第25卷第9期V ol.25 N o.9
统计与信息论坛
Statistics &Info rmation Fo rum
2010年9月Sep.,2010
收稿日期:2010-05-20
作者简介:强林飞(1969-),男,山东栖霞人,讲师,研究方向:统计方法应用;
贺 娜(1985-),女,河北邯郸人,硕士生,研究方向:统计方法应用;吴诣民(1960-),男,陕西大荔人,教授,研究方向:统计方法应用。
统计应用研究
中国银行信贷、房地产价格与宏观经济互动关系研究
基于V AR 模型的实证分析
强林飞1,贺 娜2,吴诣民2
(1.西安财经学院党委组织部,陕西西安710100; 2.西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061)摘要:银行信贷在近几年有了飞速发展,但是有相当一部分资金流向了房地产业,而房地产业是国计民生的重要产业之一,在推动宏观经济增长方面起到了重要作用。在建立V AR 模型的基础上综合运用协整检验、G rang er 因果关系检验等方法,对中国银行信贷、房地产价格与宏观经济间的互动关系进行研究,结果表明银行信贷、房地产价格与宏观经济三者之间确实存在互动关系。
关键词:银行信贷;房地产价格;宏观经济;V A R 模型;协整检验
中图分类号:F832.45 文献标志码:A 文章编号:1007-3116(2010)09-0075-06
一、引 言
众所周知,银行信贷、房地产价格与宏观经济三者之间关系密切,银行信贷的变动会引起房地产价格变动,而房地产作为重要的消费品、投资品又将引起消费和投资的变动,进而对宏观经济产生十分重要的影响。所以,如果银行信贷控制不佳,房地产价格就可能会急剧波动,失去平衡;当房地产价格急剧下滑时,最终会有引发经济危机的可能。所以,从银行信贷角度看房地产价格,从房地产价格角度去分析宏观经济波动是一个很好的途径。
房地产业作为宏观经济的一部分,其价格变动对宏观经济的波动具有重要影响;而银行信贷又是导致房地产价格变动的重要因素之一,银行房地产贷款额与房地产市场的关系越来越密切,所以银行信贷、房地产价格与宏观经济之间存在紧密的联系。从中国具体情况来看,自上世纪90年代中国逐步取消城镇居民福利分房体制以来,中国房地产业从无到有,发展十分迅速,同时带动了全国经济增长。可以说银行信贷的金融支持已成为推动房地产市场迅速发展的主要动力[1-2]。
2007年美国次贷危机的爆发终结了全球经济
的增长势头,各国银行信贷业、房地业和宏观经济所受的影响逐渐显现,中国也不例外,中国政府面对不利的外部环境和国内经济增速下滑的态势,迅速做出反应。在经历了2008年的低谷之后,2009年起中国房地产价格开始回升,整体经济有复苏的迹象,但针对较高的房价政府应该如何做出调整引起了上下的普遍关注。国内外学者对银行信贷、房地产价格与宏观经济三者之间的互动关系展开讨论。银行信贷、房地产价格与宏观经济存在何种互动关系,这种互动关系又有何特征,具体到中国的银行信贷、房地产价格与宏观经济的互动关系又有何特殊的地方,又有哪些自身的特点,如何协调三者之间的互动关系,研究这些问题对于中国经济的发展持续、房地产市场的发展繁荣、银行信贷系统的发展稳定都具有十分重要的现实意义。
二、银行信贷、房地产价格
与宏观经济互动关系理论分析
(一)房地产价格与宏观经济的互动关系房地产价格对宏观经济的影响主要体现在财富
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效应和信贷效应中。财富效应是由于资产价值的变动导致资产持有人拥有财富量的变动而产生刺激或抑制消费需求,进而影响经济增长的效应。中国当前正处于住宅财富快速增长阶段,房地产是居民重要的财富之一,当房地产市场发生波动从而影响房地产价格时,人民的财富存量即发生变化,从而直接影响人们的收入分配及其差距、消费支出和消费决策,进而影响需求和经济增长。信贷效应,即房地产价格变动会影响资产价值,作为抵押物的房地产价值降低会影响借贷能力,进而影响投资和消费,最终影响GDP。很多学者研究认为,房地产投资对宏观经济具有较大的拉动作用,Chir inko,Dehaant和Sterken运用SVAR模型研究了13个发达国家的情况,发现房屋比股票对消费、产出等实体经济有更大的作用,房价上涨1%,消费上涨0.75%,GDP上涨0.27%[2]。段忠东综合运用相关性分析、协整理论、脉冲响应函数等方法来检验宏观经济变量(包括通货膨胀、产出)对房价的影响,并且得出短期内,房价对通货膨胀、产出的变化十分敏感,是房价上涨的重要解释因素的结论[3]。
房地产业的健康发展对整个国民经济的发展可以起到拉动作用;反之,地区经济发展水平、信息化程度、自然资源的禀赋都将决定该地区房地产的供给和需求,房地产市场的发展受到经济发展水平的制约。当经济发生衰退的时候,金融机构和企业将进行大量的改组,这时市场上供出售的土地和建筑会大量增加;居民失业率增加,收入下降;收入的降低代表消费者需求能力的下降,对新增住房的需求也会大幅度降低,同时存量住房的供给会相对增加;供给与需求的不平衡将导致房地产价格的下降。反之,在经济繁荣的时候,房地产市场会出现供不应求,销售旺盛,房地产价格会稳步上升。
(二)银行信贷与宏观经济的互动关系
部分学者对银行信贷与宏观经济的互动关系做出了研究,如赵兴波以深圳市1979 2007年的时间序列数据为研究对象,建立向量自回归模型,就中国银行信贷对地区经济增长的具体影响进行实证研究,得出银行信贷与地区经济增长之间存在着共同的长期趋势,是互为因果、互相促进的[4]。银行信贷对宏观经济的影响可以分两个方面:一方面是银行信贷通过影响房地产市场进而影响宏观经济;另一方面是银行信贷规模变化会影响消费和投资的变化,进而影响宏观经济。在良好的金融环境下,银行信贷可以通过货币传导机制转为投资,从而促进生产,促进消费,最终推动宏观经济的健康发展。相反随着地区生产总值的增长储蓄会增加,金融机构持有的可贷资金也将增加。根据宏观经济的走向、房价的热度,国家会利用货币政策,对银行信贷采取相应的措施,从而改变银行信贷的规模。例如,2007年爆发的美国次贷危机,并且持续升级为席卷全球金融市场的风暴,较低的信贷门槛,忽视风险的管理,最终导致经济的萧条。
综上,在理论分析层面笔者认为银行信贷、房地产价格与宏观经济三者之间存在互动关系。银行信贷通过影响房地产需求和供给影响房地产价格进而影响宏观经济;房地产价格变动通过财富效应、信贷效应等来影响宏观经济;房地产价格的上涨与银行信贷的繁荣共同促进经济的增长,反之银行信贷和房地产价格也共同受宏观经济的影响。
三、实证分析
从银行信贷总额和银行信贷利率两个方面对银行信贷、房地产价格与宏观经济的互动关系进行研究,全面而且具有现实意义。
(一)银行信贷总额下的实证分析
本部分将采用金融机构各项贷款来代表银行信贷总额,其中金融机构包括中国人民银行、政策性银行、国有银行以及商业性银行等,符合文章所定义的银行信贷,采用金融机构各项贷款来表示银行信贷,具有较强的代表性,本文用DK表示,单位百万元。GDP是衡量宏观经济的重要指标之一,用GDP来表示宏观经济,单位百万元。采用商品房销售价格来代表房地产价格,商品房是建成后用于出租出售的,包括住宅、商业用房等,具有参考性,符合文章的分析需求,用W表示,单位元/平方米。另外为了排除通货膨胀的影响,实证分析将加入居民消费价格指数CPI[5]。
由于中国房地产市场从1998年起才有较系统的数据,年度比较短,所以在此选择中国1999-2009年的季度数据进行分析,共44个数据,比较合理。并且对数据序列取对数,这不但不改变原来的协整关系而且使其趋势线性化,消除时间序列中存在的异方差现象。文中所有数据均来自2000-2009年中国统计年鉴和国研网统计数据库。
1 数据平稳性检验。数据平稳性检验采用ADF检验,检验结果如表1,结果显示以上变量均为一阶单整序列,所以可以对LGDP、LDK、LW、LCPI四个变量建立如下的VA R模型。
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表1 平稳性检验表
序列ADF统计量概率检验形式(c,t,k)结论LGDP-1.9744930.5975(c,t,1)不平稳LDK-1.3777220.5835(c,0,3)不平稳LW-1.9885490.5905(c,t,1)不平稳LCPI-1.3997540.5722(c,0,4)不平稳 LGDP-10.303290.0000(c,t,0)平稳 LDK-7.2591140.0000(c,t,2)平稳 LW-9.5562510.0000(c,t,0)平稳 LCPI-4.7046520.0005(c,0,3)平稳 注:其中(c,t,k)中的c,t表示带有常数项和趋势项,k表示滞后阶数。
2 VAR模型的建立[6]。建立VAR模型之前,首先确认其滞后阶数。滞后阶数不宜过大,太大将导致自由度减少,影响参数估计的有效性;滞后阶数太小也将导致误差的自相关,影响参数估计的一致性,所以选择适度的滞后阶数显得尤为重要。
根据LR、FPE、AIC标准均显示选择2阶滞后VAR模型,而SC准则显示选择滞后1阶;根据多数原则选择2阶滞后阶数,而且进一步检验发现,2阶滞后VAR模型中不存在大于1的单位根,回归残差序列满足正态性,不存在自相关和异方差,是一个平稳系统;VAR(2)模型比较可靠,所以选择模型的滞后阶数为2。VAR模型中的内生变量顺序为: Y t=(LGDP、LDK、LW、LCPI)。
表2 选择VAR模型的滞后阶数表
滞后阶数对数似然函数值似然比(L R)最终预测差准则(F PE)赤池准则(AI C)施瓦兹准则(SC) 092.02211N A 1.44e-07-4.401106-4.232218 1252.0381280.0280 1.08e-10-11.60191-10.75747* 2280.027443.38330* 6.09e-11*-12.20137*-10.68138 3294.980020.18604 6.86e-11-12.14900-9.953456 注:*表示在相应指标下,影响显著的滞后阶数。
3 协整检验。如果一组非平稳时间序列存在一个平稳的线性组合,那么该组序列就是协整的,这个线性组合被称为协整方程,表示一种长期的均衡关系。我们可以在S.Johansen建立的分析框架内做有关的协整假设检验。
在运用Eview s6.0检验中,将协整检验设定为序列有均值和线性趋势项,协整方程有截距项和线性趋势项。检验结果如表3,基于迹协整检验方法和最大特征值协整检验方法的检验结果均显示,四个变量含有一个协整关系,即它们存在长期的均衡关系。
表3 协整检验结果表
原假设特征根迹统计量(P值) -max统计量(P值) 0个协整向量0.57863858.41264(0.0038)35.43482(0.0040)至少1个协整向量0.27552322.97783(0.2472)13.21451(0.4327)至少2个协整向量0.1752879.763315(0.2994)7.901503(0.3888)至少3个协整向量0.044394 1.861811(0.1724) 1.861811(0.1724)
在此对协整关系式标准化处理,并以LGDP为
被解释变量,得到的协整关系式如下:
LGDP=1.1729+0.0681DK
(0.01110)+0.6244LW
(0.05745)
+
2.1967CPI
(0.34423)+0.0161T
(0.00157)
(1)
其中括号中的数值为标准差,T表示趋势项。从式中可知四个变量的系数均显著,表明其对GDP 的长期影响显著。从弹性系数来看,房价每变化1个百分点,GDP将会变化0.6244个百分点;贷款总额每变化1个百分点,GDP变化0.0681个百分点。表明在中国的实体经济体系中,房地产价格与宏观经济之间存在正相关关系,相关度为0.6244,这与中国近些年房价增长对经济增长具有拉动作用是相符合的。
为了考察银行信贷、房地产价格、CPI对GDP的短期影响,根据Granger定理,如果若干非平稳变量之间存在协整关系,则这些变量必有误差修正模型表达式存在。所以我们在协整检验之后建立误差修正模型,误差修正项调整系数的估计结果如表4所示。
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强林飞,贺 娜,吴诣民:中国银行信贷、房地产价格与宏观经济互动关系研究
表4 误差修正模型表
方程调整系数标准差T统计量
L GDP-0.2339240.12896-1.813926799 L DK15.55550 2.67826 5.808061951 L W0.7793620.16681 4.672153948 L CP I-0.0454440.04162-1.091878904
在向量误差修正模型中, LGDP、 LCPI两个变量的调整系数为负,调整方向符合误差修正机制,但是变量 LCPI的系数不显著,只有 LGDP的系数显著,表明误差修正模型是稳定的,长期趋势是存在的;信贷总额、房地产价格、CPI对GDP的调节是一个长期的过程,短期内的效应也比较明显。而其他方程的误差修正系数均为正,大的偏离短期内不能得到很好地调整,需要更长的时间调整才能获得均衡的发展。
4 Granger因果关系检验。Grang er因果检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。一个变量如果受到其他变量的滞后影响,则称它们具有Granger因果关系。Grang er 因果关系检验是从预测意义上来分析的,它并不同于哲学意义中的因果关系。Grang er因果关系检验结果如表5。
表5 Grang er因果检验结果表
因变量自变量统计量概率因变量自变量统计量概率LG DP LD K 2.8769550.2373L DK L G DP15.450240.0004 LW 1.3156230.5180L W9.0312390.0109
LCP I17.520520.0002L CPI 5.5101650.0636 LW LG DP30.639170.0000L CPI L G DP16.086920.0003 LD K13.238190.0013L DK11.720810.0029
LCP I18.539520.0001L W 4.8470410.0886
分析表5中的数据,可得到以下三点结论:
(1)房地产价格与GDP存在单向Granger因果关系。GDP变化能够引起房价的变化,当经济繁荣的时候,房地产市场会出现供大于求,而GDP增加意味着人民收入增加,最终两者的相互作用会导致房价的上涨;但房价变化不能够引起GDP变化,这一结论与前面的理论分析不同,有待进一步研究,可能是因为中国房地产市场建立时间不长,发展不太完善,加之近几年房地产价格居高不下,房地产市场存在风险等问题,但也可能受样本数据的影响。
(2)房地产价格与银行贷款总额之间存在双向的Granger因果关系。即银行信贷总额的变化对预测房价变化的作用比较显著,同样房价变化对预测银行信贷总额变化的作用也较明显。银行信贷中有相当一部分资金流向了房地产业,当大量的贷款流向房地产业时必将对银行信贷资金产生较大的风险,美国次贷危机已经给予我们警示。在中国运用银行信贷总额的控制对房价进行控制,理论上是可行的。
(3)银行信贷总额和GDP之间存在单向Gr anger因果关系。表明GDP变化能够引起银行信贷总额变化,而银行信贷的变化对预测GDP没有直接显著的作用,银行信贷是通过影响消费、影响住房需求进而推动经济增长的。
(二)银行信贷利率下的实证分析
以上基于中国季度数据,采用VAR模型全面分析了中国银行信贷总额、房地产价格和宏观经济的互动影响特征;而银行贷款利率作为影响银行信贷的重要因素,作为国家调控的重要手段之一,十分有必要对其单独分析。2010年4月23日中国银行率先对存量房(指已被购买或自建并取得所有权证书的房屋)贷款利率进行调整,对房地产市场的影响引起了社会各界的讨论:可能是对房地产市场的进一步打压,也可能是对大量信贷资金流向房地产市场的控制[7]。
因此这里将继续分析中国银行贷款利率、房地产价格与宏观经济的互动关系。同样采用1999-2009年的数据,数据选择及来源同上,因房地产有关贷款通常都是长期贷款,因此,贷款利率选用五年以上长期贷款利率,用R表示。
同样运用Eview s6.0,根据LR、FPE、SC准则确认其滞后阶数为2。VAR模型中的内生变量顺序为:Y t=(LGDP、LW、LR、LCPI)。
协整检验设定为序列有均值和线性趋势项,协整方程有截距项和线性趋势项。如表6显示了基于
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迹协整检验方法和最大特征值协整检验方法的检验结果。迹统计量检验结果为存在2个协整向量,最大特征值检验结果显示存在1个协整向量,所以它们之间存在长期的均衡关系。
表6 协整检验结果表
原假设特征根迹统计量(P值) -max统计量(P值) 0个协整向量0.65092986.58729(0.0002)43.15174(0.0015)至少1个协整向量0.43633743.43555(0.0443)23.50522(0.0982)至少2个协整向量0.23028219.93033(0.2295)10.73098(0.5413)至少3个协整向量0.2009849.199352(0.1684)9.199352(0.1684)
对协整关系式进行标准化处理,以房地产价格
LW为被解释变量,得到如下协整关系式:
LGDP=10.0756+0.3005LW
(0.02969)+0.1576LR
(0.03755)
+
0.5790LCPI
(0.14081)+0.0275T
(0.00054)
(2)
其中括号中的数值为标准差,T表示趋势项。从式中可知各参数的系数显著,表明各变量对GDP 的长期影响显著。从弹性系数来看,房价每变化1个百分点,GDP将会变化0.3005个百分点;贷款利率LR每变化1个百分点,GDP将变化0.1576个百分点。
为了考察房地产价格、贷款利率、CPI对宏观经济的短期影响,建立误差修正模型,得到误差修正项的调整系数估计结果如表7所示。
在向量误差修正模型中,四个调整系数均为负,调整方向符合误差修正机制,除了利率的调整系数不显著外,其他变量系数均显著。以 GDP为被解释变量的第一个方程的误差修正项系数为负,说明在短期内房地产价格、贷款利率、CPI对GDP的调整机制也是存在的。
表7 误差修正模型表
方程调整系数标准差T统计量
L GD P-0.899480.17790 5.05610
L W-1.218790.60456 2.01600
L R-0.095620.588940.16236
L CPI-0.345550.10944 3.15744
对银行贷款利率、房地产价格与宏观经济作Granger因果检验,Granger因果关系检验结果如表8。
表8 Grang er因果检验结果表
因变量自变量统计量概率因变量自变量统计量概率LW LR8.0976510.0174L GD P L W 5.5256110.0631 LG DP 6.1587170.0460L R16.961720.0002
LCP I 1.7250130.4221L CPI 1.7445940.4180 LR LW 2.1353880.3438L CPI L W 2.3405850.3103 LG DP0.5956870.7424L R17.335700.0002
LCP I 1.1827460.5536L G DP 2.3557420.6357
由表7、表8数据可以得到如下三点结论:
1 房地产价格与GDP存在双向Granger因果关系。GDP变化能够引起房价的变化,反之,房价变化也能够引起GDP变化,进一步证明了前面的理论分析,所以作者认为房地产价格与GDP之间存互动影响关系。
2 房地产价格和银行信贷利率之间存在单向的Gr anger因果关系,即银行信贷利率对预测房地产价格的作用比较显著,但是房地产价格的变化对引起银行信贷利率变化的作用却不太明显。这说明中国贷款利率的调整是政府宏观调控的结果,受政府控制较多,应加大利率市场化改革。
3 银行信贷利率和GDP之间存在单向Grang-er因果关系。表明利率变化能够引起GDP变化,反之不成立。
四、结论及政策建议
通过利用中国1999 2009年的季度数据建立VAR模型分析了银行信贷、房地产价格与宏观经济三者之间的互动关系,无论是理论分析还是实证研
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究均证明三者之间存在互动关系,具体得到以下结论:
1 银行信贷、房地产价格与宏观经济三者之间的关系。长期内,银行信贷、房地产价格与宏观经济三者之间存在稳定关系;短期内,当波动偏离均衡的时候,银行信贷总额、房地产价格、CPI将以(-0.234)的调整力度对GDP进行调整,将其从非均衡状态拉回到均衡状态。银行信贷、房地产价格与宏观经济三者之间存在互动关系
2 银行信贷、房地产价格与宏观经济两两之间关系。房地产价格与GDP之间存在双向互动影响关系,但是房地产价格对宏观经济的影响不稳定。受到房地产市场发展不完善、存在风险等因素的影响,短期内,引起房价变化的主要因素是其自身的因素,但是随着时期的增加,GDP成为影响房价变化的主要因素,宏观经济对房价的影响是持续的。因此十分有必要加强政府在房地产市场方面的监管,从而确保房地产市场的健康发展。
从两个方面考虑银行信贷:一是银行信贷总额的影响;二是银行信贷利率的影响。房地产价格与银行信贷总额之间存在双向的因果关系;房地产价格与银行贷款利率之间存在单向的Grang er因果关系,利率的变化对预测房价变化的作用比较显著,但是房价变化对预测利率变化的作用不太明显。所以对银行信贷总额、信贷利率的有效控制可以稳定房价,应该严格控制银行信贷总额及信贷安全。另外不能仅把视角局限于控制银行信贷,还需要进一步开拓新的融资渠道。
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The Interaction Among Banking C redit,Real Estate and Macro-economy:
an Analysis Based on VAR Model
QIAN G Lin-fei1,H E Na2,WU Y-i min2
(1.O rg anization Depar tment of Par ty Co mmittee Xi'an U niver sity o f Finance an Economics,X i'an710100,China;
2.School of Economic and Finance,Xi'an Jiaoto ng U niver sity,Xi'an710061,China)
Abstract:In r ecent y ears bank credit has been developing rapidly.But there are quite a few of money flo w to real estate industry.As w e all know r eal estate is o ne of the important industr ial,it plays an impo rtant role in prom oting the gr ow th of macro-economic.This paper research of the interactive relationship among banking credit、r eal estate and macro-eco no mic,based on the VAR model、Co-integration tests and Granger causality test.Results show that does ex ist the interactive am ong banking credit、real estate and m acro-economic.
Key words:banking credit;real estate;macr o-eco nom y;VAR model;co-integ ratio n test
(责任编辑:王南丰) 80
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款合同）的履行，甲方愿意向乙方提供保证担保。乙方经审查，同意接受甲方的保证。甲、乙双方根据有关的法律规定，经协商一致，订立本合同，共同遵守执行。 第一条甲方担保的主债权为乙方依据_______年______字 ______号借款合同向____________发放的贷款，本金金额为 __________（币别）____佰____拾____万____仟元整，贷款期限自________年________月________日至________年________月 ________日。 第二条本合同的保证方式为连带责任保证，甲方对借款合同中的借款人的债务承担连带责任。如借款人没有按借款合同约定履行或者没有全部偿清其债务，乙方有权直接要求甲方承担保证责任。甲方应在接到乙方《催收到（逾）期贷款通知书》之日起____个工作日内履行清偿义务。 第三条保证担保的范围：借款合同项下的贷款本金__________（币别）____佰____拾____万____仟元整及利息、借款人应支付的违约金（包括罚息）和赔偿金及实现贷款债权的费用（包括诉讼费、
产品说明 中国银行应国内进口商的申请，向国外出口商出具的一种付款承诺。我行承诺在符合信用证所规定的各项条款时，向出口商履行付款责任。 产品特点 1.改善谈判地位。开立信用证相当于为出口商提供了商业信用以外的有条件付款承诺，增加了进口商的信用，进口商可据此争取到比较合理的货物价位； 2.货物有所保证。变商业信用为银行信用，银行的介入可以使贸易本身更有保证，通过单据和条款，有效控制货权、装期以及货物的质量； 3.减少资金占压。对于使用授信开证的进口商来讲，在开证后付款前可减少自有资金的占用。 适用客户 1.进出口双方希望对彼此的行为进行一定约定以提升贸易的可信度； 2.进口商处于卖方市场，且出口商坚持使用信用证方式进行结算； 3.进出口双方流动资金不充裕，有使用贸易融资的打算。 申请条件 1.依法核准登记，具有年检的法人营业执照或其他足以证明其经营合法和经营范围的有效证明文件； 2.有进出口经营权。 办理流程 1.进口商提交《开证申请书》，我行经审核后凭保证金或占用授信额度开出信用证； 2.出口商收到信用证通知后，按信用证条款备货装运； 3.出口商提交信用证规定单据，交单行将单据寄往我行要求付款或承付； 4.我行收到单据后，经审核无误向出口商付款或承付； 5.承付到期日对外付款。 信用证保兑
产品说明 信用证保兑是指我行在开证行之外独立地对受益人承担第一付款责任。 产品功能 为出口商承担开证行的信用风险，使之在相符交单的条件下提前获得付款，分为公开保兑和沉默保兑两种方式。 产品特点 1.降低风险加快资金周转。信用证保兑可以使出口商防范开证行银行风险以及开证行所在国家的国家风险和外汇管制风险。 2.双重保证。出口商在获得开证行有条件付款承诺之外，还获得了我行额外的有条件付款承诺，使出口商拥有双重付款保证。 3.回款保障。出口商向我行提交合乎信用证规定的单据后，经审核同意，即可获得无追索权的付款或付款承诺。 相关费用 保兑金额的2‰，最低500元，按季收取。可按国家、银行风险程度上浮。 适用客户 1.出口商希望获得除开证行以外的银行来确认偿付； 2.尽管开证行资信状况较好，但出口商希望在提交单据后获得无追索权的资金。 申请条件 一、基本条件 1.依法核准登记，具有经年检的法人营业执照或其他足以证明其经营合法性和经营范围的有效证明文件； 2.拥有贷款卡； 3.拥有开户许可证，并在我行开立结算账户； 4.具有进出口经营资格； 5.在我行及/或其他金融机构无不良信用记录。 二、开证行是总行已核有授信且资信良好的金融机构。
基于特征价格模型(HPM)的房地产评估研究综述-行政管理 基于特征价格模型(HPM)的房地产评估研究综述 王娟娟毛博 （中南财经政法大学工商管理学院湖北·武汉） 摘要：我国“十三五”规划明确指出要加快经济社会各领域信息化，加强重要信息系统的建设，同时房地产产业亟需稳定发展。因此数理统计模型在房地产应用的研究可以提高房地产评估的精准度和满足房地产批量评估的需求。房地产的准确估价对推动房地产价格正常化、保障房地产公平交易、建立健康的房地产市场有着非常重要的意义。房地产基于计算机辅助的自动批量评估不但可以提高房地产批量评估的效率，也可以促进房地产评估的信息化进程。本文以发展的比较成熟的特征价格模型(HPM)在房地产中应用为主题做文献综述。介绍了HPM如何应用于房地产评估，并对模型的指标、模型形式、模型检验方法的选择和改进进行了讨论。接着就HPM在房地产评估中的应用和未来研究方向进行了阐述，分别从对接计算机应用技术、实现房地产产业信息化，将模糊数学、神经网络模型、层次分析法、主成分分析法等数学统计模型在HPM进行应用，非住宅类型的房地产价值的评估三个方面进行新的研究。 关键词：房地产评估；特征价格模型；批量评估 一、引言 2015年10月，我国“十三五”规划出台，其中明确指出加强土地、财税、金融政策调节、加快住房系统建设，完善符合国情的住房体制机制和政策体系、合理引导住房需求；加强市场监督，规范房地产市场秩序，抑制投机需求，促进房地产产业平稳健康发展。同时，规划也强调全面提高信息化水平，推动信
息化和工业化深度融合，加快经济社会各领域信息化。加强重要信息系统建设，强化地理、人口、金融、税收、统计等基础信息资源开发利用。 房地产的准确估价对推动房地产价格正常化、保障房地产公平交易、建立健康的房地产市场有着非常重要的意义。特征价格模型HPM( Hedonic Price Model)是一种通过特征价格来反映产品或者服务价格的模型。而房地产作为一种异质性的商品，由于各个房地产所对应的特征数量以及组合方式各不相同，房地产价格就会体现不同程度上的差异。因此使用HPM对房地产进行估值能够更加精准的算出其房地产商品的隐含价格，有利于提高房地产评估的精准程度。 随着国内的房地产税全面征收，房地产批量评估的需求越来越大，如何更高效，更准确的进行房地产的批量评估是评估界急需考虑的一个问题。目前，国外已经有了基于计算机辅助自动评估CAMA( Computer-assisted Mass Appraisal)和地理信息系统GIS( Geographic Infor-mation System)的房地产批量评估的方法。但是在CAMA中所使用的评估方法仍然有其局限性，而HPM 的引入值得考虑。一方面，随着大数据时代的到来，房地产评估的信息化为HPM 在房地产评估中的应用提供了坚实的基础；另一方面，HPM在房地产批量评估中的应用不但可以规范评估的标准、简便操作，而且也提高了批量评估的精确性。该研究也对房地产税的推行和征收起到一定的积极作用。 因此，基于HPM的房地产评估研究对我国的房地产行业将起到突出的作用。一是利于房地产的准确估价，促进房地产产业稳定发展。二是将房地产价格影响因素特征系统化、房地产评估批量化以及房地产评估过程的信息化，利于房地产行业信息化建设步伐，为行业提供信息支撑。三是基于HPM在房地产评估的系统性的评估信息化，有利于加强市场监督，规范房地产市场秩序，抑制投机
中国银行信贷部实习报告 篇一：中国银行毕业实习心得报告3000字 西南政法大学 本科毕业实习心得报告 学生姓名尹爽 学号专业 班级 XX级1班 指导教师邹炼炼起止时间 ~ XX年 10 月 9 日 进入大学生活的最后一年，充满激情和挑战的大学生活即将结束，而我们也从大一的师弟师妹变成了大四的师兄师姐，面向投身社会工作的门槛，或者投身考研大军，或者加入求职浪潮。我们大多数人都要面对那个为之准备了多时工作和社会，而专业实习就是我们迈向社会的第一步。 作为工商管理专业的学生，主要培养今后从事财务、销售、人力资源、市场营销及运营管理方面的人才，培养适合现代企业发展的储备资源。而参与银行实习能够从银行角度认识到企业财务运作流程，熟悉银行信贷及电子商务的相关操作，在日常工作当中了解金融行业的相关知识知识和能力素养。与此同时，通过银行实习能够拓展和积累人脉基础，适应严谨高效的工作节奏，因此，在这次毕业实习中，我选择了中国银行两江分行作为毕业实习单位。在实习过程中开
拓了视野，增长了见识，也熟悉了银行工作的基本操作和技能，为走向社会打下坚实的基础，收益颇多。 根据学校对于本科生的毕业实习要求，我于XX年7月7日至9月12日在中国银行两江分行进行了长达十周的毕业实习。在各岗位工作人员的帮助下进一步了解了银行的构架体系、部门设置和操作流程，对银行的工作内容有了更深层次的了解，在实习过程中与部门成员分工合作，拓展了知识水平和业务素养。实习期间，我在个人金融部银行卡助理，大堂助理等岗位上进行见习，在单位指导老师的帮助下，熟悉了金融机构的主要经济业务活动，系统地学习了银行基础操作人员的实务工作，实际工作能力得到了很好的锻炼和提高。下面对我的实习情况作详细总结。 一、实习单位简介： 关于中国银行 中国银行全称中国银行股份有限公司，总行位于北京市复兴门内大街1号。是中国(不包括香港、澳门、台湾地区)五大国有商业银行之一，规模在中国五大银行位列第三。中国银行的业务范围涵盖商业银行、投资银行和保险领域，旗下有中银香港、中银国际、中银保险等控股金融机构，在全球范围内为个人和公司客户提供全面和优质的金融服务。按核心资本计算，XX年中国银行在英国《银行家》杂志“世界1000家大银行”排名中列第7位。
武汉纺织大学数据中心存储设备采购项目招标(采购)公告 数据中心存储设备采购项目招标项目的潜在投标人应在武汉市武昌区民主路789号南国悦公馆1206室获取招标文件，并于2020年11月13日09点30分（北京时间）前递交投标文件。 一、项目基本情况 1、项目编号：HBZSZB-2020-1064 2、采购计划备案号：鄂采计（2020）-17643号 3、项目名称：数据中心存储设备采购项目 4、采购方式：公开招标 5、预算金额：180（万元） 6、最高限价：180（万元） 7、采购需求： 本次公开招标采购共分1个项目包，含设备、系统的设计、采购、安装、调试、试运行、培训、验收、售后等，即“交钥匙”项目。具体内容详见招标文件第三章。报价超过采购预算单价的，其报价将被作为无效响应处理。 序号品目名称数量计量单位预算单价（万元）预算总价（万元）是否进口 1双活存储2台60120否 2NAS存储1台3636否 3FC交换机2台1224否 预算合计180万元 8、合同履行期限：合同签订后15个日历天内 9、本项目（是/否）接受联合体投标：否 10、是否可采购进口产品：否 二、申请人的资格要求
1、满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定，即： （1）具有独立承担民事责任的能力； （2）具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度； （3）具有履行合同所必需的设备和专业技术能力； （4）有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录； （5）参加政府采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录； （6）法律、行政法规规定的其他条件。 2、单位负责人为同一人或者存在直接控股、管理关系的不同投标人，不得参加本项目同一合同项下的政府采购活动。 3、为本采购项目提供整体设计、规范编制或者项目管理、监理、检测等服务的，不得再参加本项目的其他招标采购活动。 4、未被列入失信被执行人、重大税收违法案件当事人名单，未被列入政府采购严重违法失信行为记录名单。 5、落实政府采购政策需满足的资格要求： 本项目需落实的节能环保、中小微型企业扶持（含支持监狱企业发展、促进残疾人就业）等相关政府采购政策详见招标文件。 6、本项目的特定资格要求： 1）供应商参加政府采购活动前三年内未被列入“信用中国”网站（略）失信被执行人、重大税收违法案件当事人和“中国政府采购”网站（略）政府采购严重违法失信行为记录名单（提供招标公告时间内的网页截图）。 2）单位负责人为同一人或者存在直接控股、管理关系的不同供应商不得同时参加本项目的投标；不接受联合体投标。 三、获取招标文件 1、时间：2020年10月23日至2020年10月29日，每天上午08:30至12:00，下午14:00至17:00（北京时间，法定节假日除外） 2、地点：武汉市武昌区民主路789号南国悦公馆1206室
个人购房贷款合同编号：年字第号 中国银行股份有限公司
借款人： 身份证件号码： 住址： 邮政编码： 联系电话： 贷款人：中国银行股份有限公司重庆 负责人： 住所地： 邮政编码： 联系电话： 传真: 保证人（开发商）： 营业执照号码： 法定代表人： 住所地： 邮政编码： 联系电话： 传真: 第一条贷款金额及期限 1、本合同项下贷款金额为：人民币（大写）元，（小写）元。 2、本合同项下贷款期限为个月，贷款起止时间预计自年月日起至年月日止，贷款实际起止时间自贷款人实际放款日起算；若为分期放款，则自第一个实际放款日起算。 第二条贷款用途 本合同项下的贷款用途为：借款人支付其购买坐落于的 ·1·
房屋的购房款，并该所购房屋为借款人利用贷款购买的第套房产。购房合同号为：。所购房屋总价款：人民币（小写）元。 未经贷款人书面同意，借款人不得改变贷款用途。 第三条贷款利率与计结息 1、本合同项下贷款利率为浮动利率方式，浮动周期为个月。即从贷款人实际放款日（若为分笔放款，则从第一个实际放款日）起个月内，按实际放款日适用的中国人民银行公布施行的相应档次的法定贷款利率浮 %计息。 每满一个浮动周期后，以重新定价日适用的中国人民银行公布施行的相应档次的法定贷款利率浮 %作为下一个浮动周期的适用利率。 中国人民银行调整法定贷款利率的，以人民银行公告为准，贷款人不另行通知借款人。 2、计息 按贷款人适用的计息方式计算利息。 3、结息和付息 按月结息和付息，每月的约定还款日为结息日和付息日。 若贷款的最后一期到期日不在结息日和付息日，则该贷款的最后一期到期日为结息日和付息日。 4、罚息 （1）若借款人未按约定期限还款，就逾期部分，从逾期之日起按照逾期贷款罚息利率按日计收利息，直至清偿本息为止。 逾期贷款罚息利率为本合同约定的贷款利率水平上加收50%。 （2）若借款人未按约定用途使用贷款，就挪用部分，从挪用之日起按照挪用贷款罚息利率按3计收利息，直至清偿本息为止。 挪用贷款罚息利率为本合同约定的贷款利率水平上加收100% （3）同一笔贷款既逾期又挪用的，按照贷款挪用罚息利率计收利息。 （4）按罚息利率计收利息的，计息公式为：利息=（本金+应付未付利息）×实际天数×日罚息利率。 第四条贷款发放的条件 贷款人向借款人发放贷款以满足下列第项条件为前提： 1、本合同已生效； ·2·
2019中国农业银行数据中心秋季校园招聘90人 陕西中公金融人为备考银行的考生们整理各陕西大银行招聘考试信息，帮助考生了解银行招聘时间和报考条件，同时提供银行考试资料和题库，并归纳网申、笔试、面试答题技巧，助力考生顺利拿到银行offer。 银行招聘考试资料 中国农业银行是一家同时在上海证券交易所、香港联合交易所挂牌的国有大型上市银行，资金实力雄厚，服务功能齐全，秉承“诚信立业稳健行远”的核心价值观，坚持审慎稳健经营、可持续发展。截至2017年6月末，我行境内分支机构共计23,686个，包括总行本部、总行营业部、3个总行专营机构、37个一级(直属)分行、365个二级分行(含省区分行营业部)、3,505个一级支行(含直辖市、直属分行营业部、二级分行营业部)、19,719个基层营业机构以及55个其他机构。境外分支机构包括10家境外分行和3家境外代表处。我行拥有14家主要控股子公司，其中境内9家，境外5家。2014年起，我行连续三年入选全球系统重要性银行。2016年，在美国《财富》杂志世界500强排名中，我行位列第29位;在英国《银行家》杂志全球银行1,000强排名中，以一级资本排名计，我行位列第5位。曾多次被中国银行业协会、亚洲银行家等机构授予“最具创新力的中国公司”、“亚洲最佳管理金融机构”、“最佳‘三农’服务银行”、“最佳公司治理奖”、“亚洲最佳社会责任银行”等荣誉称号。 农行数据中心是农业银行全球数据处理的核心基地，主要承担全行信息系统的生产运行，负责基础架构建设和运维，上海-北京两地一体化、总分行一体化生产运行管理。农行数据中心以保障全行信息系统安全稳定运行为核心，适应全行产品快速创新、
中国银行信用贷款合同范本 银行信用贷款的申请条件： 1.年龄在25-55周岁之间; 2.在现单位工作满半年，且近半年月均收入不低于3000元，部分城市(深圳、广州、上海、杭州)不低于4000元; 3.一定要有信用记录，未办理过信用卡的客户无法申请; 4.拥有稳定连续性工资收入人士发放的，个体工商户和企业主也可以做的。 满足以上条件可申请银行信用贷款(新一贷)，贷款金额最低为3万元，最高为30万元。 中国银行信用贷款合同范本 借款人：______________________________________ 住所：________________________________________ 身份证号码：__________________________________ 电话：________________________________________ 邮政编码：____________________________________ 开户银行及账号：______________________________ 长城卡卡号：__________________________________ 有效期：______________________________________ 贷款人：______________________________________ 住所：________________________________________
法定代表人(或授权委托人)：__________________ 电话：________________________________________ 邮政编码：____________________________________ 借款人(以下称甲方)：________________________ 贷款人(以下称乙方)：________________________ 本合同所称贷款人是指具有开办消费信贷业务资格的中国银行各分支机构(不包括港澳及海外分支机构); 本合同所称借款人是指在中国银行各分支机构取得消费贷款的自然人。 甲方向乙方申请小额信用消费贷款，乙方根据甲方的资信状况向甲方发放小额信用消费贷款。为维护甲、乙双方利益，明确各自的权利、义务，甲、乙双方按照有关法律规定，经协商一致，订立本合同，共同遵守执行。 第一条借款金额 甲方向乙方借款______(币别)_______万_______仟_______佰_______拾_______元_______角_______分。 第二条借款期限 甲方借款期限为______个月(自合同生效之日起)。 第三条借款利率和计息方法 借款利率为(月/年)息__________，在本合同履行期间，如遇国家利率调整，本合同项下贷款利息不变。贷款利息自贷款发放之日起计算。
三一文库（https://www.doczj.com/doc/844587242.html,）/实习报告 银行个人贷款实习报告 这个暑假，我来到中国工商银行***支行进行阶段实习。中国工商银行***支行是一个以房产贷款、个人贷款办理为特色的一个支行，存款规模达17个亿，各项贷款达14个亿，主要办理各项人民币、外币的存、贷、汇款业务，同时办理各种代理保险业务等。该支行在银行改革的大背景下，进行各项业务，特别是信贷业务的创新，连续3年盈利居全市首位。 选择银行的原因是因为一直以来银行是各行各业资金的交汇点，加上体制的关系，人们更愿意把商业银行看作是一个“国家机构”，而忽视了商业银行应该是作为一个法人主体、作为以盈利为主要目的的企业。对于银行的盈利的讨论很大程度上和银行的存款额相挂钩，某些地区用存款额的多少来考察银行经营的成功性，而至关重要的信贷盈利却被丢在一边，产生了大量的坏帐。 入世之后，中国的金融行业必将接受来自世界金融业的强烈冲击，如果四大国有银行和各地区商业银行继续采用原先的政策，将使中国银行业陷入前所未有的困境。中央在看到这一情况
后，国务院决定对四大国有银行进行股份制改制，今年7月15号，中国工商银行宣布，在国务院决定对工商银行实施股份制改革后的70天时间里，工商银行已较好地完成了财务重组的各项任务。财务重组完成后，工商银行的财务和资产质量指针已经达到了健康银行的标准。截至6月底，工商银行资本总额达到2806亿元，充足率为9.12%，其中核心资本达到2525亿元，充足率为8.07%;境内外机构不良资产率降至2.72%，不良贷款率降至4.58%，分别较年初下降11.51个百分点和14.42个百分点;按拨备余额与应计拨备算，拨备覆盖率达到了100%。这也就意味着，工行将告别以存款额为业绩的历史，更加大信贷等盈利性业务在工行的营业范围和营业比重。 我的目的就是用会计知识了解和分析除了存款外，其它盈利性业务在工行的经营情况，并在此过程中，提高自己会计实践能力。很有幸，在工行能够进入信贷部，因为信贷部作为盈利性业务的代表，基本上就是整个盈利性业务的一个全面反映。能使我能够比较全面了解赢利性业务。 银行信贷以新颁布实施的《贷款通则》为准则。以银行存款收入作为银行融资的主要途径，在银行存款保证的基础上，利用种种业务把存款资金进行再投资，实现银行的利润增长，把营业利润作为银行资金增长的重要手段。以国家基准利率为基准，根
中国银行贷款合同范本 想要买车,但是因为资金短缺就需要向银行贷款。贷款也是需要签合同的哦,这里给大家分享一些关于中国银行贷款合同范本,希望对大家有所帮助。 中国银行贷款合同1 合同编号：__________ 借款人：________________________________________ 身份证号码：____________________________________ 贷款人(抵押权人)中国银行__________分(支)行 抵押人：________________________________________ 有效证件号码：__________________________________ 保证人：________________________________________ 有效证件号码：__________________________________ 特别提示 借款人、保证人、抵押人请认真阅读本合同项下的全部条款,尤其是用黑体字表明的条款,对于不理解的条款,可以向贷款人征询,贷款人将进行解释。借款人、保证人、抵押人一旦签订本合同,即认为借款人、保证人、抵押人已理解并同意本合同的所有条款。 本合同各方根据有关法律、法规,在平等、自愿的基础上,为明确责任、恪守信用,经充分协商一致签订本合同,并保证共同遵守执行。 借贷条款 第一条
贷款金额。贷款人根据借款人的申请,经审查同意向借款人发放汽车消费贷款(以下称贷款),金额为人民币(大写)____________________元,(小写)___________元。 第二条 贷款用途。贷款用于购买__________汽车______辆;型号：______;颜色：______;发动机号：____________;车架号码：____________;车辆号码：____________ .借款人不得以任何理由将贷款挪作他用。如借款人未按本合同约定的用途使用贷款,贷款人有权就挪用贷款部分自挪用之日起按本合同约定的贷款利率上浮____%计收罚息。若遇本合同约定的贷款利率调整,则分段计收罚息。 第三条 贷款利率。按照人民银行有关规定,确定贷款利率为月利率______‰,利息从贷款放款之日起开始计算并按月结息。借款期限在______年(含)以下的,前述贷款利率为固定利率,无论法定利率是否调整,均执行本合同的约定利率,不分段计息;借款期限在______年以上的,前述贷款利率一年一定,于每一年度的贷款发放日根据当天的法定利率确定应执行的利率,贷款人将在营业场所对法定贷款利率调整情况进行公告。 第四条 贷款期限为______月。自______年______月______日起至______年______月______日止。实际放款日与到期日以借款借据为准。借款借
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/844587242.html, 房地产价格数学模型的建立与应用 作者：周建明巨泽旺姚冬梅 来源：《中小企业管理与科技·下旬》2010年第11期 摘要:本文运用截面法和多元线性回归模型对2009年8月到12月济南二手房交易市场的样本数据作了深入的定量分析,对商品住宅价格的特征因素和区域因素进行了论证,据此构建了不同条件下住宅价格与其影响因素间的函数关系模型,运用该模型对济南商品住宅价格进行了分 析和预测。 关键词:住宅价格特征因素区域因素多元线性回归分析 房地产价格的变化包含两个方面:一是从时间序列角度来分析商品住宅价格波动因素的影响;二是从截面角度即在同一时间段内,一个国家或地区人口、经济水平、政策等因素都相同的情况下,不同的商品住宅拥有的属性是不同的,这也是商品住宅购买者所需要考虑的因素,在此笔者从截面角度来分析影响商品住宅的因素及其作用。 1 商品住宅的属性特征及变量 与其他商品相比,住宅作为商品具有结构复杂,地理位置固定,缺乏供给弹性,区位或地段导致价格差异较为明显,所需资金密集,购买频率低等属性。本文商品住宅特征价格模型以一套商品住宅的总价(万元)及房价对数(lnp)为被解释变量,住宅所在楼层的层数、住宅所在楼的总楼层数及住宅的建筑面积(平方米)、卧室房间、客厅、卫生间数目及住宅是否有阳台、房龄、朝向、装修、暖气和住宅所在的区域为解释变量。 2 样本采集说明 为了更好反映商品住宅的特征属性对价格的影响,样本的采集应在同一个住宅市场上。本 文采用济南商品住宅二手房交易市场2009年8月-12月的40个有效样本,数据信息包括济南不同区域的住宅房产的价格及其特征变量。 3 商品住宅特征价格模型的变量选定及统计特征 通过汇总2009年8月-12月济南商品住宅二手房交易市场截面数据资料,得到济南住宅市 场相应特征变量的样本统计值,如表1所示: 4 计量模型的建立
遇到房地产法问题？赢了网律师为你免费解惑！访 问>>https://www.doczj.com/doc/844587242.html, 中国银行申请贷款条件 中国银行申请贷款条件中国银行申请贷款条件 中国银行个人住房贷款是指我行向借款人发放的用于购买住房的贷款。个人住房贷款分为自营性住房贷款、委托住房贷款和组合贷款。 自营性住房贷款 自营性住房贷款是以银行信贷资金为来源向购房者个人发放的用于购买住房的贷款。 贷款对象 具有完全民事行为能力的自然人。 贷款期限
人民币贷款最长不超过30年，外汇贷款最长不超过 5年。 贷款利率 自营性住房贷款利率执行人民银行规定的贷款利率。用外币发放的个人住房贷款，执行中国银行公布的相应档次贷款利率。 贷款币种 自营性住房贷款可以使用人民币和外币，使用外币贷款的对象应是具有较高经济收入及有还款来源的华侨、港澳同胞、外企工作人员等，且有可靠的担保。 贷款金额 单笔贷款额度不超过所购住房评估价值的80%，同时不得超过贷款行规定的最高贷款限额。 担保方式 贷款行要根据具体情况选择个人住房贷款的担保方式。包括：
1、以借款人或第三者（包括法人和自然人）的财产作质押； 2、以借款人或第三者（包括法人和自然人）的财产作抵押，包括用本贷款购买的住房作抵押； 3、第三方连带责任保证； 4、保证结合物。借款人提供的抵押物或质押物价值不足贷款金额部分可以另加第三方连带责任保证； 5、借款人购买综合信用保险。 贷款申请 申请个人住房贷款需提供的材料： 1、身份证（指居民身份证、户口簿或其它有效居留证件) 2、有关借款人家庭稳定经济收入的证明； 3、符合规定的购买住房合同、意向书、协议或其它批准文件；
基于灰色模型的房地产价格分析 摘要 本文以重庆市为例，考察房地产价格变化关系。首先要确定影响房地产价格变化的主要因素，然后建立房地产价格变化与各主要影响因素间的定量关系，接着着重研究住房保障规模变化对房地产价格的影响，并对房地产价格变化趋势进行合理的短期预测，最后针对上述结果，为稳定房地产价格提出相应的调控措施。 在第一问中，要求确定房地产价格的主要影响因素。首先通过查找相关资料我们先确定影响房地产价格的可能影响因素及其相关统计数据。然后通过建立灰色关联度分析模型，判断各可能影响因素与房地产价格之间的关联程度。最后通过分析比较各因素与房地产价格的关联程度，从中找出影响房地产价格的主要因素，分别是土地交易价格、建筑材料价格、经济适用房面积、城镇化率、人均可支配收入。 在第二问中，要求找出房地产价格与各主要因素之间的数学模型。首先我们选取问题一结论中的五个主要因素，以表1中各主要因素所对应年份的统计数据为分析对象,建立灰色(0,)G M N 模型。然后根据灰色(0,)G M N 模型的分析方法 得到()，G M 0N 估计式为()(1)(1)123()()()1.4968-0.282-0.5919-0.4894?1x k =x k x k (1) (1) (1) 456()+()()2.4368-0.0979x k x k x k ，代入相关年份的序号即可计算得到模拟序 列。最后利用后验差检验法将计算得到的预测值与原始值进行比较验证，通过验证后即可利用上述模型关系式进行预测。 在第三问中，要求利用上述模型考察未来三年保障房建设力度变化时，房地产价格的变化趋势。首先由于数据缺失，我们需要分别对除房地产价格及保障房建设力度以外的4个因素建立灰色G M (1,1,)模型，对未来三年这4个因素的统计值进行预测，将房价的多因变量转化成一个因变量：保障房力度。然后利用模型二得到的估计式，建立房地产价格与保障房建设力度之间的线性关系。最后分析两者之间的定量关系，得到在不同保障房建设力度下，预测房价的变化趋势，并且得出结论：为了稳定房价，要保证保障房的建设面积每年比上一年翻一番。 在第四问中，要求根据所建立的模型及预测结果，对房地产价格问题提出建议。根据上述模型，从影响房价的各主要因素出发，对稳定房价提出如下建议: （一）进一步完善土地价格管理。 （二）对房地产市场要控制总量，调整供给结构。 （三）提高人均收入水平，扩大就业，解决住房难问题。 （四）大力发展经济适用房和廉租房 针对建议（四），根据模型三的结论，在保证保障房正常完工、完全保质保量销售的前提下，保障房的建设面积需要每年比上一年翻一番。 关键词：房地产价格 保障房 关联度 灰色(0,)G M N 模型
实用文案 个人购房贷款合同编号：年字第号 中国银行股份有限公司 标准文档
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借款人： 身份证件号码： 住址： 邮政编码： 联系电话： 贷款人：中国银行股份有限公司重庆 负责人： 住所地： 邮政编码： 联系电话： 传真: 保证人（开发商）： 营业执照号码： 法定代表人： 住所地： 邮政编码： 联系电话： 传真: 第一条贷款金额及期限 1、本合同项下贷款金额为：人民币（大写）元，（小写）元。 2、本合同项下贷款期限为个月，贷款起止时间预计自年月日起至年月日止，贷款实际起止时间自贷款人实际放款日起算；若为分期放款，则自第一个实际放款日起算。 第二条贷款用途 本合同项下的贷款用途为：借款人支付其购买坐落于的 ·2·
房屋的购房款，并该所购房屋为借款人利用贷款购买的第套房产。购房合同号为：。所购房屋总价款：人民币（小写）元。 未经贷款人书面同意，借款人不得改变贷款用途。 第三条贷款利率与计结息 1、本合同项下贷款利率为浮动利率方式，浮动周期为个月。即从贷款人实际放款日（若为分笔放款，则从第一个实际放款日）起个月内，按实际放款日适用的中国人民银行公布施行的相应档次的法定贷款利率浮 %计息。 每满一个浮动周期后，以重新定价日适用的中国人民银行公布施行的相应档次的法定贷款利率浮%作为下一个浮动周期的适用利率。 中国人民银行调整法定贷款利率的，以人民银行公告为准，贷款人不另行通知借款人。 2、计息 按贷款人适用的计息方式计算利息。 3、结息和付息 按月结息和付息，每月的约定还款日为结息日和付息日。 若贷款的最后一期到期日不在结息日和付息日，则该贷款的最后一期到期日为结息日和付息日。 4、罚息 （1）若借款人未按约定期限还款，就逾期部分，从逾期之日起按照逾期贷款罚息利率按日计收利息，直至清偿本息为止。 逾期贷款罚息利率为本合同约定的贷款利率水平上加收50%。 （2）若借款人未按约定用途使用贷款，就挪用部分，从挪用之日起按照挪用贷款罚息利率按3计收利息，直至清偿本息为止。 挪用贷款罚息利率为本合同约定的贷款利率水平上加收100% （3）同一笔贷款既逾期又挪用的，按照贷款挪用罚息利率计收利息。 （4）按罚息利率计收利息的，计息公式为：利息=（本金+应付未付利息）×实际天数×日罚息利率。 第四条贷款发放的条件 贷款人向借款人发放贷款以满足下列第项条件为前提： 1、本合同已生效； ·3·
2011年8月3日星期三16:13 BJT 保存为书签| 打印| 阅读全文 [-] 文字大小[+] * 中国银行业普遍建起了现代化的数据中心 * 为遍布全国的交易提供统一清算 * 保障金融安全的灾害备份在积极推进 * 数据挖掘带来金融新空间,并决定未来业务模式发展方向 * 主机市场IBM一家独大 * 支付宝的壮大带给银行业的启示 作者毕晓雯/赵红梅 路透上海8月3日电---外墙上安装着最先进的红外线电子防盗系统,入口处需通过严格安检,每一道门都配备人脸、指纹或密码识别系统,表情沉静的职员密切监控着电子屏上快速滚动的信息...... 这并不是好莱坞大片中的某个重要保密机构,而是不为常人所见的中国银行业的"心脏"--数据中心.一块硕大的电子屏上,全国网点营业状况的中国地图,每一笔快速滚动的交易,不同省市随时变化着的成交量柱状图,异常交易的报警讯号….这几乎是中国银行业数据中心核心区域的代表图画. 神秘、低调、不为人知,是银行数据中心一向的特征,即便是银行内部工作人员也不见得有机会领略其真容.但不管是通过ATM自动存取款机转账,在网上完成水费电费的缴款,还是农民不再坐着"突突"的拖拉机奔波七八十公里取一点点现金,背後都有数据中心跳动的脉搏. "如果总行是银行经营的大脑,数据中心就是银行经营的心脏.只有一颗安全、健康跳动的心脏,经营才能搞得好."中国农业银行(601288.SS: 行情)(1288.HK: 行情)董事长项俊波如是说.
"心脏",这一定义准确无误地诠释出银行数据中心的重要性.一家银行IT信息技术的架构往往决定着未来的业务模式,进而影响发展空间.只不过这一切还鲜为人知. "很难拿出来SHOW给大家看.一家银行的业务经营得好,就象身体很棒的一个人,更多是外表的体现,不可能亮出心脏,让你看到左心房、右心室."交通银行(601328.SS: 行 情)3288.HK数据中心总经理高军称."我们最最关心的,还是安全问题.可不敢出问题,哪怕只有一秒钟,我们全球的交易都会受影响."他说. 是的,这一秒的数据差错,都有可能让一个储户的上亿资金不翼而飞,也可能让一个穷光蛋一"秒"暴富,让一个银行在某个区域甚至全国的经营陷入混乱. 在历年的银行业绩分析师会议上,各家银行在IT信息技术上的投资额往往是分析师们最关心的问题之一.据计世资讯(CCW Research)报告,2010年中国银行业仍是全球金融业IT 投入的主力军,全年投资额327.6亿元,其中国有银行占据过半. 几乎垄断全球金融业数据清算计算机市场的国际商业机器(IBM)(IBM.N: 行情)总裁在参观完农业银行的核心机房後陷入了沉思,望着农行拥有的全球仅有的9台S系列大型计算机之一,他称,"全球的大银行将会感受到来自中国的压力了." 银行的数据大集中已是必不可挡的趋势,目前大部分国内银行已完成这项工作.其中交通银行还将全球数据集中至一个数据中心,实现了全球范围内的集中清算. 在采访现场,交行数据中心大屏幕上最醒目的,是位于中央的蓝绿两种颜色的柱状图,显示了全行当前同时在进行的交易,此时的数据正显示主机的核心交易瞬间是547笔,信用卡交易是283.5笔;右下角快速滚动的是发生在交行POS机上的跨行交易;紧邻其右的,则是国外卡在交行POS机上的使用. 全球市值最大的银行--工商银行(601398.SS: 行情)(1398.HK: 行情)不仅率先实现了数据大集中,也实现了信贷系统数据的大集中.路透曾经专访工行董事长姜建清,他在带领记者参观信贷数据系统时颇为兴奋,"工行遍布全球的信贷,每一笔都能在这台电脑里都能看到,对管理的提升作用明显",他说. 五家国有商业银行,目前都将上海设为数据中心的建设地之一.起步最晚的农行,凭借後发优势,在上海的外高桥保税区建成了号称亚洲最大的数据中心,投资超过50亿元人民币.中心的建筑美仑美奂, 数座现代化的大楼围成一座四合院,中心空地则是小桥流水, 锦鲤游弋, 景色怡人. 若不是穿行楼里必须要求不能携带手袋,必须要通过不同的人像识别、指纹识别系统,可能真会把"中心"当公园了. "一座美丽的监狱."一名农行的工作人员笑称,"要24小时全天候监控全行的交易数据运行,丝毫问题都不能出,压力很大,这样的环境,有利于减压." 而最早在上海建立数据中心的交行,建在张江高科技园区的一幢小楼则颇显质朴.紧邻其边,则是同样格局的技术研发中心.据交行高管介绍, 两幢楼下还有一条秘密的地下通道,一旦有什麽紧急情况发生,工作人员则可迅速在第一时间相互到达,形成支援.该行另外还在70公里外的上海漕河泾及湖北武汉,分别设立了数据备份中心和灾害备份中心.
中国银行个人贷款的条件是什么 中国银行个人一手住房贷款条件 1、年满18周岁，在中国境内具有常住户口或有效居留身份。 2、具有稳定的职业和经济收入，信用良好，有偿还贷款本息的能力。 3、已经签署购买住房的合同或协议。 4、支付符合相关监管规定要求的首付款。 5、提供经贷款人认可的有效担保。 6、中国银行规定的其他条件。 中国银行个人二手住房贷款条件 1、所购房屋具备进入房地产二级市场交易条件，产权明晰，买卖双方签署合法有效的房屋买卖合同或协议。 2、支付符合相关监管规定要求的首期购房款且在贷款人处开立结算账户。 3、同意将所购二手住房抵押给银行作为偿还贷款本息的担保或提供其他符合法律法规、经贷款人认可的有效担保。 4、中国银行规定的其他条件。 中国银行个人住房公积金贷款条件 1、具有公积金借款申请表。 2、具有法律效力的身份证明材料。 3、购房合同或意向书等有关证明文件。
4、中国银行和当地公积金管理中心要求提供的其他材料。 中国银行个人汽车消费贷款条件 1、具有完全民事行为能力的自然人。 2、个人身份有效证明。 3、具有合法的足够偿还贷款本息的能力。 4、个人信用良好。 5、持有经办行认可的购车合同、协议或购车意向书。 6、提供经办行认可的抵/质押物或有足够代偿能力的个人或单位提供第三方不可撤销的连带责任保证，或提供满足《中国银行个人信用循环贷款额度暂行管理办法》客户准入条件的相应资料。 7、能够支付本办法规定限额的首期购车款能力证明。 8、中国银行规定的其他条件。 中国银行个人信用循环贷款条件 1、《个人信用循环贷款额度申请表》。 2、有效身份证明材料。 3、职业证明材料和收入证明材料。 4、最高学历或学位证书、专业技术资格证书、职业资格证书等证明材料原件及复印件。 5、房产证、车辆行驶证等财产证明材料。 6、其他可以证明个人资信情况的材料。 中国银行个人商业用房贷款条件 1、借款申请书。 2、具有法律效力的身份证明材料。
供求关系对房地产价格的影响分析 摘要 随着我国经济的快速发展，房地产业对国民经济的基础作用、先导作用和支柱作用日益突出，商品房作为房地产中最主要的组成部分，其发展、变化和运行情况直接影响整个房地产行业的发展，进而影响着国民经济的运行和国民的生活质量。近几年来，我国大部分大中城市的房地产价格达到了相当的高位，并且呈现出持续上涨之势，严重超过了我国绝大多数国民的心理承受能力和实际购买力，对此，我国的房地产价格亟需进行调控和抑制，以稳定房地产市场。房地产价格持续快速上涨的主要原因是商品房的供需失衡，因此，本论文选择商品房的供给与需求为研究对象，再根据一般供求定理，利用计量经济学知识和EViews运行软件，通过从中国统计局收集到的样本数据，引入房地产价格与商品房供给，房地产价格与商品房需求的关系模型，并通过经济学检验、变量的拟合优度、回归方程的显着性和异方差性检验等方法来验证模型的正确性。根据房地产价格与商品房供给和需求模型的研究分析结果，结合目前我国房地产市场的发展现状和存在的问题，为我国抑制房价持续上涨、稳定房地产市场提出几点合理的政策性建议。 关键词房地产价格；供需失衡；模型分析；政策性建议
The Analysis on the Impact of Supply and Demand on Real Estate Price Abstract With China's rapid economic development, the role of the real estate industry on the basis of the national economy, the leading role and pillar increasingly prominent role in commercial real estate as the most important component of its development, change, and directly affect the operation of the entire real estate industry, thereby affecting the operation of the national economy and the people's quality of life. In recent years, most of our cities real estate prices reached a fairly high level, and showing a rising trend, the vast majority of our citizens seriously than mental capacity and the actual purchasing power, which, China's real estate prices urgent need for regulation and suppression, to stabilize the real estate market. Real estate prices continued to rise rapidly mainly due to real estate supply and demand imbalance, therefore, this paper choose housing supply and demand as the research object, according to the general supply and demand theory, knowledge and use of econometric software EViews runs through the collection from the Chinese Bureau of Statistics to sample data, the introduction of real estate prices and housing supply, housing prices and housing demand relationship model, and through econometric testing, goodness of fit variables, the significance of the regression equation and heteroscedasticity tests and other methods to validate the model correctness. According to real estate prices and the housing supply and demand model of analysis results, combined with the current development status of China's real estate market and problems for China to curb housing prices continued to rise, stabilize the real estate market to make a few sensible policy recommendations. Keywords Real estate prices；Supply and demand imbalance；Model analysis；Policy recommendations.