簡易檢索 / 詳目顯示

研究生: 歐陽輝
OU YANG, HUI
論文名稱: 銀行不動產授信曝險上限壓力與價格型授信緊縮對臺灣房價指數之影響
The Impact of Bank Real Estate Lending Exposure Cap Pressure and Price-Based Credit Tightening on Taiwan's House Price Index
指導教授: 王澤世
Wang, Tse-Shih
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 財務金融研究所
Graduate Institute of Finance
論文出版年: 2026
畢業學年度: 114
語文別: 中文
論文頁數: 86
中文關鍵詞: 銀行法第 72-2 條授信曝險上限房貸利率加碼房價指數ARDL 模型
外文關鍵詞: Banking Act Article 72-2, lending exposure cap, mortgage rate markup, house price index, ARDL model
相關次數: 點閱:3下載:0
分享至:
查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報
  • 近年臺灣房價持續上漲,銀行不動產授信集中度亦逐漸升高,使不動產授信管制與房價變動之關係受到關注。過去研究多聚焦於中央銀行選擇性信用管制等需求面政策,較少從銀行端供給面監理限制出發,探討《銀行法》第72-2條所形成之不動產授信曝險上限壓力對房價之影響。基於此,本研究以授信曝險上限壓力(Gap)與房貸利率加碼(Rate_Markup)為數量型與價格型授信條件代理變數,檢驗其對臺灣房價指數成長率之長短期影響。
    本研究使用2012年第3季至2025年第2季之季資料,以內政部全國住宅價格指數之對數成長率為應變數,並納入短期利率、實質經濟成長率、消費者物價指數及貨幣供給量作為控制變數。研究方法採用自我迴歸分配落後模型(ARDL),進行單根檢定、邊界共整合檢定、長短期係數估計與誤差修正模型分析。
    實證結果顯示,各變數均符合ARDL模型適用條件,且邊界檢定支持變數間存在長期共整合關係。長期估計方面,各變數係數方向具有一定經濟意涵,惟多數長期係數未達統計顯著水準,顯示銀行授信條件對房價之長期約束效果有限。短期結果顯示,授信曝險壓力變動項對房價成長率具有顯著影響,且效果落後兩期,表示授信空間變化可能透過信用供給與資金可得性,影響房價短期波動。房貸利率加碼雖短期顯著,但方向與預期不一致,顯示價格型授信調整機制較複雜。誤差修正項為負且具統計意義,修正速度約32.75%,顯示市場具動態收斂能力。
    整體而言,本研究發現,銀行授信監理壓力對臺灣房價之影響主要反映於短期動態調整,而非長期價格決定效果。相較於房貸利率加碼,銀行不動產授信空間之變化更可能透過信用供給條件影響房價短期波動。此結果凸顯供給面監理限制在房市短期穩定與金融風險控管上之重要性,並補充既有文獻偏重需求面信用管制之不足。

    This study examines the effects of bank real estate lending exposure cap pressure and price-based credit tightening on Taiwan’s house price growth. Unlike previous studies that mainly focus on demand-side credit controls, this study emphasizes the supply-side constraint imposed by Article 72-2 of the Banking Act. Using quarterly data from 2012Q3 to 2025Q2, this study applies the autoregressive distributed lag (ARDL) model to investigate both long-run and short-run relationships. The results indicate the existence of a long-run cointegration relationship among house price growth, bank lending conditions, and macroeconomic variables. However, most long-run coefficients are not statistically significant, suggesting limited long-run effects of bank lending conditions on house price growth. In contrast, changes in lending exposure cap pressure significantly affect house price growth with a two-quarter lag in the short run. Mortgage rate markup is also significant in the short run, although its estimated sign differs from the expected direction. The error correction term is negative and statistically significant, with an adjustment speed of approximately 32.75 percent per quarter. Overall, the findings suggest that bank lending regulatory pressure primarily affects house prices through short-run dynamic adjustments rather than long-run price determination.

    摘要 I 誌謝 V 目錄 VI 表目錄 VIII 圖目錄 IX 第一章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究目的 3 第三節 研究流程與論文架構 4 第二章 文獻回顧 7 第一節 銀行授信與房價決定之理論基礎 7 第二節 選擇性信用管制與房市政策之相關文獻 9 第三節 銀行因應監理壓力之微觀決策:數量配給與價格調整 13 第四節 文獻評述與本研究利基 14 第五節 研究假說 15 第三章 研究方法 17 第一節 資料來源與樣本選取 17 第二節 研究架構與變數定義 19 第三節 實證模型設定 24 第四節 實證分析方法 26 第四章 實證結果與分析 29 第一節 敘述性統計分析 30 第二節 相關係數矩陣分析 33 第三節 單根檢定 35 第四節 ARDL模型估計結果 37 第五節 模型診斷與穩定性檢定 52 第六節 本章小結 57 第五章 研究結論與政策意涵 60 第一節 研究結論 60 第二節 研究貢獻 62 第三節 政策意涵 64 第四節 研究限制與未來研究方向 66 參考文獻 69 附錄 73

    中央銀行(2026a),金融統計月報,網址:https://www.cbc.gov.tw/,擷取日期:2026年3月29日。
    中央銀行(2026b),選擇性信用管制措施,網址:https://www.cbc.gov.tw/,擷取日期:2026年3月29日。
    內政部不動產資訊平台(2026),住宅價格指數,網址:https://pip.moi.gov.tw/,擷取日期:2026年3月29日。
    王泓仁、陳南光、林姿妤(2017),房貸成數(LTV)對臺灣房地產價格與授信之影響,中央銀行季刊,第39卷,第3期,5-40。
    行政院主計總處(2026),中華民國統計資訊網,網址:https://www.stat.gov.tw/,擷取日期:2026年3月29日。
    李顯峰(2013),台灣銀行業不動產放款集中度與風險之研究,台灣經濟預測與政策,第44卷,第1期,1-36。
    沈佳蓉(2023),選擇性信用管制政策對房價之影響:桃園市三大重劃區之實證研究,國立中央大學財務金融學系碩士論文。
    林正隆(2014),選擇性信用管制政策對房地產價格與成交量之影響-以台北市及新北市為例,國立中正大學財務金融學系碩士論文。
    林左裕(2020),不動產投資管理(第6版),晟景數位文化。
    金融監督管理委員會銀行局(2026),金融統計,網址:https://www.banking.gov.tw/,擷取日期:2026年3月29日。
    信義房屋(2026),信義房價指數,網址:https://www.sinyi.com.tw/,擷取日期:2026年3月29日。
    孫維鴻(2007),金融變數與資產價格關係之實證研究,台灣金融財務季刊,第8卷,第3期,1-19。
    張金鶚(2003),房地產投資與市場分析:理論與實務,華泰文化。
    彭建文、吳森田、吳祥榮(2007),總體經濟變數對房地產價格影響之研究,台灣土地研究,第10卷,第2期,1-20。
    黃亮晴(2022),選擇性信用管制對台灣房地產市場之影響,國立清華大學計量財務金融學系碩士論文。
    賴景昌、郭萍儀(2008),資產價格泡沫與貨幣政策,人文及社會科學集刊,第20卷,第2期,231-265。
    Bernanke, B. S., & Gertler, M. (1995), Inside the black box: The credit channel of monetary policy transmission, Journal of Economic Perspectives, Vol. 9, No. 4, pp. 27-48.
    Bosshardt, J., Di Maggio, M., Kakhbod, A., & Kermani, A. (2024), The credit supply channel of monetary policy tightening and its distributional impacts, Journal of Financial Economics, Vol. 160, 103914.
    Brown, R. L., Durbin, J., & Evans, J. M. (1975), Techniques for testing the constancy of regression relationships over time, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), Vol. 37, No. 2, pp. 149-163.
    Collyns, C., & Senhadji, A. (2002), Lending booms, real estate bubbles and the Asian crisis, IMF Working Papers, No. 02/20.
    Crowe, C., Dell'Ariccia, G., Igan, D., & Rabanal, P. (2013), How to deal with real estate booms: Lessons from country experiences, Journal of Financial Stability, Vol. 9, No. 3, pp. 300-319.
    Deng, Y., Han, C., Li, T., & Wang, Y. (2024), The effectiveness and consequences of the government's interventions for Hong Kong's residential housing markets, Real Estate Economics, Vol. 52, No. 2, pp. 324-365.
    Gillitzer, C., & Prasad, N. (2025), The effects of macroprudential policy restricting housing investor credit supply, Journal of Urban Economics, Vol. 149, 103785.
    Hofmann, B. (2004), The determinants of private sector credit in industrialized countries: Do property prices matter?, International Finance, Vol. 7, No. 2, pp. 203-234.
    Holmström, B., & Tirole, J. (1997), Financial intermediation, loanable funds, and real activity, The Quarterly Journal of Economics, Vol. 112, No. 3, pp. 663-691.
    Igan, D., & Kang, H. (2011), Do loan-to-value and debt-to-income limits work? Evidence from Korea, IMF Working Papers, No. 11/297.
    Kishan, R. P., & Opiela, T. P. (2000), Bank size, bank capital, and the bank lending channel, Journal of Money, Credit, and Banking, Vol. 32, No. 1, pp. 121-141.
    Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001), Bounds testing approaches to the analysis of level relationships, Journal of Applied Econometrics, Vol. 16, No. 3, pp. 289-326.
    Stiglitz, J. E., & Weiss, A. (1981), Credit rationing in markets with imperfect information, The American Economic Review, Vol. 71, No. 3, pp. 393-410.
    Werner, R. A. (1997), Towards a new monetary paradigm: A quantity theorem of disaggregated credit, with evidence from Japan, Kredit und Kapital, Vol. 30, No. 2, pp. 276-309.

    QR CODE