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中國個人住房市場尚未經歷過大的周期性調整，但在美國歷史上的確出現過房產價值擊穿房貸本金余額的極端情況，比如次貸危機時期，美國全國房價從2006年的峰值到2012年觸底，平均下跌了33%1；在2009年第四季度，美國約26%1的家庭的房產凈值跌為負值。考慮到過去一年內全國多個城市的房價出現了下跌且不同城市間的分化顯著，在完成所有已評個人住房抵押貸款資產支持證券（RMBS）2023年度跟蹤評級的基礎上，我們額外針對所有已評RMBS進行了房價下跌的情景測試。

(資料圖)

我們認為，若出現房價持續下跌的情況，個人住房抵押貸款的抵押率（LTV）也會隨之上升，借款人償還貸款的意愿和能力或將受到影響，最終會對以個人住房抵押貸款作為基礎資產的RMBS產生負面沖擊。

我們以2023年跟蹤基準日指數化調整后的房價為基準，假設入池的抵押房產價值下跌35%，最終壓力測試結果顯示已評RMBS優先級證券的信用等級仍可以全部維持AAAspc(sf)，目前我們參與評級的RMBS具備充足的安全墊抵御房價的下跌風險。

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房價只漲不跌成為過去式，近年來房價承壓且城市間分化愈加顯著

根據國家統計局公布的70個大中城市商品住宅銷售價格（以下簡稱“70城住宅價格”）指數，全國平均房價相比2011年有了極為可觀的增長。截至2023年6月末，70城新建住宅價格自2011年初以來平均累計漲幅約為54%，二手住宅價格平均累計漲幅約為28%，但不同能級城市間的房價上漲情況存在較大差異，一線城市的平均漲幅高于100%，而三線城市的整體漲幅則低于全國平均水平。

自2019年以來，全國70城住宅價格指數的平均增速逐年下降，并在2022年底出現了自2015年以來的首次年度累計負增長，新建和二手住宅價格平均年度累計跌幅分別為2%和4%，但一線城市的新建和二手住宅價格仍保持了正增長，年度累積漲幅分別為2.5%和0.6%。

從2021年8月起算，新建商品住宅及二手住宅價格截至目前環比連跌超過6個月的城市分別共有37個和55個。截至2022年底，新建商品住宅及二手住宅價格平均累計跌幅分別約為3%和5%；2023年一季度，積壓需求的集中釋放下，新建和二手住宅價格環比出現了分別下跌16和18個月以來的首度回正，但3月開始增速逐漸收窄；截至2023年6月末，新建商品住宅及二手住宅月度價格環比再次呈現負增長，且二手住宅跌幅高于新建商品住宅。

值得一提的是，即使在大部分城市房價普遍上漲的環境下，也有部分城市跑輸大盤。比如，自2011年初以來，溫州新建商品住宅及二手住宅價格分別下跌約7%和18%，牡丹江、錦州和安慶新建商品住宅價格有所上漲，但二手住宅價格分別下跌約33%、15%和5%。從近兩年來的月度環比統計數據看，不同能級城市新建與二手住宅價格之間的分化也愈加顯著。比如，2022年上半年，在整體房價環比連跌的情況下，一線城市仍保持正增長，但在2023年6月一線城市二手住宅價格跌幅大于二、三線城市。

我們認為，在整體宏觀環境承壓的情況下，房價在不同維度的分化現象將會愈加嚴重。由于房價的動態變化以及不同地區之間存在的差異，房價下跌對RMBS信用質量的影響程度會受到入池資產所涉及的抵押房產的價值評估時點和房產地域的分散度的影響。

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標普信評在目前RMBS的分析中考慮了房價下跌的風險

我們認為，個人住房抵押貸款的損失金額主要由不同經濟環境壓力下的違約概率和損失程度決定。如果RMBS中的基礎資產–個人住房抵押貸款對應的抵押物價值持續下跌以致房產價值低于其貸款未償本金余額，會嚴重影響借款人的還款意愿，從而導致違約概率的上升；同時，房價下跌會使房產的處置難度增大，處置收入減少，因此一旦貸款發生違約，會增加貸款的損失嚴重程度。在違約概率與損失程度二者共同上升的作用下，入池資產的回收金額下降，從而可能導致資產端產生的現金流無法按時足額償付受評證券的本息。

標普信評主要通過信用分析中的房價指數化調整和信用模型壓力乘數這兩個層面來分析處理RMBS中的房價下跌的風險。

在房價指數化調整方面，考慮到評級時點的房價較貸款發放時點的評估價值可能發生較大變化，因此標普信評會在信用模型的分析中利用國家統計局公布的70城住宅價格指數，對不同類別城市的初始抵押物評估價值進行調整。這些指數化后的估值將被運用到信用模型的分析中。

我們認為，房價下跌會影響貸款發生違約的概率以及發生違約后的回收金額，因此，標普信評在信用模型中，對個人住房抵押貸款這類資產在違約概率乘數及房價跌幅假設上體現了抵押物價值下跌所產生的影響。具體來說，標普信評以65%為基準抵押率，根據每筆貸款現時抵押率（CLTV=貸款未償本金余額/初始抵押物評估價值）的情況對基準違約概率假設（AAAspc(sf)級別壓力情景下為10%）進行調整，即其他維度保持一致的情況下，CLTV較高的貸款所對應的違約概率乘數就會越高，壓力也會越大。此外，標普信評還設置了房價跌幅（MVD）基準假設以反映壓力環境下房產價值可能下降的幅度，比如AAAspc(sf)級別壓力情景所對應的MVD假設為45%，意味著在對應的違約概率下，綜合考慮了房產價值下降45%對損失程度的影響后，對應信用等級下的證券仍可以順利兌付。

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情景假設：在房價下跌35%的情況下，標普信評已評RMBS優先級證券仍可維持AAAspc(sf)的信用等級

截至2023年7月底，我們完成了對所有已評RMBS的年度跟蹤評級工作。由于近年來房價承壓且城市間分化愈加顯著，因此，針對所有標普信評已評RMBS，在2023年度跟蹤評級的基礎上，我們采用房價下跌35%的情景假設進行壓力測試。結果顯示，以跟蹤基準日（2023/3/31）指數化調整后的房價為基準，在入池資產所涉及的抵押房產價值下跌35%的情況下，標普信評已評RMBS優先級證券仍可維持AAAspc(sf)的信用等級，其中，部分交易還能夠保持較為充足的增信緩沖。

正如前文提到的，標普信評會參考初始起算日或跟蹤基準日的實時房價，根據不同城市的分類，對資產池所涉及的抵押物評估價值進行指數化調整。我們觀察到，截至2023年評級跟蹤基準日，標普信評已評的RMBS的入池貸款加權平均賬齡約為6.95年（以跟蹤基準日未償本金余額為權重）。基于過去7年房價的較大漲幅（70個大中城市的平均累計漲幅為約39%）和我們已評RMBS中入池貸款的房價評估時點，指數化調整后的資產池CLTV普遍低于調整前的CLTV，從而導致房價指數化調整會帶來一定利好因素。考慮到AAAspc(sf)級別壓力情景下房價或出現大幅修正的可能性，出于審慎的做法，在過去的跟蹤評級中，標普信評使用的房產價值為未經調整的發起機構所提供的初始房產評估價值；但為了更好地模擬市場中房價的真實變動對RMBS的影響，在房價下跌情景測試中使用的房產價值為指數化調整后的房產價值。

根據我們所評RMBS的實際情況，結合與房價下跌相關的情景測試，我們認為目前我們參與評級的RMBS具備充足的安全墊抵御房價的下跌風險。同時，RMBS入池資產的合格標準通常對初始抵押率、賬齡、剩余期限等有所約束，RMBS仍然是當前中國資產證券化領域最優質和標準化的一類零售類資產。

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標普信評對房地產行業的展望2

我們認為2023年上半年的行業表現符合預期，并維持對2023年房地產行業弱復蘇的判斷，全年銷售額較2022年持平或小幅下跌。

商品房的長期需求將取決于地區人口增長情況、經濟發展水平和人均收入水平。我們認為，在當前人口增長速度下滑和經濟發展目標由速度轉向高質量發展的大背景下，長期而言，新建商品房銷售規模將在當前水平下維持“L”形態，大概率上難以恢復至此前17-18萬億元的高點水平。行業復蘇的瓶頸在于需求不足，需求的回暖更多取決于經濟、人均收入水平和居民對未來預期的改善，而這些方面需要更長的時間來恢復。

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