香港压力测试买房血本无归？

在香港买卖二手房，内地居民如何操作

内地人如何在香港买卖二手房？

如今二手房也吵的很火爆。那么内地人如何在香港买卖二手房？二手房的买卖流程有哪些？需要一些什么文件？

一、买卖流程

在香港购买二手房一般需经过三个主要阶段，一般情况下需时约为一个半月。

1、寻找楼盘

物业代理会按照买家需求，推荐市场上合适的盘源，买家可透过代理安排看房。市场上除了一般放售物业外，存在名为「钥匙盘」的投资盘源。「钥匙盘」的业主通常为投资人士，单位并无长期入住，而为方便买家看房，门匙则长期在物业代理手上，因此称之为「钥匙盘」。此类盘源在预约看房、业主联系及搬迁入住等程序都较简单。

买家可在此阶段物识心仪楼盘，并与业主商谈成交价格等事宜。谈妥价钱细节后，双方可签订临时合约，买方支付一般为楼价的5%左右「认购定金(小定金)」。

2、买卖合约

买方可凭籍临时合约，于持香港牌照的律师行办理签署「正式买卖合约」等相关手续，并交纳约楼价5%的「首期定金(大定金)」。如买家须按揭服务，亦应在此阶段于银行办理申请流程(参考按揭部分)。

3、物业转名

在律师行完成业权核实及相关法律文件等程序后，买卖双方可进行业权转让手续，而律师行亦会进行房产注册和缴付印花税等程序。此阶段完成后，买家正式拥有相关物业，整个二手交易完成。

二、按揭审批

买家应于签订买卖合约前，透过银行就物业作出初步价格评估，以预计可以获得借贷的金额。

按揭申请常规文件：

身份证明文件

住址证明

流水账

入息证明

而申请人亦须注意以下香港金管局的按揭规定。

根据2015年2月27日公布：

1．价值700万港元以下自用住宅物业的最高按揭成数下调最多一成。例如现时最高可按七成而价值不高于600万港元的物业，最高按揭成数划一下调到六成。

2．第二套自用住宅物业的「供款与入息比率」上限，由现时五成调低至四成；在利率压力测试下的上限由现时六成调低至五成。

3．各类非自用物业按揭贷款，包括住宅物业、工商物业及车位按揭贷款的「供款与入息比率」上限，由现时五成调低至四成；在利率压力测试下的上限由现时六成调低至五成。

换言之，申请人在通过还款压力测试的情况下，按揭成数不可超过下表数值。另外，如申请人的主要收入来源并非来自本土，参考物业价值，可按成数将额外下调10%至20%。

三、税项

1、买家印花税（BSD）

所有非香港永久性居民的人士(包括本地及海外公司)购买住宅物业，均须缴交新增的「买家印花税」，税率为一为15%。

2、从价印花税（DSD）

所有非香港永久性居民的人士(包括本地及海外公司)，及所有非首置买家，均需缴付「从价印花税」，税率随成交价递增。

3、额外印花税（SSD）

若业主在未有持有物业超过一定时段内转售，将需要缴付「额外印花税」

四、地产代理佣金

每宗二手成交，地产代理都会向购房者及售房者各收取楼价1%的金额作为服务佣金。

什么是贷款压力测试？

压力测试就是设定一定的悲观条件，看此等情景下，企业的财务状况。贷款压力测试就是设定贷款者的市场份额减少或收入减少等条件，对财务状况的影响，从而测定其还款能力如何，以此评定风险多少。这个也是评级的一部分。

压力测试的测试案例

案例：HKMA于2006年对香港零售银行业面临宏观经济冲击时的信用风险暴露进行压力测试。分析结果表明，银行贷款违约率与关键宏观经济因素（包括香港GDP、利率、房价以及内地 GDP）之间有明显的相关性。

测试的结果是以VaR计，在90%的置信水平上，银行能继续盈利，说明信用风险较小。在极端情况下，以VaR计，在99%的置信水平上，有些银行会面临损失，不过这种极端情况发生的概率非常低。这只是一个预警。

测试过程分成以下几个步骤：

步骤一：定义模型

步骤二：估计模型

步骤三：模型估计结果分析

步骤四：设计冲击场景

步骤五：构造频率分布

步骤六：计算均值和VaR

步骤七：测算银行盈利能力所受影响

把它的过程归纳成七个步骤，包括后面计算盈利能力的方面。首先是定义一下这个模型，在模型有自变量和应变量，它定义了4个应变量。应变量是它需要考察信用违约率，它违约率的定义是这样的，逾期3个月以上的贷款和贷款总额，不知道银行是不是用违约率这么一个数据。这个数据算出来也挺难的，平时公布的数据，还是不良贷款率公布得比较多，关于违约率的定义没有比较准确的，有的是定义上一期能够正常还款下一期不能正常还款的，所以看到违约率的定义也有几种。不良贷款毕竟前几年商业银行剥离的政策原因太大了，可能这个时间序列有一定的不可抵因素，就是歧义点太多。

看一下这个估计模型，这是94年4月到06年1月的零售银行的数据。前面是自变量，这是用历史数据估算出来的结果，包括了参数变量也体现出来了。最下面是观测值，还有测试的个数。

可以看得出来，它的符号还是一致的，因为前面是违约率用Log这个函数给它导了一下，所以经济环境越好的话，资产的质量会越高，这样的话，VaR的数值应该越低。可以看得出来，这跟经济增长和房地产的价格，跟利率是呈正相关的。

同时，这上面提了一下，其实自变量里面有很多的二级滞后项，这是剔除了一级滞后项以后得出的，原本很多其他的相关变量没有列进来了，所以这是最后模拟出来的结果。模拟出来这个方程以后，下一步是要设定的冲击场景。先要设计模型、估计模型，最后要把新的数据带到我们模型里面去。就是把先的自变量带到模型里面，让它变成新的应变量。那么，新的自变量怎么办呢？比如说我们的经济冲击发生以后，我们的影响是怎么样的。实际上，它和经济危机是差不多的，碰到了4个冲击点。一个是我刚才提到的4个自变量，它对于每个变量都有一个冲击，第一个是香港实际GDP的变化，还有一个是大陆实际GDP的变化，还有利率和房地产。它不是只对当期的自变量发生了变化，它实际上是延长了时间，把这个影响时间变成了2年。所以，在金融危机以后，这个应变量应该发生多大的变化。在97年的四季度利率是306个基点，后面两个季度下降了，第四个季度又上升了314个基点。可以看得出来，一开始是300多个基点，后面两个季度没有变化，第四个季度上升上来了，这跟当时的亚洲金融危机的冲击差不多。

然后，紧接着下来是要模拟了，因为把这个数据输入到模型里面去以后，可以模拟出来的数据以后，可以把新的概率分布算出来了。当然，这还有一个假设，就是在四季度以后不再有冲击了，对每一个基期场景和压力场景对未来违约率路径进行1万次的模拟。有了新的频率分布以后，可以构造我们信用损失百分比的频率分布。刚才模拟的是违约率的频率分布，我们的损失百分比的数据应该是违约率乘上违约损失率。要定义一下违约损失率这个数据，这个数据比较有争议，到底怎么定？如果没有合适的统计量，对于市场的有关信息来赋值，通常定为50%。按照BASELII要求LGD取45%，但这个数字并不十分合理。所以，定义为2%低点的公式。这样，可以用违约损失率乘以我们刚刚计算出的违约率的数，这样可以得出一个信用损失百分比频率分布的数据。冲击发生了以后，实际上我们把频率往右移了，可以看出信用损失百分比的数据，出现高的数据频率增加了，原来是把这个频率往外偏移，所以可以看出较高信用损失百分比出现的频率增加了，较小的信用损失百分比出现的频率减少了。

通过算分布可以算出信用损失百分比的均值，还可以算出遭受损失的概率是多大，可以做这么一个精细的判断。这是计算以后的结果，它的均值是这样的，首先是基期没有发生信贷信用损失百分比，均值是0.34，压力期GDP冲击是1.59，房价冲击是1.21，利率冲击是0.71，大陆经济冲击是0.73。在VaR90%信用损失百分比是这个数据，随着置信区间的增加，损失的百分比也是递增的。最后一个是99.99%，这个时候已经是相当高了，后面两个已经接近10%，前面的已经超过10%了。

在90%的置信水平的情况下，可以看出3%以下还是过得去的。在99%的情况下，数值已经比较高了，这是在3.22，这是最低的值，最高的到了5.56，应该是比较高了。这跟金融危机发生1年以后的情况是比较吻合的，所以做压力测试要考虑一下当期和影响的延长期还是比较符合实际的。这里面的测算是在亚洲金融危机以前，银行用这个测算可以算出银行贷款损失率为1.4%，贷款损失率上升到6.0%，但是这个估计是基于估计LGD为70%。那么，这就给提出一个问题，这是不是合理，这可能是在测试的时候需要考虑的。

最后一步是测算冲击对银行盈利能力的影响。也许银行管理层觉得，这个VaR值或者是概率是多少，可能在90%的置信期间里面有多大的，在99%到底有多大，这对于盈利能力有多少？盈利下降了多少？是不是可以给这么一个数据，那么也可以通过一个测算算得出来。如果认可前面的测算，就是贷款损失百分比，通过这个可以算出来，损失肯定是等于贷款损失百分比乘贷款余额。就是冲击发生以后，银行的盈利能力发生的变化。首先，没有发生违约的情况下，那么它未来冲击发生以后它的盈利应该比当前或者是基期是一样的。如果我盈利是30亿，那么冲击以后属于没有发生违约，那么这个盈利是一样的。如果发生了冲击以后，如果我下降了，下降了多少就是损失。

假设有一家银行，这家银行拨备前利润是30亿，贷款余额是1300亿港币。假设有一家银行规模是这么大，可以用上面的贷款损失百分比来测算，这家银行在发生了冲击以后，在不同的置信区间里面它的盈利能力会受到多大的影响，这是得出的结果。

单位用百万来表示，正的数据是表示盈利，负的就表示已经损失了，管理层看到这张表可能就比较清楚了银行可能发生多大的损失。

比如说在90%的区间里面，香港的GDP冲击情况下这家银行要亏损8.82万亿港币。那么，这个是99.99%，就是这个事情发生的概率非常强了，因为置信区间在99.99%，是0.001%的可能性，这个损失已经是到了133亿了。在不同的置信区间里面，它的损失是不一样的。回想一下，如果没有模拟，就是一个假设，假设GDP是多少，刚才已经提出来了，从前面可以看到，GDP的数据是多少，在每一个季度是多少，如果没有模拟，直接把这个数据带回到模型里面，只算出一个贷款百分比的数据。有了模拟以后，就知道它的均值是多少，在不同的置信区间里面是多少。这样，管理层可能会感觉清醒一点。比如说基期在没有违约的情况下，是2554百万，还是挺好的。如果做压力测试把这张表给管理层，就很清晰地知道损失有多大了。

最后有一个表述，在90%的置信水平下，VaR值是882万，如果在99%的水平下，VaR值是比较大的，导致这样的VaR的极端场景发生的概率是1%。

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