对住房反向抵押贷款产品定价方法的分析

住房反向抵押贷款可以看成是一种人寿保险业务,在产品设计时需要考虑借款人的预期寿命,进行产品精算和定价,寿险公司应根据生命表进行相关测算,估计给付的养老金额。假设住房的抵押权没有提前赎回,可以通过保险精算的方法来对住房反向抵押贷款进行定价,其定价模型主要包括趸领精算模型和年金精算模型两种。

我国住房反向抵押贷款产品定价模型研究

国内现有住房反向抵押贷款产品定价模型存在两方面不足:一是未考虑土地剩余使用权年限的减少会导致房地产价值降低,二是房地产折旧额的计算中错误地以房地产整体价值而非以建筑物价值为基数.鉴于此,重建了更符合我国实情的住房反向抵押贷款产品定价模型,经过案例测算得出:现有模型的定价结果比新建模型的定价结果约高出17.5%.

基于保险精算理论的我国住房反向抵押贷款产品定价研究

随着我国人口老龄化进程的加快,养老问题也日益突出。住房反向抵押贷款作为解决养老问题的新模式,其产品定价是决定此模式能否从试点向推广迈进的关键环节。在总结国内外住房反向抵押贷款产品定价方法的基础上,基于保险精算理论,综合考虑借款人的预期寿命、房屋价值的评估以及贷款利率等因素,提出产品定价公式并结合案例加以分析,初步证明住房反向抵押贷款这种新型养老模式具有一定的可行性。

住房反向抵押贷款主体行为策略选择——基于演化博弈模型分析

构建包含老年人、金融机构和政府部门在内的三方演化博弈模型,采用MATLAB 2021a进行数值仿真,分析住房反向抵押贷款各种策略的有效性。研究表明:当老年人申请住房反向抵押贷款的消费效用大于将房产遗赠给子女获得的遗赠效用和消费养老储蓄所获得的消费效用总和时,住房反向抵押贷款市场有且仅有(申请、开展、支持)一种演化均衡状态;其他博弈参与者选择住房反向抵押贷款的概率越高,某一博弈参与者选择住房反向抵押贷款的概率也会随之升高;住房反向抵押贷款市场的初始状态和博弈支付矩阵的相关参数会对市场的整体演化产生影响。具体表现为房价越高,住房反向抵押贷款市场演化至(申请、开展、支持)均衡点的速度越快,与遗产税税率的影响截然相反。

我国住房反向抵押贷款养老模式的思考

三胎政策的实施并没有使我国不断降低的人口出生率有效回升。随着社会医疗保障水平不断提高,我国居民平均寿命延长,人口老龄化是当前社会面临的重大问题。住房反向抵押贷款作为我国新型的养老模式,不仅可以增加老年人的养老收入,满足日益增长的养老需求,而且能够缓解政府养老压力,更好地应对人口老龄化。本文借鉴国外住房反向抵押贷款的发展经验,结合我国国情,分析探索我国住房反向抵押贷款养老新模式的路径,并提出相关建议。

金融机构开展住房反向抵押贷款业务的产品定价分析——基于风险中性模型的实证模拟

住房反向抵押贷款是我国创新以房养老模式的重要金融工具,而其产品定价则是金融机构能否成功开展该项业务的关键。基于风险中性定价思路构建住房反向抵押贷款定价模型并设计MATLAB程序,对我国住房反向抵押贷款业务的产品定价问题进行理论探索和实证模拟。研究结果显示,在一次趸领和终身年金方式下,借款人获得的贷款额均随其年龄增长而稳定增长;在浮动利率计息方式下借款人可获得贷款额大于其在固定利率计息方式下可获得的贷款额;借款人所获贷款额与贷款利率负相关,与房产价值正相关且对贷款利率的敏感性最强。

住房反向抵押模式的主体多元化与政府的作用

老年人住房反向抵押养老保险作为一项新型的养老保险兼具保险和抵押贷款的双重属性,保险公司在保险法律关系中具有保险人、贷款人及抵押权人三重主体身份。这种保险与抵押、借贷法律关系的主体合一导致风险叠加,需重新选择住房反向抵押这一自助养老的主体模式,将基础法律关系由保险合同转化为抵押、借款合同,从而化解住房反向抵押中借贷双方的风险。将仅限双方主体参与的住房反向抵押保险模式改为多元主体参与的住房反向抵押“贷款+保险”模式,由商业银行作为住房反向抵押的贷款主体;保险公司负责为借贷双方承保;政府在监督与政策制定方面发挥规范引导作用,采取金融监管及税费优惠予以支持和保障。

上海市住房反向抵押贷款养老保险问题研究——产品定价与风险防范

一、引言 作为一项新型金融产品，住房反向抵押贷款是否具有生命力，取决于其定价是否合理。由于住房反向抵押贷款借贷期限长，影响因素复杂，如利率、房价的波动、人均预期寿命的延长、道德风险等，定价一直就是住房反向抵押贷款的难点与核心，国内外学者围绕这一问题构建了诸多模型进行定量研究。目前主要是集中在固定利率的定价上。

老龄化趋势下住房反向抵押贷款产品的定价分析

文章首先对传统的反向抵押贷款定价进行改进优化,分别建立了对不可赎回RM合约的精算定价方法和可赎回RM合约的期权定价法;然后对两种模型下的定价结果进行了比较分析,得知考虑到寿命预期等因素的影响,相对于不可赎回RM合约,在我国可赎回RM合约更加适合投资者。

关于我国住房反向抵押养老保险市场的初步思考——基于美国经验

当前我国正处于快速老龄化阶段,如何解决老年群体的养老资金问题,满足其养老需求,成为亟待解决的社会问题。住房反向抵押贷款通过盘活老年人自有住房,实现住房资产与流动资产之间的相互转换,成为老年群体收入的重要补充渠道。当前美国住房反向抵押贷款市场发展最为成熟、规模最大。本文深入分析了美国住房反向抵押贷款的发展历程和主要特点,并结合我国住房反向抵押养老保险的现状,提出了相应的政策建议。

有赎回权的住房反向抵押贷款定价研究

本文拟建立有赎回权的住房反向抵押贷款定价模型，提出在我国开展该类业务的政策建议。由于有赎回权的住房反向抵押贷款隐含了欧式看跌期权，保险精算定价方法就不再适用。本文将对有赎回权的住房反向抵押贷款的定价展开研究。

反向抵押贷款产品定价因素影响与实证分析

反向抵押贷款在我国能否取得较好发展,贷款产品的定价即每期应给付款项的额度等将起到决定性作用。本文通过建立反向抵押贷款的产品定价模型,分析各基本因素对定价的影响,以及在定价和制定政策的过程中规避风险的措施和途径,以期对反向抵押贷款制度在我国的顺利发展提供参考。

动态住房反向抵押贷款定价模型的构建与实证分析

在住房反向抵押贷款静态精算定价模型基础上,构建基于利率、房价和寿命三因素波动的动态定价模型,并采集2005年7月到2010年12月的全国二手住宅价格月度指数,对我国房价波动进行动态模拟,结果显示,借款人可获得的贷款数额与申请年龄成反向关系,与房产价值成正比;定价结果对贷款利率变动和房产折旧率变动的敏感度较高,对费用率的变动最不敏感。

有赎回权住房反向抵押贷款的风险度量与再定价

在有赎回权住房反向抵押贷款产品中,考虑到借款人执行赎回权时的选择标准与贷款机构的差额亏损风险不对称的事实,对约定赎回价条款进行了分析,首次引入了赎回权限调节因子,为贷款机构建立了新的风险度量模型,给出了适度控制赎回权限的有效方法,开发了有赎回权产品的精算再定价模型,为贷款机构规避差额亏损风险找到了一条可行的路径。以杭州为例,实证分析了赎回权限调节因子的有效表现,得到了赎回价、风险和再定价结果,并与宁波进行了对比,分析了房价、合同期限、借款人年龄等因素对结果的影响,为贷款机构提供了可操作的建议。

有赎回权的住房反向抵押贷款定价方法的研究

针对期权法的不足,修正了有赎回权的住房反向抵押贷款的定价方式,得到了改进的期权定价模型。又考虑到人的寿命对贷款期限的影响,进而利用精算原理对改进的期权定价模型进行了优化,得到了更精确合理的期权—精算定价模型及定价公式,并通过实例分析验证了方法的可行性与合理性。

住房反向抵押贷款定价模型的比较分析

文中分析比较了两种典型定价模型——支付因子定价模型和保险精算定价模型。从激励机制和约束机制角度比较的结果是,支付因子定价模型的约束更强一些,即可通过设定贷款限额防止银行出现亏损;而保险精算定价模型的激励更大一些,即可通过调节银行的利润率使其有利可图。另外还从老年人的年龄、利率和房价波动入手,分析定价模型的敏感性。

基于年金支付的反向抵押贷款产品定价

反向抵押贷款的提出给我国的养老保障机制提供了新的思路,在这一新型贷款的运作中,价格制定是个关键环节。文章简要分析了反向抵押贷款定价的主要影响因素,重点对定价进行了实证分析。实证分析中除计算反向抵押贷款产品的价格外,还对几个主要影响因素的敏感性作了一定分析,最后根据实证结果提出几点相应建议,希望能对我国反向抵押贷款的开办起到某些参考作用。

住房反向抵押贷款法律问题分析

随着社会发展速度的加快,我国面临着人口老龄化问题,这是社会当前阶段亟须解决的重大难题。面对数量庞大的老年人群体,如何有效应对社会养老需要,确保每个老年人都能安享晚年,成为社会各界广泛关注的话题。我国在实行住房反向抵押贷款后,主要目的是解放老年人居住房屋投入的资产,为养老资金提供有力补充。但是分析住房反向抵押贷款实施现状后发现还存在很多问题,主要原因体现在人们传统思维影响较大,且制度与立法不完善,需要采取有效措施解决法律带来的风险与问题。文章通过阐述住房反向抵押贷款相关概念,探讨其具体实践情况与相关法律问题,并提出具体解决措施。

有赎回权的住房反向抵押贷款定价研究

文章利用B-S期权定价方法,建立了有赎回权的住房反向抵押贷款定价模型,根据上海市历年商品住宅数据进行了案例分析,算出了借款人在一次性支付方式和终生年金支付方式下可以得到的贷款额,提出了在我国开展有赎回权的住房反向抵押贷款的政策建议。

基于随机利率的住房反向抵押贷款定价及风险

将住房反向抵押贷款保险精算模型修正为动态房价和随机利率模型下的一笔支付定价模型和等额支付定价模型,并选取上海数据作为实证分析.其中房价增长率模型采用向量自回归(VAR)模型,该模型能够综合捕捉房屋价格指数和CPI,GDP宏观经济指标的相关关系并且能够进行预测.随机利率模型采用Nowman方法下的CKLS模型.进行了保险贷款机构开展住房反向抵押贷款业务的盈利分析,计算了净收益期望现值,并用VaR(value at risk)值量化保险机构的偿付能力,以及管理流动性风险.