专题研究：金融月度数据能否反映房地产的热度？

国海证券研究所 请务必阅读正文后免责条款部分 2023 年 03 月 31 日 专题研究 政策研究 研究所 证券分析师： 夏磊 S0350521090004 xial@ghzq.com.cn [Table_Title] 金融月度数据能否反映房地产的热度？ 最近一年走势 相关报告 《什么是房地产新的发展模式？*夏磊》——2023-03-30 《扩大内需的三大路径*夏磊》——2023-03-11 《 俄乌冲突之后的俄罗斯经济：韧性和隐忧 *夏磊》——2022-11-12 《 房地产这十年 ——六普七普数据对比 *夏磊》——2022-09-23 《 房贷利率有多少下降空间？ *夏磊》——2022-08-19 核心观点： ◼ 房地产市场从政策松到市场稳，要经历两个过程，一是购房信心恢复、二是加上杠杆。居民中长期贷款中，房贷占比较大，所以该指标经常被作为“杠杆是否加上”的判断依据。理论上，居民加杠杆与房地产成交应大致呈现同步变动趋势。但是，今年 2 月，居民中长期贷款与 30 大中城市商品房成交出现了明显背离，2 月新增居民中长期贷款 863 亿元，环比下降 61.32%。当月 30 大中城市商品房成交 1120.56万平方米，环比增加 28.71%。那么背离的原因是什么？金融月度数据能否反映房地产的热度？ ◼ 从 2011 年至今数据来看，新增居民中长期贷款和 30 大中城市成交面积变动方向背离并不是今年出现的偶然事件。从环比角度，2020、2021、2022 年分别出现 3、3 和 5 个月背离，最多是 2011、2013年甚至出现 8 个月背离；从同比角度，2020、2021、2022 年分别出现 5、3 和 0 个月背离，最多是 2011 年出现 7 个月背离。因此，背离现象时有发生，原因各异。 ◼ 从口径上，原因有二： 一是居民中长期贷款并不完全等同于房贷，其中包含其他贷款品种。短期贷款是指期限在一年内（含一年）的贷款，中长期贷款是指期限在一年以上的贷款，居民中长期贷款除购房贷款外还包含如经营性贷款、教育贷款、部分中长期车贷等。从购房贷款占比来看，用季报指标个人住房贷款余额（不考虑币种及商用房贷）占居民中长期贷款余额的比重近似处理，2015-2021 年个人住房贷款余额占居民中长期贷款余额的比重一般在 7 成以上，最高点达到 75.7%，2022年比重呈小幅下降趋势，在 2022 年 4 季度降至 68.6%。考虑到居民中长期贷款中还包含商用房贷款，因此用社融数据中的居民中长期贷款基本能够反映房贷的变动，但其他贷款品种对数据变动也存在一部分影响。 二是 30 大中城市商品房成交面积不包含二手房数据，还受到其他城市成交数据、房价波动等因素影响。首先是 30 大中城市商品房成交面积不包含二手房数据，且其中 11 个城市为商品房数据，其它城市为商品住宅数据。选取其中 17 个城市的二手房成交面积数据进行分析，2017 年至今，二手房与商品房成交面积的走势基本一致，两者 -0.1691-0.1223-0.0755-0.02880.01800.064822/3 22/5 22/6 22/7 22/8 22/9 22/1022/1122/12 23/1 23/2 23/3沪深300证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 2 相关性约为 79%。其次，除 30 大中城市外，其他城市成交面积可能会对结果造成一定影响。2017 年以后，不考虑统计差异（销售面积数据来源及口径不同），当月 30 大中城市商品房成交面积占商品房销售面积的比重范围波动相对减轻，在 7.5%-17.8%之间。最后，销售面积与销售金额之间还要受到房价变动的影响，商品房销售面积和销售额的变动趋势基本一致，尤其是近两年来房价波动趋势放缓，房价相对影响较小。因此，能够近似用 30 大中城市商品房成交面积进行数据分析，但与实际销售金额仍存在一定差距。 ◼ 从转化节奏来看，有以下原因： 一是首付比例、公积金贷款比例变动，影响销售金额转化成房贷的比重。今年政府工作报告中提到“支持刚性和改善性住房需求”，据贝壳研究院数据显示，重点 50 城市改善购房群体（35-45 岁群体）占比由 2020 年的 26%提高到 2022 年的 30%，而改善型购房的首付比例明显高于新房。2012-2021 年，全国公积金贷款余额占个人住房贷款余额的比重在 18%-25.1%之间，公积金贷款比重的调整会影响个人居民中长期贷款项的新增额。2022 年以来，各地调整公积金贷款政策、首付比例等放松政策频出，预计首付比例、公积金贷款比例变动将对房贷变化产生更多影响。 二是商品房成交和贷款发放之间存在一定的时滞效应。商品房成交以网签备案时间为准，贷款发放一般在网签备案之后。从数据关联性角度，2010-2015 年当期贷款和前一个月的商品房成交的相关性最强，系数为 0.53；2016 年以后当期数据之间的相关性最强，2019年后系数为 0.66。这说明 2010-2015 年，可能存在约一个月的时滞效应，2016 年以后随着银行效率提升，最终放款不存在明显的滞后性。为进一步衡量放款时间差对数据的影响，以 2019 年起数据为例，将 30 大中城市成交面积月度数据中最后 1-25 天的日成交面积分别划转到下一个月，重新计算调整后的成交面积，当期贷款发放与划转后的成交面积相关系数最强的是 9 天，其次是 5 天，相关系数分别为 0.719 和 0.718，较商品房成交与新增贷款的相关系数 0.66 提高约 0.06，证明平均放款时滞可能大约是 9 天左右，时滞效应对结果存在一定影响。 ◼ 从特定时期重要扰动因素看，有提前还贷、居民主动去杠杆导致贷款余额减少的原因。居民中长期贷款指标使用新增余额进行分析，并不是贷款的实际发放额，因此会受到提前还贷的影响。从居民中长期贷款结构来看，房贷利率倒挂后经营性贷款比重开始上升，说明可能存在商贷转经营贷行为。用百度搜索指数代表提前还贷的热度，除 2023 年 1-2 月超同期较高外，2019 年-2022 年一般是 3 月热度指数较高，可能是传统关注提前还贷的高峰时期。同时关注热度与 5 年期 LPR 调降时间有一定重合性，最典型是 2022 年 5 月、8月提前还贷关注热度明显提高。为近似衡量提前还贷的影响，据银保监会发布数据显示，2022 年 1-10 月银行业发放按揭贷款 4.84 万亿元，粗略估算全年发放金额约 5.86 万亿元。假定住房公积金贷款证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 3 不存在提前还贷，按 2021 年比例近似推算，在不存在提前还贷时住房贷款余额应为 41.08 万亿元，粗略推算 2022 年提前还贷金额约2.28 万亿元。2023 年初提前还贷热度指数迅速上升，我们预计 1-2月提前还贷对当月的数据影响进一步增大。 ◼ 风险提示 统计指标口径理解存在偏差；历史数据预测未来存在偏差；存在其他干扰因素，对分析结果造成影响；样本数据有限，存在样本不足以代表整体市场的风险；数据相关性不等于因果性，数据处理统计方式可能存在误差。 证券研究报告 请务必阅读正