我國反向抵押貸款的風險因素與定價研究.pdf

1、我國正面臨著在低收入階段步入老齡化社會，并且人口的老齡化程度正在不斷加劇的嚴峻問題。一方面，現(xiàn)行的社會養(yǎng)老保障資金短缺，社會撫養(yǎng)比例不斷提高、難以應對日益嚴重的老齡危機，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外運營多年的一種成熟金融創(chuàng)新產(chǎn)品，為解決這一問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的前提下，把未來房屋的所有權抵押給金融機構，可以提前獲得現(xiàn)金用于

2、養(yǎng)老的一種金融工具。
　　 雖然國外的學者對反向抵押貸款進行了深入而系統(tǒng)的研究，但我國居民的消費習慣、文化傳統(tǒng)、管理體制、稅收及土地政策、經(jīng)濟體制等正處于轉型期，利率機制、房地產(chǎn)市場狀況等與國外發(fā)達國家相比還有較大的差異。要掃清反向抵押貸款運作中的種種障礙，其中最為關鍵的內(nèi)容是實現(xiàn)反向抵押貸款的合理定價，能夠在定價模型中充分反映貸款機構所面臨的風險因素。因此，有必要首先對影響反向抵押貸款定價的主要風險因素從定性及定量兩方面做具體

3、而深入的探究，進而實現(xiàn)產(chǎn)品的合理定價。國外主流的反向抵押貸款定價方法是支付因子法和保險精算方法，這兩種方法具有一定局限性無法直接應用于我國，需要對定價模型進一步改進設計，尤其是風險參數(shù)的選擇與測算上需要慎重處理，否則得出的計算結果就極可能與實際有天壤之別，甚至出現(xiàn)較大謬誤。目前國內(nèi)對反向抵押貸款的定價研究還處于起步階段，定價模型多基于靜態(tài)風險假設、單風險因素波動假設以及雙風險因素波動假設，缺少全面、系統(tǒng)的研究。
　　 基于上述研

4、究背景，本文期望在系統(tǒng)分析影響反向抵押貸款定價的主要風險因素的基礎上，構建綜合、系統(tǒng)、合理的定價模型體系，為我國推行反向抵押貸款提供有效的技術支持。反向抵押貸款定價涉及的風險參數(shù)有很多，研究者普遍認為借款人預期壽命的衡量、抵押住房價值波動和貸款利率波動是其中最為關鍵的三個影響因素，而這三者的波動均表現(xiàn)出很強的可描述性的特點。本文的研究重點為如何準確預測這些風險因素的未來波動路徑，并在定價中予以綜合反映，進而實現(xiàn)反向抵押貸款的合理定價。由

5、此形成了本文要解決的四個主要問題。
　　 問題一，識別影響反向抵押貸款定價的風險因素有哪些
　　 問題二，如何對這些風險因素的變動路徑進行表述，并進行走勢預測
　　 問題三，建立合理的風險中性精算定價模型，在模型中充分反映主要影響因素的波動風險
　　 問題四，對定價模型進行實證分析，檢驗其合理性
　　 通過圍繞上述四個問題循序漸進，進行層層深入的研究，得出了下列研究成果:
　　 第一，詳細

6、識別并分析了影響反向抵押貸款定價的主要風險因素，尋求描述各風險因素未來波動的計量模型，并通過Matlab、Eviews，S-Plus等軟件模擬了各風險的未來變化情景。
　　 第二，借款人未來壽命的不確定性。本文指出隨著經(jīng)濟、生活和醫(yī)療條件的不斷改善，我國人均壽命不斷延長，死亡率逐年降低，并呈現(xiàn)動態(tài)波動特征。貸款機構應采用動態(tài)死亡率波動模型來預測借款人的未來死亡率的發(fā)展，進而計算借款人預期壽命。研究表明，Lee-Carter死亡率

7、模型能較好的預測我國人口的死亡率發(fā)展趨勢，在此框架下利用中國人壽保險業(yè)經(jīng)驗生命表對各年齡反向抵押貸款借款人群的預期死亡率數(shù)值進行了測算。進而以一次性總額支付方式的反向抵押貸款產(chǎn)品為例，分別利用預測數(shù)據(jù)與我國現(xiàn)有生命表數(shù)據(jù)分別計算了貸款金額，分析了死亡率波動對反向抵押貸款產(chǎn)品定價的影響。
　　 第三，抵押住房價值波動，本文采用灰色系統(tǒng)理論的預測方法，構建了灰色馬爾可夫房價預測模型，并利用中房全國二手住宅價格指數(shù)對反向抵押貸款的抵押

8、住房價值走勢進行了動態(tài)預測，進而闡述了如何將此風險參數(shù)的預測嵌入到反向抵押貸款的定價模型，充分反映貸款利率波動對反向抵押貸款定價的影響。并提出了風險防范建議。
　　 第四，貸款利率波動，本文指出在我國利率市場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利率保持同頻率變動的浮動利率計息形式。因此可以采用描述我國政府基準利率波動的單純跳躍過程來描述反向抵押貸款利率的變動情況，并利用歷史數(shù)據(jù)進行了數(shù)值模擬。并闡明如何

9、將此風險參數(shù)的預測嵌入到貸款的定價模型，充分體現(xiàn)貸款利率波動對反向抵押貸款定價的影響。最后，提出了貸款利率波動風險控制的建議。
　　 第五，其他影響產(chǎn)品定價的風險因素，主要包括逆向選擇、道德風險、流動性風險、政策調整，費用風險和價值觀風險。本文通過定性及定量兩方面分析了這些因素對反向抵押貸款定價的影響，由于這些因素自身特征，以及現(xiàn)有風險衡量手段的局限，難以在定價模型中予以充分反映，但通過科學的產(chǎn)品設計及規(guī)范運作機制同樣可以達到有

10、效控制風險的目的。
　　 第六，綜合考慮上述風險因素對定價的影響，將借款人未來壽命、利率和房價作為反向抵押貸款定價模型的三個主要動態(tài)參數(shù)，依據(jù)金融資產(chǎn)定價理論中的風險中性定價方法，構建了系統(tǒng)的動態(tài)精算定價模型體系，此模型能夠充分反映借款人未來壽命的不確定性、未來利率波動及抵押住房價值變動情況。定價體系中針對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分別構建了定價模型。并搜集了當前各種相關實際數(shù)據(jù)，

11、利用蒙特卡洛模擬的方法預測了各風險因素未來同時變動的情景，得出了實證定價結果，并對其進行了敏感性分析。實證結果均可得到較為合理的解釋，進一步驗證了定價體系的合理性。
　　 在上述研究成果中，本文的主要創(chuàng)新點有:
　　 第一，基于中國人壽保險業(yè)新、老經(jīng)驗生命表的數(shù)據(jù)的對比，發(fā)現(xiàn)人口死亡率出現(xiàn)了顯著降低的趨勢，呈現(xiàn)動態(tài)波動特征。本文在識別樣本數(shù)據(jù)基本特征的基礎上，創(chuàng)新性的將Lee-Carter死亡率預測的方法引入反向抵押貸款

12、借款人群未來壽命的預測中，構建動態(tài)死亡率波動模型，并定量分析了借款人死亡率波動對反向抵押貸款定價的影響。
　　 第二，鑒于房價指數(shù)一般為月度數(shù)據(jù)，序列的變化相對平穩(wěn)且存在一定波動的特點，嘗試運用灰色馬爾可夫預測模型進行分析。研究發(fā)現(xiàn)灰色馬爾可夫模型對房價波動的預測具有較高的精度，模型檢驗結果令人滿意。因此，采用灰色馬爾可夫模型來預測反向抵押貸款抵押住房價值走勢更為符合我國實際。
　　 第三，利用風險中性定價的基本思想，在

13、以往基于利率和房價雙因素波動的定價模型的基礎上，增加了借款人群未來死亡率的動態(tài)預測，創(chuàng)新性的構建了基于利率、住房價值和未來壽命三因素波動的動態(tài)反向抵押貸款綜合定價模型體系。在此定價體系中具體區(qū)分有贖回權與無贖回權、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，分別構建了精算定價模型。
　　 第四，指出并分析了以往國內(nèi)研究對反向抵押貸款贖回選擇權理解上的偏差，按照一般理解對贖回權重新進行了概念界定，提出反向抵押貸

14、款贖回權更適宜采用美式期權進行操作與定價，并構建了相應的定價模型，進行了贖回權價格測算。
　　 總而言之，基于我國老齡化形勢日益嚴峻，而現(xiàn)有養(yǎng)老體系資金來源短缺的現(xiàn)實背景，發(fā)展反向抵押貸款實現(xiàn)老年人以房自助養(yǎng)老，可以作為現(xiàn)有養(yǎng)老資源的有益補充，是創(chuàng)新養(yǎng)老思路的好辦法。本文在對影響反向抵押貸款定價的主要風險因素進行深入的探討的基礎上，構建了基于貸款利率、住房價值和借款人未來壽命三因素波動的反向抵押貸款綜合定價模型體系，并進行了實證