며칠 전에 압류된 주택에 대한 기사를 썼는데, 중국에서 점점 더 많은 주택이 압류되는 것을 발견했습니다.
중국 압류주택수 통계예측모델_2023년 압류주택수 데이터는 실제로
2023년 중국 압류 주택에 대한 사용자 초상화 및 데이터 분석
저는 오늘 아침 담보대출 실패 확률을 예측하기 위해 몬테카를로 알고리즘 시뮬레이션을 작성하는 데 2시간을 보냈습니다.
먼저 주택담보대출에 관한 공통자료를 소개해 드리겠습니다. 상환 방법에 따라 총 상환액이 다릅니다. 100만 대출, 30년 상환, 중앙은행 기준금리 5년 4.9%를 기준으로 계산, 원리금 균등 상환 방식을 선택한 경우 월 상환액은 5307.27, 총 이자는 910616.19, 원리금 총액은 1910616.19이고, 사용자가 원금 균등 상환 방식을 선택한 경우 첫 달 상환 금액은 6861.11위안, 상환 금액은 점차 감소해 총 이자는 737041.67위안, 원리금 총액은 1910616.19이다. 1737041.67위안입니다.
많은 사람들이 저축, 결혼 상태, 직업 상태, 교육 수준이 다르기 때문에 주택 담보 대출 모델을 작성하는 것이 어렵습니다. 그래서 시뮬레이션할 여러 그룹화 모델을 작성했습니다. 더 많은 시간이 주어지면 이러한 모델은 점진적으로 최적화될 수 있습니다.
몬테카를로 주택정지 모델 1_낮은 회전율_높은 절감액
우리 모델은 먼저 회전율이 주택담보대출에 미치는 영향을 고려합니다. 우리나라의 공무원 수는 약 700만 명으로 전체 인구의 0.5%에 달하며, 일자리의 대부분은 민간기업에 흡수된다. 중국 민간기업의 평균 수명은 약 3년에 불과하며 기업의 KPI 성과 평가, 기말 소멸 제도, 열악한 신용 유동성 등으로 인해 한 기업에서 장기간 직장을 유지하기 어렵다. .
먼저 몇 가지 변수를 초기화하는데, 주택담보대출 대출자 수는 10,000명으로 초기화되어 있으며, 인원이 많을수록 프로그램의 시뮬레이션 효과가 좋아지지만, 인원수가 임계값에 도달하면 모델 예측의 차이가 발생합니다. 결과는 매우 작습니다. 여기서는 10,000명이 초기화되는데, 이는 이상적인 시뮬레이션 예측 상태를 달성하기에 충분합니다.
house_price=1000000은 계약에 따른 집값이 100만이라는 뜻입니다.
fund=500000은 모기지 차용인의 저축액이 500,000위안이라는 것을 의미합니다. 즉, 계약금을 지불한 후에도 여전히 500,000위안을 처분할 수 있다는 의미입니다. 이 500,000에는 친척이나 친구로부터 빌릴 수 있는 모든 돈이 포함됩니다. 이것은 단지 초기화된 평균일 뿐입니다.
initial_wager=5000은 월 주택담보대출 상환액이 5,000위안임을 의미합니다.
count=360은 대출기간이 30년, 즉 상환기간이 360개월이라는 뜻이다.
num_broke는 파산 건수를 나타내며, 이는 지급을 중단한 사람의 수로도 이해할 수 있습니다. 가족이 파산하면 모기지 지불이 중단됩니다.
모델의 기본값은 차용인의 월 소득이 고정되어 있다는 것입니다.
모델은 월별 회전율을 10%로 설정합니다.
house_price=1000000
#people表示贷款人数
people=10000
#funds表示家庭财富100万
funds=500000
#每月还款金额
initial_wager=5000
#count还款月数
count=360
#此模型当赌博次数达到10000时，破产率高达89%
#count=10000
num_broke=0우리 가족이 사용할 수 있는 자금이 충분하고 경제가 안정적이며 회전율이 낮을 때 대출 중단률은 0입니다. 은행은 돈을 벌고, 주민들은 새집의 기쁨을 미리 누리고, 정부는 땅을 팔아 돈을 벌고, 모두가 행복하다.
위 그림에서 볼 수 있듯이, 30년이 지난 후에도 대부분의 모기지 보유자들은 여전히 가처분 소득이 35만 달러에 달해 가족에게 거의 영향을 미치지 않습니다.
몬테카를로 주택정지모델 2_낮은 회전율_낮은 절감액
일부 가족은 저축한 돈을 거의 모두 계약금 지불에 사용하고 가처분 소득이 매우 낮아 자금을 10만 위안으로 변경했는데, 이는 가족 저축이 10만 위안에 불과하다는 것을 의미합니다. 그런 다음 몬테카를로 모델을 사용하여 이 가구 그룹에 대한 가구 지불 중단 비율이 얼마나 높은지 관찰합니다.
#作者Toby，邮箱[email protected]
#房价100万
house_price=1000000
#people表示贷款人数
people=10000
#funds表示家庭财富10万
funds=100000
#每月还款金额
initial_wager=5000
#还款月数
count=360가계의 현금흐름이 전체 주택 매매가격의 10%일 때 파산률(연체율)은 99.96%로 나타난다. 저축액이 낮은 가구가 30년 주택담보대출을 받게 되면 모두 단절된다는 뜻이다.
아래 그림은 대출이 20년 동안 지속되면 대부분의 저저축 가구가 파산하고(대출 중단) 은행에 100,000~200,000위안의 빚을 지게 된다는 것을 시각적으로 보여줍니다.
몬테카를로 주택폐쇄모형 3_낮은 회전율_금융위기
모델 3에는 금융 위기 매개변수가 추가되었습니다. 인터넷과 휴대폰의 발달로 P2P 뇌우, 통신사기, 대차대금, 고액 의료비, 교육자금 과다투자, 물가상승 등 금융위기가 우리에게 코앞에 다가왔습니다.
P2P 뇌우
2018년 6월, 중앙정부와 중국 은행보험감독관리위원회가 P2P 시장에 대한 감독을 강화하라는 신호를 보내기 시작했고, P2P 시장의 발전은 갑자기 중단되었습니다. 6월 1일부터 7월 12일까지 42일 동안 전국 P2P 플랫폼 108개가 파산해 7조가 넘는 자금이 투입됐다. P2P 플랫폼의 폭발적인 증가는 많은 기업이나 개인의 파산을 초래했으며, 이는 압류된 부동산 데이터가 증가하는 중요한 이유입니다. 중국에서는 대다수의 사람들이 대출을 받아 주택을 구입하고, 많은 주민들이 높은 금리의 유혹에 빠져 p2p에 돈을 투자합니다. P2P의 폭발로 주민이나 기업의 자산이 전멸해 은행 대출금을 계속 상환할 수 없게 되었고, 당연히 압류된 주택도 급증했다.
통신사기
공안부가 최근 발표한 데이터에 따르면, 2022년 전국적으로 적발된 통신망 사기 사건은 총 46만4000건으로 전년 대비 5% 증가했다. 우리나라는 온라인 통신사기로 인해 매년 약 2조 위안의 손실을 보고 있습니다. 2023년 우리나라 국방예산은 1조 6천억도 안 되는 개념이네요! 온라인 사기가 국가와 국민에게 막대한 피해를 입혔다고 볼 수 있습니다. 인터넷 사기는 주로 20~40세를 대상으로 합니다. 매년 사기 피해를 입는 사람은 약 1억 7천만 명으로, 그 중 남성이 70.3%, 여성이 29.7%로 전체 사기 피해자의 36.4%를 90년대 이후 세대가 차지하고 있다. 미얀마 북부 통신사기 소식에 따르면 1인당 환매수수료는 20만~50만 원으로 일반 가계의 부를 휩쓸거나 마이너스 수치로 만들기에 충분한 수준이다.
최근 중앙정부가 통신사기행위를 강력하게 단속하는 이유는 무엇인가? 이것을 보시면 이해가 되실 겁니다. 사기 단속이 엄격할수록 주민의 저축은 더욱 잘 보호되고, 서비스 중단율도 낮아집니다. 통신사기로 주민의 돈을 모두 빼앗긴다면, 은행의 주택담보대출을 갚을 돈은 누가 있을까요?
그러므로 이러한 정치적, 군사적 활동의 이면에는 중요한 경제적 요인이 있다.
온라인 대출
인민일보 온라인 정보에 따르면 8월 온라인 대출 업계의 활성 대출자 수는 185억 1400만 명, 활성 대출자 수는 215억 4400만 명으로 집계됐다. 이를 통해 연간 온라인대출 대출자 수는 약 2천만 명 정도로 추산된다. 많은 온라인 대출은 고리대금이자 일상적인 대출이며, 정식 라이선스를 갖춘 온라인 대출 플랫폼은 소수에 불과합니다. 고리대금을 만나면 일반대출이 부도날 가능성이 높으며, 이는 담보대출이 중단된다는 뜻이다.
주식 하락
2018년 상하이 종합지수와 선전 구성지수는 각각 24.6%, 34.4% 하락해 10년 만에 최대 하락폭을 기록했다. GEM지수와 중소기업지수는 각각 28.7%, 37.8% 하락했다. 주식시장은 주민들의 중요한 투자채널이기도 한데, 주식시장에서 주민들이 돈을 잃으면 당연히 가처분소득이 줄어들고 이는 주택담보대출 상환에도 영향을 미치게 된다.
상하이종합지수 월간 K데이터를 분석해 보면 파동형 분포를 보이고 있는데, 대부분의 투자자들이 높은 수준의 포지션에 갇혀 장기간의 고통을 견디지 못하고 있다가 단숨에 살을 깎는다. 수준이 낮아 큰 손실을 입었습니다.
주식시장이 투자자의 발길을 끊는 일이 반복되면서 가계의 가처분소득도 줄어들게 된다.
이를 미국 주식시장의 S&P 500 지수와 비교해 보면 주식시장이 오를수록 가계소득도 늘어나는 등 장기적인 상승 추세를 보인다.
교육적 자본화와 혁명
교육의 혁신과 자본화는 더 이상 뉴스가 아닙니다. 자본가들은 여론과 언론을 통해 연일 허위정보를 퍼뜨려 부모들의 불안감을 증폭시키고 있다.
아이들이 출발선에서 지지 않도록 하기 위해 많은 수업료가 w에 따라 책정되었습니다. 교육비가 가계 수입에 큰 부담이 되면서 은행 대출금을 갚을 돈도 점점 줄어들고, 중도 포기 확률도 높아질 것이다.
현재 많은 유치원에 과외 수업이 있으며 학교는 5시에도 끝나지 않고 계속해서 다양한 훈련 수업에 참여하고 있습니다. 물론, 많은 유치원 보충 수업은 대부분의 부모에 의해 시작됩니다. 정시에 학교를 마치는 초등학교는 거의 없으며 보충 수업은 대개 오후 5시 30분에서 6시 30분까지 지속됩니다. 중학교, 고등학교의 저녁 자율 학습은 저녁 8시 30분까지 지속되며, 더 늦은 학교도 있으며 밤 10시에 집에 돌아가는 학생들도 많습니다. 그러다가 우리는 우울증과 정신 질환을 앓고 있는 어린이가 점점 더 많아지고 있다는 사실을 발견했습니다.
본론으로 돌아가서 우리는 몬테카를로 주택 차단 모델 3_낮은 회전율_주요 금융 위기 모델을 실행했는데, 이 그룹의 차단률은 100%인 것으로 나타났습니다.
아래 그림의 시각화에서 알 수 있듯이 이들 중 대부분은 은행에 상환한 지 12.5년이 지나면 파산하고 상환이 중단됩니다.
몬테카를로 주택폐쇄모형 4_이직률_이혼
모델 4에서는 이혼이 중단율에 미치는 영향을 관찰하기 위해 이혼 요인을 추가했습니다. 우리나라의 이혼율은 1978년부터 2002년까지 매우 느리게 증가했지만, 2002년부터 2018년까지 이혼율이 크게 증가했습니다. 2018년 이혼율은 인구 1000명당 3.36명이었다.
주택담보대출이 월 5000위안이고, 부부가 한 사람의 소득을 주택담보대출로 바꾸고, 한 사람의 소득으로 생활하고 자녀를 키우는 데 쓴다면 간신히 살아남을 수 있다. 하지만 이혼 후 빚은 한 사람이 짊어지고, 가족의 가처분 자금은 거의 절반으로 줄어든다.
빅데이터에 따르면 결혼 후 6~8년 사이에 이혼이 가장 많다는 것이 7년 가려움증의 속담이다. 토비 선생님은 상환 기간이 7년일 때 가족이 이혼한다는 내용을 프로그램에 추가했는데, 그 후 상환율이 0.988이라는 것을 관찰했습니다. 이혼은 주택 구입 능력 상실의 매우 중요한 요소인 것 같습니다.
아래 그림의 시각화에서 알 수 있듯이, 한 가족이 결혼 후 7년 만에 충분한 저축을 하고 이혼하게 되면, 이 집단은 27년 만에 파산(담보대출 상환 중단)하게 됩니다. 가족의 예비력이 강하면 이를 극복할 수 있습니다.
몬테카를로 주택폐기모델 5_2차 회전율_높은 현금흐름_상환기간 더욱 길어짐
모델 5는 주로 상환주기가 가계부도 및 파산에 미치는 영향을 관찰합니다.
모형운영 결과, 대출기간이 길수록 가계부도 및 지급중단 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 이것이 대수의 법칙이며, 카지노를 전문적으로 부르는 용어는 오랫동안 도박을 하면 손해를 본다는 것입니다.
야마모토 이소로쿠는 한 손으로 결과를 결정하는 것을 좋아하는데, 앞으로 불리한 요소가 많으면 플레이 횟수가 많을수록 전복될 확률이 높아집니다.
주민들은 바보가 아니며 간단한 계산을 할 수 있습니다. 중국청년일보 등 언론은 현재 조기상환 붐이 일고 있다고 전했다. 대출 기관은 빚을 일찍 갚으면 가족 파산을 피할 수 있다는 것을 이해하는 것 같습니다.
몬테카를로 주택폐쇄모델 6_높은 회전율_높은 저축
마지막으로 높은 실업률이 높은 저축을 기반으로 한 공급 삭감에 미치는 영향을 살펴보기 위해 모델 6을 사용하여 월간 실업 확률을 30%로 조정했는데 가계 가처분 자금은 여전히 50만 위안입니다. 모형에 따르면 공급차단율은 83.3%이다. 이는 높은 실업률이 주택담보대출 중단에 큰 영향을 미친다는 것을 보여준다.
요약
정리하자면, 몬테카를로 모델 시뮬레이션을 통해 높은 실업률, 이혼, 대규모 금융위기 등이 공급을 차단하는 중요한 요인이라는 사실을 발견했는데, 이는 비즈니스 논리에도 부합한다.
높은 가계저축, 높은 가처분자금, 높은 소득 등은 공급중단 가능성을 줄일 수 있는 긍정적인 요인이다.
토비 선생님은 집을 사기 위해 대출을 받아야 하는지 여부는 여러 항목에서 논의해야 한다고 생각합니다. 은행 임원, 금융 임원, 월스트리트 베테랑이라면 집을 사면 절반에서 3년 수입을 얻을 수 있습니다. , 그래서 압력이 없습니다.
대도시의 공무원이고, 안정적이고 화목한 가정을 꾸리고, 수입도 안정적이라면 장기적으로 집을 살 확률은 극히 낮습니다.
자영업자 또는 회사 오너이고 소득이 안정적이거나 해마다 증가하고 있다면 주택 구입은 문제가 되지 않습니다.
가족의 저축액이 매우 적고, 민간 기업에서 비핵심 기술 직위에 근무하며, 집을 구입하기 위해 장기 대출을 받은 경우 공급 중단 함정에 쉽게 빠지게 됩니다.
위의 모델로 볼 때, 장기 주택담보대출로 인해 주민들의 저축이 크게 감소하거나 파산하는 경우도 있으며, 부채경제는 장기간 유지될 수 없습니다. 간단히 말해서, 부채 경제는 거위를 죽이고 느린 동작으로 계란을 회수하는 것입니다.
사실, 은행은 주민들이 모기지 지불을 중단하는 것을 원하지 않으며, 그들이 원하는 것은 집이 아니라 돈입니다. 담보주택 할인율은 70~90%에 달하며, 담보주택에 직면하면 은행도 큰 손실을 입는다. 란저우 압류 주택의 실패율은 90%가 넘고, 란저우 은행은 울다 화장실에서 기절했을 수도 있다.
"장기 모기지 대출 이면의 수학적 함정 - 몬테카를로 알고리즘이 점점 더 많은 모기지 컷오프가 발생하는 이유를 밝힙니다"를 여기서 소개합니다. 부채 경제는 오랫동안 유지될 수 없으며 은행, 주민 및 지역 경제는 붕괴될 것입니다. 몇 년 안에 긴 부채주기가 발생합니다.
위험 제어 모델링에 대한 자세한 지식을 배우신 것을 환영합니다"Python 금융 위험 제어 스코어카드 모델 및 데이터 분석 마이크로 전문 과정" 전문 스코어카드 모델 및 기타 지식을 통해 자동화된 신용 평가 기능을 실현하고 금융 위험 통제 신용 승인 모델을 생성하며 위험을 줄일 수 있습니다. WeChat QR 코드를 스캔하여 강좌를 수집하세요.
저희 회사는 기업 모델링을 위한 1:1 머신러닝 모델 맞춤화 서비스와 종이 맞춤화 서비스를 제공하고 있습니다.필요하신 사항이 있으시면 메시지를 남겨주세요.
저자 Toby, 출처: Python 위험 제어 모델 "장기 모기지 대출 뒤에 숨어 있는 수학적 함정 - 몬테카를로 알고리즘 몬테카를로가 공급 중단이 점점 더 많이 발생하는 이유를 밝힙니다." < /span>