因為房價可以回落,但絕對不可以大幅回落,樓市涉及到的行業(yè)實在是太多了。如果房價回到十年前的價格,說明樓市一定出現(xiàn)了重大問題,說是崩盤也不為過。那么最簡單的一個道理,現(xiàn)在有幾個人是全款買房呢?大多數(shù)人都是貸款買房,如果房價大幅下跌,個人財富大幅縮水,還有人會認真還房貸么?斷供一旦蔓延開來,銀行還能扛得住么?銀行如果出問題的話,經(jīng)濟還能正常運轉(zhuǎn)么?
從這個角度來看,你就能明白,為什么之前各城市都要開展“搶人大戰(zhàn)”了,因為樓市需要接盤俠!剛看一條媒體報道說,江西南昌,中專畢業(yè)就可以在當(dāng)?shù)芈鋺袅耍?/p>
同時,樓市還是一個龐大的資金蓄水池,能夠有效容納超發(fā)貨幣,如果房價降到十年前的價格,那么必然有一大筆資金能夠及時撤出,這么一大筆錢突然涌入市場的話,物價上漲、通貨膨脹也是難以避免的事情。因此哪怕是從保障老百姓生活的角度,房價也不可能降到十年前的價格,因為買不起房子的話,還可以租房子??!
為什么說房價下跌,銀行業(yè)一定會崩盤
我曾碰到這樣一個貸款項目,廣東某成立不久的房地產(chǎn)公司在銀行借款13億元,期限3年。從借款合同看,企業(yè)這筆13億的借款的保證措施有三個:
一是借款企業(yè)本身的股東做個人擔(dān)保;
二是借款企業(yè)參股的B公司為這筆貸款做公司擔(dān)保;
三是借款企業(yè)參股的B公司用其土地做抵押為這筆貸款做抵押擔(dān)保。
其實這筆借款的主要保證措施就是那塊B公司的土地做抵押。按照監(jiān)管部門的規(guī)定,銀行用土地做抵押的抵押率不能超過50%,借款13億,也就是銀行認為這塊土地價值至少是26億元。這塊土地規(guī)劃總建筑面積約10萬平方米,也就是樓面地價大概就是2.6萬元/平方米,而當(dāng)?shù)氐姆績r只有1.8萬元/平方米,評估地價遠高于房價。
我去了解了一下情況,當(dāng)?shù)赝恋鼗鶞实貎r是7000元/平方米(樓面地價),我給評估了一下,大概應(yīng)該是9800元/平方米。地價9800元,加上幾千元開發(fā)費、稅費、銷售費、開發(fā)商的合理利潤,房價賣1.8萬,這才合理。項目規(guī)劃建筑面積約10萬平方米,土地總價格就是9.8億元。
這塊地原來的容積率是2.1,目前調(diào)整為3,還應(yīng)補交1.5億元土地出讓金。另外這塊地是十幾年前3000萬元買來的,如果現(xiàn)在按9.8億把這塊地轉(zhuǎn)讓的話要補交約4.1億元的土地增值稅和約1億元的所得稅。這樣:
9.8億-1.5億-4.1億-1億=3.2億
如果再加上拍賣費、訴訟費等其他費用,這塊地轉(zhuǎn)讓的話頂多可以實收3億元。
實際價值只有3億元的土地可以在銀行抵押貸款13億元,銀行蠢不蠢?
這個項目還存在其他問題:
一是這塊土地已空置十幾年,有被政府無償收回的風(fēng)險。
二是我記得銀監(jiān)會前些年下過一個文件,規(guī)定不能用純土地做抵押,在開發(fā)項目的土地抵押借的錢只能用于自身項目。這筆貸款違反了相關(guān)規(guī)定。在銀行上班的人可以查一下是否有這個文件。
三是這筆貸款未經(jīng)過B公司三分之二股東同意,也就是第二項和第三項保證措施是有問題的。我接觸到這個項目,是因為B公司的小股東發(fā)現(xiàn)大股東把公司的土地做了抵押,得到的錢自己拿去開發(fā)別的項目了,損害了小股東的利益。所以小股東找到我,讓我協(xié)助小股東維護其合法權(quán)益。最終經(jīng)過協(xié)商,大股東給小股東了一定經(jīng)濟補償。而當(dāng)初操作這筆貸款時,是大股東假冒了小股東的簽名,還是銀行沒有這方面的要求,我不太清楚。而發(fā)放貸款的銀行一直不知道B公司股東之間有糾紛,不知道對外抵押和擔(dān)保未經(jīng)B公司三分之二股東同意,當(dāng)然也不知道這塊地只值3億。
當(dāng)時我認為這筆13億的貸款遲早要出事,結(jié)果我想錯了。因為2年以后當(dāng)?shù)氐姆績r漲到了4萬元/平方米。
當(dāng)時我和B公司接觸時就聽說B公司在和某全國前幾位的開發(fā)商談合作,B公司出地,那個大開發(fā)商出錢,來開發(fā)這個項目。結(jié)果2年后,也就是2018年年初,這個位于廣州番禺的項目開盤,開盤均價4萬元/平方米。建筑成本基本不變,也就是3000元/平方米,房價上漲就是地價上漲,土地價格不斷上漲就把借款的風(fēng)險給覆蓋了。如果房價不上漲呢?
發(fā)放這筆貸款的是四大國有銀行之一。四大國有銀行就是這水平,其他銀行就不用說了。很多銀行根本就不會做貸款,說起來每年盈利多少,世界前100家銀行里面中國就占了多少家,實際都是虛胖,是浮腫,不知道哪一天就崩盤了。
中國的銀行業(yè)普遍不會做貸款,房價不斷上漲就把風(fēng)險給掩蓋了。最近2年房價漲的很少,結(jié)果很多銀行的問題就暴露出來,一些銀行的資金周轉(zhuǎn)已經(jīng)十分困難。不用房價下跌,房價保持穩(wěn)定一些銀行就受不了,隨時可能崩盤。房價下跌的話,就會面臨銀行業(yè)全面崩盤的問題。
中國的銀行業(yè)一直是只重視營銷,不重視風(fēng)控;只重視營銷培訓(xùn),不重視風(fēng)控技術(shù)培訓(xùn)。我在給銀行做風(fēng)控技術(shù)培訓(xùn)的時候,明顯感覺到銀行關(guān)注的是講課是不是生動,課堂氣氛是不是熱烈,具體學(xué)會了什么并不重視。那些從沒有過實際操作經(jīng)驗、專職給人講課的人反而因為培訓(xùn)經(jīng)驗豐富,容易得到銀行的認可。
做貸款是技術(shù)活,不會風(fēng)控還是老老實實歇著吧。那些前幾年很牛的銀行或是其他金融機構(gòu),現(xiàn)在該被打回原形了。
2019年10月全國主要城市新房房價環(huán)比漲跌幅分析
4個一線城市新房房價環(huán)比上漲0.1%,漲幅比上月回落0.3個百分點。31個二線城市新房房價環(huán)比上漲0.5%,漲幅比上月回落0.1個百分點。35個三線城市新房房價環(huán)比上漲0.6%,漲幅比上月回落0.2個百分點。
10月50城新房房價環(huán)比上漲,比上月減少3城。其中,15城新房房價環(huán)比漲幅超1%。西寧環(huán)比上漲2.8%領(lǐng)漲全國,呼和浩特環(huán)比上漲2.4%位居第二,南寧環(huán)比上漲2%排名第三。成都環(huán)比上漲1.5,漲幅擴大0.8個百分點。昆明環(huán)比上漲1.5%,漲幅擴大0.2個百分點。武漢、??诃h(huán)比上漲均為1%,漲幅分別擴大0.2個百分點、0.5個百分點。西安環(huán)比上漲0.9%,漲幅擴大0.2個百分點。上海和深圳均上漲0.4%,漲幅比上月分別回落0.1和0.8個百分點。
3城市新房房價與上月持平,比上月減少2城。17城房價下跌,比上月增加5城。廣州環(huán)比下跌0.1%,北京、杭州環(huán)比跌幅均為0.2%。合肥環(huán)比下跌0.2%,跌幅擴大0.2個百分點。廈門環(huán)比下跌0.7%,跌幅擴大0.4個百分點。
2019年10月全國主要城市新房房價環(huán)比漲跌幅
排名 | 城市 | 環(huán)比 | 同比 |
1 | 西寧 | 2.8 | 14.3 |
2 | 呼和浩特 | 2.4 | 18.7 |
3 | 南寧 | 2 | 14.1 |
4 | 唐山 | 1.7 | 11.3 |
5 | 洛陽 | 1.6 | 16.4 |
6 | 成都 | 1.5 | 12.5 |
7 | 昆明 | 1.5 | 12.5 |
8 | 哈爾濱 | 1.4 | 10.5 |
9 | 長春 | 1.3 | 10.7 |
10 | 沈陽 | 1.2 | 9.4 |
11 | 襄陽 | 1.2 | 11.2 |
12 | 武漢 | 1 | 13.2 |
13 | ???/div> | 1 | 9.8 |
14 | 錦州 | 1 | 10.2 |
15 | 泉州 | 1 | 2.5 |
16 | 西安 | 0.9 | 15.6 |
17 | 秦皇島 | 0.9 | 14.1 |
18 | 吉林 | 0.9 | 10.8 |
19 | 溫州 | 0.9 | 3.8 |
20 | 銀川 | 0.8 | 10.1 |
21 | 丹東 | 0.8 | 9.7 |
22 | 無錫 | 0.8 | 8.3 |
23 | 九江 | 0.8 | 9.6 |
24 | 煙臺 | 0.8 | 11 |
25 | 徐州 | 0.7 | 12.7 |
26 | 濟寧 | 0.7 | 12.1 |
27 | 湛江 | 0.7 | 5.1 |
28 | 大理 | 0.7 | 18.9 |
29 | 包頭 | 0.6 | 5.8 |
30 | 揚州 | 0.6 | 11.3 |
31 | 平頂山 | 0.6 | 9.3 |
32 | 惠州 | 0.6 | 3 |
33 | 石家莊 | 0.5 | 13.1 |
34 | 牡丹江 | 0.5 | 7.2 |
35 | 上海 | 0.4 | 3 |
36 | 深圳 | 0.4 | 2.9 |
37 | 贛州 | 0.4 | 3.8 |
38 | 常德 | 0.4 | 6.5 |
39 | 大連 | 0.3 | 10.2 |
40 | 寧波 | 0.3 | 7.8 |
41 | 蘭州 | 0.3 | 5.2 |
42 | 安慶 | 0.3 | 4.7 |
43 | 三亞 | 0.3 | 4.8 |
44 | 南京 | 0.2 | 5.7 |
45 | 福州 | 0.2 | 6.6 |
46 | 重慶 | 0.2 | 9 |
47 | 蚌埠 | 0.2 | 4.8 |
48 | 桂林 | 0.2 | 9.7 |
49 | 北海 | 0.2 | 8.9 |
50 | 長沙 | 0.1 | 3.8 |
51 | 太原 | 0 | 7.7 |
52 | 鄭州 | 0 | 3.8 |
53 | 金華 | 0 | 6.6 |
54 | 南昌 | -0.1 | 5.9 |
55 | 廣州 | -0.1 | 8.7 |
56 | 北京 | -0.2 | 4.3 |
57 | 杭州 | -0.2 | 6.7 |
58 | 青島 | -0.2 | 7 |
59 | 貴陽 | -0.2 | 10.2 |
60 | 烏魯木齊 | -0.2 | 3.7 |
61 | 韶關(guān) | -0.2 | 1.5 |
62 | 南充 | -0.2 | 3.7 |
63 | 遵義 | -0.2 | 7.1 |
64 | 合肥 | -0.3 | 4.8 |
65 | 宜昌 | -0.3 | 3.7 |
66 | 天津 | -0.4 | 1.3 |
67 | 岳陽 | -0.4 | -1.2 |
68 | 廈門 | -0.7 | 2.7 |
69 | 濟南 | -1 | 4.6 |
70 | 瀘州 | -1 | 0.6 |



