Detail práce

Topics in Real Estate Analysis and Macroprudential Policy

Autor: Hana Hejlová (22. 9. 2021)
Rok: 2021 - letní
Vedoucí: PhDr. Michal Hlaváček Ph.D.
Konzultant:
Typ práce: Disertační
Jazyk: Anglicky
Stránky: 140
Ocenění:
Odkaz:
Abstrakt: Tato dizertační práce se skládá ze tří kapitol věnovaných analýze cen rezidenčních a komerčních nemovitostí, vyhodnocování rizik spojených s expozicemi zajištěnými rezidenčními nemovitostmi a kalibraci makroobezřenostních nástrojů zaměřených na dlužníky. Každá z kapitol představuje jeden nebo více obecných přístupů, které mohou být využity pro analýzy různých zemí. Všechny kapitoly však také ukazují konkrétní aplikaci pro Českou republiku nebo země střední a východní Evropy. V první kapitole představujeme aplikaci standardního modelu invertované poptávky pro odhad rovnovážných cen nemovitostí v České republice. Tento model dále rozšiřujeme o efekt stárnutí populace s dopady do efektivní poptávky po vlastnickém bydlení. Dále prezentujeme model alternativní, který uvažuje možné vzájemně se posilující působení mezi cenami bydlení, hypotečními úvěry a ekonomickou aktivitou. S jeho využitím následně testujeme přítomnost nelineárního chování cen nemovitostí v České republice v krátkém období, čímž rozšiřujeme omezené množství empirických prací na toto téma. V další části odhlížíme od ekonomických fundamentů, které mohou vést v případě procykličnosti k zavádějícím výsledkům, a uvádíme originální přístup k analýze cen bydlení založený na porovnání vývoje transakčních a nabídkových cen. Uvažujeme přitom, že tyto ceny do určité míry reprezentují očekávání kupujících a prodávajících na trhu s bydlením. Na závěr testujeme platnost předpokladu o stabilitě cen bydlení ve vztahu k příjmům, který je využíván v řadě modelů včetně těch námi prezentovaných, pro konvergující země typu České republiky. Ve druhé kapitole navrhujeme přístup k hodnocení rizik spojených s expozicemi zajištěnými rezidenčními nemovitostmi a ke kalibraci makroobezřetnostních nástrojů zaměřených na dlužníky k omezování těchto rizik. Jako první ukazujeme přístup založený na pozorování relativního vývoje rizik v čase a hledání rizikových segmentů v hypotečním úvěrování. Za tímto účelem provádíme zátěžové testování jednotlivých nově poskytnutých hypoték z hlediska schopnosti dlužníků splatit úvěry v souladu se splátkovým kalendářem nebo za dobu maximální uvažované doby splatnosti. Závěry pro Českou republiku naznačují, že za relativně více rizikové lze považovat úvěry s poměrem výše úvěru a zástavní hodnoty nemovitosti na úrovni 80%, a dále také ty s poměrem výše úvěru, resp. roční dluhové služby a ročních příjmů žadatelů o úvěr na úrovních 40% a 8. Přidanou hodnotou našeho přístupu je, že ke kalibraci nástrojů využívá sadu vzájemně provázaných měřítek. Tím by mělo docházet ke zvyšování efektivity zaváděných opatření a k omezování zbytečných překryvů. Druhý námi představený přístup je prvním krokem k měření rizik ve smyslu absolutních dopadů v případě jejich materializace. K tomuto účelu zátěžově testujeme celé portfolio hypotečních úvěrů, které simulujeme vpředhledícím způsobem do budoucna. Závěrem ukazujeme využití tohoto přístupu pro částečné vyhodnocení efektivity dlužnických nástrojů. Závěry pro Českou republiku naznačují, že pokud by ekonomická expanze pokračovala i po roce 2019, rizika spojená s portfoliem hypotečních úvěrů by byla výrazně vyšší v případě, kdy by v minulosti nebyly zavedeny makroobezřetnostní nástroje zaměřené na dlužníky. Tímto přístupem doplňujeme zatím velmi omezený počet empirických prací, které na podobné otázky začínají vznikat. Ve třetí kapitole představujeme semistrukturální model pro odhad nadhodnocení nebo podhodnocení cen komerčních nemovitostí, který zachycuje jednotlivé segmenty trhu s těmito nemovitostmi. K odhadům modelu používáme unikátní soubor dat poskytnutý společností JLL, který pokrývá dva typy nemovitostí (kancelářské a průmyslové a logistické) v pěti zemích střední a východní Evropy a v Německu. Výsledky odhadů porovnáváme s cyklickou složkou cen komerčních nemovitostí, získanou s využitím HP filtru a vysokých hodnot parametru vyhlazení. Oba přístupy vedou k podobným závěrům, což naznačuje, že ceny komerčních nemovitostí mohou vykazovat delší trvání cyklu než je tomu u reálné ekonomiky – patrně vzhledem k jejich napojení na úvěrový a finanční cyklus. Tímto modelem přispíváme k rozšíření výzkumu na téma vyhodnocování cen komerčních nemovitostí, dosud omezenému na analýzy jednotlivých typů těchto nemovitostí nebo na využití statistických metod.

08

Prosinec

Prosinec 2021
poútstčtsone
  12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031  

Partneři

Deloitte

Sponzoři

CRIF
McKinsey
Patria Finance