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住房对家庭金融资产配置的影响

  摘要:通过建立一个包含住房的家庭跨期资产决策模型并进行参数赋值,从理论层面分析了住房资产对家庭金融资产配置的影响,且在此基础上使用西南财经大学中国家庭金融调查(CHFS)2013年全国调查数据进行了实证检验,研究表明住房资产对家庭金融市场参与和风险金融资产配置存在挤出效应,而当家庭财富水平或分布区域不同时,挤出效应存在明显的异质性。本文的研究结论从微观上说明了完善家庭资产结构、分散家庭投资风险的必要性,从宏观上解释了住房市场过度繁荣对金融市场的资源挤占问题。据此,本文提出合理配置住房资产、缓解中低收入家庭住房压力、合理引导发达地区房地产市场发展,实现房价平稳回归等政策建议。

  关键词:住房资产;金融资产配置;跨期资产决策模型;金融风险

  (中国农业大学经济管理学院,北京100083)

  一、引言与文献综述

  20世纪60年代末,以Campbell为代表的经济学家开始研究异质性家庭的金融行为和资产配置问题,家庭金融领域受到广泛关注并逐渐成为继资产定价和公司金融之后又一热门研究方向。根据美国贝恩资本与招商银行联合发布的《2017中国私人财富报告》①,2016年中国个人持有的可投资资产总额达165万亿元,规模相当可观。随着国民财富的积累,许多家庭的金融理财意识也逐渐增强,开始进入金融市场并配置以股票、基金为代表的风险金融资产。参与金融市场和风险金融资产配置成为投资者实现资产保值升值的重要途径。

  根据2016年小牛资本与西南财经大学联合发布的《中国家庭金融资产配置风险报告》②,2015年我国有68.4%的家庭未参与股票市场,但是13.5%的家庭配置的股票资产占家庭金融资产的比例高达90%以上。由此可见,不同于传统的资产组合理论③,异质性家庭在参与金融市场和配置风险金融资产时的行为选择存在极大差异,这在一定程度上是由于背景风险(劳动收入风险、住房和健康风险等)和一些人口统计学因素差异导致的[1]。

  作为家庭资产的构成部分,住房在家庭总资产中占有相当大的比重,尤其是对于中等收入家庭来说,房产是占比最高的资产,因此住房是影响家庭金融资产配置的重要因素[2]。2015年西南财经大学出版的《中国家庭金融调查报告(2014)》显示④,我国居民住房拥有率高达90%,高于德国、日本、美国和英国等发达国家,房产在家庭总资产中的占比将近七成,高出美国2倍多,房产在我国居民家庭资产中的重要地位不言而喻。

  住房作为家庭重要的背景风险之一,影响着家庭的金融市场参与和金融资产配置行为。Cocco在生命周期模型中引入住房后,发现模型能够更好地解释现实中所观察到的金融资产投资组合问题,并且认为住房资产会挤出投资者在股票等风险资产上的投资份额[3]。国外多数研究也同样认为住房投资会减少股票、基金等权益资产在总金融资产中所占的份额[4][5][6]。但也有国外学者关注住房资产带来的财富效应和信心机制等正向影响,认为住房投资会给家庭带来财富增值,还能增强家庭的信心和安全感,促进家庭持有更多的风险金融资产[7][8]。

  纵览国外文献可以发现,20世纪末国外学者就已经开始了相关研究,如今研究方法和数据都较为成熟。我国受制于微观家庭数据来源有限,对该方向的研究尚处于起步阶段。国内部分学者认为房产投资明显降低了居民投资风险金融资产的概率,两者之间具有替代性[9],而且房产也通过减少家庭流动性资产,造成流动性约束从而挤出了家庭风险金融资产的配置[10]。但也有一些研究结论支持房产投资的正向影响,指出在房价大幅上涨的趋势下住房资产带来的财富效应会显著提升家庭参与金融市场概率以及风险金融资产持有比例[11]。

  总而言之,住房资产是我国居民家庭资产结构中最为重要的部分,而金融资产配置关系到居民财富的保值增值和资本市场的健康发展。当前我国房产市场蓬勃发展而金融市场却略显疲弱,在这一特定情境下,研究住房资产对我国居民家庭金融市场参与和风险金融资产配置的影响具有重要意义。而我国现有文献除了研究结论尚未达成一致之外,也存在着重实证而轻理论、缺乏对理论模型和影响机制的探讨、实证方法可能存在内生性、对异质性影响研究不足等问题。因此本文试图从现有研究的不足出发,构建含住房的跨期资产决策模型并进行参数赋值,从理论上分析住房资产对金融资产配置决策的影响,并进一步在克服内生性的基础上实证检验住房资产对家庭金融市场参与和风险金融资产配置的挤出效应及其异质性。本文的研究成果在微观上有利于理解家庭资产结构的内在联系,在宏观上能够解释住房市场与金融市场的联动关系。

  二、模型构建与假设提出

  (一)模型建立与推导

  Cocco最早构建了含住房的跨期资产组合模型,这是一个生命周期内的多期资产决策模型,探讨了住房和资产组合的共同演变[3]。Chetty和Szeidl在研究住房权益和住房抵押贷款时将Cocco的模型简化为仅含两期的跨期决策模型,添加了消费的预算约束条件,并将求解目标改为终期效用最大化[12]。为了研究房产价值外生变化对金融资产配置的影响,我们借鉴Chetty和Szeidl的跨期设定[12],但省略了住房抵押贷款和住房迁移概率等参数的设置和推导,使得求解过程更为简单和一般化。

  假设家庭仅在两期内进行投资与消费决策,在第0期家庭进行投资决策,在第1期获得收益并进行消费。第0期家庭初始的住房拥有量为H0,初始房价为P0;第1期家庭住房拥有量为H1,房价为P1。在第1期,家庭的瞬时效用函数可以表示为:

  width=105,height=44,dpi=110

  (1)

  式(1)中,C1为第1期的非耐用品(除住房)消费,θ用来衡量家庭在住房H和非耐用品C之间的偏好,γ是相对风险回避系数。

  假设家庭在第0期进行投资决策时,在所有金融资产L0中,家庭投资的风险金融资产占比为α,无风险金融资产占比为1-α。风险金融资产的收益率为1+R=exp(r),其中width=84,height=20,dpi=110无风险金融资产的收益率是常数,表示为1+Rf=exp(rf)。此外,第0期的房价P0=1,第1期的房价width=187,height=20,dpi=110

  家庭金融投资组合的总收益率可以表示为Rp=αR+(1-α)Rf,其中α∈[0,1]。家庭需要在第0期决定资产在住房与其他消费品之间的分配,也需要决定投资于无风险资产以及风险资产的相对份额。家庭在第1期能够实现的消费和住房则取决于第0期的投资结果和第1期的劳动收入Y1。由此可以将约束条件表示为:

  C1+P1H1=(1+Rp)L0+P1H0+Y1

  (2)

  家庭的目标是,在预算约束(2)下选择使效用(1)最大的α。我们使用Campbell和Viceira的对数线性化的方式[13],最终生成简化的对数线性欧拉方程为:

  width=145,height=41,dpi=110

  (3)

  式(3)中,v′是边际效用U′的对数,cov(r,v′)是r和v′的协方差。由于Chetty和Szeidl的模型考虑了住房迁移概率[12],使得模型求解过程更为复杂,本文从更一般视角出发,简化模型设置和推导过程,使用标准化方法从欧拉式(3)中推导出最终的α。

  首先,为了求解出v′,我们先求解U′。我们假设第1期家庭财富W1完全分配于消费和住房之上,则C1=βW1,H1=(1-β)W1/P1,将其代入效用函数(1)中可得:

  width=234,height=44,dpi=110

  (4)

  对U(W1)求导,可得width=269,height=20,dpi=110为了求出U′的对数v′,我们要先得到W1的对数w1。给定家庭财富W1=(1+Rp)L0+P1H0+Y1,进行线性对数化,可以得到:

  w1≈(1-m)[l+αr+(1-α)rf]+mp1+k1

  (5)

  式(5)中,width=117,height=41,dpi=110可以衡量住房资产在家庭财富中的相对比重,l为流动性资产L0的对数,k1为一个常数。求U′(W1)的对数,可得:

  v′≈k2+θ(γ-1)p1-γw1

  ={k2-γk1-γ(1-m)[l+(1-α)rf]}+[θ(γ-1)-γm]p1-γ(1-m)αr

  (6)

  当α给定时,k2-γk1-γ(1-m)[l+(1-α)rf]是常数,由此可以得到:

  width=346,height=20,dpi=110

  (7)

  由式(3)可得:

  width=333,height=41,dpi=110

  (8)

  由式(8)解得风险金融资产占比α:

  width=264,height=67,dpi=110

  (9)

  为了求出住房资产H0对风险金融资产配置α的影响,我们对式(9)求导,可得:

  width=393,height=67,dpi=110

  (10)

  (二)参数赋值与假设提出

  在式(10)中,分母width=79,height=20,dpi=110为正,dα/dH0的正负取决于两分子的和,因此我们参考相关文献给参数赋值并进行比较静态分析。

  在模型参数赋值上,由于国内目前没有类似研究,所以本文参考国外相关文献的赋值方式。我国金融资产收益率和收益方差与欧美等国较为相似,但居民家庭相对风险回避系数和住房相对偏好较高。考虑我国现实情况后,本文发现Cocco等、Chetty和Szeidl对相关参数的赋值与我国现实比较接近,可以参考借鉴[12][14]。具体参数值赋值情况及

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