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关于以房养老模式风险评价研究——基于可拓理论对西安市以房养老模式的分析
被引量:
7
1
作者
方永恒
叶芬
《价格理论与实践》
CSSCI
北大核心
2017年第9期156-159,共4页
本文首先,基于金融机构风险防范视角,以西安市"以房养老风险评价调查"数据为依托,将金融机构开展以房养老业务所面临的寿命风险、房价风险、系统风险、交易风险进行量化,构建其物元模型;然后,运用可拓评价方法将待评物元的特...
本文首先,基于金融机构风险防范视角,以西安市"以房养老风险评价调查"数据为依托,将金融机构开展以房养老业务所面临的寿命风险、房价风险、系统风险、交易风险进行量化,构建其物元模型;然后,运用可拓评价方法将待评物元的特征值进行关联函数计算;最终,确定各风险因素所属的等级范围。研究结果表明:可拓评价模型在以房养老风险评价中的适用性较好,为金融机构开展以房养老风险的定性与定量综合评价提供了一种新方法。
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关键词
养老方式
以房养老
住房反抵押贷款
风险评价
可拓理论
原文传递
老龄化背景下居民以房养老模式选择影响因素及对策--以杭州市为例
被引量:
3
2
作者
周萍
《湖北农业科学》
2020年第6期169-173,共5页
以房养老是一种新型养老模式,以杭州老年居民为调研对象,通过问卷和实地调查的方式,对其选择以房养老模式的影响因素进行分析,并运用Logistic回归模型进行回归分析。结果表明,杭州市老年居民的性别、月收入水平、受教育程度、身体状况...
以房养老是一种新型养老模式,以杭州老年居民为调研对象,通过问卷和实地调查的方式,对其选择以房养老模式的影响因素进行分析,并运用Logistic回归模型进行回归分析。结果表明,杭州市老年居民的性别、月收入水平、受教育程度、身体状况、与子女关系、对现有养老资源满意度、对养儿防老的态度、对以房养老政策的了解程度、子女给予的精神慰藉、子女给予的经济支持和老人照顾孙辈的次数等11个变量对以房养老选择需求意愿有显著影响。基于研究结果,提出了相关对策。
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关键词
人口老龄化
以房养老模式
影响因素
养老方式
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职称材料
题名
关于以房养老模式风险评价研究——基于可拓理论对西安市以房养老模式的分析
被引量:
7
1
作者
方永恒
叶芬
机构
西安建筑科技大学管理学院
出处
《价格理论与实践》
CSSCI
北大核心
2017年第9期156-159,共4页
基金
住房和城乡建设部科学技术计划项目(2016-R2-038)
文摘
本文首先,基于金融机构风险防范视角,以西安市"以房养老风险评价调查"数据为依托,将金融机构开展以房养老业务所面临的寿命风险、房价风险、系统风险、交易风险进行量化,构建其物元模型;然后,运用可拓评价方法将待评物元的特征值进行关联函数计算;最终,确定各风险因素所属的等级范围。研究结果表明:可拓评价模型在以房养老风险评价中的适用性较好,为金融机构开展以房养老风险的定性与定量综合评价提供了一种新方法。
关键词
养老方式
以房养老
住房反抵押贷款
风险评价
可拓理论
Keywords
Old-age
mode
house
-for-
pension
model
Housing
Reverse
Annuity
Mortgages
Risk
Evaluation
Extension
Theory
分类号
D669.6 [政治法律—政治学]
F299.23 [政治法律—中外政治制度]
F719 [经济管理—国民经济]
原文传递
题名
老龄化背景下居民以房养老模式选择影响因素及对策--以杭州市为例
被引量:
3
2
作者
周萍
机构
衢州学院商学院
出处
《湖北农业科学》
2020年第6期169-173,共5页
文摘
以房养老是一种新型养老模式,以杭州老年居民为调研对象,通过问卷和实地调查的方式,对其选择以房养老模式的影响因素进行分析,并运用Logistic回归模型进行回归分析。结果表明,杭州市老年居民的性别、月收入水平、受教育程度、身体状况、与子女关系、对现有养老资源满意度、对养儿防老的态度、对以房养老政策的了解程度、子女给予的精神慰藉、子女给予的经济支持和老人照顾孙辈的次数等11个变量对以房养老选择需求意愿有显著影响。基于研究结果,提出了相关对策。
关键词
人口老龄化
以房养老模式
影响因素
养老方式
Keywords
population
aging
“
house
-For
pension
”
model
influencing
factors
pension
mode
分类号
D669.6 [政治法律—政治学]
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作者
出处
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被引量
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1
关于以房养老模式风险评价研究——基于可拓理论对西安市以房养老模式的分析
方永恒
叶芬
《价格理论与实践》
CSSCI
北大核心
2017
7
原文传递
2
老龄化背景下居民以房养老模式选择影响因素及对策--以杭州市为例
周萍
《湖北农业科学》
2020
3
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