我国商业银行房地产信贷风险评价与管理研究

发布时间：2020-04-28 20:21

【摘要】： 2008年源于美国的金融危机给全球经济带来极大冲击,此次百年一遇的金融危机的根源在于美国房地产泡沫的破裂和过度的金融创新,房地产信贷成为此次金融危机的源头祸水。对比近年来我国的房地产市场,房价在调控声中不断上涨,银行房地产信贷快速扩张,房地产行业的不确定性加大了房地产信贷风险。因此,本文致力于研究我国商业银行房地产信贷风险的评价与管理体系,对银行规避风险、保持金融稳定具有一定的现实意义。 回顾最近一个经济周期内我国房地产信贷的发展历程及政策变迁,目前房地产行业风险巨大。我国商业银行房地产信贷非理性增长,房地产开发贷款的还款来源存在不确定性,个人住房贷款的违约风险不断加大,土地储备贷款风险巨大,房地产融资风险过度集中于银行,银行信贷风险管理自身存在操作风险等问题突出。商业银行房地产信贷风险主要受借款人、商业银行、环境三个方面的影响。借款人方面,根据信息经济学的理论,逆向选择风险和道德风险是影响借款人不能按时足额还贷的重要因素;商业银行方面,银行贷款管理问题、信贷人员的素质问题和银行经营者的代理人问题是导致信贷风险的重要原因;环境因素方面,宏观经济环境、房地产调控政策和房地产行业风险对房贷风险的影响较大。 由于企业信贷风险的形成很大程度上取决于企业的财务状况,因此对企业信贷风险的测度可以转化为衡量企业财务状况的问题。本文选取了37家上市房地产开发企业的18个财务指标建立评价指标体系,对同一套数据分别采用判别分析法和Logistic回归模型进行估计。实证研究表明,判别分析模型和Logistic回归模型的总体预测效果都比较好,与Logistic回归模型比较,判别分析法的预测准确性更高,而且判别分析模型运用起来更简便;两种方法共同表明企业的盈利能力是评价信贷风险的重要依据。另外,两个模型的预测均存在非对称性,模型对信贷非违约组的预测准确性都较高,而对信贷违约组的预测率较低,一方面真实地反映了现实情况,经营状况良好的企业做伪帐、虚夸利润的较少,而财务风险较大、经营不善的企业道德风险较大,另一方面说明要区分信贷违约企业仅仅依靠定量分析还不够,还应与定性分析结合起来多方位分析,否则较小的失误也会造成极大损失。 为了从源头上防范房地产信贷风险,文章最后从政府视角和银行视角提出相应的信贷风险管理措施。具体包括拓宽房地产融资渠道,建立健全金融风险补偿机制,发展住房抵押贷款二级市场,房地产开发贷款与住房抵押贷款分离,对房地产开发贷款实行封闭运行管理,住房抵押贷款利率多元化,加强土地储备贷款风险防范等建议。
【图文】：

图 5.1 Logistic 回归分类结果示意图Figure.5.1 Logistic regression classification diagram表 5.16 2006 年预测概率与实际发生情况对比Tab.5.16 2006 Comparison between the actual and predicted probability代码 预测概率 实际发生 代码 预测概率 实际发生 代码 预测概率 实际发生000006 0.111 0 000667 0.019 0 600634 0.002 0000007 0.848 0 000918 0.978 1 600638 0.007 0000014 0.069 0 000979 0.999 1 600639 0.005 0000031 0.010 0 600052 0.015 0 600657 0.772 1000042 0.349 0 600173 0.610 1 600663 0.002 0000402 0.008 0 600225 0.076 1 600665 0.041 0000502 0.063 0 600246 0.094 0 600675 0.013 0000511 0.027 0 600325 0.008 0 600684 0.034 0000540 0.455 1 600376 0.062 0 600732 0.026 0
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F832.4;F293.3

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本文编号：2643834