私は数日前に住宅の差し押さえに関する記事を書きましたが、中国ではますます多くの家が差し押さえられていることがわかりました。
中国の差し押さえ住宅数の統計予測モデル_2023年の差し押さえ住宅数のデータは実際に
私は今朝、住宅ローン破綻の確率を予測するためのモンテカルロアルゴリズムのシミュレーションを書くのに2時間を費やしました。
まずは住宅ローンに関する一般的なデータをご紹介します。返済方法が異なれば返済総額も異なります。 100万融資、30年返済、中央銀行の基準金利4.9%を5年で計算 ユーザーが元利均等返済方式を選択した場合、月々の返済額は5307.27、利息総額は910616.19、元利金の合計は1910616.19、ユーザーが元金均等返済方式を選択した場合：初月の返済額は6861.11元、返済額は徐々に減額され、利息の合計は737041.67元、元金と利息の合計はは1737041.67元です。
多くの人が貯蓄状況、婚姻状況、就労状況、教育レベルが異なるため、住宅ローン モデルを作成するのは困難です。そこで、シミュレートするためにいくつかのグループ化モデルを作成しました。これらのモデルは、さらに時間があれば、段階的に最適化できます。
モンテカルロ住宅停電モデル 1_低い離職率_高い節約
私たちのモデルでは、まず住宅ローンに対する回転率の影響を考慮します。我が国の公務員数は約700万人で総人口の0.5％を占め、そのほとんどは民間企業に吸収されています。中国の民間企業の平均寿命はわずか3年程度であり、企業のKPI業績評価や期末消去制度、信用流動性の悪さも相まって、一つの企業に長く雇用を維持することが難しい。 。
最初にいくつかの変数を初期化します。住宅ローン借入者数は 10,000 人に初期化されます。人数が多いほど、プログラムのシミュレーション効果は高くなります。しかし、人数がしきい値に達すると、モデルの予測に差が生じます。結果は非常に小さいです。ここでは 10,000 人が初期化されており、理想的なシミュレーション予測状態を達成するには十分です。
house_price=1000000 は、契約に従って家の価格が 100 万であることを意味します。
資金 = 500,000 は、住宅ローンの借り手が 500,000 元の貯蓄を持っていることを意味します。つまり、頭金を支払った後でも、まだ 500,000 元が自由に使えることになります。この 500,000 には、親戚や友人から借りられるすべてのお金が含まれます。これは単なる初期化された平均です。
Initial_wager=5000 は、毎月の住宅ローン返済額が 5,000 元であることを意味します。
count=360 は、融資期間が 30 年、つまり返済期間が 360 か月であることを意味します。
num_broke は破産の数を表し、支払いを打ち切られた人の数としても理解できます。家族が破産すると住宅ローンの支払いは打ち切られます。
モデルのデフォルトでは、借り手の月収は固定されています。
このモデルでは、月次回転率を 10% に設定します。
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=0私たちの家族に自由に使える資金が十分にあり、経済が安定しており、回転率が低い場合、ローン中断率は 0 です。銀行は儲かり、住民は新居の喜びを先取りして享受し、政府は土地を売って儲かり、皆が幸せになる。
上の図からわかるように、30年後もほとんどの住宅ローン保有者の可処分所得は35万であり、家族への影響はほとんどありません。
モンテカルロ住宅停電モデル 2_低い離職率_低い節約
一部の家庭では、貯蓄のほとんどを頭金に使い、可処分所得が非常に少ないため、資金を10万元に変更しました。つまり、家族の貯蓄はわずか10万元です。次に、モンテカルロ モデルを使用して、この世帯グループの家計支払いの中止率がどの程度高いかを観察します。
#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=360家計のキャッシュフローが住宅販売価格総額の 10% を占める場合、モデルは破産率 (完済率) が 99.96% であることを示しています。これは、貯蓄が少ない世帯が30年の住宅ローンに直面すると、すべて打ち切られることを意味する。
下の図は、ローンが20年間続くと、貯蓄の少ない世帯のほとんどが破産（ローンの打ち切り）され、銀行に10万～20万元の借金を負うことを視覚的に示しています。
モンテカルロ住宅廃止モデル 3_低い離職率_金融危機
モデル 3 には金融危機パラメータが追加されます。インターネットと携帯電話の台頭により、P2P の雷雨、通信詐欺、高利貸し、多額の医療費、教育資金への過剰な投資、物価の高騰など、金融危機が私たちに非常に近づいています。
P2P 雷雨
2018年6月、中央政府と中国銀行保険監督管理委員会がP2P市場に対する監督を強化するシグナルを出し始め、P2P市場の発展は突然終焉を迎えた。 6月1日から7月12日までの42日間で、全国108のP2Pプラットフォームが破産し、7兆以上の資金が関与した。 P2P プラットフォームの爆発的な増加により、多くの企業や個人の破産が引き起こされており、これが差し押さえられた不動産データの増加の重要な理由となっています。中国では大多数の人がローンで住宅を購入しており、多くの住民が高金利に誘惑されてp2pに資金を投資している。 P2Pの爆発的な普及により、住民や企業の資産は消滅し、銀行ローンの返済ができなくなるのは必至で、当然、差し押さえられる住宅も急増している。
通信詐欺
公安省が発表した最新データによると、2022年に全国で摘発された電気通信ネットワーク詐欺事件は合計46万4000件に上り、前年比5％増加した。我が国は、オンライン通信詐欺により毎年 2 兆元近くの損失を出しています。なんと、2023 年の我が国の防衛予算は 1 兆 6,000 億にも満たないのです。オンライン詐欺が国と国民に多大な損害を与えていることがわかります。インターネット詐欺は主に20～40代がターゲットとなっています。毎年約1億7,000万人が詐欺被害に遭っており、そのうち70.3％が男性、29.7％が女性で、90年代以降の世代が詐欺被害者全体の36.4％を占めています。ミャンマー北部の通信詐欺ニュースによると、一人当たりの償還手数料は20万～50万で、一般家庭の富が吹き飛ぶかマイナスになるほどだ。
なぜ中央政府は最近、電気通信詐欺を精力的に取り締まっているのでしょうか?これを見れば分かるかも知れません。詐欺の取り締まりが厳しくなればなるほど、住民の貯蓄の保護は強化され、サービスの停止率は低くなります。住民全員のお金が通信詐欺でだまし取られたら、誰が銀行の住宅ローンを返済するお金を持つのでしょうか？
したがって、これらの政治的および軍事的活動の背後には重要な経済的要因があります。
オンラインローン
人民日報オンラインの情報によると、8月のオンライン融資業界のアクティブな貸し手とアクティブな借り手の数は、それぞれ185万1400人と215万4400人でした。このことから、オンラインローンの年間借入者数は約2,000万人と推定されます。多くのオンライン ローンは高利で日常的なローンであり、正式なライセンスを持つオンライン ローン プラットフォームはわずかです。高利融資に遭遇すると、通常のローンが破綻する、つまり住宅ローンが打ち切られる可能性が高くなります。
株価が下落した
2018年、上海総合指数と深セン総合指数は年間を通じてそれぞれ24.6％、34.4％下落し、どちらもここ10年で最大の下落率を記録した。 GEM指数と中小企業指数はそれぞれ28.7％、37.8％下落した。住民にとって株式市場は重要な投資チャネルでもあり、株式市場で損失が出れば当然可処分所得は減少し、住宅ローンの返済にも影響を及ぼします。
上海総合指数の月次Kデータを分析すると、これは波状の分布となっており、ほとんどの投資家は高値でポジションに囚われ、長期的な苦しみに耐えられず、ある瞬間に身を切った。レベルが低く、大きな損失を被った。
株式市場は繰り返し投資家を締め出しており、家計の可処分所得も減少するだろう。
これを米国株式市場の S&P 500 指数と比較してください。S&P 500 指数は長期的な上昇傾向を示しており、株式市場の上昇に伴って家計収入も増加しています。
教育資本化と関与
教育の進化と資本化は、もはやニュースではありません。資本家たちは世論やメディアを通じて日々虚偽の情報を流し、親の不安を増大させ続けている。
子どもたちがスタートラインで負けないように、多くの授業料はwの価格設定になっています。教育費が家計の大きな負担となり、銀行ローンの返済も減り、廃業の可能性が高まる。
現在、多くの幼稚園では補習授業が行われており、学校は5時に終わらず、さまざまな習い事に参加し続けています。もちろん、幼稚園の補習クラスの多くはほとんどの保護者によって始められます。定時に下校する小学校はほとんどなく、補習は通常午後５時半から６時半まで続く。中学校や高校の夜間自習時間は午後8時半まで、学校によってはさらに遅くなり、午後10時に帰宅する生徒も多いです。その後、うつ病や精神疾患を患う子供たちが増えていることがわかりました。
話題に戻って、モンテカルロ住宅カットオフ モデル 3_低離職率_大規模な金融危機モデルを実行したところ、このグループの人々のカットオフ率は 100% であることがわかりました。
以下の図の視覚化からわかるように、これらの人々のほとんどは、銀行に12年半返済した後に破産し、返済が打ち切られます。
モンテカルロ住宅廃止モデル 4_離職率_離婚
モデル 4 では、離婚が中止率に及ぼす影響を観察するために、離婚の要因が追加されます。私の国の離婚率は、1978 年から 2002 年までは非常にゆっくりと増加しましたが、2002 年から 2018 年にかけて離婚率は大幅に増加しました。 2018年の離婚率は1,000人あたり3.36人でした。
住宅ローンが月5000元で、夫婦が1人の収入を住宅ローンと交換し、1人の収入で生活と子育てをすれば、かろうじて生活していける。しかし、離婚後は借金を一人で負担することになり、家族の可処分資金はほぼ半分になってしまいます。
ビッグデータによると、離婚のピークは結婚後6年から8年であり、これが「7年目の悩み」の裏にある格言です。トビー教師は、返済期間が 7 年になると家族は離婚し、その後の返済率が 0.988 であることをプログラムに追加しました。離婚は住居の余裕を失う非常に重要な要因であるようです。
以下の図の視覚化からわかるように、家族に十分な貯蓄があり、結婚後 7 年目に離婚した場合、このグループは 27 年後に破産 (住宅ローンの支払いが打ち切られる) になります。家族の予備力が強ければ、それを乗り越えることができます。
モンテカルロ住宅廃止モデル5_2回目の回転率_高いキャッシュフロー_超長期の返済期間
モデル 5 は主に、家計の破産と打ち切りに対する返済サイクルの影響を観察します。
モデル運用の結果、融資期間が長くなるほど家計の破産や返済停止の確率が高くなることが分かりました。これは大数の法則であり、カジノの専門用語では「長くギャンブルをしていると負ける」というものです。
山本五十六は片手で勝敗を決めることを好み、今後不利な要素が多ければ回数を重ねるほど転覆する可能性が高くなります。
住民は愚か者ではないので、簡単な計算ができます。中国青年報などのメディアは、現在、繰り上げ返済の波が起きていることを明らかにした。貸し手は何かを理解しているようですが、借金を早く完済すれば家庭の破産を回避できるのです。
モンテカルロ住宅廃止モデル 6_高い離職率_高い節約
最後に、モデル 6 を使用して、高い貯蓄に基づく供給削減に対する高失業率の影響を調べました。月間失業確率を 30% に調整しましたが、家計の可処分資金は依然として 50 万元のままです。モデルによると、供給停止率は 83.3% です。これは失業率の高さが住宅ローンの停止に大きな影響を与えていることを示している。
まとめ
要約すると、モンテカルロ モデルのシミュレーションを通じて、高い失業率、離婚、大規模な金融危機が供給遮断の重要な要因であり、これらはビジネス ロジックとも一致していることがわかりました。
高い家計貯蓄、高い可処分資金、高収入は、供給が中断される可能性を下げるプラスの要因となります。
トビー教師は、住宅を購入するためにローンを組むべきかどうかは、さまざまなカテゴリーに分けて議論する必要があると考えています。もしあなたが銀行幹部、金融幹部、あるいはウォール街のベテランであれば、住宅を購入すれば半年から3年分の収入が得られるでしょう。なのでプレッシャーはありません。
あなたが大都市の公務員で、安定した円満な家庭を持ち、安定した収入がある場合、長期的には住宅の購入費を支払える可能性は非常に低いです。
自営業や会社経営者で、収入が安定もしくは年々増加している場合は、住宅の購入に問題はありません。
家族の貯蓄が非常に少なく、民間企業で中核的ではない技術職に就いており、住宅購入のための長期ローンを抱えている場合、供給遮断の罠に簡単に陥るでしょう。
上記のモデルから判断すると、長期にわたる住宅ローンは住民の貯蓄を大幅に減少させたり、場合によっては破産を引き起こしており、債務経済を長期にわたって維持することはできない。簡単に言えば、借金経済はガチョウを殺し、スローモーションで卵を回収しているようなものです。
実際、銀行は住民が住宅ローンの支払いを打ち切られることを望んでいません。彼らが欲しいのはお金であり、家ではありません。差し押さえられた住宅の割引率は70～90％で、銀行も差し押さえられた住宅に直面すると大きな損失を被る。蘭州市の差し押さえ物件の失敗率は90％以上で、蘭州銀行はトイレで泣いて気を失った可能性がある。
ここでは、「長期サイクル住宅ローンの数学的罠 - モンテカルロアルゴリズムでわかる、住宅ローンの打ち切りがますます増えている理由」を紹介します。数年に及ぶ長期の借金サイクル。
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著者 Toby、出典: Python リスク コントロール モデル、 「長期住宅ローンの背後にある数学的罠 - モンテカルロ アルゴリズム モンテカルロは、供給中断がますます増えている理由を明らかにする」