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  • 住房对居民家庭风险性金融资产选择的影响思考

    22-03-28 17:48 来源:未知 ; 浏览:
    本文是一篇经济论文,本文从家庭、金融机构和政府部门三个方面针对家庭资产配置的优化提出相关建议,以求最大程度地提高居民资产配置的效率与合理性,推动家庭资产结构向更加多元化的方向发展,优化家庭资产配置结构,以实现家庭财富效用最大化。
     
    一、引言
     
    (一)研究背景和意义
    1. 研究背景
    家庭是社会生活中一个不可或缺的微观主体,也是金融市场中一个必不可少的参与者,因此,家庭是在对经济运行进行分析时的重要研究对象之一。自 2006 年美国学者Campbell 在美国金融年会上首次正式提出家庭金融的概念之后,家庭金融在金融领域中已经逐渐演化为一个独立的研究方向,并成为金融投资研究中的一个新的研究热点。关于家庭金融的相关研究以居民家庭单位为研究对象,以资产组合理论、行为金融理论等为理论基础,利用对居民和家庭的微观调查数据及对经济运行的宏观统计数据,分析家庭的财富积累状况和金融资产配置情况,研究家庭资产及财富的现状及未来发展趋势,评估家庭当前资产配置现状的有效性,监控家庭的金融债务风险,最终实现引导家庭闲置资金合理流向,优化家庭资产配置结构,并通过金融市场的发展促进社会实体经济的发展。
    近年来,我国经济快速发展,家庭居民的收入也随之持续增加,据国家统计局相关数据显示,2019 年我国居民的人均可支配收入为 30732.85 元,相对于 2018 年增长了 8.87%①。西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心联合蚂蚁集团研究院发布的《中国家庭财富指数报告(2020 年度)》中指出,2020 年二季度以后,我国居民家庭财富指数均大于 100,居民家庭财富持续增加②。广发银行和联合发布的《2018 中国城市家庭财富健康报告》中指出,我国城市居民家庭的资产总量持续快速增长,我国城市家庭户均资产规模从 2011年的 97.0 万元,增加到 2017 年的 150.3 万元,年均复合增长率为 7.6%;城市家庭户均净资产规模从 2011 年的 90.7 万元,增加到 2017 年的 142.9 万元,年均复合增长率为 7.9%;城市家庭户均可投资资产规模从 2011 年的 28.9 万元,增加到 2017 年的 50.7 万元,年均复合增长率为 9.8%。③
    居民的住房和金融投资需求随着居民收入的稳定增长而持续扩张,越来越多的居民开始关注家庭资产的整体配置问题。根据《中国家庭财富指数报告(2020 年度)》,影响居民家庭财富变动的因素有住房资产、金融投资、工商业经营和可支配收入等。其中,住房资产和金融投资是导致家庭财富增加的最主要因素,根据测算,在财富增加的家庭中,住居民的住房和金融投资需求随着居民收入的稳定增长而持续扩张,越来越多的居民开始关注家庭资产的整体配置问题。根据《中国家庭财富指数报告(2020 年度)》,影响居民家庭财富变动的因素有住房资产、金融投资、工商业经营和可支配收入等。其中,住房资产和金融投资是导致家庭财富增加的最主要因素,根据测算,在财富增加的家庭中,
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    (二)研究内容、路线和方法
    1. 研究内容
    本文通过梳理国内外关于住房和居民家庭风险性金融资产选择之间关系的相关文献,在资产组合理论和行为金融理论的理论基础上,采用中国家庭金融调查与研究中心 CHFS数据库的调查数据,利用 Probit 模型和 Tobit 模型,实证研究是否拥有住房、住房资产比例以及是否拥有住房贷款、住房贷款比例对家庭风险性金融资产的参与和家庭风险性金融资产的持有比例产生的影响,并从住房需求、区域、收入三个方面分别进行了异质性分析。在此基础上,从家庭、金融机构、政府三个方面提出相应的政策建议,以求能够引导居民家庭的资产配置选择行为,进而优化居民家庭的资产配置结构。
    本文共分为六章,具体内容如下:
    第一章,引言。本章主要介绍选题的背景以及研究意义,提出本文的研究内容、研究路径和研究方法,指出本文的创新之处。
    第二章,文献综述。本章从家庭风险性金融资产选择的影响因素、住房与家庭风险性金融资产选择行为之间的关系两个方面,梳理了目前国内外学者对住房和家庭风险性金融资产选择之间关系的研究现状和已有的研究成果,从中总结归纳出本文的研究重点。
    第三章,住房对居民家庭风险性金融资产选择影响的理论分析。本章在资产组合理论和行为金融理论的理论基础上,分别从住房资产的财富效应、资源配置效应、流动性风险效应和挤出效应、住房贷款的杠杆效应和挤占效应,对住房和家庭风险性金融资产的关系进行理论上的分析和探究,为下文的统计分析和实证检验奠定理论基础。
    第四章,居民家庭资产配置结构的现状分析。本章从居民家庭资产水平分布、居民家庭资产配置结构分析我国居民家庭的总资产配置现状,从居民家庭金融市场参与情况、居民家庭金融资产配置结构分析我国居民家庭的风险性金融资产配置现状,从我国商品房市场价格情况、住房所有权、住房资产占比、住房贷款情况等方面分析我国居民家庭的住房现状,进而从整体上对我国住房、居民家庭资产配置情况进行分析和研究。
    第五章,住房对居民家庭风险性金融资产选择影响的实证分析。本章采用 CHFS 数据库的调查数据,利用 Probit 模型和 Tobit 模型,实证研究是否拥有住房、住房资产比例以及是否拥有住房贷款、住房贷款比例对家庭金融资产的参与和家庭风险性金融资产的持有比例产生的影响,并从住房需求、区域、收入三个方面分别进行异质性分析,实证检验了住房与居民家庭风险性金融资产配置选择的关系。研究发现,拥有住房会促进居民家庭对风险性金融资产的参与意愿,而存在住房贷款会降低居民家庭参与风险性金融资产的意愿;而住房资产、住房贷款的占比过高,会显著抑制居民家庭对风险性金融资产的投资比例。异质性分析结果显示,出于投资性需求、东部地区、中低收入群体的住房资产和住房贷款情况对家庭风险性金融资产的投资决策产生的影响相对更大。
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    二、文献综述
     
    (一)家庭风险性金融资产选择的影响因素
    1. 外部环境
    (1)金融体制
    Antoniou(2015)[1]指出金融稳定性会对家庭的风险性金融资产投资决策产生影响。史代敏和宋艳(2005)[2]利用 2002 年四川省对本区域内城镇居民家庭财产抽样调查的数据分析发现,证券市场的金融产品越丰富、资信评级信誉越高,月有利于居民选择多样化的金融资产,优化家庭的金融资产结构。于蓉(2006)[3]以金融中介机构在家庭投资决策中的作用为研究重点,指出金融中介会正向激励家庭增加对股票市场的参与决策以及对股票的投资比例。张亮(2013)[4]从金融发展的宏观视角出发,利用 2011 年中国家庭金融调查报告的数据进行实证分析,得出金融发展提高了家庭持有风险性金融资产的概率及其在金融资产中的比重,而且金融发展水平的提高抑制了家庭对非正规金融市场的参与程度。进一步,周春喜等(2014)[5]发现由于我国东、中、西部之间的金融发展水平差异较大,股票资产的财富效应在各地区之间也存在显著的差异。尹志超等(2015)[6]以家庭所在社区的银行数量来衡量金融可得性,发现提高金融可得性水平可以提高家庭对正规金融市场的参与程度,降低民间借贷的比例。孙欢欢(2017)[7]以家庭存款开户银行数量来衡量金融可得性,并研究了其与家庭资产配置的关系,进一步验证了尹志超等的结论。吕学梁和吴卫星(2017)[8]从金融机构的供给角度出发,分析了金融排斥行为对家庭风险性金融资产的投资选择的影响,发现二者之间存在显著的负向关系。吕学梁和吴卫星(2017)[9]还分析了不同渠道的借贷约束与家庭投资选择之间的关系,指出借贷约束会显著抑制家庭对风险性金融资产的投资。周雨晴和何广文(2020)[10]通过构建跨期投资决策模型推导并实证证明,数字普惠金融的发展会正向推动农户参与风险性金融资产市场,且当农户的金融素养和互联网利用程度更高时,促进作用更加明显。
    (2)信息渠道
    Hong 等(2004)[11]研究指出,社会互动和家庭参与股票之间具有明显的相关关系,家庭在进行投资决策时会受到亲朋好友的投资行为和建议的影响。郭士祺和梁平汉(2014)[12]研究了不同信息渠道与中国家庭股市参与的关系,发现高股市参与水平社区、邻里股市投资业绩等社会互动和网络信息化这两种不同的信息渠道都会对家庭参与股市的决策产生显著影响,且两种信息渠道之间存在相互替代现象。黄倩(2014)[13]研究发现社会网络越发达,居民家庭对股票等风险性金融市场的参与概率和参与深度都会随之增大。王晶(2019)[14]利用中介效应模型,分析得出网络使用和社会互动均会促进家庭对金融市场信息的获取,进而对家庭增加金融资产的投资产生正向激励作用。
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    (二)住房与家庭风险性金融资产选择的关系
    1. 住房资产
    对于住房资产和居民家庭风险性金融资产选择行为之间的关系,不同的学者有不同的研究结论。
    (1)住房资产抑制居民家庭风险性金融资产的选择
    Heaton 和 Lucas(2000a;2000b)[57][58]、Flavin 和 Yamashita(2002;2011)[59][60]、Yao和 Zhang(2004)[61]、Cocco(2005)[19]、Guiso 和 Sodini(2013)[62]都认为,住房资产对居民家庭的股票等风险性资产的投资决策产生了显著的挤出效应。吴卫星和齐天翔(2007)[18]研究发现,居民家庭投资于住房的比重越大,则对股票等风险性资产市场的参与率就越低,且对风险性资产的持有比重也越低。何兴强等(2009)[36]、吴卫星和高申玮(2016)[63]、黄华继和张玲(2017)[64]、路晓蒙等(2019)[65]也得出了与之相同的结论。吴卫星等(2010)[19]进一步研究发现,在家庭财富水平较低时,住房使得家庭的流动性资产减少,住房投资对家庭在风险性资产上的投资产生了显著的挤出效应;但当家庭财富水平非常高时,拥有住房提高了家庭的抗风险能力,因此会提高居民家庭对股票等风险性金融资产的投资比例。周雨晴和何广文(2019)[66]构建了一个包含住房的家庭跨期资产决策模型,进一步验证了吴卫星等(2010)得出的结论。
    (2)住房资产促进居民家庭风险性金融资产的选择
    Ludwig 和 Slok(2006)[67]、Iwaisako(2009)[68]、Cardark 和 Wilkins(2009)[69]认为拥有住房资产会产生明显的财富效应,从而提高居民家庭对风险性资产市场的参与率,增大对风险性金融资产的持有比例。Li 等(2011)[70]认为持有更多的房产可以通过增加家庭的幸福程度、降低家庭的风险感受等方式来提高对高风险资产的参与。陈国进和姚佳(2009)[71]利用 2007 年美国消费者金融调查数据进行研究发现,不管是自住用房产的购买还是投资性房产的增加,均会导致美国家庭对风险性金融资产的投资随之增加。陈永伟等(2015)[72]通过实证检验证明,房产增加会使得居民家庭更加倾向于参与风险性金融资产市场并提高风险性金融资产的持有比重。蒋瑛和李翀(2019)[73]指出住房价格水平的提高会激励居民家庭选择配置更多的风险性金融资产。
     
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    三、住房对居民家庭风险性金融资产选择影响的理论分析......................................13
    (一)理论基础...........................13
    1. 资产组合理论................................13
    2. 行为金融理论...........................................13
    四、居民家庭资产配置结构的现状分析......................17
    (一)居民家庭资产配置情况.....................................17
    1. 居民家庭资产水平分布............................17
    2. 居民家庭资产配置结构...............................17
    五、住房对居民家庭风险性金融资产选择影响的实证分析......................................25
    (一)模型设计.............................25
    (二)数据说明.....................................26
     
    五、住房对居民家庭风险性金融资产选择影响的实证分析
     
    (一)模型设计
    本文以居民家庭对股票的持有情况为研究对象,其中家庭参与股票市场情况为二元离散变量,对股票资产的持有比重为截断变量,采用传统的 OLS 线性回归模型进行实证检验就会存在一定的偏误,在这种情况下,通常采用 Probit 和 Tobit 模型来进行实证分析。因此本文参照陈永伟等(2015)[72]、周雨晴和何广文(2019)[66]的做法,使用 Probit 模型对家庭是否拥有住房、是否持有住房贷款和家庭是否参与股票市场之间的关系进行分析,使用 Tobit 模型对住房资产比例、住房贷款比例和股票的持有比例之间的关系进行分析。
    (二)数据说明
    1. 被解释变量根据马征程等(2019)[82]的做法,从两个方面来衡量居民家庭对风险性金融资产的持有情况。
    (1)居民家庭风险性金融资产参与(stock_h):用 D3101 目前是否拥有股票账户来表示风险性金融资产参与与否,根据问卷中家庭有无股票账户这一问题的回答情况设置为虚拟变量,若有则为 1,若无则为 0。
    (2)居民家庭风险性金融资产比重(stock_r):用股票市值占家庭总资产的比例进行衡量。
    2. 核心解释变量
    (1)住房资产:根据赵格(2020)[83]的做法,从两个方面来衡量住房资产。住房所有权(house_a_h),用以衡量家庭是否拥有自住房,是一个虚拟变量,根据问卷中 C2001家庭是否拥有自有的住房这一问题的回答情况为度量指标,若有则此变量赋值为 1,无则为 0;住房资产比例(house_a_r),用住房资产总市值占家庭总资产的比例进行衡量。
    (2)住房贷款:根据孟琦(2019)[84]的做法,从两个方面来衡量住房贷款。住房贷款状况(house_d_h),用以衡量家庭是否持有住房贷款,是一个虚拟变量,根据问卷中C2024 家庭有无尚未还清的住房贷款这一问题的回答情况为度量指标,有则此变量赋值为1,无则为 0;住房贷款比例(house_d_r),用住房按揭贷款余额占家庭总资产的比例进行衡量。
     
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    六、研究结论与政策建议
     
    (一)研究结论
    本文从家庭风险性金融资产选择的影响因素、家庭住房与家庭风险性金融资产选择的关系梳理了目前国内外学者对家庭风险性金融资产及住房与其关系的研究现状,建立了本文的研究内容和研究框架。在资产组合理论和行为金融理论的理论基础上,分别从住房资产的财富效应、资产配置效应、流动性风险效应和挤出效应,住房贷款的杠杆效应和挤占效应,对住房和家庭风险性金融资产投资决策之间的关系进行了理论上的分析和探究。在住房资产对家庭风险性金融资产选择行为的影响过程中,财富效应和资产配置效应会产生正向促进作用,而流动性风险效应和挤出效应会产生反向抑制作用。在住房贷款对家庭风险性金融资产选择行为的影响过程中,杠杆效应会产生正向促进作用,而挤占效应会产生反向抑制作用。
    从居民家庭资产水平分布、居民家庭资产配置结构分析了我国居民家庭的资产现状,从居民家庭金融市场参与、居民家庭金融资产配置结构分析了我国居民家庭的风险性金融资产配置现状,从我国商品房市场价格情况、住房所有权、住房资产占比、住房贷款情况等方面分析了我国居民家庭的住房现状。经过统计分析可知:我国居民家庭的总资产规模不断增加,但不同区域、城乡群体之间的资产分布不均衡,贫富差距较大;家庭资产配置结构存在一定的不平衡、不合理现象,住房资产占比过高而金融资产占比过低,且二者之间的差距逐年拉大;居民家庭对金融市场尤其是风险性金融市场的参与程度较低,对风险性金融资产的持有比例也较低;相较而言,居民家庭更倾向于将资金用于房地产市场,家庭对住房的刚性消费需求和投资性需求都越来越高涨,由此产生的住房贷款也成为家庭负债中最主要的组成部分。
    采用 CHFS 数据库的调查数据,利用 Probit 模型和 Tobit 模型,实证研究是否拥有住房、住房资产比例,是否拥有住房贷款、住房贷款比例对家庭金融资产的参与以及家庭风险性金融资产的持有比例产生的影响;为增强实证结果的可信性,选取住房资产增值和样本家庭所在地区的平均房价作为工具变量进行了内生性检验;分别用 CHFS 数据库 2013年和 2015 年的数据进行了稳健性检验,并以基金或理财产品的持有情况代替股票来衡量风险性金融资产的参与和持有比例,重新进行了实证检验;更进一步,从不同住房需求、不同区域、不同收入水平三个角度对全样本进行了划分,并分别对子样本进行了异质性分析。
    参考文献(略)

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