的运行轨迹和特征进行研究，并分析了影响中国房地产经济周期波动的经济因素；王文群（2005）研究指出，中国房地产经济周期波动，既有外部冲击的决定性作用，也有产业内部传导机制的作用，同时产业因素和政府行为也对房地产经济周期波动产生重要影响；王曦与刘光中（2005）对中国房地产经济周期波动与宏观经济的关系，以及中国房地产经济周期长度进行研究，结论是房地产周期大约是7年，但由于中国目前处于城市化跳跃式发展时期，某些城市的房地产市场可能也呈现跳跃式发展，在这种背景下，中国房地产的周期也可能会被长期上升的趋势替代。

雷泽（1999）对中国房地产金融市场进行了较全面的研究(2)；孙强（1999）对中国住房金融体系进行了研究(3)；刘春红（2000）对中国房地产抵押贷款风险进行了理论研究和实证分析(4)；谢经荣等（2001）对地产泡沫与金融危机进行了国际比较研究(5)；李夺（2004）对中国住房按揭贷款证券化的机制进行研究(6)；王福林（2004）对个人住房抵押贷款违约风险影响因素进行实证研究(7)；张寒燕（2005）对房地产投资信托（REITs）进行了系统研究(8)；邹林祥（2005）对房地产抵押贷款证券化的法律问题进行了研究(9)；周京奎（2005）对金融支持与房地产泡沫的关系进行了理论与实证研究(10)。以上学者的主要观点归纳为：①房地产发展离不开金融支持，房地产的周期变动会对金融稳定产生很大影响。在市场繁荣时，银行信贷资金大量注入房地产，上市公司募集资金也大量投入房地产开发；在市场低迷时，房产类上市公司业绩下降，银行资金深陷其中，并形成大量不良资产。②房地产市场的不规范发展影响金融稳定。1993年中国的房地产泡沫的破灭导致出现了很多银行坏账，而亚洲金融危机期间，各国的一个共同特征是房地产价格在经过一段过度上涨后开始下跌，从而诱发银行危机。③在以银行为主导的经济中，房地产金融形式较单一，房地产的市场风险较易转化为银行信贷风险，从而使房地产周期波动中的风险高度集中于银行体系。④上述研究成果完成之时次贷危机尚未爆发，大多数研究成果对美国的住房金融制度和住房信贷的证券化产品比较推崇。

国内学者对公司违约规律的研究以财务困境的判断为主，直接以违约概率和违约损失率作为研究对象的文献较少，这与巴塞尔协议在中国的执行情况有关。陈晓等（2000年）对财务困境的判别问题进行了研究，他们选择了14个财务指标在37个ST公司和37个非ST公司之间进行了对比分析，并对影响信用风险的主要财务指标进行了识别。吴世农、卢贤义（2001年）对财务困境问题进行了更为全面的分析和研究，其特点在于样本新、时间长、容量大。林平、赵永伟（2001）在对农村信用社信用危机预警体系研究中采用了多元判别分析、Logistic分析等方法，结论是Logistic分析结果略微优于多元判别分析。任惠光（2007）以中国上市公司为例，对公司财务预警问题进行建模研究和实证分析，对Logit模型和类神经网络模型进行了比较(11)。钱爱民等（2008）运用主成分分析法和逻辑分析等方法对上市公司财务困境问题进行了研究。

国内学者也已对信用风险压力测试做了一些很有意义的研究和探索，如刘晓星（2009）和周子元（2009）对国外压力测试的研究与实践进行了较好的综述；陈阳、陈双杰（2009）选择房价与利率作为冲击变量，对中国房地产开发企业违约概率进行了压力测试研究，认为当房价下跌幅度超过15%时，房地产开发企业的违约概率开始急剧上升；孙彬、杨朝军和于静（2009）对Copula函数在压力测试中的应用进行了研究，为组合投资风险管理提供了一个新的思路；华晓龙（2009）利用Logit模型，对GDP大幅下降和CPI骤升情景下中国银行体系贷款违约率进行了压力测试等。综合以上研究成果笔者发现以下几个特点，一是压力测试的方法无定式，既无模型上的定式（统计方法和计量方式），也无测试主体的定式（主体可以是一个经济体、一个国家、一个行业或者一个企业）；二是以定性分析和综述为主（尤其是国内的研究成果），定量分析中运用的数学模型相对简单（Logit模型居多），且很难规避假设条件过多导致的模型风险；三是情景设定的研究与压力测试的实证没有很好地结合起来，缺少有说服力的实证研究结论；四是以宏观经济数据对整个银行业进行宏观压力测试的研究居多，分部门分区域的压力测试较少。

商业银行信贷资产组合研究方面，国内较有代表性的是迟国泰（2000）的研究，他在解决收益相同且风险不同的贷款决策问题上，运用规划方法建立了基于单位风险收益最大的贷款组合优化决策模型，迟国泰老师的博士生洪忠诚等亦有较好的研究。

（三）研究成果总体评价

总体来看，国外相关领域的研究起步较早，理论体系也比较完善。国内的相关研究也已逐步由纯定性分析向定量方向发展，研究方法上也逐步规范和严谨。但目前的研究成果尚存在以下问题：第一，国外对于房地产经济周期的研究较为成熟，但对于房地产金融风险的研究相对较少，次贷危机的爆发才使得国外学者将压力测试方法和衍生品的传染效应问题迅速推到前台；第二，国内对信用风险的成因问题大多结合中国的经济体制特点进行一些定性分析，视角较为单一，结论雷同；第三，国内对于信用风险的定量测度方法很不成熟，测算模型以借用国外活跃银行的模型为主，且缺乏完整数据的支撑，定量分析存在大量指标选取不科学，数据使用不正确，实证和理论严重脱节的现象；第四，国内对行业信用风险的研究和实践非常缺乏，基本处于空白状态；第五，国内关于房地产经济、金融领域的研究仍缺乏严谨的分析框架，缺少有分量的经济学家参与和有分量的研究成果面世，武断多于理性判断；第六，国内对于房地产相关信用风险的研究尚处于零星和零散的状态，尚没有规范的、系统性的研究成果面世。

二、研究方法的选择

根据对相关文献的充分阅读，结合中国实际情况，本书确定以下研究方法：

第一，以美国经济研究局的经典方法为基础，结合滤波分析等计量方法，对中国房地产周期进行划分和测度。

第二，综合运用各类多元统计方法和现金流量随机模拟方法，对开发贷款、个人住房贷款、土地储备贷款进行专项压力测试，并对整个银行体系的信用风险进行宏观压力测试。

第三，以巴塞尔协议相关制度为基础，充分运用计量方法，对部分房地产专业贷款建立信用等级分类模型。

第四，在充分调研的基础上，以抵押缺口值为评价对象，对中国银行业的抵押价值风险进行估计。

第五，应用资产组合理论、经济资本理念对房地产行业的贷款限额问题进行理论建模和实证分析。