個(gè)人住房抵押貸款提前外匯交易風(fēng)險(xiǎn)的影響因素研究

個(gè)人住房抵押貸款提前外匯交易風(fēng)險(xiǎn)的影響因素研究

個(gè)人住房貸款（以下簡(jiǎn)稱“個(gè)人貸款”）提前償還風(fēng)險(xiǎn)是指貸款期限屆滿前，在貸款協(xié)議中規(guī)定的還款計(jì)劃之外，先償還貸款，從而造成貸款損失的可能性。先償還風(fēng)險(xiǎn)造成的貸款損失主要表現(xiàn)在三個(gè)方面。首先，提前償還將打破貸款方的現(xiàn)金流計(jì)劃和資本安排。貸款方應(yīng)找到新的投資渠道，并支付重返投資的費(fèi)用。其次，如果市場(chǎng)利率降低，貸款方的投資組合將減少。第三，提前償還貸款可能會(huì)給貸款方帶來(lái)成本、服務(wù)和行政成本。防范提前還款風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵在于要找到引發(fā)提前還款風(fēng)險(xiǎn)的因素.以此為基礎(chǔ),貸款人才能有的放矢地設(shè)計(jì)出合理有效的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避措施.本文以個(gè)人住房貸款的微觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用比例風(fēng)險(xiǎn)模型,定量分析影響提前還款風(fēng)險(xiǎn)的顯著因素,并通過(guò)對(duì)顯著因素的判斷,探討引發(fā)提前還款風(fēng)險(xiǎn)的可能原因.1針對(duì)提前償還風(fēng)險(xiǎn)的主要市場(chǎng)Busser和Hendershott1984年針對(duì)提前還款期權(quán)理論的研究認(rèn)為,提前還款可以被看作是執(zhí)行一種買權(quán).當(dāng)市場(chǎng)利率低于合同利率時(shí),買權(quán)處于實(shí)值狀態(tài),借款人可以通過(guò)執(zhí)行買權(quán)和再融資降低借款購(gòu)房成本.其后,Zorn和Lea,Schwartz和Torous,Quigley和VanOrder等人分別用不同的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該定義下的買權(quán)價(jià)值對(duì)提前還款風(fēng)險(xiǎn)的顯著解釋能力.除買權(quán)價(jià)值外,利用美國(guó)個(gè)人住房貸款的數(shù)據(jù),Quigley的研究認(rèn)為,搬遷是引發(fā)提前還款風(fēng)險(xiǎn)的重要因素,而搬遷又與借款家庭人口、借款人教育程度正相關(guān),與借款人年齡和貸款余額負(fù)相關(guān).Zorn和Lea利用加拿大個(gè)人住房貸款數(shù)據(jù),研究浮動(dòng)利率貸款的提前還款風(fēng)險(xiǎn)因素,發(fā)現(xiàn)提前還款風(fēng)險(xiǎn)與住宅短期投資收益顯著正相關(guān).Perry等人對(duì)英國(guó)市場(chǎng)研究發(fā)現(xiàn),市場(chǎng)利率下跌、提前還款罰金減少、住宅價(jià)格上漲會(huì)導(dǎo)致提前還款風(fēng)險(xiǎn)加大.其中利率下跌引起的再融資需求和住宅價(jià)格上漲引起的搬遷需求是引發(fā)提前還款風(fēng)險(xiǎn)的主要原因.Tiwari對(duì)印度市場(chǎng)的研究認(rèn)為,貸款價(jià)值比和貸款期限與提前還款風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān),自由職業(yè)者、未婚借款人、女性借款人和年長(zhǎng)借款人的提前還款概率相對(duì)較低.從研究模型看,主流的有兩種:Logit模型和比例風(fēng)險(xiǎn)模型.前者在Zorn和Lea、Cunningham和Capone和Navratil等人的研究中被應(yīng)用.后者則是目前個(gè)人住房貸款風(fēng)險(xiǎn)研究領(lǐng)域最為廣泛應(yīng)用的一種計(jì)量模型.Green和Shoven在1986年最早將比例風(fēng)險(xiǎn)模型引入個(gè)人住房貸款風(fēng)險(xiǎn)研究,但當(dāng)時(shí)他們僅探討了利率對(duì)提前還款風(fēng)險(xiǎn)的影響.其后Quigley和VanOrder,Tiwari等人的研究都運(yùn)用了比例風(fēng)險(xiǎn)模型,只是在解釋變量、變量函數(shù)形式、參數(shù)估計(jì)方法等方面有所調(diào)整.2比例風(fēng)險(xiǎn)模型2.1事件持續(xù)時(shí)間t風(fēng)險(xiǎn)模型的實(shí)質(zhì)是建立起風(fēng)險(xiǎn)因素與風(fēng)險(xiǎn)比率(hazardratio)之間的關(guān)系.所謂風(fēng)險(xiǎn)比率是指事件持續(xù)時(shí)間大于當(dāng)前時(shí)刻的條件下,在當(dāng)前時(shí)刻結(jié)束的概率,其一般表達(dá)式如下:λ(t)=limΔt→0+Ρ(t≤Τ≤t+Δt|Τ≥t)Δt=limΔt→0+Ρ(t≤Τ≤t+Δt)Ρ(Τ≥t)Δt(1)λ(t)=limΔt→0+P(t≤T≤t+Δt|T≥t)Δt=limΔt→0+P(t≤T≤t+Δt)P(T≥t)Δt(1)式中:T表示事件持續(xù)時(shí)間;P(t≤T≤t+Δt|T≥t)表示事件持續(xù)時(shí)間大于當(dāng)前時(shí)刻t的條件下,在當(dāng)前時(shí)刻之后很短一個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)結(jié)束的條件概率;風(fēng)險(xiǎn)比率λ(t)為該條件概率的密度函數(shù).在風(fēng)險(xiǎn)比率的基礎(chǔ)上,風(fēng)險(xiǎn)模型還定義了生存函數(shù)S(t).所謂生存函數(shù)是指事件持續(xù)時(shí)間大于當(dāng)前時(shí)刻的概率.公式(2)給出了生存函數(shù)S(t)與風(fēng)險(xiǎn)比率λ(t)的一般關(guān)系式,其中f(t)表示事件在t時(shí)刻持續(xù)的密度函數(shù).S(t)=Ρ(Τ≥t)=∫∞tf(t)dt,f(t)=limΔt→0+Ρ(t≤Τ≤t+Δt)Δt?λ(t)=f(t)S(t)=-dlnS(t)dt?S(t)=P(T≥t)=∫∞tf(t)dt,f(t)=limΔt→0+P(t≤T≤t+Δt)Δt?λ(t)=f(t)S(t)=?dlnS(t)dt?S(t)=exp(-∫t0λ(t)dt)(2)2.2生存函數(shù)的一般表征本文所選用的比例風(fēng)險(xiǎn)模型是在上述風(fēng)險(xiǎn)模型一般形式基礎(chǔ)上建立起來(lái)的Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型(Coxproportionalhazardmodel).其定義的風(fēng)險(xiǎn)量λ(t;Z)和生存函數(shù)S(t;Z)為λ(t;Ζ)=λ0(t)eΖβ?S(t;Ζ)=exp[-∫t0λ0(t)eΖβdt](3)式中:λ0(t)被稱為基線函數(shù),表征影響提前還款風(fēng)險(xiǎn)的一般性因素;Z為影響因素組,β為系數(shù)矩陣.模型主要考察Z組內(nèi)的影響因素與風(fēng)險(xiǎn)比率之間的關(guān)系.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型最大的特點(diǎn)是基線函數(shù)沒(méi)有固定的形式,是一種半?yún)?shù)模型.這使得模型對(duì)數(shù)據(jù)的適應(yīng)性增強(qiáng),有助于提高模型的擬合優(yōu)度,但同時(shí)也會(huì)帶來(lái)模型估計(jì)方法復(fù)雜、模型無(wú)法以參數(shù)模型的形式直觀表達(dá)等問(wèn)題.2.3擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和顯著性分析20世紀(jì)70年代末,Efron等人發(fā)展了Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型的非參數(shù)估計(jì)方法,提高了Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型的實(shí)用性和普及性.本文對(duì)比例風(fēng)險(xiǎn)模型的參數(shù)估計(jì)采用Efron最大似然估計(jì)法.針對(duì)模型擬合優(yōu)度的檢驗(yàn),本文借助三個(gè)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn):對(duì)數(shù)似然函數(shù)-2logL檢驗(yàn)、AIC(akaikeinformationcriterion)檢驗(yàn)和SBC(schwarzbayesianinformationcriterion)檢驗(yàn).當(dāng)包含解釋變量的模型的三個(gè)統(tǒng)計(jì)量值小于不包含解釋變量的模型時(shí),表明所選擇的解釋變量提高了模型的擬合度.針對(duì)模型顯著性水平的檢驗(yàn),本文采用拒絕全局變量零假設(shè)的方法,借助三個(gè)統(tǒng)計(jì)量:似然比、Score統(tǒng)計(jì)量和Wald統(tǒng)計(jì)量在大樣本條件下,漸近服從λ2分布的特征,通過(guò)比較統(tǒng)計(jì)量值與λ2分布臨界值的大小,判斷模型的顯著性水平.3樣本數(shù)據(jù)的狀態(tài)和影響因素的選擇3.1有效樣本數(shù)量:3.本文的樣本數(shù)據(jù)來(lái)自北京個(gè)人住房貸款市場(chǎng),共4000筆1999年發(fā)起的貸款,還款信息截?cái)嘀?002年10月.在刪除含有缺失信息或錯(cuò)誤信息的樣本后,有效樣本數(shù)為3101筆貸款.有效樣本包含的信息包括:每筆貸款的貸款利率、貸款價(jià)值比、還款方式、借款人年齡、教育程度、婚姻狀況、性別、月收入、所購(gòu)住宅總價(jià)以及截至2002年10月的還款狀態(tài).截至2002年10月共有424筆貸款實(shí)施提前還款,提前還款比例為13.7%.3.2我國(guó)個(gè)人信貸買權(quán)價(jià)值的新定義國(guó)外針對(duì)個(gè)人住房貸款提前還款風(fēng)險(xiǎn)因素的研究多以期權(quán)價(jià)值為基礎(chǔ),即提前還款買權(quán)價(jià)值被視為重要因素納入模型.Calhoun和Deng2000年發(fā)表的一篇論文給出的買權(quán)價(jià)值表達(dá)式如下:式中:C(t0)為t0時(shí)刻的買權(quán)價(jià)值;T為貸款期限;P(t)為t時(shí)刻合同約定的月還款額;R′(t)為市場(chǎng)年利率;R(t)為合同年利率.公式(4)所表達(dá)的買權(quán)價(jià)值實(shí)質(zhì)上等于按照現(xiàn)時(shí)市場(chǎng)利率折現(xiàn)的月還款額與按照合同利率折現(xiàn)的月還款額之間的變化率.倘若C(t0)>0,表明市場(chǎng)利率下的月還款額現(xiàn)值較高,買權(quán)處于實(shí)值狀態(tài),借款人通過(guò)提前還款和再融資能夠降低借款購(gòu)房成本.直觀來(lái)看,公式(4)所表達(dá)的提前還款買權(quán)價(jià)值背后隱含的再融資動(dòng)機(jī)在我國(guó)個(gè)人住房貸款市場(chǎng)并不明顯.原因有兩點(diǎn),其一,我國(guó)個(gè)人住房貸款利率大多是根據(jù)央行法定利率調(diào)整的可調(diào)整利率.在這樣的利率政策下,借款人通過(guò)再融資途徑降低借款成本的動(dòng)力不足;其二,現(xiàn)階段我國(guó)個(gè)人住房貸款市場(chǎng)不存在類似于國(guó)外市場(chǎng)的再融資渠道.優(yōu)惠的貸款利率僅針對(duì)個(gè)人住房貸款,再融資利率執(zhí)行同期商業(yè)貸款利率,而非個(gè)人住房貸款所享有的優(yōu)惠利率,因此即使借款人實(shí)施再融資也無(wú)法獲得新的優(yōu)惠利率.針對(duì)我國(guó)個(gè)人住房貸款市場(chǎng),本文提出一種新定義的買權(quán)價(jià)值C*(t0),見(jiàn)公式(5).C*(t0)=(St0-Bt0)-{St*[1+R′(t)]t*-t0-Τ-t0∑t=1Ρ′(t)[1+R′(t)]t}|St0-Bt0|=(St0-Bt0)-{St0[1+Ι(t)1+R′(t)]t*-t0-Bt0}|St0-Bt0|t*=t0+1→St0-St0[1+Ι(t)1+R′(t)]|St0-Bt0|(5)式中:St0表示t0時(shí)刻住宅價(jià)格;Bt0表示t0時(shí)刻個(gè)人住房貸款余額;St*表示t*時(shí)刻住宅價(jià)格;I(t)為住宅價(jià)格預(yù)期增長(zhǎng)率;R′(t)為市場(chǎng)利率;P′(t)為按照市場(chǎng)利率計(jì)算的月還款額;T為貸款期限;t0為當(dāng)前時(shí)刻.公式(5)所表達(dá)的買權(quán)價(jià)值等于當(dāng)前時(shí)刻出售住宅提前還款的凈收益與在市場(chǎng)利率下繼續(xù)還款,后期出售住宅的凈收益現(xiàn)值之間的變化率.當(dāng)C*(t0)>0時(shí),買權(quán)處于實(shí)值狀態(tài),表明借款人當(dāng)前時(shí)刻出售住宅、提前還款的凈收益高于履約還貸收益.本文實(shí)際計(jì)算比較了當(dāng)前時(shí)刻出售住宅、提前還款和下一時(shí)刻出售住宅、提前還款的凈收益現(xiàn)值,即假設(shè)t*=t0+1.除傳統(tǒng)定義的買權(quán)價(jià)值和新定義的買權(quán)價(jià)值外,本文還選取了其他幾類影響提前還款風(fēng)險(xiǎn)的因素,作為模型中的解釋變量,見(jiàn)表1.第一類因素是與提前還款買權(quán)價(jià)值相關(guān)的因素;第二類因素是個(gè)人住房貸款合約屬性;第三類因素是借款人異質(zhì)性因素.除住宅價(jià)格指數(shù)參考中房(北京)普通住宅價(jià)格指數(shù),貸款利率參照同期央行法定利率外,其他數(shù)據(jù)均來(lái)源于貸款樣本.進(jìn)一步,本文將解釋變量人為分組,轉(zhuǎn)換成分類變量:原分類變量的分組方法不變;原連續(xù)變量以中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)分成兩組,小于中位數(shù)的賦值0,大于等于中位數(shù)的賦值1.4提前償還風(fēng)險(xiǎn)影響因素本文借助SAS軟件,采用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型,考察解釋變量對(duì)提前還款風(fēng)險(xiǎn)的影響系數(shù)及其顯著性水平.通過(guò)解釋變量顯著性水平的篩選,表2給出了顯著影響提前還款風(fēng)險(xiǎn)的變量及其影響系數(shù)β和風(fēng)險(xiǎn)比率eβ.其中風(fēng)險(xiǎn)比例eβ>1表示隨分類變量的數(shù)值增加,提前還款風(fēng)險(xiǎn)增加;風(fēng)險(xiǎn)比例eβ<1表示隨分類變量的數(shù)值增加,提前還款風(fēng)險(xiǎn)減小.本文篩選解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)為達(dá)到80%的置信水平,刪除雖然顯著相關(guān),但正負(fù)相關(guān)性不符合邏輯的解釋變量.表3給出了模型擬合優(yōu)度和顯著性水平的檢驗(yàn)指標(biāo).從中可以看到,以顯著性解釋變量為基礎(chǔ)建立的提前還款比例風(fēng)險(xiǎn)模型的擬合優(yōu)度和顯著性水平均滿足要求.5結(jié)論5.1買權(quán)價(jià)值的相關(guān)性傳統(tǒng)定義的買權(quán)價(jià)值(TRCA)是考慮提前還款-再融資的價(jià)值,本文新定義的買權(quán)價(jià)值(NECA)考慮的是出售抵押住宅-提前還款的價(jià)值.從模型結(jié)果看,這兩種買權(quán)價(jià)值都表現(xiàn)出與提前還款風(fēng)險(xiǎn)的顯著相關(guān)性.傳統(tǒng)定義的買權(quán)價(jià)值表現(xiàn)為負(fù)相關(guān),新定義的買權(quán)價(jià)值表現(xiàn)為正相關(guān).傳統(tǒng)定義買權(quán)價(jià)值的負(fù)相關(guān)表明利率上調(diào)是引發(fā)我國(guó)提前還款風(fēng)險(xiǎn)的顯著因素.究其原因,一方面可能緣于是借款人保守的負(fù)債消費(fèi)觀念,另一方面可能緣于借款人的自有資金沒(méi)有更好的投資渠道,進(jìn)而選擇提前還款,節(jié)省購(gòu)房成本.新定義買權(quán)價(jià)值的正相關(guān)預(yù)示著提前還款風(fēng)險(xiǎn)與借款人的抵押住宅出售行為相關(guān).具體表現(xiàn)為:當(dāng)計(jì)劃出售抵押住宅的借款人預(yù)期未來(lái)住宅價(jià)格下滑時(shí),會(huì)選擇提前還款,當(dāng)期出售住宅.而借款人出售抵押住宅的動(dòng)機(jī)可能緣于實(shí)現(xiàn)投資收益,也可能出于改善居住環(huán)境、就業(yè)或求學(xué)地點(diǎn)變更等因素引致的搬遷需求.5.2債權(quán)人支付能力較保守的借款提前償還風(fēng)險(xiǎn)分析初始貸款價(jià)值比(LTV)和貸款期限(TERM)都表現(xiàn)出與提前還款風(fēng)險(xiǎn)的顯著負(fù)相關(guān)性,即初始貸款價(jià)值比越低,貸款期限越短,提前還款風(fēng)險(xiǎn)越大.直觀判斷,選擇短期、低比例貸款的借款人通常有兩類,一類是支付能力較高的借款人,另一類是負(fù)債消費(fèi)觀念較保守的借款人.本文判斷支付能力較高的借款人選擇提前還款可能緣于自有資金沒(méi)有更好的投資渠道,負(fù)債消費(fèi)觀念較保守的借款人選擇提前還款緣于其對(duì)背負(fù)債務(wù)的厭惡.5.3個(gè)人貸款提前償還風(fēng)險(xiǎn)的可能原因住宅價(jià)格指數(shù)斜率(HPIS)表現(xiàn)出與提前還款風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)性.鑒于住宅價(jià)格指數(shù)斜率反映的是價(jià)格短期變動(dòng),因此實(shí)證結(jié)果意味著,提前還款風(fēng)險(xiǎn)隨住宅價(jià)格的短期下降而增加.借款人年齡(AGE)、婚姻狀況(MAR)和性別(GEN)與提前還款風(fēng)險(xiǎn)非顯著相關(guān),借款人教育程度(EDU)和月收入(INC)顯著影響提前還款風(fēng)險(xiǎn).